• Nuclear Engineering and Technology
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• 제41권3호
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• pp.237-246
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• 2009

Digitalization of not only non-safety but also safety-grade I &C systems with full computerized Main Control Room (MCR) is the recent trend of I&C systems of nuclear power plants (NPP) around the world, while plant maintenance has been shifting from traditional time based maintenance to condition based maintenance. In order to cope with the new trend of operation and maintenance in NPP, a concept of online distributed diagnostic system for both plant operation and maintenance has been proposed in order to further improve both the plant efficiency and the work environment of plant operation staff members by organizational learning. In this respect, the research subjects of human machine interface (HMI) for the online distributed diagnostic system are also discussed for supporting the plant personnel at both MCR and local working places in the plant by the application of advanced ICT (Information and Communication Technologies).

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.24.2-24
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• 2001

In this paper, the authors present a row dynamic route planning by Q-learning. The proposed algorithm is executed in a cellular automation based traffic simulator, which is also newly created. In Vehicle Information and Communication System(VICS), which is an active field of Intelligent Transport System(ITS), information of traffic congestion is sent to each vehicle at real time. However, a centralized navigation system is not realistic to guide millions of vehicles in a megalopolis. Autonomous distributed systems should be more flexible and scalable, and also have a chance to focus on each vehicles demand. In such systems, each vehicle can search an own optimal route. We employ Q-learning of the reinforcement learning method to search an optimal or sub-optimal route, in which route drivers can avoid traffic congestions. We find some applications of the reinforcement learning in the "static" environment, but there are ...

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권1호
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• pp.157-163
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• 2023

Recently, as businesses and data types become more complex and diverse, efficient data analysis using machine learning is required. However, since communication in the cloud environment is greatly affected by network latency, data analysis is not smooth if information delay occurs. In this paper, SPT (Safe Proper Time) was applied to the cluster-based machine learning data analysis agent proposed in previous studies to solve this delay problem. SPT is a method of remotely and directly accessing memory to a cluster that processes data between layers, effectively improving data transfer speed and ensuring timeliness and reliability of data transfer.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권1호
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• pp.39-46
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• 2006

We propose an global color model based method for tracking motions of multiple human using a networked multiple-camera system in intelligent space as a human-robot coexistent system. An intelligent space is a space where many intelligent devices, such as computers and sensors(color CCD cameras for example), are distributed. Human beings can be a part of intelligent space as well. One of the main goals of intelligent space is to assist humans and to do different services for them. In order to be capable of doing that, intelligent space must be able to do different human related tasks. One of them is to identify and track multiple objects seamlessly. In the environment where many camera modules are distributed on network, it is important to identify object in order to track it, because different cameras may be needed as object moves throughout the space and intelligent space should determine the appropriate one. This paper describes appearance based unknown object tracking with the distributed vision system in intelligent space. First, we discuss how object color information is obtained and how the color appearance based model is constructed from this data. Then, we discuss the global color model based on the local color information. The process of learning within global model and the experimental results are also presented.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권3호
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• pp.135-142
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• 2017

DDoS (Distributed Denial of Service)는 대량의 좀비 PC를 이용하여 공격 대상 서버에 접근하여 자원을 고갈시켜 정상적인 사용자가 서버를 이용하지 못하게 하는 공격이다. DDoS 공격발생 사례가 꾸준히 증가하고 있고, 주요 공격대상은 IT 서비스, 금융권, 정부기관이기 때문에 DDoS를 탐지하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 DNS 서버를 이용하여 패킷을 증폭시키는 DNS DDoS 공격 즉, DNS Amplification 공격(이하 DNS 증폭 공격)을 Deep Learning (이하 딥 러닝)을 활용해 실시간으로 탐지하는 방법에 대해 소개한다. 기존 연구들의 한계점을 극복하기 위하여 실험망 환경의 데이터가 아닌 실 환경 데이터를 혼합하여 탐지 시스템을 학습하였다. 또한 이미지 인식에 주로 사용되는 Convolutional Neural Network (이하 CNN)을 이용하여 딥 러닝 모델을 구축하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.63-72
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• 1998

하드웨어와 소프트웨어의 다양화는 날로 증가하고 있으며, 네트워크 컴퓨팅 환경은 다양해져 가고 있다. 소프트웨어 개발은 이 기종 컴퓨터 집합, 다른 장소에서의 여러 가지 데이터 유형 저장, 운영체제의 비호환성에 의한 작업, 그리고 여러 가지 데이터베이스와 프로토콜 때문에 많은 비용이 들어가는 작업이 되어 가고 있다. CORBA는 분산 컴퓨팅환경과 이기종 분산 환경의 시스템통합을 위한 표준이다. 채？는 효과적인 시스템 통합을 위해 기술적인 이익을 제공하며, 이 기종의 시스템들의 분산 의사소통 환경을 위한 하부구조를 제공한다. 본 논문에서는 분산객체환경, 소프트웨어 재사용 그리고 WWW과의 연결을 위하여 CORBA 기반을 둔 시스템통합 모델은 응용들의 개발과 시스템의 통합을 용이하게 한다. 또한 WWW와의 연결을 위한 게이트웨이를 구현함으로써, WWW으로의 확장이 가능하다. 본 연구에서 제안한 모델를 증명하기 위하여, 원격 교육 시스템을 본 연구에서 제안한 모델에서 제공하는 서비스들을 사용하여 쉽고, 효과적으로 설계하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.587-594
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• 2001

멀티 에이전트 시스템은 분산적이고 개방적인 인터넷 환경에 잘 부합된다. 멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트들이 자신의 목적을 위해 행동하기 때문에 에이전트간 충돌이 발생하는 경우에 조정을 통해 협력할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 멀티 에이전트 시스템에서의 에이전트 간 협력 방법에 관한 연구 방법들은 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협동 문제를 올바로 해결할 수 없다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 신경망과 강화학습을 이용하여 목적 패턴을 정확히 결정할 수 없는 복잡하고 동적인 환경하에서 멀티 에이전트의 자동조정 모델을 제안한다. 이를 위해 복잡한 환경과 다양한 행동을 갖는 멀티 에이전트간의 경쟁 실험을 통해 멀티 에이전트들의 행동의 영향을 분석 평가하여 제안한 방법이 타당함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.553-555
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• 2001

본 논문에서는 분산 가상 환경을 기반으로 한 원격교육시스템을 제안한다. 기존에 제안되었던 대부분의 원격교육시스템 들은 클라이언트/서버 구조를 택함으로써 시스템의 확장성과 속도에 많은 단점을 가지고 있었다. 이러한 단점을 보완하고자 본 논문에서는 분산 객체 모델을 기반으로 peer-to-peer 구조를 가지는 새로운 원격교육시스템을 소개한다. DOVE(Distributed Object-oriented virtual computing environment)라는 분산 가상 환경 상에서 설계된 본 시스템은 peer-to-peer 구조를 가짐으로써 기존 시스템들의 확장성 문제를 해결했을 뿐만 아니라 DOVE의 가장 큰 장점 중에 하나인 객체 그룹(Object Group)의 개념을 도입하여 객체간에 멀티캐스트를 기반으로 한 상호작용을 가능케 함으로써 속도와 부하 문제도 해결하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.97-110
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• 2022

연합학습은 학습데이터의 전송없이 모델의 학습을 수행할 수 있는 학습방법이다. IoT 혹은 헬스케어 분야는 사용자의 개인정보를 다루는 만큼 정보유출에 민감하여 시스템 디자인에 많은 주의를 기울여야 하지만 연합학습을 사용하는 경우 데이터가 수집되는 디바이스에서 데이터가 이동하지 않기 때문에 개인정보 유출에 자유로운 학습방법으로 각광받고 있다. 이에 따라 많은 연합학습 구현체가 개발되었으나 연합학습을 사용하는 시스템의 개발과 운영을 위한 시스템 설계에 관한 구체적인 연구가 부족하다. 본 연구에서는 연합학습을 실제 프로젝트에 적용하여 IoT 디바이스에 배포하고자 할 때 연합학습의 수명주기, 코드 버전 관리, model serving, 디바이스 모니터링에 대한 대책이 필요함을 보이고 이러한 점을 보완해주는 개발환경에 대한 설계를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 중단 없는 model-serving을 고려하였고 소스코드 및 모델 버전 관리와 디바이스 상태 모니터링, 서버-클라이언트 학습 스케쥴 관리기능을 포함한다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제33권3호
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• pp.597-606
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• 2014

The purpose of this study is to survey and analyze difficulties in teaching and learning elementary school science on the chapter titled 'electric circuit'. 28 elementary school teachers who teach 5th grade science and 73 5th grade students in elementary school were taken part in this survey. The pilot questionnaire was distributed to find out both the degree and the reason of difficulties in teaching and learning. The answers are analyzed with four areas to extract elements which make class difficult; Learner factors (L), Instruction factors (I), Curriculum & textbooks factors (C), and Environment factors (E). The results are as follows. (1) It can be seen that both students and teachers feel the highest difficulty in 7th lesson 'the direction of current', while they felt little difficulty in lesson 3 'conductor and nonconductor' and lesson 8 'the safety of electricity'. (2) The most mentioned reason of difficulties in teaching and learning was Learner factors (L). (3) Teachers felt many difficulties in experimental environment. On the other hands, students didn't think experimental failures as serious trouble. (4) Students felt many difficulties in new terms and hazy concepts or expressions. (5) Teachers felt a lot of difficulties in those from Curriculum & textbooks factors.