• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제36권5호
• /
• pp.339-346
• /
• 2023

미세구조 특성의 불확실성은 재료 특성에 많은 영향을 준다. 시멘트 기반 재료의 공극 분포 특성은 재료의 역학적 특성에 큰 영향을 미치며, 재료에 랜덤하게 분포되어 있는 많은 공극은 재료의 물성 예측을 어렵게 한다. 공극의 특성 분석과 재료 응답 간의 상관관계 규명에 대한 기존 연구는 통계적 관계 분석에 국한되어 있으며, 그 상관관계가 아직 명확히 규명되어 있지 않다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network)을 활용한 이미지 기반 데이터 접근법을 통해 시멘트 기반 재료의 역학적 응답을 예측하고, 공극분포와 재료 응답의 상관관계를 분석하였다. 머신러닝을 위한 데이터는 고해상도 마이크로-CT 이미지와 시멘트 기반 재료의 물성(인장강도)로 구성하였다. 재료의 메시 구조 특성을 분석하였으며, 재료의 응답은 상장균열모델(phase-field fracture model)에 기반을 둔 2D 직접 인장(direct tension) 유한요소해석 시뮬레이션을 활용하여 평가하였다. 입력 이미지 영역의 기여도를 분석하여 시편에서 재료 응답 예측에 가장 큰 영향을 미치는 영역을 CNN을 통하여 식별하였다. CNN 과정 중 활성 영역과 공극분포를 비교 분석하여 공극분포특성과 재료 응답의 상관관계를 분석하여 제시하였다.

• 전력전자학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.75-85
• /
• 2010

본 연구에서는 비선형 부하에서 발생되는 기본파 무효전력 및 고조파를 보상하기 위한 종전의 전압형 및 전류형 PWM 능동전력필터를 대체 할 수 있는 Z-소스 인버터 토폴로지의 하이브리드 능동전력필터에 대하여 고찰하였다. Z-소스 토폴로지의 능동전력필터의 보상 DC전원으로는 PEMFC가 사용되며, Z-소스 인버터의 shoot-through 듀티비의 조절에 의하여 낮은 연료전지의 전압을 높은 보상 전압으로 부스트 한다. 제안된 시스템은 병렬형 Z-소스 능동전력필터와 7차 고조파 (420Hz) 동조 필터로 구성되며, 이 구성에 의하여 Z-소스 능동전력필터의 스위치 디바이스의 전압 스트레스는 감소된다. 제안된 Z-소스 하이브리드 능동전력필터의 보상 알고리즘으로는 전류 동기 검출법이 사용되었다. 3상 220V/60Hz, 25A급 비선형 다이오드 부하 조건하에서 PSIM 시뮬레이션을 수행하였으며, 정상상태 및 과도상태에서의 제안된 시스템의 보상 성능을 파악하였다.

• 융합보안논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.47-54
• /
• 2023

전 세계적으로 한류 콘텐츠가 유행하며 국내뿐만 아니라 해외에서도 국내 저작물의 저작권 침해 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 대응하기 위한 국내 불법 저작물 유통 사이트를 탐지하는 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 최근 연구는 국내 불법 저작물 유통 사이트들이 광고 배너를 상당수 포함하고 있는 특징을 활용한 연구가 존재한다. 그러나 해외 불법 저작물 유통 사이트의 경우 광고 배너를 포함하지 않거나 국내 사이트에 비해 적은 양의 광고를 포함하고 있어 국내와 같은 탐지 기술의 적용이 제한적이다. 본 연구에서는 저작물 불법 공유 사이트가 게시물과 저작물의 이미지를 유사한 계층 구조로 포함하는 특징을 이용하여 링크 트리 및 텍스트 유사도 비교 기반의 탐지 기술을 제안한다. 대량의 링크로 작성된 대규모 트리의 정확한 유사도 비교를 위해 GNN(Graph Neural Network)를 활용한다. 본 연구의 실험에서 일반 사이트와 저작물 불법 유통 사이트를 분류에 95% 이상의 높은 정확도를 보였고 해당 알고리즘을 적용하여 불법 유통 사이트의 자동화된 탐지를 통해 신속한 저작권 침해 대응이 가능할 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권8호
• /
• pp.3551-3567
• /
• 2016

The Low Earth Orbit satellite network has the unique characteristics of the non-uniform and time-variant traffic load distribution, which often causes severe link congestion and thus results in poor performance for delay-sensitive flows, especially when the network is heavily loaded. To solve this problem, a novel adaptive routing algorithm, referred to as the delay-oriented adaptive routing algorithm (DOAR), is proposed. Different from current reactive schemes, DOAR employs Destination-Sequenced Distance-Vector (DSDV) routing algorithm, which is a proactive scheme. DSDV is extended to a multipath QoS version to generate alternative routes in active with real-time delay metric, which leads to two significant advantages. First, the flows can be timely and accurately detected for route adjustment. Second, it enables fast, flexible, and optimized QoS matching between the alternative routes and adjustment requiring flows and meanwhile avoids delay growth caused by increased hop number and diffused congestion range. In addition, a retrospective route adjustment requesting scheme is designed in DOAR to enlarge the alternative routes set in the severe congestion state in a large area. Simulation result suggests that DOAR performs better than typical adaptive routing algorithms in terms of the throughput and the delay in a variety of traffic intensity.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38B권6호
• /
• pp.485-491
• /
• 2013

최근 소셜 네트워크 서비스가 급속히 증가함에 따라 많은 기업들과 사용자들은 자신들의 정보가 더욱 빠르게 확산되길 바란다. 이러한 소셜 네트워크에서의 정보 확산을 연구하기 위하여 많은 알고리즘들이 제안되었는데 그중 대표적인 알고리즘은 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)과 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm)이다. 하지만 그리디 알고리즘의 경우 복잡성으로 인하여 실제 소셜 네트워크에 사용이 제한적이며, 기존 휴리스틱 기반의 메시지 전파 기법의 경우 균일한 소셜 네트워크 환경을 고려하였기 때문에 현재 소셜 네트워크의 특성을 반영한 연구가 요구된다. 이에 본 논문에서는 휴리스틱 알고리즘 기반의 정보 확산 확률과 노드 연결성을 고려한 정보 확산 능력 최대화 알고리즘을 제안하고, 실제 소셜 네트워크 데이터베이스를 이용하여 제안 알고리즘의 성능을 분석하였다. 그 결과 기존 알고리즘이 비해 더 많은 노드를 활성화 시킬 수 있어 정보 확산 능력을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제8권5호
• /
• pp.1279-1288
• /
• 2007

시간제한을 가지는 차량경로문제는 배송 및 물류에서 가장 중요한 문제 중의 하나이다. 실제적으로 고객의 서비스를 위하여 주어진 시간 안에 출발해서 배송을 끝마쳐야 한다. 본 연구는 복수 물류센터의 최적차량경로문제를 위하여 유전자 알고리즘을 이용한 2단계 접근방법을 사용한 VRP(Vehicle Routing Problem)모델의 개발이다. 1단계로 구역별로 Clustering한 것은 복수 물류센터의 문제를 쉽게 해결하기 위해 단일 물류센터의 문제로 전환하여 모델을 개발하였다. 2단계로 시간제한을 가지는 최적차량경로를 찾을 수 있는 개선된 유전자 알고리즘을 이용하여 GA-TSP(Genetic Algorithm-Traveling Salesman Problem)모델을 개발하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 Network VRP는 ActiveX와 분산객체기술을 이용한 VRP문제의 해를 구하기 위한 전산프로그램을 개발한다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제38권10호
• /
• pp.1-9
• /
• 2001

ATM-PON(Passive Optical Network)에서 OLT(Optical Line Termination)가 ONU(Optical Network Unit)에게 동적으로 대역폭을 할당하기 위하여 MAC(Medium Access Control) 프로토콜이 필요하다. 이를 통하여 OLT는 ONU의 정보를 수집하고 각 ONU에게 효율적으로 승인을 제공한다. MAC 프로토콜의 두 가지 중요한 기능은 승인 요청 절차와 승인 분배 알고리즘이다. 후자는 TC(Transmission Convergence) 기능모듈에서 연산 량이 가장 많은 부분이며, 칩 면적에서 비교적 큰 부분을 차지하고, 전체 동작 속도를 제한하는 요소가 되기도 하며, 각 트래픽에 대한 서비스 품질을 보장할 수 있도록 설계되어야 한다. 본 논문에서는 MAC을 FPGA를 이용하여 구현하며, 이것은 활동중인 ONU의 수와 큐 길이 정보에 따라 동적으로 대역폭을 할당하며, 각 ONU의 셀 지연변이를 최소화하기 위하여 승인을 등 간격으로 배분한다. 동적인 대역할당을 위하여 MAC 스케쥴러의 구조는 프로그램 가능한 look-up 테이블을 가지고 있다. 또한 이 구조는 단순하면서도 적은 칩 면적과 적은 지연시간을 가지고 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권10호
• /
• pp.1-10
• /
• 2022

Nowadays software defect prediction (SDP) is most active research going on in software engineering. Early detection of defects lowers the cost of the software and also improves reliability. Machine learning techniques are widely used to create SDP models based on programming measures. The majority of defect prediction models in the literature have problems with class imbalance and high dimensionality. In this paper, we proposed Centroid and Nearest Neighbor based Class Imbalance Reduction (CNNCIR) technique that considers dataset distribution characteristics to generate symmetry between defective and non-defective records in imbalanced datasets. The proposed approach is compared with SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique). The high-dimensionality problem is addressed using Ant Colony Optimization (ACO) technique by choosing relevant features. We used nine different classifiers to analyze six open-source software defect datasets from the PROMISE repository and seven performance measures are used to evaluate them. The results of the proposed CNNCIR method with ACO based feature selection reveals that it outperforms SMOTE in the majority of cases.

• 천문학회지
• /
• 제56권2호
• /
• pp.159-168
• /
• 2023

The main goal of the Korean VLBI Network Calibrator Survey (KVNCS) is to expand the VLBI calibrators catalog for KVN, KaVA (KVN and VERA Array), EAVN (East-Asian VLBI Network), and other extended regions. The second KVNCS (KVNCS2) aimed to detect VLBI fringes of new candidates for calibrators in the K band. Out of the 1533 sources whose single-dish flux density in the K band was measured with KVN telescopes (Lee et al. 2017), 556 sources were observed with KVN in the K band. KVNCS2 confirmed the detection of VLBI fringes of 424 calibrator candidates over a single baseline. All detected sources had a high Signal-to-Noise Ratio (SNR) of >25. Finally, KVNCS2 confirmed 347 new candidates as VLBI calibrators in the K band, resulting in a 5% increase in the sky coverage compared to previous studies. The spatial distribution was quasi-uniform across the observable region (Dec. > -32.5°). In addition, the possibility as calibrator candidates for the detected sources was checked, using an analysis of the flux-flux relationship. Ultimately, the KVNCS catalog will not only become the VLBI calibrator list but is also useful as a database of compact radio sources for astronomical studies.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제12권6호
• /
• pp.2146-2156
• /
• 2017

When a failure occurs in active distribution system, it will be isolated through the action of circuit breakers and sectionalizing switches. As a result, the network might be divided into several connected components, in which distributed generations could supply power for customers. Aimed at decreasing customer interruption cost, this paper proposes a theoretically optimal island partition model for such connected components, and a simplified but more practical model is also derived. The model aims to calculate a dynamic island partition schedule during the failure recovery time period, instead of a static islanding status. Fluctuation and stochastic characteristics of the renewable distributed generations and loads are considered, and the interruption cost functions of the loads are fitted. To solve the optimization model, a heuristic search algorithm based on the hill climbing method is proposed. The effectiveness of the proposed model and algorithm is evaluated by comparing with an existing static island partitioning model and intelligent algorithms, respectively.