무선 센서 네트워크는 고정된 인프라의 도움없이 이동 노드만으로 구성되므로 네트워크의 독립성과 융통성을 높일 수 있으나, 노드의 참여와 이탈의 자유로움으로 인하여 네트워크 운영의 기본 기능인 라우팅에 많은 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 이 논문에서는 노드들의 지리적 또는 논리적인 위치 정보를 이용한 위치 기반 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 센서의 위치 정보를 클러스터 기반으로 동작시켜 확장성과 이동성을 보장하는 분산 환경의 무선 센서 네트워크에 적용가능하다. 기존 DSR과 AODV등의 reactive 라우팅 알고리즘과 성능분석을 통해 노드 증가에 따른 패킷전송 비율, 라우팅 오버헤드, 평균 통신비용 등을 비교한다.
Fault diagnosis depends critically on the selection of sensors monitoring crucial process variables. Boolean network (BN) is composed of nodes and directed edges, where the node state is quantized to the Boolean values of True or False and is determined by the logical functions of the network parameters and the states of other nodes with edges directed to this node. Since BN can describe the fault propagation in a sensor network, it can be applied to propose sensor selection strategy for fault diagnosis. In this article, a sufficient condition for parameter identifiability of BN is first proposed, based on which the sufficient condition for fault identifiability of a sensor network is given. Then, the fault identifiability condition induces a sensor selection strategy for sensor selection. Finally, the theoretical result is applied to the fault diagnosis-oriented sensor selection for a nuclear heating reactor plant, and both the numerical computation and simulation results verify the feasibility of the newly built BN-based sensor selection strategy.
A number of numerical methods like Computational Fluid Dynamics(CFD) have been developed to predict the flow fields of a vessel but the present study is developed to infer the wake fields on propeller plane by Statistical Fluid Dynamics(SFD) approach which is emerging as a new technique over a wide range of industrial fields nowadays. Neural network is well known as one prospective representative of the SFD tool and is widely applied even in the engineering fields. Further to its stable and effective system structure, generalization of input training patterns into different classification or categorization in training can offer more systematic treatments of input part and more reliable result. Because neural network has an ability to learn the knowledge through the external information, it is not necessary to use logical programming and it can flexibly handle the incomplete information which is not easy to make a definition clear. Three dimensional stern hull forms and nominal wake values from a model test are structured as processing elements of input and output layer respectively and a neural network is trained by the back-propagation method. The inferred results show similar figures to the experimental wake distribution.
앞으로의 컴퓨터 네트워크는 여러 서비스를 통합하여 제공할 수 있는 통신망인 종합정보 통신망으로 발전해 갈 것이다. 이에 따라 현재 운영되고 있는 컴퓨터망이 ISDN에 접속되어 사용하는 것은 매우 중요한 문제로 부각될 것이다. 본 논문은 근거리 통신망과 ISDN의 연동화 방안을 연구하였다. 이를 위하여 기존의 근거리 통신망과 ISDN의 특성에 관하여 분석하고 연동을 위하여 고려해야 할 사항을 검토하였으며 Co와 CL서비스에 대한 연동방안을 제시하였다.이를 구체화하여 근거리 통신망과 ISDN을 연동하는 게이트웨이를 논리적으로 구성하였고, 그 연동과정을 페트리네트로 모델링하였으며 도달트리를 구성하여 프로토콜의 정확성을 검증하였다. 본 연구가 근거리 통신망과 종합 정보 통신망을 연동하는 게이트 웨이의 설계와 구현을 위하여 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
This paper summarizes a data modeling for developing the baseline network analysis software of the Korean energy management system (EMS). The study is concentrated on the following aspects. First, the data for operating the each application software are extracted. Some of the EMS network application softwares are selected for basis model. Those are based on the logical functions of each software and are not considered the other softwares. Second, the common data are extracted for equipment model and topological structure of power system in Korea. We propose the application common model(ACM) that can be applied whole EMS network application softwares. The ACM model includes the hierarchy and non-hierarchy power system structure, and is connected each other using the direct and indirect link. Proposed database model is tested using the Korea Electric Power Corporation(KEPCO) system. The real time SCADA data are provided for the test. Through the test, we verified that the proposed database structure can be effectively used to accomplish the Korean EMS system.
Quantum error correction is a key technology for achieving fault-tolerant quantum computation. Finding the best decoding solution to a single error syndrome pattern counteracting multiple errors is an NP-hard problem. Consequently, error decoding is one of the most expensive processes to protect the information in a logical qubit. Recent research on quantum error decoding has been focused on developing conventional and neural-network-based decoding algorithms to satisfy accuracy, speed, and scalability requirements. Although conventional decoding methods have notably improved accuracy in short codes, they face many challenges regarding speed and scalability in long codes. To overcome such problems, machine learning has been extensively applied to neural-network-based error decoding with meaningful results. Nevertheless, when using neural-network-based decoders alone, the learning cost grows exponentially with the code size. To prevent this problem, hierarchical error decoding has been devised by combining conventional and neural-network-based decoders. In addition, research on quantum error decoding is aimed at reducing the spacetime decoding cost and solving the backlog problem caused by decoding delays when using hardware-implemented decoders in cryogenic environments. We review the latest research trends in decoders for quantum error correction with high accuracy, neural-network-based quantum error decoders with high speed and scalability, and hardware-based quantum error decoders implemented in real qubit operating environments.
자전거는 측면 충돌 사고 시 대형사고로 이어지고 있으며 위험상황 시 적극적인 대처가 어렵기 때문에 사고를 사전에 예방하는 것이 매우 중요하다. 본 연구는 자전거 안전운전 지원기술의 일환으로 전국의 자전거 사고 데이터와 수치지도(Digital Map)의 도로속성 정보를 기반으로 자전거 사고 위험존을 설정하고 이를 활용하여 자전거 이용자에게 시의적절한 안전정보를 제공할 수 있도록 하는 방안을 연구하였다. 실제 사고 데이터를 이용해 선정한 지점을 '위험존'이라 하였고, 이러한 위험존을 바탕으로 모델화 하여 생성한 잠재적 사고발생 예상지점을 '논리위험존'이라 하였다. 본 연구에서 도출된 자전거 사고 논리 위험존 설정 연구 결과는 전국의 자전거 사고지점의 지점별 특수성을 네트워크 데이터를 통해 논리위험존 형태로 일반화 하였다는데 의미가 있다.
과학교육과정에서 과학의 본성은 교육의 중심에 있었으며, 특히 과학영재교육에서의 중요성은 더욱 크다고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 과학영재들의 과학의 본성에 대한 개념구조가 어떻게 형성되어있는지의 연구는 많지 않다. 이 연구에서는 언어 네트워크 분석법을 통해 중학교 과학영재의 사실, 가설, 이론, 법칙 그리고 과학적인 것의 의미에 대한 이들의 인식을 탐색하는 것을 목표로 하였다. 연구 목적 달성을 위해 개방형 검사지에서 얻은 응답들을 언어 네트워크 분석법을 통해 분석하였다. 연구 참여자들의 총 110명의 대학부설 과학영재교육원 소속 중학교 과학영재들이 연구에 참여하였으며 이들의 응답에 의해 5가지의 언어 네트워크를 얻었다. 네트워크 분석결과 이들이 인식하고 있는 사실은 증명여부와 실제성 문제, 가설은 잠정성과 불확실성, 이론은 실험에 의해 증명된 가설이라는 통념, 법칙은 절대성과 권위를 상징하는 언어들, 과학적인 것은 사실근거, 증명 가능여부, 정확하고 논리적인 이론체계 동반을 가장 중요한 인식의 핵으로 하고 있었다. 통합네트워크 분석결과, 연구에 참여한 중학교 과학영재들은 절대주의적이고 논리-실증주의적인 과학관을 형성하고 있는 것을 알 수 있었다. 이 연구에 활용된 언어 네트워크 분석법은 학습자의 보이지 않는 특정 내용을 어떤 방식으로 인식하여 개념구조를 형성하고 있는지 시각화하고, 학습자 개개인 및 지식별 통합적 정신모형을 구축하는데 유용할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기존 네트워크의 물리적인 구조 및 구성을 변경하지 않고 네트워크 보안을 도입할 수 있는 방안으로 "Man In The Middle Attack" 공격 기법을 역이용함으로, Single Ethernet Interface만으로 가상 네트워크 오버레이를 형성하여 논리적인 In-line Mode를 구현하여 외부의 공격으로부터 네트워크를 보호하는 초소형 네트워크 보안 센서와 클라우드서비스를 통한 통합관제 방안을 제안한다. 실험 결과, Single Ethernet Interface만으로 가상 네트워크 오버레이를 형성하여 논리적인 In-line Mode를 구현할 수 있었으며, Network IDS/IPS, Anti-Virus, Network Access Control, Firewall 등을 구현할 수 있었고, 초소형 네트워크보안센서를 클라우드서비스에서 통합관제하는 것이 가능했다. 본 논문의 제안시스템으로 저비용으로 고성능의 네트워크 보안을 기대하는 중소기업에 도움이 되고 또한, IoT 및 Embedded System 분야에 안전·신뢰성을 갖춘 네트워크 보안환경을 제공할 수 있다.
Kim, Sang-Chul;Shin, Kee-Hyun;Woo, Chong-Woo;Eom, Yun-Shick;Lee, Jae-Min
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권5호
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pp.722-730
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2008
This paper proposes two novel algorithms enabling mobile robots to cooperate with each other in a reliability-based system and a time-critical system. In the reliability-based cooperative system, the concepts of a mobile ad hoc network (MANET) and an object entropy are adopted in order to coordinate a specific task. A logical robot group is created based on the exchange of request and reply messages in a robot communication group whose organization depends on transmission range. In the time-critical cooperative system, relational entropy is used to define the relationship between mobile robots. A group leader is selected based on optimizing power consumption. The proposed algorithm has been verified based on the computer-based simulation and soccer robot experiment. The performance metrics are defined. The metrics include the number of messages needed to make a logical robot group and to obtain the relationship of robots and the power consumption to select a group leader. They are verified by simulation and experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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