• 한국경영과학회지
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• 제22권2호
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• pp.13-29
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• 1997

This paper considers a new routing problem, successive max-min connection ratio problem (SMCRP), arised in circuit telecommunication networks such as SONET and WDM optical transport network. An optimization model for SMCRP is established based on link-flow formulation. It's first optimization process is an integral version of maximum concurrent flow problem. Integer condition does not give the same connection-ratio of each node-pair at an optimal solution any more. It is also an integral multi-commodity flow problem with fairness restriction. In order to guarantee fairness to every node-pair the minimum of connection ratios to demand is maximized. NP- hardness of SMCRP is proved and a heuristic algorithm with polynomial-time bound is developed for the problem. Augmenting path and rerouting flow are used for the algorithm. The heuristic algorithm is implemented and tested for networks of different sizes. The results are compared with those given by GAMS/OSL, a popular commercial solver for integer programming problem.n among ferrite-pearlite matrix, the increase in spheroidal ratio with increasing fatigue limitation, 90% had the highest, 14.3% increasing more then 70%, distribution range of fatigue.
ife was small in same stress level. (2) $\sqrt{area}_{max}$ of graphite can be used to predict fatigue limit of Ductile Cast Iron. The Statistical distribution of extreme values of $\sqrt{area}_{max}$ may be used as a guideline for the control of inclusion size in the steelmaking.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.58-64
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• 2005

본 논문은 Ad-hoc 네트워크에서의 전송을 효율적으로 하기 위한 클러스터링 알고리즘에 대해 실험을 통하여 살펴보았다. Ad-hoc 네트워크상 노드들은 정보전송과 위치등록, 노드간의 라우팅 경로 유지를 위해 많은 패킷전송이 이루어진다. 이러한 환경에서의 트래픽은 고정망에서 보다 이동성 변수에 따라 더욱 많은 수가 발생하게 될 것이다. 본 논문에서는 무선 Ad-hoc 다중 홉에서의 트래픽 제어를 위한 클러스터링 알고리즘을 통해 패킷 전송효율을 분석하여 그 결과를 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1161-1167
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• 2003

Ad hoc 네트워크상 노드들은 정보전송과 위치등록, 노드간의 라우팅경로 유지를 위해 많은 패킷전송이 이루어진다. 이러한 환경에서의 트래픽은 고정망에서 보다 이동성 변수에 따라 더욱 많은 수가 발생하게 될 것이다. 본 논문에서는 무선 ad-hoc 다중홉에서의 트래픽제어를 위한 클러스터링 알고리즘을 통해 패킷 전송효율을 분석한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.653-655
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• 2015

본 논문은 Ad-hoc 네트워크에서의 전송을 효율적으로 하기 위한 클러스터링 알고리즘에 대해 실험을 통하여 살펴보았다. Ad-hoc 네트워크상 노드들은 정보전송과 위치등록, 노드간의 라우팅 경로유지를 위해 많은 패킷전송이 이루어진다. 본 논문에서는 무선 Ad-hoc 통신망에서 요구되는 알고리즘 프로그램개발을 통하여 패킷 전송효율을 분석을 통해 문자메세지, 무료통화가 가능한 알고리즘을 개발하여 향후 통신 서비스 산업에 적용가능함을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.601-603
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• 2013

본 논문은 Ad-hoc 네트워크에서의 전송을 효율적으로 하기 위한 클러스터링 알고리즘에 대해 실험을 통하여 살펴보았다. Ad-hoc 네트워크상 노드들은 정보전송과 위치등록, 노드간의 라우팅 경로유지를 위해 많은 패킷전송이 이루어진다. 본 논문에서는 무선 Ad-hoc 통신망에서 요구되는 알고리즘 프로그램개발을 통하여 패킷 전송효율을 분석을 통해 문자메세지, 무료통화가 가능한 알고리즘을 개발하여 향후 통신 서비스 산업에 적용가능함을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.623-625
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• 2012

본 논문은 Ad-hoc 네트워크에서의 전송을 효율적으로 하기 위한 클러스터링 알고리즘에 대해 실험을 통하여 살펴보았다. Ad-hoc 네트워크상 노드들은 정보전송과 위치등록, 노드간의 라우팅 경로 유지를 위해 많은 패킷전송이 이루어진다. 이러한 환경에서의 트래픽은 고정망에서 보다 이동성 변수에 따라 더욱 많은 수가 발생하게 될 것이다. 본 논문에서는 무선 Ad-hoc 통신망에서 요구되는 알고리즘프로그램을 통하여 패킷 전송효율을 분석하여 그 결과를 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권6호
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• pp.2480-2496
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• 2020

Considering that high-dose X-ray radiation during CT scans may bring potential risks to patients, in the medical imaging industry there has been increasing emphasis on low-dose CT. Due to complex statistical characteristics of noise found in low-dose CT images, many traditional methods are difficult to preserve structural details effectively while suppressing noise and artifacts. Inspired by the deep learning techniques, we propose a densely connected residual network (DCRN) for low-dose CT image noise cancelation, which combines the ideas of dense connection with residual learning. On one hand, dense connection maximizes information flow between layers in the network, which is beneficial to maintain structural details when denoising images. On the other hand, residual learning paired with batch normalization would allow for decreased training speed and better noise reduction performance in images. The experiments are performed on the 100 CT images selected from a public medical dataset-TCIA(The Cancer Imaging Archive). Compared with the other three competitive denoising algorithms, both subjective visual effect and objective evaluation indexes which include PSNR, RMSE, MAE and SSIM show that the proposed network can improve LDCT images quality more effectively while maintaining a low computational cost. In the objective evaluation indexes, the highest PSNR 33.67, RMSE 5.659, MAE 1.965 and SSIM 0.9434 are achieved by the proposed method. Especially for RMSE, compare with the best performing algorithm in the comparison algorithms, the proposed network increases it by 7 percentage points.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권3호
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• pp.67-80
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• 2023

Rice is an important food crop for most of the population in Nowadays, psychologists consider social media an important tool to examine mental disorders. Among these disorders, depression is one of the most common yet least cured disease Since abundant of writers having extensive followers express their feelings on social media and depression is significantly increasing, thus, exploring the literary text shared on social media may provide multidimensional features of depressive behaviors: (1) Background: Several studies observed that depressive data contains certain language styles and self-expressing pronouns, but current study provides the evidence that posts appearing with self-expressing pronouns and depressive language styles contain high emotional temperatures. Therefore, the main objective of this study is to examine the literary cyber writers' posts for discovering the symptomatic signs of depression. For this purpose, our research emphases on extracting the data from writers' public social media pages, blogs, and communities; (3) Results: To examine the emotional temperatures and sentences usage between depressive and not depressive groups, we employed the SentiStrength algorithm as a psycholinguistic method, TF-IDF and N-Gram for ranked phrases extraction, and Latent Dirichlet Allocation for topic modelling of the extracted phrases. The results unearth the strong connection between depression and negative emotional temperatures in writer's posts. Moreover, we used Naïve Bayes, Support Vector Machines, Random Forest, and Decision Tree algorithms to validate the classification of depressive and not depressive in terms of sentences, phrases and topics. The results reveal that comparing with others, Support Vectors Machines algorithm validates the classification while attaining highest 79% f-score; (4) Conclusions: Experimental results show that the proposed system outperformed for detection of depression trends in literary cyber writers using sentiment analysis.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.9-18
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• 2008

웹 서비스는 개방형 서비스로 정보 공유가 주요 목적이다. 하지만 상대적으로 웹 서비스에 대한 공격 및 해킹 사고 또한 급증하고 있다. 현재 웹 해킹 등의 공격을 탐지하기 위해서는 웹 로그의 분석을 통해 우선적으로 수행 가능하며 중요한 역할을 수행하고 있다. 실제 웹 로그 분석을 통해 웹 서비스의 취약점을 분석하고 보완하는 사례가 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 대용량의 웹 로그 정보에 대해 SOM 알고리즘을 적용하여 웹 DoS 공격 등과 같은 웹 서비스에서의 이상 탐지를 수행하였다. 구체적으로 대용량 웹 로그 정보에 대해 SOM 기반으로 BMU(Best Matching Unit)의 발생 빈도를 조사해 발생 빈도가 가장 높은 유닛을 이상(Abnormal) 유닛으로 판단하여 입력된 웹 로그 데이터에 대한 DoS 공격 탐지 성능을 향상시킬 수 있었다.