• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.35-42
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅의 인프라가 되는 센서 네트워크는 매우 작은 하드웨어로 이루어지는 많은 수의 센서 노드들로 구성된다. 이 네트워크의 토폴로지와 라우팅 방식은 그 목적에 따라 결정되어야 하며, 하드웨어 및 소프트웨어도 필요한 경우에는 변경되어야 한다. 따라서 그러한 네트워크를 최적으로 설계하기 위해서는 시스템 동작을 확인하고 성능을 예측할 수 있는 센서 네트워크 시뮬레이터가 필요하다. 현존하는 몇몇 센서 네트워크 시뮬레이터들은 특정 하드웨어나 운영체제에 맞추어 개발되었기 때문에, 그러한 특정 시스템들을 위해서만 사용될 수 있다. 그리고 시스템 설계 상의 주요 이슈가 되는 전력 소모량 및 프로그램 실행 시간을 추정하기 위한 어떤 수단도 지원하지 못하고 있다. 이 연구에서는 응용이나 운영체제의 종류에 상관없이 다양한 센서 네트워크들의 설계 및 검증에 사용될 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. 이를 위하여, 시뮬레이터는 기계어-레벨 이산-사건 시뮬레이션 방식을 사용하였다. 따라서 이 시뮬레이터는 프로그램 실행 타이밍 뿐 아니라 실제 센서 노드 내부의 동작들도 세부적으로 분석하는 데도 사용될 수 있다. 이 연구에서 시뮬레이션의 작업부하인 명령어 트레이스로는 ATmega128L 마이크로컨트롤러용 크로스컴파일러에 의해 생성된 실행 이미지를 사용하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.127-134
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• 2003

라우팅 기능을 가진 이동노드로 구성된 자치 분산 네트워크인 애드 혹 네트워크에서는 여러 개의 경로 서비스 제공으로 인하여 특정 노드에 네트워크 부하가 증가되었을 경우에 대한 방법이 고려되지 않았다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽 혼잡을 줄임과 동시에 데이터 전송과정에서의 네트워크 부하를 분산 시킬 수 있는 트래픽 관리 라우팅 프로토콜을 제안하고 평가하였다. NS 네트워크 시물레이터를 통해 제안한 알고리즘을 적용한 결과 네트워크 부하의 감소와 데이터 전송율의 증가를 얻을 수 있었다

• 한국압력기기공학회 논문집
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• 제13권1호
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• pp.48-53
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• 2017

We diagnosed the defect using the data obtained from the nuclear power plant simulator. In this paper, we diagnosed faults in the nuclear power plant system for discovery instead of the traditional single-component or device unit. We created the six fault scenarios and used a fault simulator to obtain the fault data. It was extracted pattern from acquired failure data. Neural network model was trained and simple pattern matching algorithm was applied. We presented a simulation result and confirmed that the applied algorithm works correctly.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권3호
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• pp.127-130
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• 2017

In this research, we present a path planning method for an autonomous flight of unmanned aerial vehicles (UAVs) through reinforcement learning under simulated environment. We design the simulator for reinforcement learning of uav. Also we implement interface for compatibility of Deep Q-Network(DQN) and simulator. In this paper, we perform reinforcement learning through the simulator and DQN, and use Q-learning algorithm, which is a kind of reinforcement learning algorithms. Through experimentation, we verify performance of DQN-simulator. Finally, we evaluated the learning results and suggest path planning strategy using reinforcement learning.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1745-1748
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• 2003

This paper presents a Train Communication Network simulator (TCNS) that can be used to evaluate the performance of TCN. TCN was accepted as the standard of the protocol for the communication network in trains. We carry out some simulation tests using the TCNS to show practical uses of the simulator. Results of some simulation tests are also reported

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.741-742
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• 2011

In this paper, an over-current relay algorithm module for a network-based protective relay simulator is proposed. The proposed protective simulator is based on the client-sever paradigm. The module composed of a server and user interface provides a network-based simulation environment.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1329-1331
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• 2003

This paper presents a Train Communication Network simulator (TCNS) that can be used to evaluate the performance of TCN. TCN was accepted as the standard of the protocol for the communication network in trains. We carry out some simulation tests using the TCNS to show practical uses of the simulator. Results of some simulation tests are also reported.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.155-162
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• 2010

현실적으로 무선 네트워크의 정확한 성능 평가를 위해서는 다수의 노드들을 실제 네트워크 환경에 적용하여 노드들 간의 전송 데이터를 실시간으로 수집하여야 하는 어려움이 있다. 이러한 이유에서 공간 및 시간적인 제약사항을 극복함과 동시에 매체접근기법, 라우팅기법, 노드배치알고리즘 등과 같은 최적의 설계 방법을 찾기 위한 분석 도구가 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 무선 네트워크 시스템을 효과적으로 시뮬레이션하기 위하여 멀티쓰레딩(multi-threading)기법을 응용한 시뮬레이션 도구의 구조와 설계방안을 제시하고 이를 구현하였다. 최종적으로 범용 네트워크 시뮬레이터인 NS2 무선 네트워크 모델에서 일반적으로 사용되는 무선 네트워크 환경 파라미터들을 구현된 시뮬레이터에 동일하게 적용하여 시뮬레이션을 수행하고 이를 비교함으로써 제안된 시뮬레이터의 유용성을 입증한다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.132-140
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• 2002

A momentum backpropagation neural network is prepared to carry out real-time dynamics simulations of a passenger car. A full-car model of fifteen degrees of freedom was constructed for vehicle dynamics analysis. Human body dynamics analysis was performed for a male driver(50 percentile Korean adult) restrained by a three point seatbelt system. The trained data using the neural network were obtained using a dynamic solver, ADAMS . The neural network were formed based on the dynamics of the simulator. The optimized hidden layer was obtained by selecting the optimal number of hidden layers. The driving scenario including bump passing and lane changing has been used for the estimation of the proposed neural network. A comparison between the trained data and neural network outputs is found to be satisfactory to show the applicability of the suggested approach.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권4호
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• pp.396-400
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• 2011

P2P(peer to Peer) network is a distributed network architecture composed of participants that make a portion of their resources directly available to other network participants, without the need for a central server. Currently, convergence network industry using wired and mobile are grows rapidly. So P2P protocols will be used between mobile and wired network. But current P2P protocols are focused on the wired networks only and there are no simulators for performance analysis of mobile P2P. In this paper, we design a P2P simulation system for performance analysis of P2P protocols in mobile, wired and convergence networks. It is constructed by a well-known mobile network simulator and wired based P2P protocol simulator. Finally we have implemented a smart TV test-bed using our P2P test-bed for convergence networks.