• 센서학회지
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• 제31권1호
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• pp.16-23
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• 2022

Cardiac disease is the most common cause of death worldwide. Therefore, detection and classification of electrocardiogram (ECG) signals are crucial to extend life expectancy. In this study, we aimed to implement an artificial intelligence signal recognition system in field programmable gate array (FPGA), which can recognize patterns of bio-signals such as ECG in edge devices that require batteries. Despite the increment in classification accuracy, deep learning models require exorbitant computational resources and power, which makes the mapping of deep neural networks slow and implementation on wearable devices challenging. To overcome these limitations, spiking neural networks (SNNs) have been applied. SNNs are biologically inspired, event-driven neural networks that compute and transfer information using discrete spikes, which require fewer operations and less complex hardware resources. Thus, they are more energy-efficient compared to other artificial neural networks algorithms.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.232-240
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• 2022

To fulfill user expectations, the rapid evolution of software techniques and approaches has necessitated reliable and flawless software operations. Aging prediction in the software under operation is becoming a basic and unavoidable requirement for ensuring the systems' availability, reliability, and operations. In this paper, an improved evolutionary computing-driven extreme learning scheme (ECD-ELM) has been suggested for object-oriented software aging prediction. To perform aging prediction, we employed a variety of metrics, including program size, McCube complexity metrics, Halstead metrics, runtime failure event metrics, and some unique aging-related metrics (ARM). In our suggested paradigm, extracting OOP software metrics is done after pre-processing, which includes outlier detection and normalization. This technique improved our proposed system's ability to deal with instances with unbalanced biases and metrics. Further, different dimensional reduction and feature selection algorithms such as principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA), and T-Test analysis have been applied. We have suggested a single hidden layer multi-feed forward neural network (SL-MFNN) based ELM, where an adaptive genetic algorithm (AGA) has been applied to estimate the weight and bias parameters for ELM learning. Unlike the traditional neural networks model, the implementation of GA-based ELM with LDA feature selection has outperformed other aging prediction approaches in terms of prediction accuracy, precision, recall, and F-measure. The results affirm that the implementation of outlier detection, normalization of imbalanced metrics, LDA-based feature selection, and GA-based ELM can be the reliable solution for object-oriented software aging prediction.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.553-564
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• 2012

최근 물리보안과 정보보안으로 양분화 되어 있는 영역자체가 융합되고 있는 추세이며, 이러한 융합의 중심에 있는 것이 융합보안관제이다. 그러나 이러한 추세에도 불구하고, 융합보안을 위한 이들 두 영역의 보안 이벤트를 어떻게 활용할 것인지에 관한 구체적인 솔루션은 찾아볼 수 없다. 본 논문에서는 물리 보안 이벤트를 활용하여 정보 보안의 효율을 향상시킬 수 있는 정보보안 오브젝트-기반 접근법을 제안한다. 또한, 계층분석과정(Analytic Hierarchy Process)을 이용하여 확장성을 고려한 많은 양의 물리 보안 이벤트의 의미 있는 이벤트 조합을 찾는 체계적인 방법을 제안한다. 특히, 출입통제시스템과 영상감시 시스템에서 발생되는 물리보안 이벤트를 이용해 컴퓨팅 시스템 접근 정보보안 효율성 향상을 위한 구체적인 실현 과정을 기술하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.774-782
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• 2001

In this paper, we propose a new approach to the autonomous and high-speed indoor navigation of wheeled mobile robots using hybrid system controller. The hierarchical structure of hybrid system presented consists of high-level reasoning process and the low-level motion control process and the environmental interaction. In a discrete event system, the discrete states are defined by the user-defined constraints and the reference motion commands are specified in the abstracted motions. The hybrid control system applied for the nonholonomic mobile robots can combine the motion planning and autonomous navigation with obstacle avoidance in the indoor navigation problem. For the evaluation of the proposed algorithm, the algorithm is implemented to the two-wheel driven mobile robot system. The experimental results show that the hybrid system approach is an effective method for the autonomous navigation in indoor environments.

• 대한산업공학회지
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• 제12권1호
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• pp.119-131
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• 1986

Described in this paper is a modelling methodology for mass production system simulation. The mass production system under consideration consists of various types of flow lines, special purpose production facilities, conveyor lines, palletized carts, and storage facilities. This type of production system is typical in home appliance industry, automobile industry, footwear industry, etc. where a variety of product mix are mass-produced. The modelling methodology is based on the "discrete-event formalism", and an "activity-oriented world view" is adopted to formalize the system description. A distinctive feature of the modelling methodology is that only the static structure (ie, system components) is included in the fixed model. The dynamic structure of the system is specified through a "data-driven" mechanism, which is an extension of the "experimental frame" concept. Each type of system components (ie, flow line, conveyors, carts, etc.) is formally modeled by using Activity Cycle Diagrams. The issue of "model structuring" is also addressed. The modeling methodology has been successfully applied in a real simulation study of a mass production system.

• 지능정보연구
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• 제11권3호
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• pp.83-101
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• 2005

고객유지는 갈수록 경쟁이 심화되고 있는 생명보험산업에서 핵심이슈 중에 하나이다. 생명보험사들은 고객을 유지하기 위해서 많은 활동들을 한다. 그 가운데 대표적인 것이 바로 지속적으로 고객과 접촉하는 것이다. 본 연구는 접촉스케줄링시스템(CSS: Contact Scheduling System)의 설계에 대한 것으로 해촉된 모집설계사의 고객을 관리해야만 하는 지원설계사의 고객관리를 돕는 것을 목표로 한다 지원설계사는 모집설계사의 고객관리 경험과 지식을 공유할 수 없다. 이런 지원설계사의 고객접촉을 지원하기 위해서, 본 연구에서는 CSS를 설계한다. CSS설계는 두 단계로 이루어지고, CART(Classification And Regression Tree)와 SPM(Sequential Pattern Mining)의 데이터 마이닝 기법을 활용한다. 단계 1에서는 CART 기법을 이용하여 고객을 8개의 고객군으로 분류한다. 단계 2에서는 각 분류고객군에 적합한 접촉내용, 접촉간격 그리고 접촉방법 등의 접촉스케줄링 정보를 생성한다. 접촉내용은 스케줄 접촉내용, 이벤트접촉내용 그리고 비즈니스규칙에 의한 접촉내용의 결합으로 결정되는데 스케줄접촉내용은 SPM 모델의 결과를 통해 생성된다. 또한 본 연구에서 설계한 CSS가 실제상황에서 어떻게 작동하는지를 제시함으로써 CSS가 효율적이고 효과적인 고객접촉에 실용적임을 보인다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권2호
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• pp.111-122
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• 2003

군사용 워게임 시뮬레이션 모델들의 상호연동을 위해서는 국제표준연동(HLA : High Level Architecture)구조를 반드시 갖추어야하며 타 모델과 연동시 발생되는 시스템 오버헤드를 줄이기 위해서는 병렬 시뮬레이션 엔진 도입이 효과적이다. 그러나 기존 군사용 워게임 시뮬레이션 모델엔진의 이벤트 처리는 순차적 이벤트-드리븐 방식으로 처리하고 있다. 이는 병렬로 처리 시 글로벌 자료영역에 대한 동시참조등의 문제점들이 발생하기 때문이다. 아울러 기존 시뮬레이션 플랫폼으로 다중 CPU 시스템을 사용하여도 여러 개의 CPU를 다 활용하지 못하는 결과를 초래하고 있다. 따라서 이 논문에서는 군사용 워 게임 모델의 시스템 처리능력 향상과 글로벌 자료 영역에 대한 동시참조, 대외적인 시뮬레이션 시간처리, 장애 회복(Crash Recovery)시 병행 처리된 이벤트들의 순서를 보장 할 수 있는 객체모델에 기반한 병렬 시뮬레이션 엔진으로의 전환을 제안한다 이 전환된 병렬 시뮬레이션 엔진은 다중 CPU 시스템(SMP)상에서도 병렬 실행이 가능하도록 설계하고 구현하였다.

• 대기
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• 제32권3호
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• pp.207-221
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• 2022

In Jeju, on January 23, 2016, a cold surge accompanied by heavy snowfall with the most significant amount of 12 cm was the highest record in 32 years. During this period, the temperature of 850 hPa in January was the lowest in 2016. Notably, in 2016, the average surface temperature of January on the Polar cap was the highest since 1991, and 500 hPa geopotential height also showed the highest value. With this condition, the polar vortex in the northern hemisphere meandered and expanded into the subtropics regionally, covering the Korean Peninsula with very high potential vorticity up to 7 Potential Vorticity Unit. As a result, the strong cold advection, mostly driven by a northerly wind, around the Korean Peninsula occurred at over 2𝜎. Previous studies have not addressed this extreme synoptic condition linked to polar vortex expansion due to the unprecedented Arctic warming. We suggest that the occurrence of a strong Ural blocking event after the abrupt warming of the Barents/Karas seas is a major cause of unusually strong cold advection. With a specified mesoscale model simulation with SST (Sea Surface Temperature), we also show that the warmer SST condition near the Korean Peninsula contributed to the heavy snowfall event on Jeju Island.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1369-1378
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• 2017

Pub/Sub (Publish/Subscribe) paradigm is a simple and easy to use model for interconnecting applications in a distributed environment. In general, subscribers register their interests in a topic or a pattern of events and then asynchronously receive events matching their interest, regardless of the events' publisher. In order to build a low latency lightweight pub/sub system for Internet of Things (IoT) services, we propose a GQSFPS (Group Quorum System-based Fog Pub/Sub) system that is a core component in the event-driven service oriented architecture framework for IoT services. The GQSFPS organizes multiple installed pub/sub brokers in the fog servers into a group quorum based P2P (peer-to-peer) topology for the efficient searching and the low latency accessing of events. Therefore, the events of IoT are cached on the basis of group quorum, and the delay-sensitive IoT applications of edge devices can effectively access the cached events from group quorum fog servers in low latency. The performance of the proposed GQSFPS is evaluated through an analytical model, and is compared to the GQPS (grid quorum-based pud/sub system).

• 서비스연구
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• 제4권1호
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• pp.49-59
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• 2014

상황인식 기술은 유비쿼터스(스마트) 환경에서 지난 수년간 중요한 이슈로 떠오르고 있으며, 현재도 연구자들에 의해 많은 연구가 이루어 지고 있다. 상황인식 기술은 물리적인 환경으로부터 다양한 정보를 획득/가공하여 사용자에게 능동적인 서비스와 정보를 제공하는 컴퓨터 시스템이다. 상황인식 시스템은 각종 센서로부터 발생하는 낮은 수준의 상황정보를 높은 수준의 상황정보로 변환하여 사용자에게 원하는 서비스를 제공하는 환경을 만들어 준다. 본 논문에서는 물리적인 스마트 공간에 존재하는 각종 센서로부터 얻어진 하위단계(Low-level)의 Event-driven 센서정보를 온톨로지 기반 상황정보로 모델링 하여 상위단계(High-level) 상황정보로 변환하는 상황정보를 모델링하여 상황인식 시스템을 구현하였다. 또한 변환된 High-level 상황정보는 가상공간에서 ECA(Event, Condition, Action) 룰에 따라 사용자에게 언제 어디서나 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하고, 스마트 홈 환경에서 사용자에게 다양한 가사 도우미 로봇 서비스의 구현 사례를 소개 하였다.