• 대한교통학회지
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• 제22권5호
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• pp.61-73
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• 2004

복잡한 대규모의 도로망에서 방대한 정보를 분석하여 실시간으로 최적 경로를 탐색해야 하는 경로 안내 시스템에서는 탐색 효율이 필수적이다. 리를 위하여 많은 연구들이 탐색 대상이 되는 노드와 링크의 수를 줄이려고 노력해왔다. 이 논문에서는 일부 영역만이 탐색으로 함수의 최적값을 찾는 단계별 세분화 방법(Coarse Grid Method)의 원리를 도로망에 응용한ㄴ다. 처음에는 간선 도로망, 다음에는 주요 도로망, 그 다음에는 세부 도로망 등으로 그 대상을 단계적으로 세분화함으로써 동시에 수많은 노드들간의 경로를 찾는 기존 방법에서의 탐색시간을 단축한다. 이 시스템을 우리나라 전국 규모의 충분히 세분화된 실제 도로망에 적용하여 시스템의 효율성, 실용성과 실시간 운영 가능성을 경로의 탐색 시간, 경로의 적합성 등에서 입증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권12B호
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• pp.1359-1370
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• 2009

무선 센서 네트워크에서 데이터 전송은 데이터 중심 라우팅에 기반하여 이루어지기 때문에 공표/신청 통신 패러다임과 부합한다. 공표/신청 패러다임은 공간 분리성, 시간 분리성, 동기화 분리성이라는 세가지 분리 특성을 통해 대규모 애플리케이션 환경을 위한 확장성과 강건성을 제공할 수 있다. 그러나 현존하는 무선 센서 네트워크의 데이터 전송 방안들은 이 분리성들을 완전히 만족하지 못한다. 따라서, 우리는 세가지 분리성을 온전히 만족하기 위한 새로운 데이터 전송 방안인 ARBITER를 제시한다. ARBITER는 독립 네트워크 구조체를 구성하여, 공표자와 신청자 간의 정보 교환이 구조체를 통해 간접적이고 비동기적으로 이루어지도록 한다. ARBITER는 또한 공표자와 신청자가 서로 다른 시기에 연결을 시도하더라도 이를 지원할 수 있도록 구조체가 데이터와 쿼리를 저장하고 서로간의 매핑을 관리한다. 시뮬레이션 결과는 ARBITER가 확장성, 네트워크 강건성, 데이터 신뢰성, 이동성 지원, 그리고 에너지 효율성에서 더 나은 성능을 보인다는 것을 입증한다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제5권5호
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• pp.526-538
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• 2007

This paper presents a neural network based decentralized excitation controller design for large-scale power systems. The proposed controller design considers not only the dynamics of generators but also the algebraic constraints of the power flow equations. The control signals are calculated using only local signals. The transient stability and the coordination of the subsystem control activities are guaranteed through rigorous stability analysis. Neural networks in the controller design are used to approximate the unknown/imprecise dynamics of the local power system and the interconnections. All signals in the closed loop system are guaranteed to be uniformly ultimately bounded. To evaluate its performance, the proposed controller design is compared with conventional controllers optimized using particle swarm optimization. Simulations with a three-machine power system under different disturbances demonstrate the effectiveness of the proposed controller design.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.31-36
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• 2007

본 논문에서는 대규모 센서 네트워크를 구성함에 있어서 에너지 소비 효율성이 우수한 Co-MAC (Coexistence MAC) 프로토콜을 제안한다. Co-MAC 프로토콜에서 전체의 네트워크는 시간 축 상에서 상호간에 직교하면서 동작하는 독립적인 subnet들로 나눠진다. Co-MAC 프로토콜의 기본적인 아이디어는 임의의 센서 노드가 이웃 노드로부터 불필요한 데이터를 수신하는 overhearing을 줄이기 위하여 임의의 지역에서 센서 노드들이 고르게 각 subnet으로 할당되도록 설계하는 것이다. 본 논문의 시뮬레이션 결과에서는 제안된 Co-MAC 프로토콜이 기존의 센서 MAC 프로토콜보다 동일한 환경에서 에너지 소모 측면에 관하여 더 효율적임을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.255-256
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• 2008

Distributed localization algorithms are required for large-scale wireless sensor network applications. In this paper, we introduce an efficient algorithm, termed weighted neighbor-node distribution localization(WNDL), which emphasizes simple refinement and low system-load for low-cost and low-rate wireless sensors. We inspect WNDL algorithm through MATLAB simulation.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.37-42
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• 1992

The main purpose of the paper is to derive asymptotic formulae for performance characteristics(throughput, delay) of large-scale token-passing network with buffered stations and to optimize the buffer capacity with respect to the probability of data generation. We consider two versions of token-passing network: uniform and nonuniform token-passing time interval. All results obtained are supported by simulations.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.65-73
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• 2016

수퍼피어 네트워크에 기반을 둔 P2P 시스템은 기존의 하이브리드 P2P 시스템과 순수 P2P 시스템이 결합된 장점을 나타내고 있다. 수퍼피어는 어떤 일반 피어들의 집단에 대해 서버처럼 동작하는 특수한 피어이다. 수퍼피어들의 네트워크를 구성하는 문제는 수퍼피어 네트워크에 기반을 둔 P2P 시스템에 있어서 중요한 문제 중의 하나이다. 기존의 P2P 시스템들은 2 계층으로 구성된 피어들에 기반을 두고 있다. 하나는 일반피어들로 구성된 계층이고 다른 하나는 수퍼피어들로 구성된 계층이다. 수퍼피어 네트워크는 랜덤 그래프의 형태를 가지고 있는 것이 일반적이다. 그러나 대규모 일반 피어들을 수용하기 위해서는 수퍼피어 네트워크 또한 그에 맞도록 확장되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 대규모 P2P 시스템을 위한 트리 기반의 수퍼피어 네트워크의 계층적 구성 방법이 제안된다. 먼저 두 개의 계층으로 구성되는 단순 수퍼피어 네트워크의 구성이 소개되고, 그것을 일반화 그리고 확장 시키면서 다중 레벨 수퍼피어 네트워크로 확장하는 알고리즘이 제안된다. 단순 수퍼피어 네트워크도 좋은 특징을 가지고는 있으나, 제한된 레벨의 수 때문에 규모성에 문제를 나타낼 수 있어, 좋은 규모성과 클라이언트 노드들에 관한 관리의 용이성을 보여주는 확장 수퍼피어 네트워크라고 하는 k-레벨의 수퍼피어 트리로 확장 시킨다.

• ETRI Journal
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• 제40권5호
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• pp.582-591
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• 2018

In this paper, we present a performance analysis of large-scale multi-input multi-output (MIMO) systems for wireless backhaul networks. We focus on fully connected N nodes in a wireless meshed and multi-hop network topology. We also consider a large number of antennas at both the receiver and transmitter. We investigate the transmission schemes to support fully connected N nodes for half-duplex and full-duplex transmission, analyze the achievable ergodic sum rate among N nodes, and propose a closed-form expression of the achievable ergodic sum rate for each scheme. Furthermore, we present numerical evaluation results and compare the resuts with closed-form expressions.

• 감성과학
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• 제21권3호
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• pp.83-102
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• 2018

The process model of emotion regulation suggests that cognitive reappraisal and expressive suppression engage at different time points in the regulation process. Although multiple brain regions and networks have been identified for each strategy, no articles have explored changes in network characteristics or network connectivity over time. The present study examined (a) the whole-brain network and six other resting-state networks, (b) their modularity and global efficiency, which is an index of the efficiency of information exchange across the network, (c) the degree and betweenness centrality for 160 brain regions to identify the hub nodes with the most control over the entire network, and (d) the intra-network and inter-network functional connectivity (FC). Such investigations were performed using a traditional large-scale FC analysis and a relatively recent sliding window correlation analysis. The results showed that the right inferior orbitofrontal cortex was the hub region of the whole-brain network for both strategies. The present findings of temporally altering functional activity of the networks revealed that the default mode network (DMN) activated at the early stage of reappraisal, followed by the task-positive networks (cingulo-opercular network and fronto-parietal network), emotion-processing networks (the cerebellar network and DMN), and sensorimotor network (SMN) that activated at the early stage of suppression, followed by the greater recruitment of task-positive networks and their functional connection with the emotional response-related networks (SMN and occipital network). This is the first study that provides neuroimaging evidence supporting the process model of emotion regulation by revealing the temporally varying network efficiency and intra- and inter-network functional connections of reappraisal and suppression.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.904-913
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• 2020

데이터 볼륨과 복잡도가 빠르게 증가함에 따라 과학 빅데이터를 다루는 데이터 집적 과학은 네트워크를 통해 보다 효과적인 데이터 저장 및 분배를 위한 새로운 기술을 발견하는 것을 필요로 한다. 최근 네임드 데이터 네트워킹 커뮤니티와 데이터 집적 과학 커뮤니티는 함께 과학 실험 빅데이터의 분배 및 관리에 있어서 혁신적인 변화를 꾀하였다. 본 논문 에서는 기후과학 및 고에너지물리 데이터 등과 같은 과학 빅데이터를 위한 현존하는 엔디엔 테스트베드들에 대한 분석이 처음으로 이루어진다. 과학 빅데이터를 위한 엔디엔 테스트베드들을 현황, 엔디엔 기반 응용, 특징 측면에서 묘사하고 토의한다. 마지막으로 과학 빅데이터를 위한 엔디엔 테스트베드 네트워크를 확립함에 있어서, 함정에 빠질 수 있는 다양한 이슈들을 엔디엔 테스트베드들에 대한 묘사 그리고 특징들로 부터 도출하여, 분석 제시한다.