• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권10호
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• pp.119-126
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• 2007

최근 이동통신 기술이 급격히 발달함에 따라 이동 중에도 언제 어디서나 인터넷에 접속하여 통신하기를 원하는 사용자들이 증가하고 있다. Hierarchical Mobile IPv6 (HMIPv6)는 기존의 Mene IPv6 (MIPv6)에서 발생되는 긴 핸드오버 지연, 시그날링 오버헤드 등의 문제점을 개선시키기 위하여 Internet Engineering Task Force (IETF)에 의해 제안되었다. HMIPv6는 Mobility Anchor Point (MAP)라는 새로운 개체를 도입하여 MAP 도메인 내에서의 마이크로 이동성을 지원하기 위한 방법이다. 그러나 HMIPv6는 MAP 도메인 내에서의 이동성 지원에서는 좋은 성능을 보이지만 사용자가 MAP 도메인 간을 이동하는 매크로 이동성의 경우 MIPv6에 비하여 더 큰 지연시간이 발생한다. 그 이유는 HMIPv6에서 도메인 간 핸드오버가 발견하게 되면 Mobile Node (MN)은 두 개의 주소를 생성하고 생성된 주소를 각각 Home Agent (HA)와 MAP에 등록하여야 하기 때문이다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위하여 도메인 간 핸드오버가 발생하더라도 한 개의 주소만을 생성하여 따른 핸드오버를 지원할 수 있는 방안을 제안한다. 제안방안에서는 MAP가 관리하는 MN의 수가 감소하게 되고 패킷을 인터셉트하기 위한 proxy Neighbor Discovery Protocol (NDP)를 수행하지 않아도 되기 때문에 MAP 및 MAP도메인의 부하가 감소하게 된다. 우리는 시뮬레이션 및 수식분석을 통하여 제안방안의 성능을 HMIPv6와 비교하여 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.354-359
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• 2013

본 논문을 통해서 우리는 최적화 알고리즘인 binary harmony search (BHS) 알고리즘을 이용하여 unsupervised nonlinear classifier를 구현하는 방안을 제시하였다. 패턴인식을 위한 기계학습이나 뇌파 신호의 분석 과정과 같이 벡터로 표현되는 특징들을 분류하는데 있어 다양한 알고리즘들이 제시되었다. 교사 학습기반의 분류 방식으로는 support vector machine과 같은 기법이 사용되어왔고, 비교사 학습 방법을 통한 분류 기법으로는 fuzzy c-mean (FCM)과 같은 알고리즘들이 사용되어 왔다. 그러나 기존에 사용해 왔던 분류 방법들은 비선형 데이터 분류에 적용하기 힘들거나 교사 학습을 적용하기 위해서 사전정보를 필요로 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 경험적 접근을 통해 공간상에 분포된 벡터 사이의 기하학적 거리를 최소로 만드는 벡터 집합을 선택하고 이를 하나의 클래스로 간주하는 방법을 적용한 분류법을 제시하였다. 비교 대상으로 FCM과 artificial neural network (ANN) 기반의 self-organizing map (SOM)을 제시하였다. 시뮬레이션에는 KEEL machine learing dataset을 사용하였고 그 결과, 제안된 방식이 기존 알고리즘에 비해 더 나은 우수성을 지니고 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권11호
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• pp.985-994
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• 2010

태풍 "매미"는 2003년 9월 12일 오후 9시에 중심기압 950 hPa을 가지고 경남 남해안에 상륙하였다. 본 연구에서는 태풍 매미로 인한 마산 연안의 침수와 태풍해일을 해석하기 위해 3차원 침수모형을 구축하였으며, 침수지역을 현장 조사하였다. Hydromet-Rankin Vortex 모형을 이용하여 바람장 및 기압장을 해석하였으며, 3차원 침수모형을 이용하여 마산연안 침수지역, storm surge 및 태풍류를 수치계산하였다. 침수지역과 storm surge에 대한 수치모형의 계산결과는 현장 조사결과와 거의 일치하였다. 마산항에서 3차원 모형에 의한 storm surge의 최고 수위는 238 cm, 현장관측치는 230 cm로 비교적 정확하게 평가하였다. 3차원 모형과 2차원 모형 결과를 비교하였는데 3차원 모형이 2차원 모형보다 storm surge를 보다 정확하게 해석하였다. 마산만에서 태풍해일에 의해 발생한 태풍류는 표층에서는 30~60 cm/s 크기로 만내로 유입하나, 저층에서는 20~40 cm/s 크기로 만외로 유출하는 흐름이 탁월하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권7호
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• pp.349-358
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• 2005

거짓 공유는 공유 메모리 다중 처리기 시스템에서 여러 처리기들이 일관성 유지의 단위 메모리 영역을 공유함으로 인해 발생하는 현상으로써, 메모리 일관성 유지의 정확성에는 아무런 도움을 주지 못하면서 그 비용만 증가시키는 주요 요인이다. 특히 메모리 일관성 유지의 단위가 커질수록 그 피해가 더 커진다고 할 수 있다. 페이지-기반 분산 공유 메모리 시스템에서 거짓 공유를 줄이기 위해서는 공유 페이지에 할당되는 객체들의 특성을 미리 예측하여 참조 패턴이 상이한 객체들이 하나의 공유 페이지에 섞이는 것을 방지하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 병렬 응용 프로그램의 코드 내에서 공유 메모리 할당자를 호출한 위치를 추적하여 서로 다른 호출지에서 요청된 공유 객체가 같은 공유 페이지에 할당되는 것을 방지하는 호출지-추적 기반 거짓 공유 감소 기법(CSTallocator)을 제시한다. CSTallocator는 서로 다른 코드 위치에서 할당 요청된 공유 객체들은 각각 상이한 참조 패턴을 보일 것이라는 가정에 기반하고 있다 이 기법의 효용성을 검증하기 위해 기존 거짓 공유 감소 할당 기법들의 성능과 비교한 결과 기존 방식에 비해 훨씬 더 많은 거짓 공유 폴트를 감소시킨다는 것을 알 수 있었다. 실험은 실제 병렬 응용에 기반한 실행-기반 시뮬레이션 기법을 사용하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권9호
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• pp.751-764
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• 2013

인지무선 애드혹 네트워크(Cognitive Radio Ad-hoc Networks)에서는 노드 간에 라우팅을 수행함에 있어 제어패킷의 전송을 위한 협소대역인 공통 제어 채널을 사용할 경우 무분별한 제어 패킷의 방송형 전송으로 인해 공통제어 채널의 과부화를 유발하고 패킷간의 충돌을 발생시켜 경로탐색의 오버헤드를 증가 시키고 신뢰성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 인지무선 ad-hoc네트워크에서 주사용자의 출현 가능성과 주변 사용자의 상황을 고려하여 패킷충돌을 감소시키는 효율적인 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. AODV기반의 인지무선 애드혹 네트워크에서 채널을 통한 경로탐색 과정에서 데이터를 전송하기 위한 이웃 노드와의 공통된 채널이 존재하지 않을 경우 제어 메시지를 전송하지 않는다. 그리고 공통된 채널이 존재 할 경우 채널 기여도를 측정하여 채널 기여도가 작을수록 지연 시킨 후 패킷을 전송하게 된다. 또한 제안된 방법에서는 사용가능한 채널의 수와 채널의 안정성 등을 고려한 규칙을 적용하여 제어 메시지 전송을 조절하도록 한다. 이와 같은 세 가지 단계를 통해 경로 탐색에 사용되는 제어 메시지의 수와 제어 메시지 간의 충돌 확률을 감소시킬 수 있고 경로의 신뢰성을 향상 시킬 수 있다. 모의실험을 통해 기존의 방법 보다 제안된 방법을 이용하여 경로 탐색할 경우 패킷 충돌이 감소됨을 확인 할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.25-39
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• 2018

본 연구에서는 최근 활발하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 교통분야에 적용하여 효율적인 돌발상황 검지 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 미시교통시뮬레이션 모형을 통하여 대상지의 네트워크를 구축하였고 돌발상황에 영향을 줄 것으로 예상되는 변수의 여러 조합을 통해 시나리오를 설정하여 가상의 돌발상황 데이터를 수집하였다. 다음으로 대표적인 돌발상황 검지 알고리즘인 McMaster 알고리즘과 본 연구에서 개발한 나이브 베이즈 분류기를 구현하여 비교 평가하였다. 비교 결과, 나이브 베이즈 분류기가 McMaster 알고리즘에 비해 돌발상황 검지 간격에 따른 부정적인 영향이 적었고 더 우수한 검지율을 보였다. 하지만 검지율이 증가하는 만큼 오검지율 또한 증가하는 것을 확인할 수 있었다. McMaster 알고리즘은 4주기를 통해 검지가 가능하지만 나이브 베이즈 분류기는 1주기(30초)만으로 돌발상황을 판단할 수 있다. 본 연구를 통해 개발한 나이브 베이즈 분류기가 효율적으로 돌발을 파악할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.84-89
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• 2019

본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.215-224
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• 2008

SLURP 준 분포형 수문모형을 이용하여 예측된 토지이용 자료와 미래 기후변화 시나리오에 의한 기상자료 및 식생지수 정보를 고려한 상태에서 하천유역의 유출에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 경안수위관측소 상류유역($260.4km^2$)을 대상으로 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 토지이용 예측은 1996년, 2000년, 2004년의 Landsat TM 및 ETM+ 위성영상을 이용하여 CA-Markov 기법으로 검증(2004)을 실시한 후, 미래의 토지이용(2030, 2060, 2090)을 예측하였다. 예측된 토지이용은 시간이 경과할수록 산림과 논은 지속적으로 감소하고 도시, 초지, 나지 등은 증가하는 경향을 보였다. 미래의 식생정보 예측을 위하여 NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 추출된 월별 NDVI(1998-2002)와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보(2030, 2060, 2090)를 추정하였다. IPCC SRES A2, B2 기후변화 시나리오에 대한 CCCma CGCM2 모의결과 값(2030s, 2060s, 2090s)을 Stochastic Spatio-Temporal Random Cascade Model(SST-RCM) 기법을 이용하여 downscaling 한 뒤 하천유출의 변화를 분석한 결과, 기후변화에 따른 하천유출율은 1999-2002년의 59%에 비해 미래에는 13%~34%로 감소하는 것으로 모의되었고, 반면에 토지이용의 변화에 대한 유출율은 0.1%~1% 증가하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.127-137
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• 2024

수자원 관리를 위해 주로 사용되는 물리 모형은 입력자료의 구축과 구동이 어렵고 사용자의 주관적 견해가 개입될 수 있다. 최근 수자원 분야에서 이러한 문제점을 보완하기 위해 기계학습과 같은 자료기반 모델을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 관측자료만을 이용하여 강원도 삼척시 오십천 유역의 장기강우유출모의를 수행했다. 이를 위해 기상자료로 3개의 입력자료군(기상관측요소, 일 강수량 및 잠재증발산량, 일강수량 - 잠재증발산량)을 구성하고 LSTM (Long Short-term Memory)인공신경망 모델에 각각 학습시킨 결과를 비교 및 분석했다. 그 결과 기상관측요소만을 이용한 LSTM-Model 1의 성능이 가장 높았으며, 여기에 MLP 인공신경망을 더한 6개의 LSTM-MLP 앙상블 모델을 구축하여 오십천 유역의 장기유출을 모의했다. LSTM 모델과 LSTM-MLP 모형을 비교한 결과 두 모델 모두 대체적으로 비슷한 결과를 보였지만 LSTM 모델에 비해 LSTM-MLP의 MAE, MSE, RMSE가 감소했고 특히 저유량 부분이 개선되었다. LSTM-MLP의 결과에서 저유량 부분의 개선을 보임에 따라 향후 LSTM-MLP 모델 이외에 CNN등 다양한 앙상블 모형을 이용해 물리적 모델 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유황곡선 작성 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 한국음향학회지
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• 제35권3호
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• pp.175-182
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• 2016

수 MHz의 초음파를 이용하는 저주파 광음향 영상장치에 적용하는 것을 목적으로 압전단결정 PMN-PZT를 사용한 바늘형 수중청음기를 설계 제작하고, 그 특성을 수신감도가 알려져 있는 상용 PVDF(Polyvinylidene Fluoride) 수중청음기와 비교하여 평가하였다. 설계한 수중청음기의 임펄스응답을 KLM 모델에 의해 시뮬레이션한 결과, $50{\Omega}$의 종단 임피던스에 걸리는 최대 전압을 기준으로 한 수신감도는 -261.6 dB re $1V/{\mu}Pa$이며, 2 ~ 12 MHz 대역에서 5 dB 이내의 비교적 평탄한 특성을 가지는 것으로 예측되었다. 제작한 수중청음기의 수신감도를 순음 펄스를 사용하여 측정한 결과, 측정 가능한 2 ~ 8 MHz 대역에서 상용의 수중청음기에 비해 평균 10.9 dB 높게 나타났으며, 그 값은 $-255.8{\pm}2.8$ dB re $1V/{\mu}Pa$이었다. 나아가, 제작한 수중청음기를 기계주사형 광음향 영상장치에 적용하여 머리카락에 대한 영상을 획득하였는바, 수신된 광음향 신호가 상용의 것보다 크고, 영상 또한 우수함을 알았다.