• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제6권12호
• /
• pp.1113-1119
• /
• 2000

To operate a process plant safely and economically, process monitoring is very important. Process monitoring is the task to identify the state of the system from sensor data. Process monitoring includes data acquisition, regulatory control, data reconciliation, fault detection, etc. This research focuses on the data recon-ciliation using scale-space filtering and fault detection using functional-link associative neural networks. Scale-space filtering is a multi-resolution signal analysis method. Scale-space filtering can extract highest frequency factors(noise) effectively. But scale-space filtering has too large calculation costs and end effect problems. This research reduces the calculation cost of scale-space filtering by applying the minimum limit to the gaussian kernel. And the end-effect that occurs at the end of the signal of the scale-space filtering is overcome by using extrapolation related with the clustering change detection method. Nonlinear principal component analysis methods using neural network have been reviewed and the separately expanded functional-link associative neural network is proposed for chemical process monitoring. The separately expanded functional-link associative neural network has better learning capabilities, generalization abilities and short learning time than the exiting-neural networks. Separately expanded functional-link associative neural network can express a statistical model similar to real process by expanding the input data separately. Combining the proposed methods-modified scale-space filtering and fault detection method using the separately expanded functional-link associative neural network-a process monitoring system is proposed in this research. the usefulness of the proposed method is proven by its application a boiler water supply unit.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권1호
• /
• pp.30-39
• /
• 2007

기존의 내용기반 스팸메일 분류는 전자메일이 이미지를 많이 가지고 있고 텍스트는 적게 가지고 있을 경우에는 내용을 분석하기 어려우므로 스팸메일을 분류하는 데 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 전자메일의 구조를 분석하는 링크구조분석 스팸메일 분류 알고리즘을 제안한다. 이것은 전자메일 안의 하이퍼링크의 개수와 하이퍼링크가 가리키는 웹 문서들이 다른 웹 문서에 의해 링크된 수를 측정하여 전자메일의 중요도를 계산한 후 의사결정트리를 학습하여 스팸메일과 정상메일을 분류한다. 또한 위의 링크구조분석 알고리즘과 하이퍼링크의 서버 주소만을 이용한 변형된 링크구조 분석 알고리즘, 그리고 SVM(support vector machine)을 이용한 내용기반 방법을 다수결 원칙으로 결합한 통합 스팸메일 분류 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 링크구조분석 알고리즘은 기존의 내용기반 방법 보다 스팸메일 분류 정확도가 94.8%로 약간 향상되었으며 또한 통합 스팸메일 분류 시스템도 내용기반 방법과 비교하여 향상된 97.7%를 나타냈다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제30권11B호
• /
• pp.722-729
• /
• 2005

EPON망은 점대 다중점 구조를 가진 경제적인 가입자망 기술로 떠오르고 있다. 점대 다중점 구조는 하향 브로드캐스팅과 상향 점대점 종신을 제공하므로, EPON에서는 다중점 제어 프로토콜(MPCP)를 이용하여 점대점 에뮬레이션과 공유 LAN 에뮬레이션 기능을 제공한다. 본 논문에서는 EPON망에서 OLT와 ONU사이의 논리적 링크기반의 멀티캐스팅 또는 VLAN 서비스를 제공하기 위하여 논리적 그룹 식별자(LGID: Logical Group Identification)를 제안한다. 논리적 그룹 식별자와 더불어 프레임 설정 및 필터링 규칙을 제안함으로써 가입자별 차별화된 방송 및 멀티캐스팅 서비스 제공 방안을 제시한다. 더불어, 논리적 링크 기반의 VLAN 서비스를 제공함으로써 동일한 OLT에 연결된 ONU들을 복수의 서브 그룹으로 분리하는 방안을 제시한다.

• 한국광학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.122-128
• /
• 2011

하향신호를 위해서는 반사형 반도체 증폭기를 기반으로 한 광역선폭 광원 기술이 사용되었고 상향신호를 위해서는 파장 재사용 기술이 사용된 양방향 파장분할 다중화 수동 광네트워크 (WDM-PON)가 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 구현되었다. 이 시스템에서 세가지 다른 종류의 광필터들이 비교되어 필터링의 영향이 분석되었고, 광 스펙트럼과 아이 다이어그램 (eye diagram)의 분석을 통해 파장 재변조 기술을 최적화 하였다. 최적화된 시스템 조건을 이용하여 양방향 신호의 전송 성능 곡선을 구하였고 이 시스템에서 반사에 의한 신호 왜곡의 영향을 분석하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.55-65
• /
• 2008

텔레매틱스 교통정보(해당 도로의 통과 시간이나 속도)를 제공하기 위해 교통자료를 수집하는 다양한 장비들이 존재하지만, 최근 GPS(Global Positioning System) 위성 신호가 민간에 공개된 이후 수신 기술의 발달과 더불어 교통 자료를 수집하는 수단으로써 많은 주목을 받고 있다. GPS를 사용하면 기존의 도로 상에 직접 매설하여 쓰이던 검지기에 비해 투자 유지비용이 낮고 차량 운행 축을 따라 지속적으로 세밀한 자료를 자동적으로 수집할 수 있다는 장점을 가진다. 하지만, 기존의 타 검지기에 의해 수집된 자료에 적용해 온 교통 정보 필터링 기법들을 GPS 자료에 그대로 적용하기에는 여러 가지 제약사항이 존재한다. 본 논문에서는 GPS로부터 수집되는 교통 자료 중 비정상적인 흐름으로 도로를 통과한 자료를 필터링하여 사용자들에게 보다 정확한 교통 정보를 제공할 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 가까운 과거의 자료로부터 사분위수(quartile)와 해당 도로의 가중치에 의한 패턴을 구축하고, 이후 이를 실시간 자료에 적용해 비정상적인 자료를 필터링 해냄으로써 더욱 신뢰성 있는 교통정보를 생성할 수 있게 되는 것이다. 또한, 서울 강남대로를 대상으로 실제 GPS 수신기를 장착하고 운행한 차량들이 수집한 통행속도 자료를 바탕으로 이력 자료를 활용해 비정상적인 자료를 필터링한 대표 통행 속도가 기존의 필터링 방법들을 통한 값보다 더욱 정확한 결과를 보임을 증명하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.31-44
• /
• 2004

최근 몇 년간 도시교통문제의 해결책으로 부각되어온 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System)의 한 분야로 첨단여행자 정보체계(ATIS : Advanced Travellers Information System)는 자동차에 장착된 항법장치(CNS)를 통해 운전자에게 원하는 목적지까지 최적경로를 제공하거나 경로에 대한 통행시간 정보를 제공 또는 예측해 주는 시스템이다. 본 연구에서는 이러한 최적경로 제공이나 통행시간 예측에 있어 좀 더 효율적인 통행시간 예측모형을 개발하고자 하였다. 현재까지의 통행시간 예측은 운전자가 통행을 시작할 때의 교통상황에 대한 정보이기 때문에 운전 중에 달라지는 교통상황을 반영할 수 없어 이로 인해 운전자가 경험하는 통행시간과 큰 차이를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이러한 불합리적인 예측시스템을 개선시킬 수 있는 예측된(predicted) 통행시간 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 우선 통행시간 예측모형을 특정링크에 적용시켜 모형들의 예측치와 실제 통행시간을 비교하여 교통량 흐름 패턴에 따라 어느 모형이 적합한지, 또 예측시간이 달라짐에 따라 모형들의 적합도와 첨두와 비첨두시 예측시간 간격에 따라 예측치와 실측치의 오차율을 알아보았다, 이를 통해 선정된 확률과정 모형과 칼만 필터링 예측모형을 서울시의 4개축에 대해서 다시 적용해 보았다. 그 결과 단기통행시간 예측에 있어서는 칼만필터링모형이, 장기 통행시간 예측에 있어서는 확률과정 모형이 통행시간 예측에 있어 우수한 모형임을 밝혀냈다. 마지막으로 서울시 28개 교통축의 5분 후 통행시간 예측에 칼만필터링 모형을 이용하여 오차분석을 적용하여 보았다. 그 결과 칼만필터링 모형이 신뢰할 만한 오차율을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제48권6호
• /
• pp.123-139
• /
• 2011

웹 스팸은 중요하지 않은 웹 페이지들의 중요도를 승격시키기 때문에 웹 검색 결과의 품질에 중대한 영향을 준다. 따라서 웹 검색 엔진은 웹 스팸을 제거할 필요가 있다. 웹 스팸 필터링은 스팸 페이지들, 즉 웹 스팸에 기여하는 웹 페이지들을 식별하는 것이며, 잘 알려진 웹 스팸 필터링 알고리즘으로는 Trust Rank, Anti-Trust Rank, Spam Mass, 그리고 Link Farm Spam이 있다. 이러한 알고리즘들의 결과 품질은 입력 시드(input seed)에 따라 달라진다. 따라서 입력 시드를 정제(refinement) 함으로써, 웹 스팸 필터링의 품질을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 잘 알려진 네 가지 알고리즘에 대한 시드를 정제하는 기술을 제안한다. 다음으로, 이러한 기술을 원(original) 알고리즘에 각각 적용하는 방법으로 알고리즘을 수정한다. 이를 수정된 웹 스팸 필터링 알고리즘이라고 부른다. 본 논문에서는 또한, 웹 스팸 필터링을 좀 더 향상시키기 위한 전략을 제안한다. 이 전략에서는 수정된 알고리즘들을 수행 순서상의 적절한 위치에 배치함으로써 알고리즘들의 상호간 지원을 통해 전체적으로 성능을 향상시키는 가능성을 고려한다. 마지막으로, 실험에서는 시드 정제의 효과를 보인다. 이를 위해, 먼저, 수정된 알고리즘의 웹 스팸 필터링 품질이 원 알고리즘의 품질보다 더 우수함을 보인다. 다음으로, 웹 스팸 필터링 알고리즘들이 수행되는 순서의 조합 중 가장 성능이 우수한 조합이 가장 뛰어난 잘 알려진 알고리즘과 비교하여 정확도(precision)를 유지하면서 파라미터의 전형적인 값 범위 내에서 재현율(recall)은 최대 1.38배까지 높게 향상됨을 보인다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제42권1호
• /
• pp.108-120
• /
• 2017

한국군은 현재 한국형 전술데이터링크(Link-K)를 2단계(기본형과 완성형)에 걸쳐 개발 하고 있다. 현재 Link-K 기본형에서는 모든 RICC들이 단순하게 같은 정보를 브로드캐스팅하기 때문에 불필요한 정보 공유와 비효율적인 라우팅과 같이 작전임무그룹을 지원하는데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 작전임무그룹을 지원하기 위한 Zone 기반의 무선 Link-K 네트워크 구조와 라우팅 알고리즘을 제안하였다. 또한, 제안하는 라우팅 알고리즘의 효과를 증대시키기 위한 방안으로, 우선순위에 따라 메시지의 데이터를 조절하는 필터링 기법과 네트워크의 부하를 조절하는 기법을 연구하였다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위하여, 작전 시나리오상황에 맞추어 기존 무선 Link-K 라우팅 알고리즘과 비교하여 작전임무그룹을 지원하는데 효과적임을 입증하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권5D호
• /
• pp.731-738
• /
• 2006

교통 혼잡이 증가하면서, 경로에 대한 교통정보, 특히 실시간 구간통행시간에 대한 사람들의 관심이 증대되고 있다. 본 논문은 GPS Probe를 통해 구간통행시간을 산출했던 최기주(1998) 등의 후속 연구로써, 도시부에서 구간 통행시간을 산출하기 위해 택시를 GPS Probe로 활용하였다. 택시는 GPS Probe로 활용되기 위한 매우 좋은 수단이지만, 승객의 승하차시간 등 주행과 관계없는 불필요한 데이터가 포함되게 된다. 따라서 본 논문에서는 도시부에서 Taxi GPS를 통해 교통정보를 생성할 경우 주행과 관계없는 정보를 실시간으로 검지하여 제거하는 휴리스틱한 이상치 제거 알고리즘을 개발하였다. 평가를 위해 서울시 주요 간선축에서 번호판 조사를 실시하였으며 알고리즘을 적용한 통행시간과 비교하였다. 이상치 제거 알고리즘을 적용한 결과, 약 70%의 이상치가 제거되었으며, 실측 통행시간과의 상대 오차가 73.7%로 향상된 것으로 나타났다. 따라서 본 알고리즘을 이용할 경우 Taxi GPS를 통해 신뢰할 수 있는 실시간 교통정보를 생성할 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제13B권4호
• /
• pp.489-498
• /
• 2006

색인전문가에 의해 분류된 웹문서들을 통계적 자질 선택방법으로 자질을 추출하여 클라스터링을 해 보면, 자질 선택에 사용된 데이터셋에 따라 성능과 결과가 다르게 나타난다. 그 이유는 많은 웹 문서에서 문서의 내용과 관계없는 단어들을 많이 포함하고 있어 문서의 특정을 나타내는 단어들이 상대적으로 잘 두드러지지 않기 때문이다. 따라서 클러스터링 성능을 향상시키기 위해 이런 부적절한 자질들을 제거해 주어야 한다. 따라서 본 논문에서는 자질 선택에서 자질의 문서군별 자질값뿐만 아니라, 문서군별 자질값의 분포와 정도, 자질의 출현여부와 빈도를 고려한 자질 필터링 알고리즘을 제시한다. 알고리즘에는 (1) 단위 문서 내 자질 필터링 알고리즘(FFID : feature filtering algorithm in a document), (2) 전체 데이터셋 내 자질 필터링 알고리즘(FFIM : feature filtering algorithm in a document matrix), (3)FFID와 FFIM을 결합한 방법(HFF:a hybrid method combining both FFID and FFIM) 을 제시한다. 실험은 단어반도를 이용한 자질선택 방법, 문서간 동시-링크 정보의 자질확장, 그리고 위에서 제시한 3가지 자질 필터링 방법을 사용하여 클러스터링 했다. 실험 결과는 데이터셋에 따라 조금씩 차이가 나지만, FFID보다 FFIM의 성능이 좋았고, 또 FFID와 FFIM을 결합한 HFF 결과가 더 나은 성능을 보였다.