• 대한산업공학회지
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• 제12권1호
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• pp.63-71
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• 1986

In the organization with a hierarchical network queue structure a production function is derived whose input factors are the numbers of servers at nodes and output is the number of served customers. Its useful properties are investigated. Using this production function, the contributions of servers to the number of served customers are studied. Also given an expected waiting time in the system for each customer, the optimal numbers of servers at nodes are obtained minimizing a cost function.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 I
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• pp.161-164
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• 2003

The sharing of caches among Web proxies is an important technique to reduce Web Traffic and alleviate network bottlenecks. Additionally, due to emerging network technologies cooperative Web caching among proxies shows great promise to become an effective approach for reducing Web document access latencies. Nevertheless it is not widely deployed due to the overhead of existing protocols such as ICP. We propose iSCSI-based hierarchical web caching scheme which provides more improved performance than existing web caching scheme.

• 대한교통학회지
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• 제36권1호
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• pp.23-37
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• 2018

최근 들어 장기적인 저성장과 도시과밀화로 인한 공간부족 등으로 도심내 새로운 기반설의 건설 및 증축이 매우 어려운 실정이다. 따라서 기존의 시설을 효율적으로 활용하면서도 지속가능한 개발을 유도할 수 있는 다양한 레트로핏(Retrofitting) 기법 및 도시 적용방안을 연구할 필요성이 있다. 레트로핏(Retrofit)이란 도심내 기존 시설물의 구조 및 기능, 운영방법 등을 지속가능한 체계로 개선하여, 환경영향을 저감시키고 에너지 사용을 절감하며 물이나 자원, 폐기물 등을 효율적으로 관리할 수 있도록 하는 기법이다. 본 연구에서는 도시의 구조적 위계를 반영할 수 있는 계층적 네트워크 디자인(Hierarchical Network Design) 기법을 적용하여 서울시 대중교통 노선을 효율적으로 레트로핏 할 수 있는 방법을 연구하였다. 계층적 네트워크 디자인 기법이란 허브의 기능에 따라 위계를 나누고 서로 다른 위계를 연결하여 하나의 계층적 네트워크를 구성하는 것을 의미한다. 서울시의 구조적 위계를 3도심, 7광역중심, 12지역중심으로 설정하고, 스마트카드 데이터 분석을 통해 교통허브를 선정하여 계층적 네트워크 디자인 기법에 따라 주요골격 네트워크(Back-Born Network)를 구축하였다. 구축된 계층적 네트워크 디자인을 토대로 대중교통 네트워크의 레트로핏을 적용한 결과, 간선버스 및 지선버스의 PKT 및 PHT가 개선전에 비해 일기준 약 2.6-3.2% 정도 감소하여 통행자 측면에서 편의성이 증대되는 효과를 볼 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.77-85
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• 2006

본 논문에서는 내용기반 영상 분류를 위한 방법론으로써 신경망을 이용한 계층적 분류 방법을 제안한다. 분류 대상 영상은 인터넷상의 다양한 영상들 중에서 전경과 배경의 구분이 있는 객체 영상이다. 전처리 과정에서 영역 분할을 이용하여 영상 내에서 배경을 제거하고 객체 영역을 추출한다. 분류를 위한 특징으로는 웨이블릿 변환 후 추출된 형태 특징과 질감 특징을 이용한다. 추출된 특징 값들을 Principal Component Analysis(PCA)와 K-means를 이용해서 군집화 시키고 유사한 군집들을 묶으면서, 5단계의 계층적 분류기를 구성한다. 계층적 분류기는 BP를 학습 알고리즘으로 사용하는 59개의 신경망분류기로 구성된다. 배경을 제거하고 질감특징 중 가장 높은 분류율을 보이는 대각 모멘트를 사용하여 실험하였을 때, 100종류에서 각 10개씩, 총 1000개의 학습 데이터와 1000개의 테스트 데이터에 대하여 각각 81.5%와 75.1%의 정분류율을 보였다.

• Genomics & Informatics
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• 제13권3호
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• pp.76-80
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• 2015

Type 2 diabetes mellitus is a complex metabolic disorder associated with multiple genetic, developmental and environmental factors. The recent advances in gene expression microarray technologies as well as network-based analysis methodologies provide groundbreaking opportunities to study type 2 diabetes mellitus. In the present study, we used previously published gene expression microarray datasets of human skeletal muscle samples collected from 20 insulin sensitive individuals before and after insulin treatment in order to construct insulin-mediated regulatory network. Based on a motif discovery method implemented by iRegulon, a Cytoscape app, we identified 25 candidate regulons, motifs of which were enriched among the promoters of 478 up-regulated genes and 82 down-regulated genes. We then looked for a hierarchical network of the candidate regulators, in such a way that the conditional combination of their expression changes may explain those of their target genes. Using Genomica, a software tool for regulatory network construction, we obtained a hierarchical network of eight regulons that were used to map insulin downstream signaling network. Taken together, the results illustrate the benefits of combining completely different methods such as motif-based regulatory factor discovery and expression level-based construction of regulatory network of their target genes in understanding insulin induced biological processes and signaling pathways.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.226-231
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• 2013

의약품을 자동 포장하는 시스템에서는 캐니스터(Canister)에 해당 약을 정확히 보충할 수 있는 해당 약통과 캐니스터와의 일치 여부를 판단하는 정합 알고리즘이 필수적이다. 본 논문에서는 약화사고 방지를 위해 많은 종류의 약통을 분류하기 위한 분류 성능뿐만 아니라 실시간으로 처리할 수 있는 상 하 계층으로 구성된 계층적 신경회로망을 제안한다. 먼저 약통 정보를 나타내는 라벨 영상으로부터 다수의 저 차원 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터를 사용하여 하위계층의 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-layer Perceptron) 신경회로망을 학습한다. 다음으로 학습된 MLP의 중간층 출력을 입력으로 사용하여 상위계층의 MLP를 학습한다. 100개의 약통에 대해 좌우 30도까지 회전한 영상에 대해 제안한 계층적 신경회로망의 분류 성능 시험과 실시간 연산처리 성능의 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.839-844
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• 2003

본 연구에서는 염색체의 영상패턴을 인식하고 분류하는 방법을 개선하기 위해 패턴인식의 특징정보로 사용되는 비선형적인 염색체 영상을 선형적으로 재구성하는 영상 재구성 알고리즘을 사용하여 선형화된 특징정보를 추출하여 패턴분류기인 신경회로망의 입력정보로 사용한다. 중앙축 변환방법과, 영상 재구성방법을 사용하여 임상적으로 정상인으로 판명된 20명의 염색체 영상의 특징정보를 추출하였다. 중앙축 변환방법에 의하여 추출된 특징정보의 패턴조합과 영상 재구성방법에 의하여 추출된 특징정보의 패턴조합을 구성하였으며, 10명에 대하여 추출한 특징정보를 계층적인 신경회로망(Hierarchical Multilayer Neural Network : HMNN)의 학습입력으로 사용하여 염색체를 분류하기 위한 패턴인식기를 구현하였다. 그리고 나머지 10명에 대하여 학습입력과 동일하게 조합된 패턴조합을 HMNN의 분류입력으로 사용하여 수행한 결과 약 98.26%의 우수한 인식률을 나타내는 최적화된 패턴인식기를 구현할 수 있었다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제16권6호
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• pp.993-998
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• 2006

We earlier suggested a hierarchical regulatory network using defined modeling symbols and weights in order to improve the flux balance analysis (FBA) with regulatory events that were represented by if-then rules and Boolean logic. In the present study, the simulation results of the models, which were developed and improved from the previou model by incorporating a hierarchical regulatory network into the FBA, were compared with the experimental outcome of an aerobic batch growth of E. coli on glucose and tryptophan. From the experimental result, a diauxic growth curve was observed, reflecting growth resumption, when tryptophan was used as an alternativee after the supply of glucose was exhausted. The model parameters, the initial concentration of substrates (0.92 mM glucose and 1 mM tryptophan), cell density (0.0086 g biomass/1), the maximal uptake rates of substrates (5.4 mmol glucose/g DCW h and 1.32 mmol tryptophan/g DCW h), and lag time (0.32 h) were derived from the experimental data for more accurate prediction. The simulation results agreed with the experimental outcome of the temporal profiles of cell density and glucose, and tryptophan concentrations.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제34권2호
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• pp.63-77
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• 2008

제한된 주파수 범위 내에서 무선통신에 대한 수요증가에 따라 중계소 설치 및 채널할당 문제가 갈수록 중요시되고 있다. 최소한의 주파수 범위를 가지고 간접이 없는 채널을 할당하는 문제는 NP-hard 문제이다. 다중계층 셀룰러 네트워크는 무선통신의 수요가 늘어나고, 서비스 질 향상 요구의 증가에 따라 주목받고 있는 설계 방법이다. 다중계층 셀룰러 네트워크는 큰 도시에 적용되는 방법으로서 소비자의 이동속도에 따라 서로 다른 계층에서 관리하고 소비자에게 안정된 서비스를 제공한다. 본 논문의 유전자 알고리즘을 이용한 다중계층 설계는 지존의 2계층 방식과 달리 3계층(macro, micro, pico) 방법을 적용하며, EMC(Electromagnetic Compatibility Constraints)를 적응하여 현실성을 더욱 증가하였다. 후보지 선정 개수는 $15{\sim}40$개까지 적응하며, 72개의 데이터를 적용하여 알고리즘을 실험하여 수요자 수를 총 수요의 90%이상으로 끌어 올려 현실성을 강화시켰다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권5호
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• pp.671-678
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• 2002

본 논문에서는 대규모 네트워크에서의 부하분산을 고려한 계층적 도메인간 QoS 라우팅을 제안하였다. 이를 위해 계층적 라우팅에서의 비용 산정 방식을 선계산 방식의 경로계산에서 제안하였고 선계산된 다중경로들 중에서 경로를 선택하는 방안을 제안하였다. 제안한 비용산정 방식은 도메인으로 분할된 대규모 네트워크의 QoS 라우팅에서 선계산 방식으로 경로를 설정하고, 이들 경로들의 예약 가능성을 높이기 위해 자원 예약 측면에서 가장 좋은 K개의 경로들을 부하분산을 고려하여 계산한다. 또한 이러한 다중 경로들 중에서 비용산정에 근거한 경로선택확률에 따라 경로를 선택하는 방안을 제안하였다. 그리고 제안한 QoS 라우팅 방식을 transit traffic과 intra traffic에 모두 적용하여 도메인간 라우팅과 도메인내 라우팅을 무리 없이 연계하면서 transit traffic을 우선으로 하는 방식을 제안하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 부하분산 QoS 라우팅은 전체 네트워크 자원의 최적사용 뿐만 아니라 자원의 부하 분산을 가능하게 할 것으로 기대된다.