• 지능정보연구
• /
• 제19권1호
• /
• pp.111-123
• /
• 2013

개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제11권2호
• /
• pp.69-81
• /
• 2013

Maintaining connectivity is essential in multi-hop wireless networks since the network topology cannot be pre-determined due to mobility and environmental effects. To maintain the connectivity, a critical point in the network topology should be identified where the critical point is the link or node that partitions the network when it fails. In this paper, we propose a new critical point identification algorithm and also present numerical results that compare the critical points of the network and H-hop sub-network illustrating how effectively sub-network information can detect the network-wide critical points. Then, we propose two localized topological control resilient schemes that can be applied to both global and local H-hop sub-network critical points to improve the network connectivity and the network resilience. Numerical studies to evaluate the proposed schemes under node and link failure network conditions show that our proposed resilient schemes increase the probability of the network being connected in variety of link and node failure conditions.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.28-37
• /
• 1997

본 논문에서는 퍼지 집합을 기반으로한 새로운 신경망에 대해 기술하고 있다. 새로운 퍼지 신경망은 변형에 영향을 받지 않는 문자 인식을 적용하였다. 퍼지 신경망은 5개 층으로 구성되어 있다. 구현 결과 왜곡, 이동, 회전 및 필기체 문자의 크기가 서로 달라도 문자들을 정확하게 인식함을 보였다. 잡은(8${\sim}$30%)이 있는 경우에도 정확하게 인식을 하였다. 이동, 왜곡, 서로 다른 문자 크기 및 잡음은 L2 층에 의해서 이루어 졌으며, 회전에 영향을 받지 않게 하기 위해서 L5층을 구성하였다. 퍼지 신경망을 훈련하기 위해서 108개 문자를 사용하였으며 훈련 패턴에서 1- 또는 2-픽셀의 이동이 있는 경우에도 100%의 인식률을 보였다. ${\pm}20^{\circ}$ 도 정도 회전된 문자인 경우에는 정확하게 인식하였다. 또한 제안된 퍼지 신경망은 학습된 문자인 경우 100% 인식률을 가지고 recall하였다. 제안된 퍼지 신경망은 구조가 간단하고 학습 속도와 recall속도가 매우 빨랐다. 본 퍼지 신경망은 필기체 문자열의 분할과 인식에도 적용하였다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권11호
• /
• pp.1223-1232
• /
• 2016

가상 네트워크 기술은 다양한 서비스의 요구조건을 반영한 네트워크를 제공할 수 있다. 다양한 서비스의 요구조건을 반영하기 위해 효율적인 리소스 분배 기술이 필요하다. 기존의 트래픽 대역폭 분배 기법들은 다운링크 트래픽만 제어하거나 네트워크의 트래픽 상황을 고려하지 않는다. 무선 네트워크에서 다운링크와 업링크는 같은 자원을 공유한다. 또한, 기존의 트래픽 대역폭 분배 기법들은 모든 스테이션이 포화된 트래픽을 발생시킨다고 가정한다. 그래서 기존의 트래픽 대역폭 분배 기법들은 가상 무선 네트워크에서 트래픽 제어를 할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 트래픽 기반 대역폭 제어 기법을 제안한다. 가상 네트워크에 SDN을 적용하고 각 스테이션의 트래픽을 모니터링하고 비포화 트래픽을 발생시키는 스테이션을 탐색한다. 또한, 모니터링 정보를 기반으로 업링크와 다운링크 트래픽을 동적으로 제어한다. 실제 테스트베드 구성 후, 기존의 기법과 비교 결과, 트래픽 대역폭 분배 성능이 최대 14% 개선되었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
• /
• pp.856-860
• /
• 1991

This paper proposes a modified fuzzy controller using a neural network. This controller can automatically identify expert's control rules and tune membership functions utilizing expert's control data. Identificaton capability of the fuzzy controller is examined using simple numerical data. The results show that the network in this paper can identify nonlinear systems more precisely than conventional fuzzy controller using neural network.

• 한국경영과학회지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.81-81
• /
• 1989

Network approach is used to find the shortest paths and transportation time between the subway stations in Seoul, Korea. Because of transfer stations, we reconstruct the subway network to compute the shortest routes and corresponding transportation times. The reconstructed network is useful to obtain desired information because it can handle the transfer time between tracks. Time and route information about the subway system is obtained and it will be displayed in the subway guide board at each station. Then, all passengers can have the information of shortest route to a destination and corresponding transportation time.

• 대한전기학회논문지
• /
• 제43권4호
• /
• pp.687-690
• /
• 1994

This paper presents a method of obtaining transmission network equivalents from the network's response to the pulse excitation signal. Proposed method is base on Prony signal analysis and jtransfer function identification technique. As a result Thevenin-type of discrete-time filter model can be generated. It can reproduce the driving point impedance characteristic of the network.

• 기술사
• /
• 제44권5호
• /
• pp.26-30
• /
• 2011

The hacking attacks as a DDoS attack on a telecommunications network has depleted the network resources. When hacking attack occurs a user can not access to the network and can not use the telecommunication services. Professional Engineers with expertise and experience in the field of Information and communication could play an important role to respond to the hacking attacks. Professional Engineers will build the information and communication network system for the hacking countermeasures.

• 한국윤활학회:학술대회논문집
• /
• 한국윤활학회 2002년도 proceedings of the second asia international conference on tribology
• /
• pp.455-456
• /
• 2002

Wear is one of the main factors causing breakdown and fault of machine, so ferrography technique analyzing wear particles can be an effective way for condition monitoring and fault diagnosis. On the base of the forward multilayer neural network, a nodes self-deleting neural network model is provided in this paper. This network can itself deletes the nodes to optimize its construction. On the basis of the nodes self-deleting neural network, an intelligent ferrography diagnosis expert system (IFDES) for wear particles recognition and wear diagnosis is described. This intelligent expert system can automatically slim lip knowledge by learning from samples and realize basically the entirely automatic processing from wear particles recognition to wear diagnosis.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
• /
• pp.1474-1479
• /
• 2004

In this paper, the design of the network system using the CAN and the analysis of effects of time delay in the system are presented. A conventional implementation technique induces many problems because of the amount and complexity of wiring and maintenance problems. The network system reduces these problems, but it cause another problem; time delay. Time delay in a sampling time does not have much effects on the system, but time delay over the sampling time changes the control frequency and ended up makes the system unstable. It is verified that time delay between each parts has different effects on the entire system. The results from this paper will be a base for studying algorithms to reduce effects of time delay in the system using the CAN.