• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권2호
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• pp.147-154
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• 2007

이동 Ad Hoc 네트워크에서는 노드들의 자유로운 이동성, 노드 수의 무제한으로 인하여 네트워크 토폴로지가 계속 변화한다. 따라서, 라우팅 프로토콜들의 확장성이 대단히 중요하다. DSDV와 같은 테이블 기반 프로토콜들은 노드 수가 비교적 적고 노드 이동속도가 낮은 경우에 적합한 것으로 알려져 있어 확장성에 대한 문제가 제기되어 왔다. 이러한 확장성의 문제를 해결하기 위하여 FSR, OLSR, PCDV같은 여러 가지 프로토콜들이 제안되었으나 확장성에 대한 충분한 비교 검토가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 전개 시나리오를 사용하여 이 프로토콜들의 확장성을 비교 분석한다. 고정 노드 밀도에서 네트워크 디멘젼을 증가시키는 경우, 고정 디멘젼에서 노드 밀도를 증가시키는 경우, 그리고 고정 밀도 및 디멘젼에서 세션 수를 증가시키는 경우와 같이 세 가지 네트워크 전개모델을 사용하여??. 시뮬레이션 결과, DSDV의 경우에 낮은 오버헤드에도 불구하고 토폴로지 변화에 대한 수렴속도가 느려서 확장성이 낮게 나타났으며, FSR의 경우에는 노드 수가 증가함에 따라 오버헤드가 지속적으로 증가하기 때문에 성능이 저하되었다. 토폴로지 변화에 대한 수렴속도가 가장 빠른 OLSR은 비교적 우수한 성능을 나타내지만, 오버헤드가 상대적으로 높기 때문에 DSDV보다 최대 3배의 수렴속도를 갖는 PCDV에 비해 낮은 확장성을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권2호
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• pp.121-130
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• 2011

본 논문에서는 중심신경망을 이용하여 위성영상으로부터 직사각형 형태의 3차원 건물의 지붕모델을 재구성하는 방법을 연구하였다. 제안된 3차원 지붕모델 재구성 기법의 핵심은 3차원 선소의 군집화에 있다. 이를 위해 한 쌍의 스테레오 영상으로부터 구해진 DEM (Digital Elevation Map) 데이터와 2차원 선소에 의해서 3자원 선소를 발생하였다. 제안된 군집화 과정은 중심신경망을 이용한 방법에 의해 수행되며, 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 선소 추출과정에서 끊어지거나, 중복된 3차원 선소를 건물을 이루는 주된 선소로 군집화하고, 두 번째 단계에서는 건물을 구성하는 주된 선소를 구하기 위해 서로 평행인 선소들의 군으로 군집화를 수행한다. 이 군집화 결과를 최종 클러스터링 과정을 통해 직사각형 형태의 지붕모델로 재구성하게 된다. 제안된 방법이 대전지역의 고해상도 IKONOS 위성영상에 의해 실험되었다. 재구성된 건물모델이 원래 건물의 위치와 형태를 대체로 정확히 반영하여, 본 논문에서 제안된 기법을 고해상도 위성영상에 적용하여 도시지역의 건물모델을 구축하는데 효과적으로 사용될 수 있음이 입증되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권11호
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• pp.598-603
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• 2014

무선 센서 네트워크에서 객체의 위치 추적은 객체의 움직임 포착 및 동선 파악 등에 활용되는 중요한 어플리케이션이다. 따라서 객체의 정확한 동선을 파악하기 위해 추적의 정밀성이 중요하다. 하지만 기존의 연구들은 객체 추적을 위하여 사용자가 반복적으로 질의를 하기 때문에 에너지 효율성 및 정밀성이 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 객체 추적의 에너지 효율성 및 추적의 정밀성을 향상시키기 위하여, 각 노드들이 사용자의 질의를 객체의 예상 경로에 중계하는 방안을 제안한다. 이 방법은 객체 추적을 위하여 네트워크를 일정 크기로 클러스터링하고 각 클러스터 헤드를 트리로 구성한다. 객체를 감지한 클러스터 헤드는 트리를 통해 사용자에게 객체의 정보를 전달하고, 객체의 예상 경로에 위치한 클러스터 헤드에게 사용자의 질의를 중계해 줌으로써, 사용자의 반복적인 질의를 줄여준다. 시뮬레이션 결과, 제안방안이 기존의 객체 추적 연구에 비해 높은 에너지 효율과 추적 정밀성을 가지는 것을 보인다.

• 한국잡초학회지
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• 제5권2호
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• pp.96-102
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• 1985

최근에 발생빈도가 늘어가고 있는 것으로 알려진 올챙고랭이를 중심으로 하여 논에 빈발하는 10개 잡초종의 경합생태적 특성을 정리 분류할 목적(目的)으로 단식(單植)과 벼 입묘하(立苗下)에 공시하였다. 분류 및 해석은 공시잡초종의 공간경합성과 양분경합성, 이들 잡초종에 대한 벼의 공간경합성과 양분경합성 및 수량성 반응을 기초로 하는 Singk-link-cluster 법(法)에 의하였다. 1. 잡초종들의 생장특성은 단식(單植)과 입묘하(立苗下)에서 대체로 유사한 경향(r= $0.969^{**}$) 이었으며 공간점유성이 큰 초종(草種)(피 * 여뀌바는 등)이 영양수탈력도 큰편이었으나(r=$0.712^*$), 벼의 종간경합으로 인한 생육억제율은 오히려 커지는 경향이었다(r-0.513). 2. 잡초의 종내 및 종간경합성에 의한 분류결과는 피 여뀌바늘 너도방동산이 및 매자기가 한 무리, 올망개 올챙고랭이가 한 우리, 그러고 골풀과 가래가 다른 우리를 이루는 경향이었다. 3. 잡초에 대한 벼의 종간경합성과 수량반응을 기초로 분류한 결과는 바람하늘직이 올챙고랭이 올망개 매자기 및 골풀이 한 무리로, 그러고 여뀌 바늘과 가래 및 물달개비가 다른 우리로 나타났다. 4 잡초 및 벼의 종간경합에 따른 경합성을 종합적으로 분류한 결과, 생장특성은 크나 벼 경합력은 낮은 바람하늘직이 올챙고랭이 올방개 골풀이 제 I 군, 모두가 큰 너도방동산이 피 가래 여뀌바늘이 제 II군, 생장특성은 작아도 경합력은 큰 물달개비와 매자기가 제 III군으로 구분될 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1150-1158
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• 2010

In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권6호
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• pp.935-946
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• 2016

이 연구의 목적은 과학교육과 관련된 인지편향을 확인하고 과학교육을 통하여 인지편향을 줄일 수 있는 방법을 확인하기 위하여 계획되었다. 문헌조사를 통하여 연구되어진 인지편향을 수집하였고, 과학학습의 관련성이 높은 인지편향을 과학교육전문가와의 토론을 통하여 추출하였다. 연구 결과 합리적 인과관계추론을 방해하는 인지편향, 다양한 정보와 결론 생성을 방해하는 인지편향, 자기반성적 학습을 방해하는 인지편향, 자기 주도적 의사결정을 방해하는 인지편향, 범주 제한적 사고를 조장하는 인지편향의 다섯 가지로 분류하였고, 총 29개의 인지편향들을 조사하였다. 합리적 인과관계추론의 방해하는 인지편향은 목적론적 사고, 가용성 편향, 착각적 상관, 클러스터 착각이었다. 문제해결에서 다양한 정보의 탐색을 방해하는 인지편향은 선택적 지각, 실험자 편향, 확증편향, 단순 사고 효과, 주의 편향, 신념편향, 실용 오류, 기능적 고착, 틀 효과가 있었다. 자기반성적 학습을 방해하는 인지편향은 과도한 자신감 편향, 우월성 편향, 계획 오류, 기본적 귀인 오류, 더닝-크루거 효과, 사후확신편향, 맹점편향을 확인하였다. 자기 주도적 의사결정을 방해하는 인지편향은 동조효과, 편승효과, 집단사고, 권위에 호소, 정보편향이 있다. 마지막으로 범주 제한적 사고를 조장하는 인지편향으로는 심리학적 본질주의, 고정관념, 의인화, 외집단 동질성 편향이 있었다. 연구된 인지편향에 대한 심리학적 특징들과 과학교수-학습방법들을 토대로 인지편향을 줄이고 역량을 향상시킬 수 있는 수업 방법에 대해서 논의한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권4호
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• pp.87-93
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• 2009

무선 메쉬 네트워크(Wireless Mesh Networks, WMNs)는 유비쿼터스 환경 및 무선 브로드밴드 액세스를 제공하기 위한 핵심적인 미래 기술로 대두되고 있다. WMN에서의 전체적인 성능은 채널의 간섭을 최소화함으로써 개선될 수 있다. WMN에서 주로 사용하는 네트워크 인터페이스 기술 중 하나인 IEEE 802.11b/g 스펙은 3 개의 멀티 채널을 지원한다. 이러한 멀티 채널 WMN에서 효율적인 채널 할당을 위해서는 채널 스캐닝 지연과 채널 의존성 문제를 고려해야 한다. 본 논문에서는 IEEE 802.11b/g WMN에서의 이러한 문제점들을 해결하기 위해 클러스터 기반의 채널 할당(Cluster-Based Channel Assignment, CB-CA) 알고리즘을 제안한다. CB-CA 알고리즘에서는 클러스터 헤드(Cluster Head, CH) 노드들 간에는 동일 채널을 사용함으로써 채널 스캐닝과 채널 스위칭을 수행하지 않는다. 해당 클러스터 멤버 (Cluster Member, CM) 노드들과의 통신에는 CH들 간의 통신 채널에 영향을 미치지 않는 채널을 할당함으로써 멀티채널에서 발생할 수 있는 간섭을 최소화 할 수 있다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 CB-CA 알고리즘이 WMNs의 성능을 향상시킬 수 있음을 입증하였다.

• Spatial Information Research
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• 제7권1호
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• pp.1-12
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• 1999

토지정보체계(Geographical Information System, GIS)에서 지형표고를 나타내는 수치지형정보(Digital Terrain Model, DTM)는 토공량 계산 조경, 토목, 가시구역 분석, 무선중계국 위치선정 등 GIS가 활용되면서 여러 분야에서 이용되고 있다. DIM의 표고정보 및 이를 활용한 경사도와 같은 2차 정보의 정확도는 광활하고 평탄한 지형에서는 격자 간격, 원자료의 해상력 등이 크게 문제되지 않을 수 있으나 한국과 같이 지형의 기복이 심하고 다양한 형태의 지형에서는 적절한 해상력, 원자료의 정확성 등이 지형 표현에 있어 중요한 요소가 되고 있다. 그러므로 본 연구의 목적은 95소프트웨어를 이용한 경사도 산출시 등고선의 정확도, 해상력, DTM의 자료구조에 따른 차이점을 분석하여 한국의 산악 지형에 적절한 해상력을 구하고자 하는 데 있다. 이를 위해 현재 세계적으로 많이 쓰이고 있는 DTM의 자료구조인 고도행렬식 기법(altitude matrices)을 활용한 격자형(raster) 자료구조인 Idrisi(ver. 2.0)와 비정규삼각망(Triangulated Irregular Network, TIN)자료구조인 ArcView(ver. 3.0a)를 사용하여 덕유산 국립공원의 1:25,000 지형도에서 생성한 DIM을 이용하여 경사도를 산출한 후 각각의 경사도 차이에 대해 비교 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 해상력이 낮을수록 원자료의 등고선 간격이 클수록 지형의 smoothing 효과가 나타났다. 2) 격자형 자료구조인 Idrisi와 TIN자료구조인 ArcView사이의 경사도 값 차이는 해상력이 떨어질수록 큰 차이를 보였다. 3) 30개의 표본점을 선택해 오차 비교 결과 경사도 오차의 경우 격자형 자료구조인 Idrisi와TIN자료구조인 ArcView모두 해상력에 따른 큰 차이가 없었으며 표고차의 경우 ArcView는 l0m 등고선 간격에서 생성한 해상력 10, 20, 30m DTM에서 각각 4.9, 6.2, 5.9m로서 큰 차이가 없었고 Idrisi는 해상력 10, 20, 30m DTM에서 각각 6.3, 9.1, 10.9m로서 해상력이 감소할수록 표고 값의 오차가 늘었다. 4) Idrisi ArcView 모두 산정상부, 계곡 바닥과 같은 지형의 지성선을 고려하지 못하였다.

• ALGAE
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• 제32권4호
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• pp.359-377
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• 2017

Pyropia haitanensis (T. J. Chang et B. F. Zheng) N. Kikuchi et M. Miyata is one of the most commercially useful macroalgae cultivated in southeastern China. In red algae, the biosynthesis of terpenoids through 2-C-methyl-D-erythritol 4-phosphate (MEP) pathway can produce a direct influence on the synthesis of many biologically important metabolites. In this study, two genes of cDNAs, 1-deoxy-D-xylulose-5-phosphate synthase (DXS) and 1-deoxy-D-xylulose-5-phosphate reductase (DXR), which encoding the first two rate-limiting enzymes among MEP pathway were cloned from P. haitanensis. The cDNAs of P. haitanensis DXS (PhDXS) and DXR (PhDXR) both contained complete open reading frames encoding polypeptides of 764 and 426 amino acids residues, separately. The expression analysis showed that PhDXS was significant differently expressed between leafy thallus and conchocelis as PhDXR been non-significant. Additionally, expression of PhDXR and its downstream gene geranylgeranyl diphosphate synthase were both inhibited by fosmidomycin significantly. Meanwhile, we constructed types of phylogenetic trees through different algae and higher plants DXS and DXR encoding amino acid sequences, as a result we found tree clustering consequences basically in line with the "Cavalier-Smith endosymbiotic theory." Whereupon, we speculated that in red algae, there existed only complete MEP pathway to meet needs of terpenoids synthesis for themselves; Terpenoids synthesis of red algae derivatives through mevalonate pathway came from two or more times endosymbiosis of heterotrophic eukaryotic parasitifer. This study demonstrated that PhDXS and PhDXR could play significant roles in terpenoids biosynthesis at molecular levels. Meanwhile, as nuclear genes among MEP pathway, PhDXS and PhDXR could provide a new way of thinking to research the problem of chromalveolata biological evolution.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.81-90
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• 2020

본 연구는 인공지능의 국방 분야 활용 시 데이터 위·변조 방지를 위한 블록체인 기술의 적용방안을 연구 하는데 목적이 있다. 인공지능은 빅 데이터를 다양한 기계학습 방법론을 적용하여 군집화하거나 분류하여 예측하는 기술이며 미국을 비롯한 군사 강대국은 기술의 완성단계에 이르렀다. 만약 데이터를 기반으로 하는 인공지능의 데이터 위·변조가 발생한다면 데이터의 처리과정이 완벽하더라도 잘못된 결과를 도출할 것이며 이는 가장 큰 적의 위험요소가 될 수 있고 데이터의 위·변조는 해킹이라는 형태로 너무나 쉽게 가능하다. 만약 무기화된 인공지능이 사용하는 데이터가 북한으로부터 해킹되어 조작되어 진다면 예상치 못한 곳의 공격이 발생할 수도 있다. 따라서 인공지능의 사용을 위해서는 데이터의 위·변조를 방지하는 기술이 반드시 필요하다. 데이터의 위·변조 방지는 해수함수로 암호화된 데이터를 연결된 컴퓨터에 분산 저장하여 한 대의 컴퓨터가 해킹되더라도 연결된 컴퓨터의 과반 이상이 동의하지 않는 한 데이터가 손상되지 않는 기술인 블록체인을 적용함으로써 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.