• ETRI Journal
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• 제37권1호
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• pp.175-185
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• 2015

This paper presents a system-of-systems (SoS) approach to the formal modeling of a cyber-physical system (CPS) for simulation-based analysis. The approach is based on a convergence technology for modeling and simulation of a highly complex system in which SoS modeling methodology, hybrid systems modeling theory, and simulation interoperation technology are merged. The methodology maps each constituent system of a CPS to a disparate model of either continuous or discrete types. The theory employs two formalisms for modeling of the two model types with formal specification of interfaces between them. Finally, the technology adapts a simulation bus called DEVS BUS whose protocol synchronizes time and exchange messages between subsystems simulation. Benefits of the approach include reusability of simulation models and environments, and simulation-based analysis of subsystems of a CPS in an inter-relational manner.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권10호
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• pp.4289-4295
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• 2024

The binary decision diagram (BDD) method provides a means to calculate the exact probability of a fault tree, but cannot solve large fault trees for nuclear power plant PSAs. However, the BDD method can be used as a supplementary means to increase the accuracy of PSA quantification, especially for a seismic PSA which includes many non-rare events. Since it is difficult to solve a large PSA model using BDD method, several approaches have been developed that partially apply the BDD technique to small-sized branches of a large PSA model. This paper proposes an approach of partially applying BDD technique to large-sized branches. The results from the pilot application to a seismic PSA model shows that the partial BDD approach of this paper provides a relatively accurate way to quantify each sequence as well as the overall core damage in a seismic PSA model.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권6B호
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• pp.443-452
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• 2012

Mobile Ad-hoc Networks 환경에서 노드의 이동성을 고려하기 위한 라우팅 알고리즘은 그 특성에 따라 Proactive와 Reactive 방식으로 구분되며, 두 가지 라우팅의 장점을 조합하는 많은 Hybrid 라우팅이 ZRP (Zone Routing Protocol) 알고리즘을 기반으로 설계되어왔다. ZRP는 특정 지역의 Zone을 생성한 후, Zone 내부에는 Proactive, 외부에는 Reactive 방식을 운영하여 근거리 노드들을 향하는 데이터의 경로 탐색 패킷 발생의 비용을 최소화 하였다. 하지만 실제 네트워크에서의 데이터 전송은 짧은 시간 영역에서 특정 노드에게만 요구되는 경향이 있으며, 이에 대한 고려가 없는 ZRP는 이러한 요구를 만족시키기에는 제한적이다. 본 연구는 실시간 데이터 전송량과 전송 경로의 홉 수를 고려하여, 소스 노드와 목적지 노드를 근간으로 하는 Zone을 on-demand로 형성하는 효율적인 Hybrid 라우팅을 제안하고, 이를 위하여 Zone의 생성 및 소멸을 결정하는 DZD (Dynamic Zone Decision) 알고리즘을 고안한다. 또한, 본 연구의 성능을 검증하기 위하여 기존의 Proactive, Reactive, Hybrid 라우팅 알고리즘과의 비교결과를 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.103-111
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• 2004

화자 정규화 방법은 화자 독립 음성인식 시스템에서 음성 인식의 정확성을 높이기 위한 성공적인 방법으로 알려져 왔다. 널리 사용되는 화자 정규화 방법은 maximum likelihood 반의 주파수 warping 방법이다. 본 논문은 주파수 warping 보다 더 좋은 화자 정규화의 성능 개선을 위해 새로운 파워 스펙트럼 warping 방법을 제안한다. 파워 스펙트럼 warping은 멜 주파수 켑스트럼 분석(MFCC) 방법을 이용하며, MFCC 처리 단계에서 필터 뱅크의 파워 스펙트럼을 조절함으로써 화자 정규화를 수행하는 간단한 메커니즘으로 갖는다. 또한 본 논문은 파워 스펙트럼 warping과 주파수 warping 방법을 서로 결합한 hybrid VTN 방법을 제안한다. 본 논문의 실험은 baseline 시스템에 각 화자 정규화 방법을 적용하여 SKKU PBW DB에서 인식 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과를 보면 baseline 시스템의 단어 인식 성능을 기준으로 주파수 warping은 2.06%, 파워 스펙트럼 warping은 3.05%, 그리고 hybrid VTN은 4.07%의 단어 에러 율의 감소를 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.93-99
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• 2017

Long Short Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Network (RNN)를 이용한 hybrid 방법은 음성 인식률을 크게 향상시켰다. Hybrid 방법에 기반한 음향모델을 학습하기 위해서는 Gaussian Mixture Model (GMM)-Hidden Markov Model (HMM)로부터 forced align된 HMM state sequence가 필요하다. 그러나, GMM-HMM을 학습하기 위해서 많은 연산 시간이 요구되고 있다. 본 논문에서는 학습 속도를 향상하기 위해, LSTM RNN 기반 한국어 음성인식을 위한 end-to-end 방법을 제안한다. 이를 구현하기 위해, Connectionist Temporal Classification (CTC) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 방법과 비슷한 인식률을 보였지만, 학습 속도는 1.27 배 더 빨라진 성능을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.55-65
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• 2021

본 연구에서는 폐쇄루프공급망 (Closed-loop supply chain: CLSC) 모델에서 역물류 (Reverse logistics: RL) 활동을 강화하기 위한 방법론을 개발한다. 이를 위해 RL 활동 중에서 주로 고려되는 설비 중의 하나인 회복센터(Recovery center: RC)의 활동을 강화한다. RC에서의 강화된 활동에 따라 고객으로부터 회수되는 사용 후 제품은 검사 및 회복과정을 거쳐 전방향물류 (Forward logistics: FL)에서 부품 혹은 제품으로 재사용된다. 강화된 RC 활동을 가진 CLSC 모델의 운영과정을 효율적으로 표현하기 위한 수리모델이 제시되며. 혼합유전알고리즘 (Hybrid genetic algorithm: HGA) 접근법을 이용해 제안된 수리모델이 이행된다. 수치실험에서는 두 개의 상이한 형태의 CLSC 모델이 제시되며, 본 연구에서 제안된 HGA 접근법과 기존의 연구에서 제안된 몇몇 접근법들의 수행도가 비교분석되었다. 비교분석결과 HGA가 기존의 접근법들 보다 더 우수한 수행도를 보여주었다. 또한 RC 활동의 검사 및 회복과정을 거친 부품 및 제품의 비율을 다양하게 조절함으로서 강화된 RC 활동을 가진 CLSC 모델의 유용성을 증명했다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제27회 추계학술대회논문집
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• pp.237-240
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• 2006

Hybrid propulsion systems provide many advantages in terms of stable operation and safety. However, classical hybrid rocket motors have lower fuel regression rate and combustion efficiency compared to solid propellant rocket motor. Accordingly, the recent research efforts are focused on the improvement of engine efficiency and regressionrate in the hybrid rocket engine. The present study has numerically investigated the combustion processes and the flame structure in the hybrid rocket engine. The turbulent combustion is represented by the flamelet model and Low Reynolds number $k-{\varepsilon}$turbulent model is employed to reduce the uncertainties for convective heat transfer near solid fuel surface having strong blowing effect. Numerical results suggest that the present approach is capable of realistically simulating the combustion characteristics of the hybrid rocket engines.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.272-276
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• 2021

Presently, Online / Offline Users are facing cyber attacks every day. These cyber attacks affect user's performance, resources and various daily activities. Due to this critical situation, attention must be given to prevent such users through cyber attacks. The objective of this research paper is to improve the IDS systems by using machine learning approach to develop a hybrid model which controls the cyber attacks. This Hybrid model uses the available KDD 1999 intrusion detection dataset. In first step, Hybrid Model performs feature optimization by reducing the unimportant features of the dataset through decision tree, support vector machine, genetic algorithm, particle swarm optimization and principal component analysis techniques. In second step, Hybrid Model will find out the minimum number of features to point out accurate detection of cyber attacks. This hybrid model was developed by using machine learning algorithms like PSO, GA and ELM, which trained the system with available data to perform the predictions. The Hybrid Model had an accuracy of 99.94%, which states that it may be highly useful to prevent the users from cyber attacks.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.31-41
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• 2016

본 연구는 폐쇄루프 공급망 모델(Closed-Loop Supply Chain Model)을 이용하여 새로운 형태의 혼합형유전알고리즘(Proposed Hybrid Genetic Algorithm: pro-HGA)접근법의 수행도를 평가하기 위한 논문이다. 제안한 폐쇄루프 공급망 모델은 물류네트워크에서 순방향물류(Forward Logistics)와 역물류(Reverse Logistics)를 함께 고려한 통합형 물류모델이며. 이 모델에서는 회수된 제품의 재사용(Reuse), 재판매(Resale) 및 폐기(Waste Disposal)를 함께 고려하고 있다. 제안된 모델의 이행을 위해 기존연구에서 제안한 유전알고리즘(Genetic Algorithm: GA), 혼합형유전알고리즘(Hybrid Genetic Algorithm: HGA)과 본 연구에서 제안한 pro-HGA를 함께 적용하여 각 접근법들의 우수성을 비교분석하였다. 분석결과 본 연구에서 제안한 pro-HGA가 기존의 GA, HGA보다 더 우수한 결과를 얻었다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2005년도 추계 학술대회논문집
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• pp.49-53
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• 2005

This paper presents a multi-scale hybrid simulation for the design of a catalytic multi-tubular reactor with high performance. The multi-tubular reactor consists of shell and a large number of tubes in which various catalytic chemical reactions occur. To consider fluid dynamics in the shell-side and kinetics in the tube-side at the same time, commercial CFD package and process simulation tool are coupled. This hybrid approach allowed us to predict many kinds of meaningful results such as tube center temperature profile, heat transfer coefficients on the tube wall, temperature rise of cooling medium, pressure drop through shell and tube side, concentration profile of each chemical species along the tube, and so on., and to achieve the optimal reactor design.