• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.993-996
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• 1993

This paper addresses the structure and its associated learning algorithms of a feedforward multi-layered connectionist network, which has distributed learning abilities, for realizing the basic elements and functions of a traditional fuzzy logic controller. The proposed neural-network-based fuzzy logic control system (NN-FLCS) can be contrasted with the traditional fuzzy logic control system in their network structure and learning ability. An on-line supervised structure/parameter learning algorithm dynamic learning algorithm can find proper fuzzy logic rules, membership functions, and the size of output fuzzy partitions simultaneously. Next, a Reinforcement Neural-Network-Based Fuzzy Logic Control System (RNN-FLCS) is proposed which consists of two closely integrated Neural-Network-Based Fuzzy Logic Controllers (NN-FLCS) for solving various reinforcement learning problems in fuzzy logic systems. One NN-FLC functions as a fuzzy predictor and the other as a fuzzy controller. As ociated with the proposed RNN-FLCS is the reinforcement structure/parameter learning algorithm which dynamically determines the proper network size, connections, and parameters of the RNN-FLCS through an external reinforcement signal. Furthermore, learning can proceed even in the period without any external reinforcement feedback.

• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.63-68
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• 2023

본 연구에서는 블록체인 프로토콜과 네트워크 보안에 관련해서 MITM공격 및 DoS/DDoS 공격 등에 강한 대응수준을 갖출 수 있도록 블록체인 구성과 스마트 컨트랙트 상의 암호화 키 관리 방안과 에 대해 연구한다. 암호화 통신 프로토콜과 인증강화를 통한 중간자 공격(MITM)등의 데이터보안 위협에 대응, 노드간의 로드밸런싱과 분산화 된 방식으로 DDoS 공격 대응, 안전한 코딩과 취약점 검사, 안전한 합의알고리즘에 의한 스마트 컨트랙트 보안 강화, 사용자 인증과 권한 부여 강화를 통한 액세스 제어 및 인증, 블록체인 코어 및 노드의 보안성 강화, 기타 블록체인 프로토콜 업데이트 및 보안 강화를 위한 모니터링 시스템 구축 등을 통해 보안성이 강화된 블록체인 기술을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• ETRI Journal
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• 제44권1호
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• pp.62-72
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• 2022

In this study, we propose a multi-GPU-based 8KVR stitching system that operates in real time on both local and cloud machine environments. The proposed system first obtains multiple 4 K video inputs, decodes them, and generates a stitched 8KVR video stream in real time. The generated 8KVR video stream can be downloaded and rendered omnidirectionally in player apps on smartphones, tablets, and head-mounted displays. To speed up processing, we adopt group-of-pictures-based distributed decoding/encoding and buffering with the NV12 format, along with multi-GPU-based parallel processing. Furthermore, we develop several algorithms such as equirectangular projection-based color correction, real-time CG overlay, and object motion-based seam estimation and correction, to improve the stitching quality. From experiments in both local and cloud machine environments, we confirm the feasibility of the proposed 8KVR stitching system with stitching speed of up to 83.7 fps for six-channel and 62.7 fps for eight-channel inputs. In addition, in an 8KVR live streaming test on the 5G MEC/cloud, the proposed system achieves stable performances with 8 K@30 fps in both indoor and outdoor environments, even during motion.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.156-156
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• 2022

Explicitly spatially distributed and reliable data on industrial water demand is very much important for both policy makers and researchers in order to carry a region-specific analysis of water resources management. However, such type of data remains scarce particularly in underdeveloped and developing countries. Current research is limited in using different spatially available socio-economic, climate data and geographical data from different sources in accordance to predict industrial water demand at finer resolution. This study proposes a random forest regression (RFR) model to predict the industrial water demand at 0.50× 0.50 spatial resolution by combining various features extracted from multiple data sources. The dataset used here include National Polar-orbiting Partnership (NPP)/Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) night-time light (NTL), Global Power Plant database, AQUASTAT country-wise industrial water use data, Elevation data, Gross Domestic Product (GDP), Road density, Crop land, Population, Precipitation, Temperature, and Aridity. Compared with traditional regression algorithms, RF shows the advantages of high prediction accuracy, not requiring assumptions of a prior probability distribution, and the capacity to analyses variable importance. The final RF model was fitted using the parameter settings of ntree = 300 and mtry = 2. As a result, determinate coefficients value of 0.547 is achieved. The variable importance of the independent variables e.g. night light data, elevation data, GDP and population data used in the training purpose of RF model plays the major role in predicting the industrial water demand.

• 한국인공지능학회지
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• 제12권1호
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• pp.17-24
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• 2024

This paper introduces a novel approach to time-series estimation for energy load forecasting within Virtual Power Plant (VPP) systems, leveraging advanced artificial intelligence (AI) algorithms, namely Long Short-Term Memory (LSTM) and Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Virtual power plants, which integrate diverse microgrids managed by Energy Management Systems (EMS), require precise forecasting techniques to balance energy supply and demand efficiently. The paper introduces a hybrid-method forecasting model combining a parametric-based statistical technique and an AI algorithm. The LSTM algorithm is particularly employed to discern pattern correlations over fixed intervals, crucial for predicting accurate future energy loads. SARIMA is applied to generate time-series forecasts, accounting for non-stationary and seasonal variations. The forecasting model incorporates a broad spectrum of distributed energy resources, including renewable energy sources and conventional power plants. Data spanning a decade, sourced from the Korea Power Exchange (KPX) Electrical Power Statistical Information System (EPSIS), were utilized to validate the model. The proposed hybrid LSTM-SARIMA model with parameter sets (1, 1, 1, 12) and (2, 1, 1, 12) demonstrated a high fidelity to the actual observed data. Thus, it is concluded that the optimized system notably surpasses traditional forecasting methods, indicating that this model offers a viable solution for EMS to enhance short-term load forecasting.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.115-118
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• 2003

최근 MOM 기술은 비즈니스 로직을 수행하는 애플리케이션 서버의 필수적인 구성요소로서 자리잡고 있으며, 보통 수백에서 수천의 클라이언트 요청을 처리할 수 있는 능력을 제공한다. MOM 은 이러한 대용량의 클라이언트 요청을 효과적으로 처리하기 위해서 효율적이고 확장성있는(스케일러블) 네트워크 모듈이 필요하며, 다양한 네트워크 프로토콜을 지원해야 한다. MOM이 기본적으로 지원하는 메시징 기능은 PTP(Point-To-Point)와 publish/subscribe 메시징 도메인으로 나뉘는데 이 논문에서는 두 가지 메시징 도메인과 그룹통신 메시징 서비스 기능을 동시에 지원하는 MoIM-Message 시스템의 하부 통신 모듈의 설계에 대해 기술한다. PTP와 publish/subscribe 메시징을 지원하기 위해 세가지 프리미티브 메시징 오퍼레이션인 "synchronous send", "synchronous receive", "asynchronous receive"를 정의하였으며 하부 통신 모듈 역할을 하는 메시지 트랜스포트 관리 계층내의 트랜스포트 관리자 내에 구현되었다. 트랜스포트 관리자는 다양한 트랜스포트 프로토콜을 적용할 수 있도록 하기 위해 트랜스포트 어댑터로 설계되었으며, 대량의 통신 요청을 효과적으로 처리하기 위해 "polling with multiple service thread model" 기법을 적용하여 구현되었다. 또한, 모바일 클라이언트 환경을 지원하기 위해 클라이언트 측 통신 모듈을 IPaq PDA 상에 포팅하였다. 본 논문에서 제안하는 세 가지 프리미티브 메시징 오퍼레이션을 제공하는 통신 모듈은 MOM이 기본적으로 지원해야 할 메시징 도메인과 대용량의 클라이언트 요청을 효율적으로 처리할 수 있는 구조를 가진다.es}8$ 모드를 모두 사용한 경우와 $8{\times}8$ 단일모드를 사용한 경우보다 계산 시간이 감소하였음을 확인하였다.행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권5_6호
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• pp.307-318
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• 2003

본 논문에서는 분산 객체 컴퓨팅 환경에서 보장된 실시간 서비스를 지원하는 TMO 객체그룹(TMO Object Group) 모델을 설계ㆍ구축하고, 우리 모델의 정확한 분산 실시간 서비스 수행능력을 검증 한다. 우리가 제안한 TMO 객체그룹은 TINA(Telecommunications Information Networking Architecture) 의 객체그룹 개념을 기반으로, 실시간 특성을 가지는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 객체들과 객체그룹 내의 객체 관리 서비스(Object Management Service), 실시간 스케줄링 서비스(Real-Time Scheduling Service)를 지원하는 컴포넌트들로 구성된다. 또한, TMO 객체는 분산 시스템에 비중복 또는 중복으로 존재할 수 있다. 본 모델은 특정 ORB나 운영체제들의 제약 없이 COTS(Commercial Off-The-Shelf) 미들웨어 상에서 보장된 분산 실시간 서비스를 수행한다. TMO 객체그룹을 구축하기 위해 TMO 객체의 개념과 TMO 객체그룹의 구조를 정의하였고, 객체그룹 내의 컴포넌트들의 기능과 그들간의 상호작용을 설계 구현하였다. TMO 객체그룹은 객체 관리 서비스와 실시간 스케줄링 서비스 지원을 위해 동적바인더객체(Dynamic Binder Object)와 스케줄러객체(Scheduler Object)를 각각 가진다. 동적바인더객체는 클라이언트들의 요청에 대해 중복 TMO 객체 중 적정 객체를 선정하는 동적 바인딩 서비스를 지원하고, 스케쥴러객체는 클라이언트들의 서비스 요청에 대해 TMO 객체가 수행해야 할 작업들의 우선순위를 정하는 실시간 스케줄링 서비스를 지원한다. TMO 객체그룹의 수행 검증을 위해 이미 연구된 알고리즘을 확장한 동적 바인딩 서비스를 위한 바인딩 우선순위(Binding Priority) 알고리즘과 실시간 스케줄링 서비스를 위한 EDF(Earliest Deadline First) 알고리즘을 적용하여 동적바인더객체와 스케쥴러객체를 구현했다. 마지막으로 수치 분석을 통해 TMO 객체그룹이 비중복/중복 TMO 객체의 동적 바인딩 서비스와 클라이언트들의 요청을 받는 임의의 TMO 객체에서 실시간 스케줄링 서비스를 지원하는지 검증했다.

• 대한지리학회지
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• 제44권2호
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• pp.122-145
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• 2009

수치고도모형으로부터 산출된 지형변수는 지표면 프로세스와 관련된 공간모델의 개발에 있어 중요한 요소이다. 이 논문에서는 사면유역지수(upslope contributing area)가 토양성질의 공간적 분포를 예측하는 능력이, 사용한 알고리듬과 격자크기에 따라 어떻게 변하는지를 연구하였다. 상이한 환경조건을 지니는 여덟 군데의 연구지역에서 토양-경관 자료를 획득하여 이중 4개의 토양성질을 분석에 포함시켰다. 다섯 가지의 알고리듬을 통해 사면유역지수를 산출하여 이 지수들이 수치고도모형의 해상도에 얼마나 민감한지를 분석하였다. 다방향유수흐름 알고리듬(multiple flow algorithm)을 통해 계산된 지형변수가 대부분의 토양변수와 높은 상관관계를 보임과 동시에 격자크기의 변화에 낮은 민감도를 보였다. 지형변수와 토양변수 사이의 높은 상관관계는 15-50 m의 해상도에서 유사한 예측능력을보였다. 격자크기를 증가시켰을때 발생하는 미세지형정보의 손실을 감안한다면, 15-30 m 정도의 공간적 스케일이 토양경관 모델링에 적합할 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권11A호
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• pp.878-891
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• 2011

본 논문에서는 사용자들 간의 간섭이 존재하는 무선망에서 상하향 링크의 수율 최대화를 동시에 고려한다. 상향 링크에서는 라그랑지안 완화기법에 기반으로 하는 분산적이고 반복적인 알고리즘을 제안하다. 상향 링크에서의 라그랑지 곱수와 네트워크 쌍대성 성질을 이용하여 채널 이득과 최대 전력 제약이 상향 링크와 동일한 듀얼 하향 링크에서의 수율 최대화를 얻을 수 있다. 본 논문에서 증명한 네트워크 쌍대성 성질은 기존의 연구에 비해 보다 일반적인 형태를 가진다. 또한, 모의실험 결과는 채널의 상관 계수가 ${\theta}{\in}$(0.5, 1] 일 때, 상하향 링크에서 제안된 기법들이 각각 최적값에 근접하다는 것을 보여준다. 반면에 채널의 상관 계수가 낮을 때 (${\theta}{\in}$(0, 0.5]), 하향 링크에서의 성능 열화를 관찰할 수 있다. 네트워크 쌍대성 성질은 상향 링크에 비해 채널 이득과 최대 전력 제약이 다른 실제 하향 링크로 확장된다. 이러한 쌍대성 성질에 기반으로 하는 기법은 실제 하향 링크에서도 충분히 적용될 수 있음이 모의실험 결과로 보여진다. 기존에 제안된 알고리즘의 복잡도를 고려하였을때, 본 논문의 결과는 일반화된 네트워크 쌍대성 성질의 성능과 실제 적용면에서 상당히 유용하다고 할 수 있다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제44권2호
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• pp.151-164
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• 2002

한우의 근내지방도 또는 임신 여부 등과 같이 이산형 분포의 성질을 갖는 다수의 형질들에 대한 유전모수 및 종축의 유전능력을 평가하기 위한 방법으로써 Threshold 모형하에서 Bayesian 추론방법의 일종인 Gibbs sampling방법을 모의실험을 통하여 알아보았으며 기록이 누락된 다수의 형질을 포함하는 다형질 Threshold 개체모형에서의 종축평가 방법론을 제시하였다. 이산형 형질의 관측치에 대응하는 임의의 잠재변수는 기록을 갖고 있는 형질들에 대한 사전정보를 고려한 사후조건확률분포에서 Gibbs sampling을 할 때 모수에 근접하는 확률분포를 얻을 수 있었으며 이러한 이산형 기록들에 대한 육종가 추정치는 선형모형에서 보다 Threshold 모형에서의 추정치가 실제 모수에 더욱 근접하는 것을 알 수 있었다. 따라서 기록이 누락된 개체들에 대한 이산형 분포를 갖는 형질들에 대하여 선형분포를 갖는 형질들과 함께 동시 유전분석할 때 Threshod 모형이 일반 선형모형 보다 적합함을 알 수 있었다.