• 융합보안논문지
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• 제12권3호
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• pp.27-34
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• 2012

본 논문에서는 IEEE와 ZigBee Alliance에서 제정한 국제 표준안과 호환성을 가지고, 저전력 저비용을 강점으로 하는 지그비를 이용하여 상대적으로 열악한 전송 환경을 갖지만 적용이 용이한 무선망과, 기존 무선 기반 센서 네트워크 단점을 극복하기 위해 이미 구축되어 있는 동축케이블을 이용한 유선망을 연동함에 있어서 RSSI 모니터링을 통한 출력파워 조절 알고리즘을 이용하여 저전력 소모를 특징으로 하는 지그비 장치의 새로운 저전력 소모 방안을 제시하였다. 보다 최적화된 저전력 소모를 가능하도록 실험을 통해 RSSI 모니터링을 통한 출력 파워 조절 알고리즘의 유효성을 검증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.102-106
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• 2011

Hybrid Fiber Coax (HFC) network의 전송 능력은 xDSL과 비교하여 우수하지만, HFC network에서 아직도 케이블 모뎀을 사용하기 때문에 고화질의 영상을 전송할 때는 속도가 느려진다. 본 논문에서는 HFC망에서 사용하는 케이블 모뎀의 성능을 개선하기 위해서 개발된 하향 전용 IP-cable sender와 IP-cable modem을 제시하였다. 개발된 시스템은 HFC 망에서 30 Mbps 급의 IP 방송을 지원하고, 21 Mbps 속도의 고화질 트랜스포트 스트림을 사용하여 장시간 고화질 서비스를 제공한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.3-8
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• 2023

다중 도메인 광 전송망은 기본적으로 상호 운용되지 않으며 전체 망차원의 통합 오케스트레이션 메커니즘과 경로 제공 메커니즘이 필요하다. 더불어 망의 생존성 보장은 중요한 쟁점 중의 하나이다. MPLS-TP(Multi-Protocol Label Switching-Transport Profile)에서는 다양한 보호·복구 방안을 표준으로 정의하고 있으나 보호·복구 경로를 계산·선정하는 방안에 대해서는 언급하고 있지 않다. 따라서 광회선패킷 통합망 차원에서 보호·복구 충돌을 최소화하여 통합망 전 영역에 걸쳐 신속한 보호·복구가 가능한 경로를 계산·설정하는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 다중링-메시 토폴로지 형태로 구성된 T-SDN 망에서 신속한 보호·복구가 가능한 경로를 계산·설정하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.77-86
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• 2018

Although separation of touching pigs in real-time is an important issue for a 24-h pig monitoring system, it is challenging to separate accurately the touching pigs in a crowded pig room. In this study, we propose a separation method for touching pigs using the information generated from Convolutional Neural Network(CNN). Especially, we apply one of the CNN-based object detection methods(i.e., You Look Only Once, YOLO) to solve the touching objects separation problem in an active manner. First, we evaluate and select the bounding boxes generated from YOLO, and then separate touching pigs by analyzing the relations between the selected bounding boxes. Our experimental results show that the proposed method is more effective than widely-used methods for separating touching pigs, in terms of both accuracy and execution time.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.781-788
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• 2005

This paper proposes an identification method using a self recurrent wavelet neural network (SRWNN) for dynamic systems. The architecture of the proposed SRWNN is a modified model of the wavelet neural network (WNN). But, unlike the WNN, since a mother wavelet layer of the SRWNN is composed of self-feedback neurons, the SRWNN has the ability to store the past information of the wavelet. Thus, in the proposed identification architecture, the SRWNN is used for identifying nonlinear dynamic systems. The gradient descent method with adaptive teaming rates (ALRs) is applied to 1.am the parameters of the SRWNN identifier (SRWNNI). The ALRs are derived from the discrete Lyapunov stability theorem, which are used to guarantee the convergence of an SRWNNI. Finally, through computer simulations, we demonstrate the effectiveness of the proposed SRWNNI.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1982-1985
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• 2003

Future cellular networks will mainly be driven by, high quality channels, high band with utilization, low power consumption and efficient network management. For a given channel allocation, the capacity and quality of communication of cellular radio systems using CDMA(Code Division Multiple Access) can be increased by using a transmitter power control scheme to combat the near-far problem. Centralized power control schemes or distributed ones to maximize the minimum signal-to-interference in each user of CDMA wireless network have been investigated. This paper has proposed a distributed power control algorithm, which employs an adaptive search scheme, in order to solve quickly the linear systems of equations for power update in CDMA cellular radio systems. The simulation results show that the proposed scheme has faster convergence rate than the typical bang-bang type of distributed power control algorithm, which has been much used as a reference algorithm in IS-95A and W-CDMA communication network.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권4호
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• pp.73-79
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• 2017

The Convolutional Neural Network (CNN) has shown an excellent performance in computer vision task. Applications of CNN include image classification, object detection in images, autonomous driving, etc. This paper will evaluate the performance of CNN model with ReLU and SELU as activation function. The evaluation will be performed on four different choices of hyperparameter which are initialization method, network configuration, optimization technique, and regularization. We did experiment on each choice of hyperparameter and show how it influences the network convergence and test accuracy. In this experiment, we also discover performance improvement when using SELU as activation function over ReLU.

• 융합보안논문지
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• 제6권1호
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• pp.65-74
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• 2006

본 논문에서는 국내 가상이동망 사업자(MVNO : Mobile Virtual Network Operator) 제도 도입에 대한 논의를 위해 MVNO의 개념, 국내외 사업자 현황, 규제 동향 및 제도 도입의 효과를 분석한다. 아울러 AHP(Analytical Hierarchy Process, 계층적 분석) 기법을 이용하여 정부의 정책개입에 따른 MVNO 사업자의 효율적인 비즈니스 모델을 도출한다. 이를 위하여 사업자의 주요평가기준으로 경쟁활성화, 투자요인증대 및 경제성을 선정하였으며 자율협상, 부분규제 및 전면 규제의 세 가지 대안을 상정하고 각각의 평가기준별 점수를 비교, 분석한다.

• 융합보안논문지
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• 제10권2호
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• pp.51-57
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• 2010

본 논문은 이동 애드혹 네트워크 내에서 발생하는 기본적인 트랜잭션 메시지에 의미를 부여하고 추가적인 트랜잭션 메시지를 정의하며 확신성 요소를 추가하여 보다 나은 서비스를 제공하는 노드 선택의 기준이 될 수 있는 확장된 신뢰도 평가 기법을 제안하고, 이를 시뮬레이션하여 제안한 신뢰도 평가 기법의 효용성을 보인다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제14권3호
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• pp.95-100
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• 2011

The modern society longing for the convenience of up-to-date technology, there are attempts of miniaturization and high reliance of power equipments in the effectiveness aspect of urban area's usage of space while requiring more electrical energy than now. Consequently, paper used to the Neral Network for a forcasting conservation system. A neral network is powerful asta modeling tool that is able to capture and represent complex input/output relationships. The true power and advantage of neral networks lies in their ability to learn these relationships directly from the data being modeled. Traditional linear models are simply inadequate when it comes to modeling data that contains non-linear characteristics. Form results of this study, the Neral Network is will play an important role for insulation diagnosis system of real site GIS and power eqipment using $SF_6$ gas.