• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.875-877
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• 2003

그래프 분할문제에서 대량의 그래프 데이터를 처리하는 것은 계산에서 걸리는 시간보다 파일 입출력을 수행하는 데 걸리는 시간의 비중이 크다. 본 논문은 수행 속도와 분할 성능에 있어서 우수한 그래프 분할 알고리즘 중 하나인 Multilevel Graph Partitioning에 대해 입출력 효율을 높일 수 있도록 확장하는 기법을 제안하고 그 구현에 대해 기술한다. 그래프를 컴퓨터의 가용 메모리를 기준으로 서브 그래프로 나누어 메모리 참조의 지역성이 향상되도록 기존의 Multilevel Graph Partitioning을 확장 하였다. 기존의 방식과 제안된 방식을 테스트 그래프들에 적용하여 그 수행시간을 비교한 결과 그래프 데이터의 크기가 컴퓨터의 주 메모리의 용량에 비해 어느 수준 이상으로 커지면서 제안된 알고리즘이 기존의 방식보다 수행시간에 있어서 좋은 결과를 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.05b
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• pp.203-206
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• 2004

IEC에 의하면 낙뢰의 보호효율은 1등급(최대98%), 2등급(최대95%), 3등급(최대90%), 4등급(최대80%)으로 나타내고 있으며, 광역피뢰침은 다수설치해야 하는 돌침형 피뢰침의 수량을 기술적으로 최소화 하여 건축물의 안전성과 경제성 등을 향상시키는 역할을 담당하고 있다. 그러나 이런 보호 능력은 설계 및 시공시 세심한 배려가 필요하다. 프랑스에서는 피격거리 60M를 한계로 하며 미국에서는 안전성을 좀더 신경 써 괴격거리 45M를 한계로 가능한 보호효율을 높이고 있는 실정이다. 광역피뢰침의 선정시 보호범위의 최대치 적용은 지양하고 보호 효율을 높여 적용함이 바람직하다. 또한 초고층 빌딩 및 APT단지의 경우 가급적 보호등급을 1등급으로 적용하는 세심한 배려가 필요하다. 시공시 광역피뢰침은 수평면 최고 돌출물(예:옥탈 및 안테나 등)의 설치 높이의 차는 2M이상이 필요하며 이격거리 또한 가급적 최대로 하는 것이 바람직하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2009.06a
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• pp.179-180
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• 2009

자동화 컨테이너 터미널의 생산성을 향상시키기 위해서는 안벽크레인의 작업 지연 시간을 최소화하는 것이 중요하다. 안벽크레인의 작업 지연 시간은 이송 차량들이 효율적으로 주행하여 제 시간에 필요한 위치에 컨테이너를 운반함으로써 단축이 가능하다. 이송차량의 주행 경로는 사전에 결정된 레이아웃에서 최단 거리, 최단 시간 경로 등의 라우팅 방법을 통해 결정된다. 주행 경로 레이아웃은 안벽크레인의 작업이 진행됨에 따라 안벽 크레인의 위치, 작업 물량 및 병목지점이 변화하므로 동적으로 조정한 필요가 있다. 본 논문에서는 안벽 크레인의 위치 변화에 따라 주행 경로 레이아웃을 동적으로 최적화하는 방안을 제안한다. 제안방안의 효율성은 시뮬레이션 실험을 통해 검증하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.273-276
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• 2015

센서를 통한 제조업 생산 공정 데이터양의 폭발적 증가와 제조업의 서비스화 추세, 제조업의 미래산업과 빅데이터의 융합 추세를 고려해 보았을 때 앞으로 제조업에서 빅데이터의 영향은 점점 커질 것으로 예상된다. 따라서 한국의 제조업도 세계의 제조업 첨단화에 발맞추기 위해서 빅데이터의 활용을 장려하고 지원할 필요가 있다. 제조업의 실질적 효율성을 제공하는 효과의 임팩트가 가장 큰 기술 분야에서는 빅데이터 분석이 먼 미래에 도입을 고려할 분야가 아닌 현재의 최대 이슈이다. 제조업에서의 빠른 대응, 민첩성, 신뢰도 향상에서 기업들은 비용을 절감하고 자산의 효율적인 활용 측면에서도 단순한 제조공정에서 벗어나 많은 제조 기업들이 공장을 디지털화하고 스마트한 제조 공정 시스템 확보에 빅데이터를 구현, 활용해야 하는 단계이다. 빅데이터 활용은 현 시점에서 산업에 주는 영향으로 가장 파괴적인 기술이 될 것으로 예상된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.101-104
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• 2004

FRIENDS란 차세대 전기에너지 공급시스템으로서 각종설비의 고효율 운전을 가능케 하는 고유연, 고신뢰, 고효율 전기에너지 유통시스템을 말하는 것이다. 최근 정보통신 산업의 발달 및 생활수준 향상으로 전력사용이 급속히 증가한 뿐만 아니라 일상생활의 전기의존도 및 배전계통의 사회적 역할에 대한 수용가 측의 요구가 증가함에 따라 안정적이고 신뢰성이 있는 고효율의 전기에너지 유통시스템의 필요성이 대두되고 있다. 이에 부응하여 차세대 전기에너지 공급시스템(FRIENDS)의 기본개념과 운용모델, 운용방안을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.1551-1554
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• 2012

차량전장용 운영체제는 안전중요(safety-critical) 소프트웨어로써 엄밀한 검증과 테스트를 필요로 한다. 엄밀한 검증은 시스템의 모든 사용 가능한 시나리오의 도출을 필요로 하며, 이것을 수작업으로 생성하는 데에는 비용과 효율성에 문제가 있다. 본 연구에서는 차량전장용 운영체제의 국제표준인 OSEK/VDX 에 명시된 제약사항을 고려한 테스트 시나리오 자동 생성기와 이를 보조하는 OSEK/VDX 시뮬레이터를 개발하여 테스트 효율의 향상과 자동화를 도모하였다. 개발된 도구는 OSEK/VDX 기반 개방형 운영체제인 Trampoline 에 적용하여 효과를 입증하였다.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.2
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• pp.479-486
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• 2019

CCN utilizes MHT-based content authentication scheme. Some schemes propose improved MHT scheme to solve the inefficiency of the MHT-based content authentication scheme which is caused by repetitive hash value computation and witness transmission. For using MHT, it is essentially needed to minimize the possibility of error-occurrence as well as to improve the efficiency of the authentication scheme. This paper describes the improved MHT scheme is error-prone. Also, it analyzes the effect of a segment authentication error, especially, the degree of error propagation.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.05a
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• pp.597-600
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• 2004

최근에는 웹 환경에 적합한 개방형과 컴포넌트들을 효율적으로 분류하고 추출하는 방법이 연구되고 있다. 본 논문은 개발환경에서 생성되는 산출물들 중 디자인패턴을 통합 관리하고, 추출, 검색하여 관리해 주는 인덱스순서관계정보모델을 설계 구현한다. 이 제안의 장점은 "인덱스 순서관계정보"로 클래스들 사이의 관련된 여러 관계정보를 UML 설계방법에 적응할 수 있는 구조로 변형할 수 있다. 두 번째 장점은 개발자가 인덱스 순서관계 정보에서 제공하는 정보를 가지고 관계정보를 쉽게 파악할 수 있으며, 디자인 패턴을 쉽게 추출함으로서 개발자는 설계정보에 쉽게 적용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 검색시간과 추출의 효율성을 입증하기 위해 시뮬레이션을 실시하여 향상된 기능을 입증하였다. 이 모델은 급변하는 소프트웨어 산업에 능동적으로 대체와 소프트웨어 개발에 시간을 단축함으로써 현존하는 다양한 디자인 패턴들을 최소한의 코드 수정을 통하여 재설계 함으로써 소프트웨어 개발 경제성을 높이는 데 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.05a
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• pp.1055-1058
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• 2004

애드혹 네트워크는 고정된 기반 구조 없이 이동 호스트들로만 구성된 네트워크이다. 이러한 네트워크는 노드의 이동으로 인한 토폴로지의 잦은 변화로 관리면에서 많은 어려움을 가진다. 이에 잦은 네트워크 변화에 빠르게 대응될 수 있는 방안이 모색되어지고 있다. 본 논문에서는 기존의 ZRP(Zone Routing Protocol)를 기반으로 라우팅 경로의 전체적인 홉(hop) 수를 줄이고, 경로상의 노드들끼리의 인증을 통하여 라우팅 경로의 신뢰성을 향상시키는 경로 탐색 방안을 제안하였다. 또한 토폴로지의 잦은 변화로 인한 라우팅 경로 유지의 어려움을 질의 제어 메커니즘을 통하여 해결하고자 시도하였다. 라우팅 경로의 길이가 짧아지고 라우팅 경로 메시지의 전이 범위를 줄임으로써 네트워크에 빠르게 대응될 수 있도록 하였다. 본 논문의 방안은 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 입증할 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.483-486
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• 2021

기존의 심층 강화학습은 상태, 행동, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현하는 강화학습으로서, 학습된 정책의 일반성과 해석 가능성에 제한이 있고 영역 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화학습 프레임워크인 dNL-RRL은 상태, 행동, 그리고 학습된 정책을 모두 논리 서술자와 규칙들로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 dNL-RRL을 기초로 공장 내 운송용 모바일 로봇의 제어를 위한 행동 정책 학습을 수행하였으며, 학습의 효율성 향상을 위해 인간 전문가의 사전 영역 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 영역 지식을 활용한 관계형 강화학습 방법의 학습 성능 개선 효과를 입증한다.