• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.37-38
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• 2006

In this paper, power distribution module for car relay control with Control area network is developed. This module is called Intelligent power distribution module because it has microprossor which can communicate with other electric module such as ECU and Body control module and also has self-diagonasis function. The developed IPDM module is tested on vehicle and the good performance has been achieved.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제27회 추계학술대회논문집
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• pp.281-284
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 스마트 무인기 추진시스템에서 계측되는 성능변수는 가스발생기 회전속도, 동력터빈 회전속도, 배기가스 온도, 토크 등 4개이다. 그러나 이러한 4개 계측변수로는 각 구성품의 손상 진단이 어려운 관계로 압축기 출구 압력 및 압축기 터빈 출구 온도를 포함한 6개의 계측변수를 진단에 이용하였다. 구성품 성능저하량을 판단하는 성능파라미터는 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권8호
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• pp.2859-2870
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• 2022

Because nuclear power plants (NPPs) are safety-critical infrastructure, it is essential to increase their safety and minimize risk. To reduce human error and support decision-making by operators, several artificial-intelligence-based diagnosis methods have been proposed. However, because of the nature of data-driven methods, conventional artificial intelligence requires large amount of measurement values to train and achieve enough diagnosis resolution. We propose a graph neural network (GNN) based accident diagnosis algorithm to achieve high diagnosis resolution with limited measurements. The proposed algorithm is trained with both the knowledge about physical correlation between components and measurement values. To validate the proposed methodology has a sufficiently high diagnostic resolution with limited measurement values, the diagnosis of multiple accidents was performed with limited measurement values and also, the performance was compared with convolution neural network (CNN). In case of the experiment that requires low diagnostic resolution, both CNN and GNN showed good results. However, for the tests that requires high diagnostic resolution, GNN greatly outperformed the CNN.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.101-111
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• 2002

인터넷을 중심으로 최근의 네트워크의 발전은 데이터 전송량의 범위를 멀티미디어 정보까지 확대시킴에 따라 멀티미디어 서비스를 보장하기 위해서 기존 인터넷의 Best Effort service에서 제공하지 못하는 end-to-end QoS(Quality of Service)의 제공이 필수적이다. 이를 위해 일정한 수준의 대역폭, 전송지연, 지연변이, 데이터 손실률 등의 network parameter 뿐만 아니라 시스템 내에서도 일정 수준의 CPU time 이나 메모리를 보장해 주어야 한다. 이에 따라 한정된 자원 안에서 멀티미디어 데이터를 분산시켜 네트워크 자원을 효율적으로 관리하기 위해 네트워크 자원 상황에 따라 적절하게 서비스 레벨을 조절하는 QoS 기반 통신 미들웨어의 개발이 시급하다. 또한 네트워크 시스템 및 application 개발자의 입장에서는 이를 구현하기 위해 실제 사용자가 느끼고 평가하게 되는 QoS의 객관적이고 사실적인 측정이 절실히 요구된다. 이를 위해 ATM 망상에서 보다 편리한 QoS 측정장치를 개발하고 또한 이러한 측정기술을 바탕으로 데이터를 추출하여 향상된 QoS를 제공하기 위한 개선된 미들웨어의 실질적인 메커니즘 개발과 검증에 적용한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.53-56
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• 2002

In this paper, we study the network structure that can guarantee the end-to-end quality of service in the Explicit multicast network. In order to guarantee the end-to-end quality of service, we adopt the end-to-end measurement based admission control (EMBAC) scheme. For the effective measurement of the network state and minimum influence on the current data traffic, the queue structure, which the drop precedence in assured forwarding (AF) Per hop behavior (PHB) of the differentiated service (Diffserv) is applied to, is proposed. Through a simulation, we show that EMBAC can make tile controlled load service in tile AF PHB applied Xcast network, and the qualify of the admitted traffic is guaranteed. In addition, the performance of the EMBAC is changing according to the selling parameter of AF PHB.

• ETRI Journal
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• 제42권3호
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• pp.366-375
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• 2020

The network traffic prediction of a smart substation is key in strengthening its system security protection. To improve the performance of its traffic prediction, in this paper, we propose an improved gravitational search algorithm (IGSA), then introduce the IGSA into a wavelet neural network (WNN), iteratively optimize the initial connection weighting, scalability factor, and shift factor, and establish a smart substation network traffic prediction model based on the IGSA-WNN. A comparative analysis of the experimental results shows that the performance of the IGSA-WNN-based prediction model further improves the convergence velocity and prediction accuracy, and that the proposed model solves the deficiency issues of the original WNN, such as slow convergence velocity and ease of falling into a locally optimal solution; thus, it is a better smart substation network traffic prediction model.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2006년도 하계종합학술발표회 논문 초록집
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• pp.212-212
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• 2006

• ETRI Journal
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• 제36권2호
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• pp.188-196
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• 2014

This paper describes a simple delay diversity technique for terrestrial digital multimedia broadcasting (T-DMB) and digital audio broadcasting in a single-frequency network (SFN). For the diversity technique, a delay diversity scheme is adopted. In the delay diversity scheme, a non-delayed signal is transmitted in the first antenna, and delayed versions of the signal are transmitted in each additional antenna. For an SFN environment with multiple transmitters, delay diversity can be executed by controlling the emission times of the transmitters. This SFN delay diversity scheme does not require any hardware changes in either the transmitter or receiver, and perfect backward compatibility can be acquired. To evaluate the performance improvement, laboratory tests are executed with various types of commercial T-DMB receivers as well as a measurement receiver. The improvement in the bit error rate performance is evaluated using a measurement receiver, and an improvement of the threshold of visibility value is evaluated for commercial receivers. Test results show that the T-DMB system can obtain diversity gain using the described technique.

• 설비공학논문집
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• 제24권6호
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• pp.538-544
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• 2012

Analysis of thermal performance is required for the economic operation of turbine cycle of power plant. We developed corrective model of main feed water flow which is the most important parameter for the precise analysis of turbine cycle performance. Classification model for the identification of feed water flow measurement status was applied to increase the suitability of the corrective model. We used neural network and support vector machine to develop estimation model of main feed water flow with more generalization capability. The estimation model can be used practically to evaluate corrective performance of turbine cycle plant.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.85-98
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• 2009

최근 들어 SaaS기반 이동형 개인 맞춤 소프트웨어 플랫폼에 관한 연구 및 개발이 활발해지고 있다. 이러한 플랫폼들은 다양한 사용자의 OS를 만족시키기 위해 최적화된 가상머신이 필수적으로 요구된다. 또한 다양한 Host OS에서 내부, 외부 네트워크 간에 빠르고 안정적인 서비스를 지원 함으로서 사용자의 작업환경 이동성을 보장해야 한다. 이를 위해 가상머신은 다양한 관점에서의 성능 측정이 필요하다. 하지만 기존 연구에서 가상머신의 성능 측정은 Host 컴퓨터에 설치된 VM에 Guest OS를 설치하여 이를 하나의 컴퓨터로 간주하고, 외부의 클라이언트에서 네트워크 성능을 측정한다. 이는 이동형 개인 맞춤 소프트웨어 플랫폼을 위한 가상머신 성능 측정에 적합하지 않다. 본 논문은 SaaS기반 이동형 개인 맞춤 소프트웨어 플랫폼을 위한 최적화된 가상머신을 선정하기 위해서 네트워크 성능 측정 방법과 측정된 결과 분석을 통한 최적화된 가상머신을 제안한다.