• 정보처리학회논문지C
• /
• 제11C권5호
• /
• pp.613-620
• /
• 2004

오래 전부터 이동통신 서비스를 위한 통신 프로토콜이나 기능 요소의 성능을 평가하고 시험하기 위하여 시뮬레이션을 통한 평가 방법이 사용되었다. 본 논문에서는 객체지향적 시뮬레이션 플랫폼을 이용하여 이동통신 서비스의 성능을 예측할 수 있는 이동통신 시뮬레이터인 PCSsim (Personal Communication System Simulator)를 구현하였다. PCSsim은 사용자 이동성, 호 발생 주기 및 호 지속 시간을 고려하여 기지국과 이동호스트를 시뮬레이션 할 수 있다. 이를 이용해 본 논문에서는 주거 및 상업지역에서의 통화 발생률, 사용자 이동 속도와 통화 시간에 따른 핸드오프 발생율을 시뮬레이션 결과로 제시하였으며, 시뮬레이션 결과로 발생된 핸드오프율과 실제 서비스 환경에서의 핸드오프율이 거의 유사한 특성을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. PCSsim은 설계 과정에서 동적 핸드오프 버퍼링이나 사용자 통화 특성에 따른 기지국 특성을 조정하는데 사용될 수 있으며, 기지국 지역 특성과 사용자 이동성을 반영하여 새로운 이동통신 네트워크를 구축하는데 사용할 수 있다.

• 융합보안논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.69-75
• /
• 2012

MANET은 노드들의 이동성으로 인한 동적 토폴로지와 hop-by-hop 데이터 전달 방식의 특징으로 인해 많은 공격들의 대상이 된다. 그리고 MANET에서는 침입탐지시스템의 위치 설정이 어렵고, 지역적으로 수집된 정보로는 공격 탐지가 더욱 어렵다. 또한 트래픽 양이 많아지면 침입탐지 성능이 현저히 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 MANET을 zone 형태로 구성한 후 대용량의 트래픽에도 안정된 침입탐지를 수행할 수 있도록 하기 위하여 정보 손실 없이 차원을 축소할 수 있는 random projection 기법을 사용하였다. 그리고 지역적인 정보만으로 탐지가 어려운 공격 탐지를 위해서 전역 탐지 노드를 이용하였다. 전역 탐지 노드에서는 IDS 에이전트들로부터 수신한 정보와 노드들의 패턴을 이용하여 공격 탐지를 수행하게 된다. 본 논문에서 제안한 기법의 성능 평가를 위하여 k-NN 기법과 ZBIDS 기법과 비교 실험하였으며, 실험을 통해 성능의 우수성을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권9B호
• /
• pp.563-568
• /
• 2007

본 논문에서는 대규모 무선 이동 애드혹 네트워크에서 소스 노드에서 목적지 노드로의 데이터 전송을 위한 경로 설정 시 안정적 경로 유지를 위한 경로 설정 방식을 제안한다. 이동 애드혹 네트워크에서 경로 설정 방법은 유선 네트워크의 경로 설정 방법과는 달리 노드의 이동성을 고려한 라우팅 알고리즘을 통해 경로를 설정하고, 설정된 경로를 통하여 데이터를 전송하게 된다. 하지만, 경로 설정 시 목적지에 가장 먼저 도달한 경로 설정 메시지만을 고려한 경로 설정 방법은 노드의 이동성으로 인한 경로 단절이 발생할 확률이 높고, 패킷 전송 시 패킷 손실이나 지연이 발생할 확률이 크다. 특히 노드의 제어 및 안정적 데이터를 전송하기 위한 경로가 불안정적 일 경우 큰 문제가 발생될 수 있다. 그래서 본 논문에서는 소스 노드에서 목적지 노드로의 경로 설정 시 노드의 이동성을 고려함으로써 패킷 전송 시 발생할 수 있는 노드 간 경로 단절 및 패킷 손실 등을 최소화 하는 방식을 제안 한다. 제안한 프로토콜은 노드의 이동 속도를 바탕으로 목적지에서 다수의 RREQ 메시지를 수신하고, MinMax 알고리즘을 통하여 적합한 경로를 선정하게 된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권8호
• /
• pp.3168-3186
• /
• 2020

Automatic topic essay generation (TEG) is a controllable text generation task that aims to generate informative, diverse, and topic-consistent essays based on multiple topics. To make the generated essays of high quality, a reasonable method should consider both diversity and topic-consistency. Another essential issue is the intrinsic link of the topics, which contributes to making the essays closely surround the semantics of provided topics. However, it remains challenging for TEG to fill the semantic gap between source topic words and target output, and a more powerful model is needed to capture the semantics of given topics. To this end, we propose a pretraining-based contextual self-attention (PC-SAN) model that is built upon the seq2seq framework. For the encoder of our model, we employ a dynamic weight sum of layers from BERT to fully utilize the semantics of topics, which is of great help to fill the gap and improve the quality of the generated essays. In the decoding phase, we also transform the target-side contextual history information into the query layers to alleviate the lack of context in typical self-attention networks (SANs). Experimental results on large-scale paragraph-level Chinese corpora verify that our model is capable of generating diverse, topic-consistent text and essentially makes improvements as compare to strong baselines. Furthermore, extensive analysis validates the effectiveness of contextual embeddings from BERT and contextual history information in SANs.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제25권5호
• /
• pp.605-617
• /
• 2020

The existence of damages in structures causes changes in the physical properties by reducing the modal parameters. In this paper, we develop a two-stages approach based on normalized Modal Strain Energy Damage Indicator (nMSEDI) for quick applications to predict the location of damage. A two-dimensional IsoGeometric Analysis (2D-IGA), Machine Learning Algorithm (MLA) and optimization techniques are combined to create a new tool. In the first stage, we introduce a modified damage identification technique based on frequencies using nMSEDI to locate the potential of damaged elements. In the second stage, after eliminating the healthy elements, the damage index values from nMSEDI are considered as input in the damage quantification algorithm. The hybrid of Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) with Artificial Neural Network (ANN) and Particle Swarm Optimization (PSO) are used along with nMSEDI. The objective of TLBO is to estimate the parameters of PSO-ANN to find a good training based on actual damage and estimated damage. The IGA model is updated using experimental results based on stiffness and mass matrix using the difference between calculated and measured frequencies as objective function. The feasibility and efficiency of nMSEDI-PSO-ANN after finding the best parameters by TLBO are demonstrated through the comparison with nMSEDI-IGA for different scenarios. The result of the analyses indicates that the proposed approach can be used to determine correctly the severity of damage in beam structures.

• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
• /
• 한국태양에너지학회 2012년도 춘계학술발표대회 논문집
• /
• pp.419-424
• /
• 2012

This paper discusses the state-of-the-art techniques in real-time state estimation for the Smart Microgrids. The most popular method used in traditional power system state estimation is a Weighted Least Square(WLS) algorithm which is based on Maximum Likelihood(ML) estimation under the assumption of static system state being a set of deterministic variables. In this paper, we present a survey of dynamic state estimation techniques for Smart Microgrids based on Belief Propagation (BP) when the system state is a set of stochastic variables. The measurements are often too sparse to fulfill the system observability in the distribution network of microgrids. The BP algorithm calculates posterior distributions of the state variables for real-time sparse measurements. Smart Microgrids are modeled as a factor graph suitable for characterizing the linear correlations among the state variables. The state estimator performs the BP algorithm on the factor graph based the stochastic model. The factor graph model can integrate new models for solar and wind correlation. It provides the Smart Microgrids with a way of integrating the distributed renewable energy generation. Our study on Smart Microgrid state estimation can be extended to the estimation of unbalanced three phase distribution systems as well as the optimal placement of smart meters.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권3호
• /
• pp.924-942
• /
• 2020

The facial expression is diverse and various among persons due to the impact of the psychology factor. Whilst the facial action is comparatively steady because of the fixedness of the anatomic structure. Therefore, to improve performance of the action unit recognition will facilitate the facial expression recognition and provide profound basis for the mental state analysis, etc. However, it still a challenge job and recognition accuracy rate is limited, because the muscle movements around the face are tiny and the facial actions are not obvious accordingly. Taking account of the moving of muscles impact each other when person express their emotion, we propose to make full use of co-occurrence relationship among action units (AUs) in this paper. Considering the dynamic characteristic of AUs as well, we adopt the 3D Convolutional Neural Network(3DCNN) as base framework and proposed to recognize multiple action units around brows, nose and mouth specially contributing in the emotion expression with putting their co-occurrence relationships as constrain. The experiments have been conducted on a typical public dataset CASME and its variant CASME2 dataset. The experiment results show that our proposed AU co-occurrence constraint 3DCNN based AU recognition approach outperforms current approaches and demonstrate the effectiveness of taking use of AUs relationship in AU recognition.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
• /
• pp.818-819
• /
• 2015

PAL-XFEL 장치에 사용 할 고전압 펄스 모듈레이터 출력파워는 수 ${\mu}s$ 범위의 짧은 고전압(400 kV), 대전류(500 A) 펄스를 요구한다. 이러한 펄스파워를 얻기 위해서 PFN(Pulse Forming Network)에 에너지를 축적하고, 플라즈마 스위치인 싸이라트론을 통하여 에너지를 신속하게 클라이스트론 쪽으로 전달한다. 클라이스트론은 모듈레이터에서 공급하는 펄스 전원을 이용하여 RF를 증폭하는 대출력 고주파 증폭장치이다. 고전압 펄스 모듈레이터 제어기는 고속펄스 신호처리 모듈(Fast Pulse Signal Conditioning Module), PLC(Programmable Logic Controller)로 구성되어 있다. 고전압 펄스 모듈레이터에 사용하는 대용량 싸이라트론은 고전력을 스위칭 할 때 발생하는 스위칭 노이즈는 매우 크다. 이러한 노이즈는 모듈레이터의 출력 시그널인 빔 전압, 빔 전류, EOLC(End of Line Clipper) 전류, DC high voltage에 섞여 있으면서 신호 왜곡 및 제어장치의 고장을 유발시킨다. 이처럼 노이즈가 많이 포함되어 있는 아닐로그 신호를 깨끗한 신호(a clean signal)로 바꾸어주는 노이즈 필터링 장치인 고속펄스 신호처리 모듈을 제작하여 실험한 결과를 알아보고 모듈레이터 인터록 시스템인 PLC에서 Dynamic Interlock의 응답시간을 빠르게 하기위한 회로 수정에 대한 결과에 관하여 기술하고자 한다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제26권5호
• /
• pp.559-573
• /
• 2020

One of the powerful data management tools is Building Information Modeling (BIM) which operates through obtaining, recalling, sharing, sorting and sorting data and supplying a digital environment of them. Employing SHM, a BIM in monitoring systems, would be an efficient method to address their data management problems and consequently optimize the economic aspects of buildings. The recording of SHM data is an effective way for engineers, facility managers and owners which make the BIM dynamic through the provision of updated information regarding the occurring state and health of different sections of the building. On the other hand, digital transformation is a continuous challenge in construction. In a cloud-based BIM platform, environmental and localization data are integrated which shape the Internet-of-Things (IoT) method. In order to improve work productivity, living comfort, and entertainment, the IoT has been growingly utilized in several products (such as wearables, smart homes). However, investigations confronting the integration of these two technologies (BIM and IoT) remain inadequate and solely focus upon the automatic transmission of sensor information to BIM models. Therefore, in this composition, the use of BIM based on SHM and IOT is reviewed and the economic application is considered.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.142-151
• /
• 2011

무선센서 네트워크를 기반으로 한 유헬스 서비스는 개인의 의료건강정보를 보다 안전하게 전송하고 처리하여야 한다. 대부분의 유헬스 센서기기는 게이트웨이를 통해 전송하는 구조이므로 기기와 게이트웨이간의 신뢰성 문제는 매우 중요하다. 사용자가 센서기기를 휴대하면서 이동하게 되면 게이트웨이의 수신범위 밖으로 멀어지므로 데이터 전송이 불가하다. 이 틈을 이용한 비인가 센서기기의 데이터 무결성 침해가 발생할 수 있다. 뿐만 아니라 비인증 게이트웨이가 허가받지 않고 생체정보를 갈취할 가능성도 있다. 이경우도 데이터 기밀성 침해문제가 발생된다. 따라서 유헬스 센서기기와 게이트웨이 간에는 응용레벨에서의 상호인증이 반드시 필요하다. 기기와 게이트웨이간의 어플리케이션 전송세션을 세분화하고 각 세션을 주기적으로 갱신하면 침해를 차단하는 효과가 있다. 그러나 이 과정에서의 인증을 위한 전송오버헤드를 최소화하려면 생체정보의 측정주기에 따른 동적인 유효 세션기법이 필요하다. 본 연구에서는 이 기법을 제안하였고 3가지 실험을 통해 상호인증 성공결과를 확인하였다.