• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1131-1138
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• 2015

인터넷의 규모가 급성장하면서 IPv4 주소는 고갈되었고 IPv6로의 전이는 지연되고 있다. 차선책으로 IPv4 주소공간의 낭비를 줄이기 위하여 공중망과 사설망을 연결하는 네트워크 주소변환(NAT : Network Address Translation) 방안이 사용되고 있다. 본 논문에서는 주소공간을 효율적으로 사용할 수 있는 동적 NAT과 PAT 기반의 네트워크 설계를 기존의 이론중심에서 탈피하기 위해 토폴로지 설계 후 패킷 트레이서를 이용하여 공통 가상 망을 구현하고 시뮬레이션을 통해 결과의 검증이 가능한 효과적인 구현사례를 제시하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제37권4호
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• pp.22-27
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• 2000

본 논문에서는 동적 다차원 웨이블릿 신경망을 제안한다. 웨이블릿 이론을 이용한 DMWNN은 근사화 대상함수를 유일하고 효과적으로 표현할 수 있으며, 추후에 사용할 수 있는 정보를 저장하는 능력을 가지고 있다. 따라서 DMWNN은 동적 매핑이 가능하고, 필요한 입력의 차원을 줄일 수 있는 장점이 있다. DMWNN은 대각 귀환신경망과 전방향 웨이블릿 신경망의 단점을 보완하여 설계하였다. 제안한 DMWNN의 우수성을 실험을 통해 검증하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권10호
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• pp.40-46
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• 2009

Recently CAN (Controller Area Network) is widely used as an in-vehicle networking protocol for intelligent vehicle. The identifier field (ID) of CAN is used not only to differentiate the messages but also to give different priorities to access the bus. This paper presents a dynamic 10 allocation algorithm in order to enhance the real-time quality-of-service (QoS) performance. When the network traffic is increased, this algorithm can allocate a network resource to lower priority message without degradation of the real-time QoS performance of higher priority message. In order to demonstrate the algorithm's feasibility, message transmission delays have been measured with and without the algorithm on an experimental network test bed.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제6권1호
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• pp.24-34
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• 2008

A novel neural network model, termed the standard neural network model (SNNM), similar to the nominal model in linear robust control theory, is suggested to facilitate the synthesis of controllers for delayed (or non-delayed) nonlinear systems composed of neural networks. The model is composed of a linear dynamic system and a bounded static delayed (or non-delayed) nonlinear operator. Based on the global asymptotic stability analysis of SNNMs, Static state-feedback controller and dynamic output feedback controller are designed for the SNNMs to stabilize the closed-loop systems, respectively. The control design equations are shown to be a set of linear matrix inequalities (LMIs) which can be easily solved by various convex optimization algorithms to determine the control signals. Most neural-network-based nonlinear systems with time delays or without time delays can be transformed into the SNNMs for controller synthesis in a unified way. Two application examples are given where the SNNMs are employed to synthesize the feedback stabilizing controllers for an SISO nonlinear system modeled by the neural network, and for a chaotic neural network, respectively. Through these examples, it is demonstrated that the SNNM not only makes controller synthesis of neural-network-based systems much easier, but also provides a new approach to the synthesis of the controllers for the other type of nonlinear systems.

• 한국생물물리학회:학술대회논문집
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• 한국생물물리학회 2003년도 정기총회 및 학술발표회
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• pp.77-77
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• 2003

Gene expression in a cell is regulated by mutual activations or repressions between genes. Identifying the gene regulation network will be one of the most important research topics in the post genomic era. We propose a linear dynamic model of gene regulation for the yeast cell cycle. A small gene network consisting of about 40 genes is reconstructed from the analysis of micro-array gene expression data of yeast S. cerevisiae published by P. Spellman et al. We show that the network construction is consistent with the result of the hierarchical cluster analysis.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2488-2491
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• 2000

A Neural network is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping. When a fault occur in system, a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information. DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights, so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.

• 방송공학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.119-127
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• 2008

Transmission of video over Internet or wireless network requires coded stream capable of adapting to dynamic network conditions instantly. To meet this requirement, various scalable video coding schemes have been developed, among which the Scalable Video Coding (SVC) extension of the H.264/AVC is the most recent one. In comparison with the scalable profiles of previous video coding standards, the SVC achieves significant improvement on coding efficiency performance. For adapting to dynamic network bandwidth, the SVC employs inter-layer switching between different temporal, spatial or/and fidelity layers, which is currently supported with instantaneous decoding refresh (IDR) access unit. However, for real-time adaptability, the SVC has to frequently employ the IDR picture, which dramatically decreases the coding efficiency. Therefore, an extension of SP picture from the AVC to the SVC for an efficient inter-layer switching is investigated and presented in this paper. Simulations regarding the adaptability to dynamic network bandwidth are implemented. Results of experiment show that the SP picture added SVC provides an average 1.2 dB PSNR enhancement over the current SVC while providing similar adaptive functionality.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.21-31
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• 2023

In this paper, we focused on the problem of evaluating multi-class classification accuracy and simulation of multiple classifier performance metrics. Multi-class classifiers for sentiment analysis involved many challenges, whereas previous research narrowed to the binary classification model since it provides higher accuracy when dealing with text data. Thus, we take inspiration from the non-linear Support Vector Machine to modify the algorithm by embedding dynamic hyperplanes representing multiple class labels. Then we analyzed the performance of multi-class classifiers using macro-accuracy, micro-accuracy and several other metrics to justify the significance of our algorithm enhancement. Furthermore, we hybridized Enhanced Convolution Neural Network (ECNN) with Dynamic Support Vector Machine (DSVM) to demonstrate the effectiveness and efficiency of the classifier towards multi-class text data. We performed experiments on three hybrid classifiers, which are ECNN with Binary SVM (ECNN-BSVM), and ECNN with linear Multi-Class SVM (ECNN-MCSVM) and our proposed algorithm (ECNNDSVM). Comparative experiments of hybrid algorithms yielded 85.12 % for single metric accuracy; 86.95 % for multiple metrics on average. As for our modified algorithm of the ECNN-DSVM classifier, we reached 98.29 % micro-accuracy results with an f-score value of 98 % at most. For the future direction of this research, we are aiming for hyperplane optimization analysis.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권5호
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• pp.519-531
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• 2004

무선 애드혹 통신망은 고정된 기간망 없이 이동 기기들이 모여서 형성하는 임시 무선 시스템이다. 무선 애드혹 통신망에서는 이동 기기들이 모여서 통신망을 형성하므로 개개의 이동 기기의 수명이 통신망 자체의 수명을 결정짓는 중요한 요소가 된다. 망의 구조에 따라서 어떠한 경우는 단지 하나의 이동 기기가 자신의 배터리를 모두 소모하고 동작을 멈추었을 뿐인데, 이것이 통신망의 분할(partition)을 가져올 수도 있다. 이처럼 이동 기기의 수명은 각 이동 기기가 가지고 있는 배터리에 의존하므로 될 수 있는 한 소모하는 에너지량을 줄여 모든 이동 기기들이 골고루 오래 살수 있도록 하는 것이 전체 통신망의 수명을 늘릴 수 있는 방안이 된다. 본 연구에서는 모든 이동 기기들이 오랫동안 함께 살 수 있도록 최적의 경로를 선택하여 통신을 하도록 하는 전력 인식 동적 소스 라우팅(Power-Aware Dynamic Source Routing: PADSR) 프로토콜을 제안한다. PADSR에서는 송신 기기가 패킷(packet) 전송을 위한 경로를 선택할 때 어떤 특정 이동 기기의가 에너지를 많이 소모하지 않도록 하기 위하여 경로 선택 시에 경로에 포함되어 있는 이동 기기들의 남아있는 배터리량과 패킷을 전달하는데 소모하게 되는 송신 에너지량을 고려한다. 따라서 PADSR을 사용하게 되면 통신망의 수명이 연장된다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권2호
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• pp.79-86
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• 2008

MANET(Mobile Ad hoc Network)은 두 대 이상의 이동 무선 단말로 구성되는 네트워크로 단말의 한정된 에너지 때문에 많은 제한성을 가지게 된다. MANET에서 특정 노드들의 조기 에너지 소진은 네트워크 성능에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로 송, 수신지 사이에 가능한 많은 노드 비중첩 다중 경로를 구축하고, 각 경로상 노드가 가진 평균 에너지, 최소 에너지, 혹은 에너지 분산 값에 따라 다중 경로를 통해 패킷을 분산 전송한다. 에너지 정보 수집 방법을 크게 Static 방식과 Dynamic 방식으로 나누며, 수집하는 에너지 정보에 따라 Static-Average, Static-Minimum, Static-Variance, 그리고, Dynamic-Average, Dynamic-Minimum, Dynamic-Variance 등 6가지 방식으로 나누고, NS2 시뮬레이션을 통해 그 성능을 비교하고 평가한다.