• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.649-658
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• 2003

본 연구에서는 ART2 신경회로망의 성능을 개선하기 위한 계층적 구조를 제안하고, 구성된 클러스터에 대하여 적합도(fitness) 선택을 통한 빠르고 효과적인 패턴 분류 모델(HART2)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 비지도 학습을 통하여 대략적으로 1차 클러스터를 형성하고, 이 각각의 1차 클러스터로 분류된 패턴에 대해 지도학습을 통한 2군 클러스터를 생성하여 패턴을 분류하는 계층적 신경회로망이다. 이 신경회로망을 이용한 패턴분류 과정은 먼저 입력패턴을 1차 클러스터와 비교하여 유사한 몇 개의 1차 클러스터를 적합도에 따라 선택한다. 이때, 입력패턴과 클러스터들간의 상대 측정 거리비에 기반한 적합도 함수를 도입하여 1차 클러스터에 연결된 클러스터들을 Pruning 함으로써 계층적인 네트워크에서의 속도 향상과 정확성을 추구하였다. 마지막으로 입력패턴과 선택된 1차 클러스터에 연결된 2차 클러스터와의 비교를 통해 최종적으로 패턴을 분류하게 된다. 본 논문의 효율성을 검증하기 위하여 22종의 한글 및 영어 글꼴에 대한 숫자 데이타를 다양한 형태로 변형시켜 확장된 테스트 패턴에 대하여 실험해 본 결과 제안된 신경회로망의 패턴 분류 능력의 우수함을 증명하였다

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권1호
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• pp.103-112
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• 2006

센서 네트워크에서 센서 노드는 제한된 배터리 용량을 가지기 때문에 에너지 효율적인 라우팅을 통한 네트워크 수명의 최대화가 매우 중요하다. 따라서 많은 라우팅 프로토콜들이 개발되었으며 이는 크게 평면 라우팅과 계층적 라우팅으로 분류된다. 최근 계층적 라우팅 방안에 초점을 맞추고 많은 연구가 이루어지고 있으며 대표적인 방안으로 LEACH가 있다. 본 논문에서는 LEACH의 문제점을 분석하고 이를 보완하기 위한 새로운 라우팅 방안으로 ENTER (ENergy efficient Two-tiEr Routing protocol)를 제안한다. ENTER는 LEACH에서 사용된 분산 알고리즘을 통해 클러스터를 형성하며 클러스터 헤드간에 경로를 형성하여 싱크 노드로 통합된 데이터를 전송함으로써 에너지 손실을 줄이고 네트워크 수명을 증가시킨다. 시뮬레이션을 통해 LEACH와 ENTER의 성능을 비교하였으며, 제안된 ENTER가 더 효율적으로 에너지를 이용함으로써 네트워크 수명이 증가함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권4호
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• pp.299-306
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• 2009

계층적 폴디드 하이퍼스타 네트워크는 동일한 노드 개수를 갖는 계층적 네트워크인 HCN(n,n)과 HFN(n,n)보다 망비용이 우수한 연결망이다. 본 연구에서는 하이퍼큐브, HCN(n,n), HFN(n,n)과 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$) 사이의 임베딩을 분석한다. 임베딩 결과는 HCN(n,n), HFN(n,n), 하이퍼큐브 $Q_{2n}$은 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$)에 확장율 $\frac{C^n}{2^{2n}}$과 연장율 2, 3, 4로 각각 임베딩 가능하다. 또한, 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$)는 계층적 네트워크인 HFN(2n,2n)에 연장율 1에 임베딩 가능하다. 이러한 임베딩 결과는 하이퍼큐브, HCN(n,n), HFN(n,n)에서 개발된 알고리즘을 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$)에서 효율적으로 활용 가능함을 의미한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권9호
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• pp.542-549
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• 2017

Sequence-to-sequence 모델과 이와 유사한 포인터 네트워크는 입력이 여러 문장으로 이루어 지거나 입력 문장의 길이가 길어지면 성능이 저하되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 문장으로 이루어진 입력열을 단어 레벨과 문장 레벨로 인코딩을 수행하고, 디코딩에서 단어 레벨과 문장 레벨 정보를 모두 이용하는 계층적 포인터 네트워크 모델을 제안하고, 이를 이용하여 모든 멘션(mention)에 대한 상호참조해결을 수행하는 계층적 포인터 네트워크 기반 상호참조해결을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 정확률 87.07%, 재현율 65.39%, CoNLL F1 74.61%의 성능을 보였으며, 기존 규칙기반 모델 대비 24.01%의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.469-472
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• 2008

무선센서네트워크(WSN)는 계층적 라우팅 프로토콜을 통해 메모리 사용율이 낮아지고 에너지 소모율도 적어져 네트워크 Lifetime이 향상된다. 무선센서네트워크 환경에서 사용될 수 있는 대표적인 계층적 라우팅 프로토콜로는 지그비(Zigbee) 계층 구조 라우팅 프로토콜과 IETF의 6LoWPAN WG에 드래프트로 제출된 HiLow 프로토콜이 있다. 또한 Short-cut 라우팅 경로를 배정할 수 있는 SCRO 알고리즘이 있다. 본 논문에서는 기존의 지그비 계층 구조 라우팅 프로토콜, HiLow 프로토콜에서 Node Failure 발생 시 이를 해결하기 위한 방법에 대해 설명하고, SCRO 프로토콜에서 Node Failure를 해결하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 SCRO 프로토콜의 장점인 Short-cut 경로 배정으로 인해 Node Failure 시에도 새로운 경로배정이 빠르게 이루어짐을 알 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.118-129
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• 2008

차량 접근 경고 시스템(VAWS: Vehicle Approach Warning Systems)은 급커브 구간에 진입하는 차량에게 반대편 차선의 차량 진입 정보를 운전자에게 제공하여 사고 위험을 줄이는데 도움을 주기 위한 시스템이다. 본 논문에서는 VAWS를 위한 IEEE 802.15.4 기반 계층구조 센서 네트워크 모델을 제안한다. 제안하는 네트워크 모델에서 토폴로지 제어 프로토콜은 네트워크의 생존시간을 지속시킬 수 있도록 자가 구성(self-organizing) 방식으로 트리 기반 토폴로지를 형성한다. 또한, 간단하면서도 효율적인 라우팅 프로토콜은 이 토폴로지를 기반으로 라우팅 테이블을 구성하고 센서 노드에서 생성된 데이터 패킷을 노변 경고 메시지 디스플레이와 연결되어 있는 베이스 스테이션까지 멀티홉 방식으로 전달한다. 이 프로토콜들은 기존의 IEEE 802.15.4 MAC계층에 포함된 확장 MAC 형태로 설계되며, 급커브 구간을 모델링한 시나리오에서의 시뮬레이션을 통하여 제안하는 네트워크 모델이 에너지 효율 및 네트워크 처리량 면에서 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권2호
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• pp.122-129
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• 2010

Energy conservation is one of the most important issues for evaluating the performance of wireless sensor network (WSN) applications. Generally speaking, hierarchical clustering protocols such as LEACH, LEACH-C, EEEAC, and BCDCP are more efficient in energy conservation than flat routing protocols. However, these typical protocols still have drawbacks of unequal and high energy depletion in cluster heads (CHs) due to the different transmission distance from each CH to the base station (BS). In order to minimize the energy consumption and increase the network lifetime, we propose a new hierarchical routing protocol, distance aware intelligent clustering protocol (DAIC), with the key concept of dividing the network into tiers and selecting the high energy CHs at the nearest distance from the BS. We have observed that a considerable amount of energy can be conserved by selecting CHs at the nearest distance from the BS. Also, the number of CHs is computed dynamically to avoid the selection of unnecessarily large number of CHs in the network. Our simulation results showed that the proposed DAIC outperforms LEACH and LEACH-C by 63.28% and 36.27% in energy conservation respectively. The distance aware CH selection method adopted in the proposed DAIC protocol can also be adapted to other hierarchical clustering protocols for the higher energy efficiency.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.209-217
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• 2005

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 방식은 도메인으로 분할된 대규모 네트워크의 QoS 라우팅에서 선계산 방식으로 경로를 설정하고, 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1743_1744
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• 2009

In this paper, we propose a double network control approach for linear systems. Generally, there are two network control system structures: the direct structure and the hierarchical structure. Here, the hierarchical structure consists of a main controller and a remote controller. The network delay of the structure only appears in the closed loop between the main controller and the remote system. However, the delay can exist between the remote controller and the actuator. Therefore, we design the double network system with delays between the main controller and the remote system, and the remote controller and the actuator. Finally, we carry out simulations on the linear system to illustrate the effectiveness of the proposed control method.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권9호
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• pp.135-143
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• 1996

In this paper, we popose a neural network that detects edges of moving objects in an image using a neural network of hierarchical spatial filter with orientation selectivity. We modify the temporal difference network by adding a self loop to each neuraon cell to reduce the problems of phantom edge detected by the neural network proposed by kwon yool et al.. The modified neural network alleviates the phantom edges of moving objects, and also can detect edges of miving objects even for the noisy input. By computer simulation with real images, the proposed neural netowrk can extract edges of different orientation efficiently and also can reduce the phantom edges of moving objects.