• 한국군사과학기술학회지
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• 제24권3호
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• pp.264-271
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• 2021

Raman spectroscopy is an equipment that is widely used for classifying chemicals in chemical defense operations. However, the classification performance of Raman spectrum may deteriorate due to dark current noise, background noise, spectral shift by vibration of equipment, spectral shift by pressure change, etc. In this paper, we compare the classification accuracy of various machine learning algorithms including k-nearest neighbor, decision tree, linear discriminant analysis, linear support vector machine, nonlinear support vector machine, and convolutional neural network under noisy and spectral shifted conditions. Experimental results show that convolutional neural network maintains a high classification accuracy of over 95 % despite noise and spectral shift. This implies that convolutional neural network can be an ideal classification algorithm in a real combat situation where there is a lot of noise and spectral shift.

• 한국안전학회지
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• 제36권4호
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• pp.12-19
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• 2021

This paper presents a safety assessment method for FTA-based induction heating systems; the failures and causes of electrical fire are first analyzed for each part and module qualitatively, and methods to manage high probabilities of failure and electrical fire are considered, thereby improving the reliability of the induction heating system. The cumulative importance value (ACC) of the minimal cut set is drawn by setting failure as the top event, and STACK and SMPS are observed to account for about 70% of the induction heating system failures. Thus, intensively managing the basic events contained in the minimal cut set of failures for STACK and SMPS is expected to provide effective and stable operation of the induction heating system. When electrical fire is set as the top event, the STACK percentage is 90%. Accordingly, the current IGBT is changed to a FET to increase the applied voltage and prevent induction heating system failure, and a heat sink plane is installed to prevent FET heating caused by switching, thereby preventing an electrical fire. By classifying the parts and modules of the induction heating system in detail and by applying FTA based on actual failure rates and relevant data, more practical and reasonable results may be expected. Hence, continuous research must be conducted to ensure safety when using induction heating systems.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.89-96
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• 2018

온라인 커뮤니티에서는 많은 수의 참여자들이 시공간적인 제약을 받지 않고 서로간의 다양한 의견을 댓글로 교환한다. 온라인 공간은 시공간적인 제약으로부터 자유롭기 때문에 신속하고 자유로운 의사소통을 가능하게 하지만, 동시에 불필요한 언쟁과 갈등을 쉽게 유발시킬 수 있다는 문제점이 있다. 토론 과정에서 형성되는 참여자 간의 네트워크는 참여자들 간의 대립 양상을 파악하고 앞으로 일어날 분쟁을 예측하여 방지하기 위한 중요한 단서가 된다. 본 논문에서는 온라인 커뮤니티에서의 댓글 교환으로 나타나는 사용자 토론 네트워크상에서 관찰되는 집단의 극성을 분석하기 위한 이분그래프 기반의 정량적 지표를 제안한다. 제안 기법은 댓글 교환 정보를 이용하여 사용자 상호작용 네트워크 그래프를 구성하고, 구성한 그래프 상에서 최대신장트리를 구한 후 버텍스 컬러링을 통하여 사용자를 두 부분집합으로 분할한다. 분할된 사용자 집합 간의 댓글 교환 비율을 이용하여 극성 지표를 계산함으로써 주어진 토론의 참가자들이 양분화된 정도를 정량적으로 측정한다. 실험을 통해 제안 기법이 진영의 양분화를 탐지하는데 효과적임을 보임과 동시에 온라인 커뮤니티에서 발생하는 개별 토론의 참여자들이 두 진영으로 양분되어 논쟁을 벌이는 것을 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제57권6호
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• pp.1058-1062
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• 2008

In clinical decision support system(CDSS), unlike rule-based expert method, appropriate data-driven machine learning method can easily provide the information of individual feature(clinical test) for disease classification. However, currently developed methods focus on the improvement of the classification accuracy for diagnosis. With the analysis of feature importance in classification, one may infer the novel clinical test sets which highly differentiate the specific diseases or disease states. In this background, we introduce a novel CDSS that integrate a classifier and feature selection module together. Random forest algorithm is applied for the classifier and the feature importance measure. The system selects the significant clinical tests discriminating the diseases by examining the classification error during backward elimination of the features. The superior performance of random forest algorithm in clinical classification was assessed against artificial neural network and decision tree algorithm by using breast cancer, diabetes and heart disease data in UCI Machine Learning Repository. The test with the same data sets shows that the proposed system can successfully select the significant clinical test set for each disease.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.98-104
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• 2004

본 논문에서는 사고나 계획정전 등으로 인한 건전 정전구간에 신속하게 전원을 공급하는 방안을 제시하였다. 제시한 부하복구방안은 연계개폐기로부터 공급피더 방향으로 계통을 역방향으로 탐색하고 탐색시 저장된 경로와의 조합을 이용하여 구해짐으로써 계통의 탐색공간이 대폭 줄어들게 되어 신속한 복구방안의 제시가 가능하다. 또한 공급 여유량을 미리 확보하는 2단계의 부하복구, 모든 구간에 대한 복구가 불가능한 경우 부하를 차단하는 방안 등이 포함되어 있으므로 광역정전이나 다중사고 및 중요수용가를 고려한 부하복구, 배전자동화시스템과 연계된 부하 복구에도 이용할 수 있다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권6호
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• pp.2456-2467
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• 2018

Wireless multimedia sensor networks (WMSNs) require real-time quality-of-service (QoS) guarantees to be provided by the network. The end-to-end delay is very critical metric for QoS guarantees in WMSNs. In WMSNs, due to the transmission errors incurred over wireless channels, it is difficult to obtain reliable delivery of data in conjunction with low end-to-end delay. In order to improve the end-to-end delay performance, the system has to drop few packets during network congestion. In this article, our proposal is based on optimization of end-to end delay for WMSNs. We optimize end-to-end delay constraint by assuming that each packet is allowed fixed number of retransmissions. To optimize the end-to-end delay, first, we compute the performance measures of the system, such as end-to-end delay and reliability for different network topologies (e.g., linear topology, tree topology) and against different choices of system parameters (e.g., data rate, number of nodes, number of retransmissions). Second, we study the impact of the end-to-end delay and packet delivery ratio on indoor and outdoor environments in WMSNs. All scenarios are simulated with multiple run-times by using network simulator-2 (NS-2) and results are evaluated and discussed.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.554-557
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• 2004

수면 위의 지질 단분자는 박막 모델로서 많은 관심을 끌고 있으며, 많은 기술적인 응용법에 의해 다층의 박막 시스템을 연구하고 있다. 아조벤젠 혼합물인 아조벤젠 덴드리머의 단분자막에서 광이성화는 흡수스펙트럼과 멕스웰 변위전류법(MDC)에 의해 관찰할 수 있다. 덴드리머는 나뭇가지 모양을 닮은 고분자이며, 흡수스펙트럼에 의해 trans-to-cis 변환을 평가할 수 있다. 본 연구에서는 덴드리머의 광이성화특성에 관하여 연구하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.726-735
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• 2009

본 논문에서는 방송 시스템에서 채널의 대역폭이 제한되는 상황에서 유효 가입자 제어를 위한 메시지 전송 오버헤드를 감소시키는 접근 제어 시스템을 제안하였다. 이를 위해서 IP 기반 멀티캐스트에 제안되었던 트리 계층 구조의 키 개정 시스템을 도입하여 가입자를 트리 구조에 직접 매핑하는 경우와 가입자를 채널 그룹별로 나누어 채널 그룹을 트리 구조에 적용하는 시스템을 고려하였다. 제안 시스템의 효율성을 평가하기 위해 기존의 시스템과 제안 시스템에 대해서 보안을 위한 주기적인 키 개정을 위한 오버헤드 전송율과 동적이면서 비주기적으로 가입자의 변동이 발생을 할 때의 오버헤드 전송율을 분석하였다. 다양한 시스템 환경에서 제안 시스템은 기존 시스템에 비해서 가입자의 변동이 발생할 경우에 수 배에서 수십 만배의 키 개정을 위한 메시지 오버헤드 전송율을 크게 감소시키는 것을 분석 평가를 통해서 확인하였다.

• International Journal of Contents
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• 제3권2호
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• pp.6-17
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• 2007

Emerging modem database applications require multi-dimensional index structures to provide high performance for data retrieval. In order for a multi-dimensional index structure to be integrated into a commercial database system, efficient techniques that provide transactional access to data through this index structure are necessary. The techniques must support all degrees of isolation offered by the database system. Especially degree 3 isolation, called "no phantom read," protects search ranges from concurrent insertions and the rollbacks of deletions. In this paper, we propose a new phantom protection method for multi-dimensional index structures that uses a multi-level grid technique. The proposed mechanism is independent of the type of the multi-dimensional index structure, i.e., it can be applied to all types of index structures such as tree-based, file-based, and hash-based index structures. In addition, it has a low development cost and achieves high concurrency with a low lock overhead. It is shown through various experiments that the proposed method outperforms existing phantom protection methods for multi-dimensional index structures.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권3호
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• pp.255-260
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• 2008

In the recently years, there has been a big interest in ad hoc wireless network as they have tremendous military and commercial potential. An Ad hoc wireless network is composed of mobile computing devices that use having no fixed infrastructure of a multi-hop wireless network formed. So, the fact that limited resource could support the network of robust, simple framework and energy conserving etc. In this paper, we propose a new ad hoc multicast routing protocol for based on the ontology scheme called inference network. Ontology knowledge-based is one of the structure of context-aware. And the ontology clustering adopts a tree structure to enhance resilient against mobility and routing complexity. This proposed multicast routing protocol utilizes node locality to be improve the flexible connectivity and stable mobility on local discovery routing and flooding discovery routing. Also attempts to improve route recovery efficiency and reduce data transmissions of context-awareness. We also provide simulation results to validate the model complexity. We have developed that proposed an algorithm have design multi-hierarchy layered networks to simulate a desired system.