• 융합보안논문지
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• 제21권2호
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• pp.47-56
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• 2021

그래프 시각화 이론에 근간을 둔 네트워크 토폴로지 시각화는 복잡한 네트워크의 전체 구조와 노드간의 상호작용을 보다 이해하기 쉽게 만든다. 네트워크 토폴로지를 시각화하는 도구는 과거부터 많이 개발되었지만, 일정 수준의 기능을 갖춘 도구들은 도구마다 고유한 네트워크 구성 정보(노드의 식별자, 종류, 속성, 연결된 노드 등)를 입력으로 요구하기 때문에 범용적으로 사용하기 어렵다. 반면에 최소한의 네트워크 구성 정보인 노드간의 연결만을 사용하는 도구들은 네트워크의 실제 연결 형태를 표시하는 기능이 부족하다. 본 논문에서는 네트워크 노드간의 연결 정보만을 이용하여 토폴로지를 시각화하는 효율적인 방법을 제안한다. 이 방법은 네트워크에서 노드의 영향력을 나타내는 중심성 지수를 활용하여 중심노드를 찾고, 자식노드의 가중치를 이용하여 전체 노드들의 표시 영역을 동적 분할한 후 3D 공간 상에 노드들을 배치함으로써 토폴로지를 시각화한다. 매우 간단한 방법이지만 노드간의 연결 정보만으로 실제 네트워크 연결 형태를 시각화할 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.113-118
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• 2017

최근 모바일기기 및 네트워크에 대한 관심이 높아짐에 따라 기존의 IP (internet protocol) 망을 이용하여 음성데이터를 전송하는 기술인 VoIP (voice over internet protocol)서비스가 급속히 확산됨에 따라 무선 인터넷망을 활용하여 언제 어디서나 저렴한 음성 통화 서비스가 가능해졌다. 그리고 디지털방송서비스가 보급되면서 방송과 통신의 융합을 통해 광대역케이블망을 이용하는 HFC (hybrid fiber coaxial)망 기술은 기존의 통신시스템 및 망설비를 활용하여 양방향 방송서비스 및 인터넷, 전화 등 다양한 신규 서비스를 제공하고 있다. 따라서 실제 HFC 인터넷서비스망에서 음성데이터의 품질보장을 위해 VoCM에 UGS-AD를 MTA에는 RTPS를 적용하면 실제 상용 HFC 인터넷서비스망에서 문제가 되는 협소한 상향대역에서의 음성데이터 전송을 원활히 수행할 수 있음을 확인하였으며, HFC 인터넷서비스 망에서 음성데이터의 QoS개선을 통해 기존 대비 개선된 VoIP서비스를 구현하는 방안을 제시하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권1호
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• pp.58-66
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• 1992

This paper proposes a neuro-controller for position control of one-link flexible robot arm. Basically the controller consists of a multi-layer neural network and a conventional PD controller. Two controller are parallelly connected. Neural network is traind by the conventional error back propagation learning rules. During learning period, the weights of neural network are adjusted to minimize the position error between the desired hub angle and the actual one. Finally the effectiveness of the proposed approach will be demonstrated by computer simulation.

• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.9-19
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• 2022

최근, 디지털전환의 확대로 사이버공격의 위협에 더욱 더 노출되고 있으며, 각 기관 및 기업은 공격이 유입되는 것을 막기 위해 시그니처 기반의 침입차단시스템을 네트워크 가장 앞단에 운영중에 있다. 그러나, 관련된 ICT시스템에 적절한 서비스를 제공하기 위해 엄격한 차단규칙을 적용할 수 없어 많은 오이벤트가 발생되고, 운영효율이 저하되고 있다. 따라서, 공격탐지 정확도 향상을 위하여 인공지능을 이용한 많은 연구과제가 수행되고 있다. 대부분의 논문은 정해진 연구용 데이터셋을 이용하여 수행하였지만, 실제 네트워크에서는 연구용 학습데이터셋과는 다른 로그를 이용해야만 하기 때문에 실제 시스템에서는 사용사례는 많지 않다. 본 논문에서는 실제 시스템에서 수집한 보안이벤트 로그에 대하여 주요 공격키워드를 분류하고, 주요 키워드별로 가중치를 부과, TF-IDF를 이용하여 유사도 검사를 수행후 실제 공격여부를 판단하는 기법에 대하여 제안하고자 한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권1호
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• pp.1-10
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• 2006

최근 새로운 형태의 네트워크 환경인 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 유비쿼터스 컴퓨팅에서 중요한 요소는 센서 네트워크로써, 저전력 Ad-hoc 네트워크에 기반한 센서와 센서 노드들로 구성되며, 실제의 환경과 유비쿼터스 컴퓨팅과의 매개 역할을 한다. 현재의 유비쿼터스와 관련된 연구는 주로 RFID를 이용해 경량화된 하드웨어를 통한 네트워크 관리에 대한 연구가 진행중에 있다. 그러나 실생활에 적용하기 위해서는 보다 현실적인 시나리오와 더불어 안전성과 효율성을 고루 갖춘 보안적인 연구가 필수적으로 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 현재 연구가 진행중인 RFID 이외에 개인 네트워크에서 가장 많은 활용성을 제공하고 있는 PTD를 기반으로 다중 사용자들의 무선 네트워크 구성하고 이를 관리하는 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방식은 사용자 주변의 신뢰된 기기를 기반으로 무선 네트워크에서 요구되는 다양한 서비스와 관련된 보안과 효율성을 높이기 위한 방식으로 기존 논문에서 전자 상거래에 사용하던 PTD를 이용해 다양한 서비스를 제공하고 임시 그룹을 설정하여 동적인 환경에 적합한 관리방식을 제안하였다.

• 전기학회논문지
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• 제60권8호
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• pp.1515-1522
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• 2011

This paper proposes the algorithm for the output AC voltage control of Z-source inverter by the detection of the input DC voltage and Z-network capacitor voltage. The actual modulation index of the proposed method is detected by the capacitor voltage in Z-network and input DC voltage of three-phase Z-source inverter. Control modulation index for the output voltage control is calculated by the detected actual modulation index and reference modulation index. And, calculated control modulation index is applied to the modified space vector modulation (SVM) for control the output voltage of Z-source inverter. To verify the validity of the proposed method, PSIM simulation was achieved and a DSP controlled 1[kW] three-phase Z-source inverter was producted. The simulation and experiment were performed under the condition that the load was changed in case of the constant input DC voltage and the input DC voltage was changed in case of the load was constant. As a result, we could know that the output phase voltage of Z-source inverter followed to the reference voltage 70[VRMS] despite the load or the input DC voltage were suddenly changed.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.27-34
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• 2006

본 논문은 드라이브의 간적벡터제어에서 ANN을 이용하여 유도전동기의 회전자 저항을 온라인 추정하기 위한 새로운 기법을 제시한다. 약전파 알고리즘은 신경회로망의 학습을 위해 사용된다. 신경회로망의 실제 상태값과 유도전동기의 요구값 사이의 오차는 신경회로망 모델의 하중값 조절을 위하여 역전파 하여 실제값이 요구값을 추정하도록 한다. 드라이브의 회전자 저항, 토크, 자속응답 성능등 이러한 추정기의 성능은 고유값으로부터 회전자 저항을 연구하게 된다. 회전자 저항은 유도전동기 드라이브의 벡터제어에서 제시된 ANN을 사용하여 추정한다.

• 정보화정책
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• 제27권4호
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• pp.24-46
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• 2020

본 연구는 키워드 네트워크 분석을 이용하여 공공데이터 수요(즉, 공공데이터 제공신청, 검색 질의 등)를 적시에 예측하는 방법을 제안한다. 분석 결과에 따르면, 수요가 높은 토픽에 속하는 공공데이터는 대부분 국내 공공데이터 포털(data.go.kr)에서 제공되고 있지만, 토픽 연관 분석을 통해 예측된 이용자의 실제 요구와 관련된 공공데이터는 거의 제공되지 않고 있다. 공공데이터를 제공(또는 선정)할 때, 이용자의 공공데이터 제공신청과의 관련성보다 공공데이터 토픽과의 관련성이 우선시되기 때문이다. 제안된 키워드 네트워크 분석 프레임워크는 실제 공공데이터 제공신청을 바탕으로 이용자들의 수요를 빠르고 쉽게 예측할 수 있으므로, 향후 공공기관(중앙부처·지방자치단체·산하기관)의 공공데이터 정책 수립에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1597-1610
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• 2022

At present, the main method of high-speed train chassis detection is using computer vision technology to extract keypoints from two related chassis images firstly, then matching these keypoints to find the pixel-level correspondence between these two images, finally, detection and other steps are performed. The quality and accuracy of image matching are very important for subsequent defect detection. Current traditional matching methods are difficult to meet the actual requirements for the generalization of complex scenes such as weather, illumination, and seasonal changes. Therefore, it is of great significance to study the high-speed train image matching method based on deep learning. This paper establishes a high-speed train chassis image matching dataset, including random perspective changes and optical distortion, to simulate the changes in the actual working environment of the high-speed rail system as much as possible. This work designs a convolutional neural network to intensively extract keypoints, so as to alleviate the problems of current methods. With multi-level features, on the one hand, the network restores low-level details, thereby improving the localization accuracy of keypoints, on the other hand, the network can generate robust keypoint descriptors. Detailed experiments show the huge improvement of the proposed network over traditional methods.

• 디지털융복합연구
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• 제11권5호
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• pp.145-158
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• 2013

본 논문에서는 첫째, 변수들 간의 선형관계를 전제로 하지 않는 인공지능시스템의 하나인 인공신경망을 이용한 평가모형을 구축하여 상장기업의 주가를 예측하고 둘째, 회계정보를 이용하여 기업 가치를 평가하는 Ohlson모형을 이용하여 상장기업의 주가를 예측하였다. 이를 신규상장기업의 주가예측에 적용하여 어느 방법이 더 주가예측의 적정성이 높은지를 평가하였다. 이에 대한 본 연구의 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 공모가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 있고, 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 둘째, 상장일 종가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가와 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 셋째, 상장 2개월 후 종가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 있고, 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 이상의 결과로 볼 때 인공신경망 모형에 의한 추정주가가 Ohlson모형에 의한 추정주가보다 적정하게 평가되었다.