• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제41권5호
• /
• pp.43-50
• /
• 2004

현재의 반도체 공정은 Deep Sub- Micmn (DSM)으로 발전하면서, 선폭이 줄어들고 구동 주파수가 높아지고 있다. 이로 인해 clock source로부터 clock을 필요로 하는 각 단자(sink)까지의 '지연시간의 최대 차'로 정의되어지는 clock skew가 회로의 속도 향상에 있어 중요 제약요소가 되고 있다. 또한 이를 얼마나 줄이느냐 하는 것은 동기식 회로 설계에 있어 중요한 문제가 되고 있다. 따라서 낮은 clock skew를 위한 배선 기술에 대해 많은 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 clock skew를 줄이기 위한 방법으로서 새로운 Advanced clock Tree Generation(ACTG) 방법을 개발하였다. ACTG는 2단계의 계층적 routing을 통해 최적의 clock tree를 구성한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 C 언어로 프로그램하여 구현하 후 벤치마크 테스트 데이터에 대하여 실험한 결과, 주어진 skew 범위를 만족시키면서 지연 시간을 감소시키는 효과를 얻을 수 있었다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.121-133
• /
• 2015

IoT utilized network vitalization between objects are being rapidly established within current IT communication environment. Therefore the worth of smart mirrors is rising for it is a tool to allow online network between objects to be possible in human communication environment. For effective IoT generation's communication, this research intends to evaluate the smart mirror's value for practical uses based on the users' experiences. For the UX evaluation according to the locations where it will be used, Peter Morville's Honeycomb model and Jocob Nielsen's usage evaluation principles were referred to analyze effectiveness of 4 factors, utilization convenience, communication effectiveness, mass interest and space adequateness on households, public places and work places. Hence, we have were led to an objective result through statistical analysis method based on survey. As a result, we have confirmed the smart mirror's positive influence on the users' effective communication in all places. Especially in households, utilization convenience and space adequateness appeared to be high that confirmed sufficient users' need for the home-automation services. In public places, the communication effectiveness and space adequateness ranked high to confirm that the smart mirror utilization is adequate to provide location information. Also, in work places, the mass adequateness was high that we were able to confirm that supply of work place-specific service contents would bring meaningful results to the users. The smart mirrors are the adequate method to provide effective communication in IoT generation with high possibilities in further development.

• Advances in concrete construction
• /
• 제3권2호
• /
• pp.91-102
• /
• 2015

In this paper, the load-deflection analysis of the Carbon Fiber Reinforced Polymer (CFRP) strengthened Reinforced Concrete (RC) slab using Recurrent Neural Network (RNN) is investigated. Six reinforced concrete slabs having dimension $1800{\times}400{\times}120mm$ with similar steel bar of 2T10 and strengthened using different length and width of CFRP were tested and compared with similar samples without CFRP. The experimental load-deflection results were normalized and then uploaded in MATLAB software. Loading, CFRP length and width were as neurons in input layer and mid-span deflection was as neuron in output layer. The network was generated using feed-forward network and a internal nonlinear condition space model to memorize the input data while training process. From 122 load-deflection data, 111 data utilized for network generation and 11 data for the network testing. The results of model on the testing stage showed that the generated RNN predicted the load-deflection analysis of the slabs in acceptable technique with a correlation of determination of 0.99. The ratio between predicted deflection by RNN and experimental output was in the range of 0.99 to 1.11.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.17-27
• /
• 2005

본 논문에서는 문자인식과 복원을 위한 신경회로망 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인식부와 연상부로 구성되었다. 인식부에서는 ART 신경회로망의 인식성능을 개선하기 위해 불필요한 하향틀의 생성과 변화를 제한하여 효과적인 패턴인식이 가능한 모델을 제안하였다. 또한, 한글의 구조적인 특징을 능동적으로 적용할 수 있게 구성된 위치특징 추출 알고리즘을 적용하였다. 연상부에서는 Hopfield 신경회로망으로, 입력된 이미지 패턴의 복원이 가능한 모델을 구성하였다. 제안하는 시스템은 그 성능을 확인하기 위해 각 부분별 실험을 하였다. 그 결과 인식율이 개선되고 복원이 가능함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제31권1A호
• /
• pp.30-37
• /
• 2006

본 논문에서는 차세대 이동통신 수송망에서 트래픽 클래스별 서비스 품질 요구 사항을 고려한 효율적인 대역폭 재할당 기법을 제안한다. 제안 기법은 유선망 트래픽 클래스를 실시간 클래스와 비시실시간 클래스로 구분하여 무선망 계층에서 정의된 서비스 품질 클래스를 유선망 트래픽 클래스로 매핑시킨 후 실시간 트래픽 클래스가 비실시간 트래픽 클래스의 유휴 자원을 동적으로 사용하도록 한다. 제안 기법은 운영자가 지정한 패킷 손실율과 Auto-Regressive(AR) 시계열 모델을 이용하여 주기적으로 비실시간 트래픽 클래스의 향후 필요 대역폭을 예측하며 유휴 대역폭이 발생하는 경우에만 이를 실시간 트래픽 클래스에 동적으로 할당함으로써 비실시간 트래픽 클래스의 패킷 손실율을 보장함과 동시에 시스템의 대역폭 이용율을 향상시킨다. 본 논문에서는 실제 측정된 인터넷 트래픽을 비실시간 트래픽 클래스로 이용하여 제안 기법은 링크 대역폭의 효율을 증가시켜 실시간 트래픽의 수용량을 증가시킴과 동시에 모든 시 구간에서 비실시간 트래픽 클래스에 원하는 패킷 손실율을 보장할 수 있음을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.860-863
• /
• 2005

Ad-Hoc networks are a new generation of networks offering unrestricted mobility without any underlying infrastructure. Primary applications of Ad-Hoc networks are in military, tractical and other security sensitive operations, where the environment is hostile. Hence, security is a critical issue. In this paper, we ahve identified certain misbehaviors caused by mallicious node for reactive routing protocol. We also discuss the intrusion detection and intrusion prevention model to prevent several identified attacks in the networks

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제2권2호
• /
• pp.84-88
• /
• 2004

Firewall is not perfectly prevent hacker, Intrusion Detection System(IDS) is considered a next generation security solution for more trusted network i and system security. We propose a agent IDS model in the different platforms that can detect intrusions in the expanded distributed host environment, since that is a drawback of existing IDS. Then we implement a prototype and verify validity. We use a pattern extraction agent so that we extract audit files needed in intrusion detection automatically even in other platforms.

• 경영과학
• /
• 제26권1호
• /
• pp.77-91
• /
• 2009

It is the most important sucess factor for the electricity generation industry to minimize operations cost of surplus electricity generation through accurate demand forecasts. Temperature forecast is a significant input variable, because power demand is mainly linked to the air temperature. This study estimates the information value of the temperature forecast by analyzing the relationship between electricity load and daily air temperature in Korea. Firstly, several characteristics was analyzed by using a population-weighted temperature index, which was transformed from the daily data of the maximum, minimum and mean temperature for the year of 2005 to 2007. A neural network-based load forecaster was derived on the basis of the temperature index. The neural network then was used to evaluate the performance of load forecasts for various types of temperature forecasts (i.e., persistence forecast and perfect forecast) as well as the actual forecast provided by KMA(Korea Meteorological Administration). Finally, the result of the sensitivity analysis indicates that a $0.1^{\circ}C$ improvement in forecast accuracy is worth about $11 million per year.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.1228-1233
• /
• 2004

최근 논의되고 있는 차세대 텔레콤 사업을 선도할 기술의 특성은 통합화(Integrating)와 융합화(Convergence)를 대표할 수 있다. 최근 수년 사이에 급속도로 발전한 무선기술(Wireless Telecommunication Technology)과 광대역 전달기술(Broadband Transport Technology)의 발전이 기인한 것으로 이들 두 가지 주요한 기술적 발전이 또한 급속도로 발전한 단말 기술과 접목되면서 통합화 및 융합화라는 대 명제를 이끌고 있는 것이다. 본 논문에서는 차세대 통신망으로 진화를 하기 위한 텔레콤 서비스 모델 및 방향을 살펴보고 이에 필요한 텔레콤 사업 기술기반에 대하여 전망을 한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.383-388
• /
• 2024

본 논문은 전라남도에서 측정한 태양광 발전 데이터를 기반으로 발전량 예측값을 도출하기 위한 연구이다. 발전량 측정을 위해 인버터에서 직류, 교류, 환경데이터와 같은 다변량 변수를 측정하였고, 측정값의 안정성과 신뢰성 확보를 위한 전처리 작업을 수행하였다. 상관관계 분석은 부분자기상관함수(PACF: Partial Autocorrelation Function)을 활용하여 시계열 데이터에서 발전량과 상관성이 높은 데이터만을 예측을 위해 사용하였다. 태양광 발전량 예측을 위해 딥러닝 모델을 이용하여 발전량을 측정했고, 예측 정확도를 높이기 위해 각 다변량 변수의 상관관계 분석 결과를 이용하였다. 정제된 데이터를 활용한 학습은 기존 데이터를 그대로 사용했을 때 보다 안정되었고, 상관관계 분석 결과를 반영하여 다변량 변수 중 상관성이 높은 변수만을 활용하여 태양광 발전량 예측 알고리즘을 개선하였다.