• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.201-204
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• 2003

A hybrid artificial intelligence approach based on combining case based reasoning and neural networks is presented. The approach is designed to allow for solving blowing control of BOF(basic oxygen furnace), example of which lie at the core of steelmaking process control systems application in the steel industry. According to this hybrid approach, the system, when faced with a new problem, first retrieves similar cases and neural network is used to solve the problem. Experimental Results indicate that combining case based reasoning and neural network offers an efficient approach to solving control and prediction problem

• 지능정보연구
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• 제12권3호
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• pp.67-82
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• 2006

가상 로봇의 행동 진화를 위해서 규칙 구성자와 연결 구성자를 구성하여 분류 규칙과 진화 신경망을 형성하는 혼합형 행동 진화 모델(Hybrid Behavior Evolution Model)을 제안한다. 본 모델에서는 행동 지식을 두 수준에서 표현하였다. 상위 수준에서는 규칙 구성자와 연결 구성자를 구성하여 표현력을 향상시켰다. 하위 수준에서는 행동 지식을 비트 스트링 형태의 염색체로 표현하여, 이들 염색체를 대상으로 유전자 연산을 적용하여 학습을 수행시켰다. 적합도가 최적인 염색체를 추출하여 가상 로봇을 구성하였다. 구성된 가상 로봇은 주변 상황을 인식하여 입력 정보와 규칙 정보를 이용하여 패턴을 분류하였고, 그 결과를 신경망에서 처리하여 행동하였다. 제안된 모델을 평가하기 위해서 HBES(Hybrid Behavior Evolution System)를 개발하여 가상 로봇의 먹이 수집 문제에 적용하였다. 제안한 시스템을 실험한 결과, 동일한 조건의 진화 신경망보다 학습 시간이 적게 소요되었다. 그리고, 규칙이 적합도 향상에 주는 영향을 평가하기 위해서, 학습이 완료된 염색체들에 대해서 규칙을 적용한 것과, 그렇지 않은 것을 각각 수행하여 적합도를 측정하였다. 그 결과, 규칙을 적용하지 않으면 적합도가 저하되는 것을 확인하였다. 제안된 모델은 가상 로봇의 행동 진화에 있어서 기존의 진화 신경망 방식 보다 학습 성능이 우수하고 규칙적인 행동을 수행하는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.217-219
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• 2017

나날이 증가하는 해킹의 위협에 따라 이를 방어하기 위한 침임 탐지 시스템과 로그 수집 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들로 인해 다양한 종류의 침임 탐지 시스템이 생겨났으며, 이는 다양한 종류의 침입 탐지 시스템에서 서로의 단점을 보안할 필요성이 생기게 되었다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 기반인 NIDS(Network-based IDS)와 호스트 기반인 HIDS(Host-based IDS)의 장단점을 가진 Hybrid IDS을 구성하기 위해 NIDS와 HIDS의 로그 데이터 통합을 위해 실시간 로그 처리에 특화된 Kafka를 이용하고, 실시간 분석에 Spark Streaming을 이용하여 통합된 로그를 분석하게 되며, 실시간 전송 도중에 발생되는 데이터 유실에 대해 별도로 저장되는 Hadoop의 HDFS에서는 데이터 유실에 대한 보장을 하는 실시간 Hybrid IDS 분석 시스템에 대한 설계를 제안한다.

• ETRI Journal
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• 제33권4호
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• pp.629-632
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• 2011

This letter presents a hybrid conditional access system (CAS) for advanced terrestrial digital multimedia broadcasting (AT-DMB). The proposed architecture is characterized by its use of a unified CAS channel and various communication networks for CAS message transmissions. We implement a prototype CAS based on the hybrid architecture, which improves the CAS message transmission efficiency greatly compared to the existing T-DMB CAS standard and supports various AT-DMB interlayer services more easily and efficiently.

• Advances in Energy Research
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• 제7권1호
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• pp.67-84
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• 2020

Given the recent surge of interest towards utilization of renewable distributed energy resources (DER), in particular in remote areas, this paper aims at designing an optimal hybrid system in order to supply loads of a village located in Esfarayen, North Khorasan, Iran. This paper illustrates the optimal design procedure of a standalone hybrid system which consists of Wind Turbine Generator (WTG), Photo Voltaic (PV), Diesel-generator, and Battery denoting as the Energy Storage System (ESS). The WTGs and PVs are considered as the main producers since the site's ambient conditions are suitable for such producers. Moreover, batteries are employed to smooth out the variable outputs of these renewable resources. To this end, whenever the available power generation is higher than the demanded amount, the excess energy will be stored in ESS to be injected into the system in the time of insufficient power generation. Since the standalone system is assumed to have no connection to the upstream network, it must be able to supply the loads without any load curtailment. In this regard, a Diesel-Generator can also be integrated to achieve zero loss of load. The optimal hybrid system design problem is a discrete optimization problem that is solved, here, by means of a recently-introduced meta-heuristic optimization algorithm known as Lightning Attachment Procedure Optimization (LAPO). The results are compared to those of some other methods and discussed in detail. The results also show that the total cost of the designed stand-alone system in 25 years is around 92M€ which is much less than the grid-connected system with the total cost of 205M€. In summary, the obtained simulation results demonstrate the effectiveness of the utilized optimization algorithm in finding the best results, and the designed hybrid system in serving the remote loads.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.51-60
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• 2012

역 RZ 부호로 코딩된 하향신호의 재변조를 이용한 5Gbps/1.25Gbps WDM/TDM 하이브리드 PON 구조를 제안하고, 매트랩을 이용한 모의실험을 통하여 성능을 분석한다. 모의실험을 통하여 OLT와 ONU간 거리가 10km이고 오차율이 $10^{-9}$일 경우OLT에서의 광송신출력이 각각 -3.8, -0.9dBm 이상이면 OLT에 있는 1개의 OLT가 각각 8, 16개의 ONU와 접속이 가능함을 알 수 있다. 제안된 WDM/TDM 하이브리드 PON 시스템은 일반적인 TDM PON에서 ONU 수에 비례하여 시분할로 다중된 상향채널의 속도가 증가하게 되어 가입자에서 송신하는 상향채널의 데이터 속도가 제한을 받을 수 있는 문제점을 해결할 수 있고, ONU에서 광원 및 OLT에서 광파장 제어회로를 제거할 수 있어 비대칭 광가입자망에 유용한 방식임을 알 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.466-467
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• 2012

DMB 는 이동 중에 멀티미디어를 시청할 수 있는 이동 멀티미디어 방송이다. 기술의 발전으로 최근 출시되고 있는 휴대용 기기에는 기본적으로 DMB 를 수신할 수 있고, 사용자는 어디든 이동 하며 DMB Contents 를 즐길 수 있다. 하지만 사용자가 DMB Contents 를 수신할 수 없는 지역으로 이동하면 DMB Contents 를 수신 할 수 없다. 이러한 단점을 극복하기 위해서, 휴대용 기기는 기본적으로 장착되어 있는 무선 네트워크 모듈을 통하여 Internet 의 DMB System 에 접속하고, DMB System 은 사용자 요구에 따라 DMB Contents 를 전송할 수 있는 Hybrid DMB System 이 필요하다. 이러한 Hybrid DMB System 은 Internet 을 통하여 DMB Contents 를 전송하게 되고, 결국 휴대용 기기는 장착되어 있는 무선 네트워크를 이용하여 DMB Contents 를 수신한다. 하지만 휴대용 기기에 장착되어 있는 무선 네트워크 모듈이 다양하기 때문에, 각 무선 네트워크의 전송 특성을 살펴볼 필요가 있다. 본 논문에서는 다양한 무선 네트워크 중 802.11 에서 DMB Contents 를 전송하고, 네트워크의 전송 특성을 살펴본다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 Asia Navigation Conference
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• pp.176-183
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• 2006

A novel intelligent anti-collision decision-making supporting system is addressed in this paper. To obtain precise anti-collision information capability, an innovative neurofuzzy network is proposed and applied. A fuzzy set interpretation is incorporated into the network design to handle imprecise information. A neural network architecture is used to train the parameters of the Fuzzy Inference System (FIS). The learning process is based on a hybrid learning algorithm and off-line training data. The training data are obtained by trial manoeuvre. This neurofuzzy network can be considered to be a self-learning system with the ability to learn new information adaptively without forgetting old knowledge. This supporting system can decrease ship operators' burden to deal with bridge data and help them to make a precise anti-collision decision.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권1호
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• pp.115-129
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• 2022

Adopting Internet of Things (IoT)-based technologies in smart homes helps users analyze home appliances electricity consumption for better overall cost monitoring. The IoT application like smart home system (SHS) could suffer from large missing values gaps due to several factors such as security attacks, sensor faults, or connection errors. In this paper, a novel framework has been proposed to predict large gaps of missing values from the SHS home appliances electricity consumption time-series datasets. The framework follows a series of steps to detect, predict and reconstruct the input time-series datasets of missing values. A hybrid convolutional neural network-long short term memory (CNN-LSTM) neural network used to forecast large missing values gaps. A comparative experiment has been conducted to evaluate the performance of hybrid CNN-LSTM with its single variant CNN and LSTM in forecasting missing values. The experimental results indicate a performance superiority of the CNN-LSTM model over the single CNN and LSTM neural networks.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제15권4호
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• pp.324-334
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• 2016

Manufacturers and retailers are interested in how prices, promotions, discounts and other marketing variables can influence the sales and shares of the products that they produce or sell. Therefore, many models have been developed to predict the brand share. Since the customer choice models are usually used to predict the market share, here we use hybrid model of Probabilistic Neural Network and Artificial Bee colony Algorithm (PNN-ABC) that we have introduced to model consumer choice to predict brand share. The evaluation process is carried out using the same data set that we have used for modeling individual consumer choices in a retail coffee market. Then, to show good performance of this model we compare it with Artificial Neural Network with one hidden layer, Artificial Neural Network with two hidden layer, Artificial Neural Network trained with genetic algorithms (ANN-GA), and Probabilistic Neural Network. The evaluated results show that the offered model is outperforms better than other previous models, so it can be use as an effective tool for modeling consumer choice and predicting market share.