• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권3호
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• pp.317-322
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• 2006

본 논문에서는 LEACH (Low-Energy Adaptive Hierarchy)를 사용한 무선센서네트워크에서 순환 부호를 사용하여 효율적인 사용자 협력 프로토콜을 제안한다. 제안한 시스템에서는 송수신단 간에 채널 상태 정보가 필요하지 않기 때문에 순환 부호를 부호화하는 것과 복호하는 것은 단순해지고 센서 노드의 처리 복잡도가 크게 줄어들 수 있다. 모의실험 결과를 통해서 순환 부호를 적용한 센서 네트워크는 단일 홉 전송의 비트오율 $10^{-4}$에서 네트워크 수명이 10dB까지 절약되는 것을 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권4호
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• pp.575-594
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• 2010

In this study, we propose a space search algorithm (SSA) and then introduce a hybrid optimization of fuzzy inference systems based on SSA and information granulation (IG). In comparison with "conventional" evolutionary algorithms (such as PSO), SSA leads no.t only to better search performance to find global optimization but is also more computationally effective when dealing with the optimization of the fuzzy models. In the hybrid optimization of fuzzy inference system, SSA is exploited to carry out the parametric optimization of the fuzzy model as well as to realize its structural optimization. IG realized with the aid of C-Means clustering helps determine the initial values of the apex parameters of the membership function of fuzzy model. The overall hybrid identification of fuzzy inference systems comes in the form of two optimization mechanisms: structure identification (such as the number of input variables to be used, a specific subset of input variables, the number of membership functions, and polyno.mial type) and parameter identification (viz. the apexes of membership function). The structure identification is developed by SSA and C-Means while the parameter estimation is realized via SSA and a standard least square method. The evaluation of the performance of the proposed model was carried out by using four representative numerical examples such as No.n-linear function, gas furnace, NO.x emission process data, and Mackey-Glass time series. A comparative study of SSA and PSO demonstrates that SSA leads to improved performance both in terms of the quality of the model and the computing time required. The proposed model is also contrasted with the quality of some "conventional" fuzzy models already encountered in the literature.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제7권4호
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• pp.349-354
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• 2004

The growth mode of the Si layers which were grown on Si(111) by using Ag as surfactant were investigated by intensity oscillations of the RHEED specular spot at the different temperatures. we found that the introduction of Ag as the surfactant alters the growth mode from a three-dimensional clustering mechanism to a two-dimensional layer-by-layer growth. In the growth of Si layers on Si(111) with a surfactant Ag, At $450^{\circ}C$, RHEED intensity oscillation was very stable and periodic from early stage of deposition to 32 ML. RHEED patterns during homoepitaxial growth at $450^{\circ}C$ was changed from $7{\times}7$ structure into ${\sqrt{3}}{\times}{\sqrt{3}}$ structures. Since the ${\sqrt{3}}{\times}{\sqrt{3}}$ structure include no stacking fault, the stacking fault layer seems to be reconstructed into normal stacking one at transition from the $7{\times}7$ structure to a ${\sqrt{3}}{\times}{\sqrt{3}}$ one. We also found that the number of the intensity oscillation of the specular spot for Si growth with a surfactant Ag was more than for Si growth without a surfactant. This result may be explained that the activation energy decrease for the surface diffusion of Si atoms due to segregation of the surfactant toward the growing surface.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.477-484
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• 2016

선풍기, 오디오, 전기밥솥 등의 소형 산업가전제품들은 대부분 ABS, PP, PS 등의 재질로 이루어져 있다. 색깔이 있는 플라스틱은 근적외선(NIR) 분광기에 의해 분류가 가능하지만, 반면에 검은색 플라스틱은 빛을 흡수하는 특성으로 인해 분류하기가 어렵다. 그래서 본 연구에서는 LIBS(Laser Induced Breakdown Spectroscopy) 분광기를 통해 폐소형가전 플라스틱을 선별하는 RBFNNs(Radial Basis Function Neural Networks) 패턴 분류기를 소개한다. 전처리부분에는 차원축소 알고리즘 중 하나인 PCA(Principal Component Analysis)를 사용해 처리 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 효과적인 데이터의 특성을 추출한다. 조건부에는 FCM(Fuzzy C-Means) 클러스터링을 사용한다. 결론부에는 다항식의 형태 중 하나인 1차 선형식을 연결가중치로서 사용한다. PSO와 5-fold cross validation은 성능의 신뢰도를 향상시키고, 분류율을 높이는데 사용된다. 제안된 분류기의 성능은 최적화한 것과 최적화하지 않은 것 두 가지의 관점에서 보여준다.

• 한국해양학회지
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• 제17권2호
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• pp.95-101
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• 1982

春季 한국 서해역에서의 동물플랑크톤 군집의 種組成 및 量的分布를 把握하 기 위하여 1981년 4월에 정량채집한 시료를 分析하였다. 수온 및 염분의 범위는 각 각 4.45$^{\circ}C$-9.8$0^{\circ}C$와 32.02 -32.88 였다. 총 33개 분류군이 分類 동정되었으며, 정 점간 種組成상의 차이는 두드러진 바 없었다. 각류 가장 우점하는 群으로서 우점 종은 Oithona similis, Acartia clausi, Centropages mcmurrichi 등이었다. 尾忠類, 毛顎類, 端脚類, Euphausiid類 등은 소량으로 분포하고 있었다. 동물플랑크톤의 現 在量(습중량)은 평균107mmmg/㎥였으며, 대상지역내에서는 육지쪽 정점에서보다 낮은 값을 보였다. 평균개체수는 1915개체/㎥로서, 정점별 분포양상은 현존량의분포 양상과비슷하였다. 각정점별, 분류군별 개체수를 통한 상관계수를 구하고 이를 토 대로 Cluster analyses을 해본 결과는 이 지역에서 수온은 동물플랑크톤의 분포에 상당한 영향을 미치고 있을 것으로 사료되었다.

• 한국양식학회:학술대회논문집
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• 한국양식학회 2003년도 추계학술발표대회 논문요약집
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• pp.43-43
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• 2003

EST analysis was performed to identify stress-responsive and immune-related genes from rock bream (Oplegnathus fasciatus). cDNA libraries were constructed with liver and randomly chosen 624 clones were subjected to automated sequence analysis. Of 624 clones sequenced in total, approximately 15% of ESTs was novel sequences (no match to GenBank) or sequences with high homology to hypothetical/unknown genes. The bioinforamtic sequence analysis including functional clustering, homology grouping, contig assembly with electronic northern and organism matches were carried out. Several potential stress-responsive biomarker and/or immune-related genes were identified in all the tissues examined. It included lectins, ferritins, CP450, proteinase, proteinase inhibitors, anti-oxidant enzymes, various heat-shock proteins, warm temperature acclimation protein, complements, methyltransferase, zinc finger proteins, lysozymes, macrophage maturation associated protein, and others. This information will offer new possibilities as fundamental baseline data for understanding and addressing their molecular mechanism involved in host defense and immune systems of this species.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제12권2호
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• pp.99-106
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• 1991

For the automatic detection of pulmonary blood vessels, a new algorithm is proposed using the fact that human recognizes a pattern orderly according to their size. This method simulates the human recognition process by the pyramid images. For the detection of vessels using multilevel image, large and wtde ones are detected from the most compressed level, followed by the detection of small and narrow ones from the less compressed images with FCM(fuzzy c means) clustering algorithm which classifies similar data into a group. As the proposed algorithm detects blood vessels orderly according to their size, there is no need to consider the variation of parameters and the branch points which should be considered in other detection algirithms. In the detection of patterns whose size changes successively like pulmonary blood vessels, this proposed algorithm can be properly applied

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.282-285
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• 1996

In the water purification plant, the raw water is promptly purified by injecting chemicals. The amount of chemicals is directly related to water quality such as turbidity, temperature, pH and alkalinity. At present, however, the process of chemical reaction to the turbidity has not been clarified as yet. Since the process of coagulant dosage has no feedback signal, the amount of chemical can not be calculated from water quality data which were sensed from the plant. Accordingly, it has to be judged and determined by Jar-Test data which were made by skilled operators. In this paper, it is concerned to model and control the coagulant dosing process using jar-test results in order to predict optimum dosage of coagulant, PAC(Polymerized Aluminium Chloride). The considering relations to the reaction of coagulation and flocculation, the five independent variables(turbidity, temperature, pH, Alkalinity of the raw water, PAC feed rate) are selected out and they are put into calculation to develope a neural network model and a fuzzy model for coagulant dosing process in water purification system. These model are utilized to predict optimum coagulant dosage which can minimize the water turbidity in flocculator. The efficacy of the proposed control schemes was examined by the field test.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1215-1225
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• 2021

인공지능 기술은 우수한 성능을 기반으로 다양한 분야에 적용되고 있지만 입력 데이터에 인간이 감지할 수 없는 적대적 섭동을 추가하여 인공지능 모델의 오작동을 유도하는 적대적 예제에 취약하다. 현재까지 적대적 예제에 대응하기 위한 방법은 세 가지 범주로 분류할 수 있다. (1) 모델 재학습 방법; (2) 입력 변환 방법; (3) 적대적 예제 탐지 방법. 이러한 적대적 예제에 대응하기 위한 방법은 끊임없이 등장하고 있지만 각 적대적 공격 유형을 분류하는 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 차원 축소와 군집화 알고리즘을 활용한 적대적 공격 유형 분류 방법을 제안한다. 구체적으로, 제안하는 방법은 적대적 예시로부터 적대적 섭동을 추출하고 선형 판별 분석(LDA)를 통해 적대적 섭동의 차원을 축소한 후에 k-means 알고리즘으로 적대적 공격 유형 분류를 수행한다. MNIST 데이터셋과 CIFAR-10 데이터셋을 대상으로 한 실험을 통해, 제안하는 기법은 5개의 적대적 공격(FGSM, BIM, PGD, DeepFool, C&W)을 효율적으로 분류할 수 있으며, 적대적 예제에 대한 정상 입력을 알 수 없는 제한적인 상황에서도 우수한 분류 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제24권10호
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• pp.57-70
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• 2008

피에조콘 관입시험의 장점은 연속적인 데이터의 취득이 보장되며 결국 대상지반의 신뢰성 있는 분석이 가능하다는 점이다. 따라서 지난 수십년간 국내외에서 콘 관입시험결과로부터 흙분류를 수행하는 많은 연구가 진행되었으며 차트나 도표 등의 형태로 흙분류 방법들이 제안되었다. 그러나 대부분의 차트 또는 방법들은 한국을 제외한 세계 각국의 자료들을 바탕으로 제안되어 국내 지반의 적용성에 대한 검증이 이루어져야 한다. 뿐만 아니라 기존 방법들에서는 사용된 입력자료에 따라 흙분류 결과가 상이한 경우가 있어 적용과 판단에 어려움이 있다. 그러나 불행히도 이러한 차트 형태로 제안된 기존 도표의 경우 지역성 등이 반영되어 수정 또는 보완이 필요하나 수정에 어려움이 있거나 거의 불가능하다. 이에 본 연구에서는 국내 17개 현장에서 수행된 피에조콘 관입시험결과와 채취된 시료에 대한 주상도 및 흙분류결과를 바탕으로 클러스터링 기법과 뉴로-퍼지 이론을 이용한 흙분류 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 검증하기 위해 모델 학습 시 사용되지 않는 새로운 피에조콘 관입시험 데이터에 대한 흙분류 결과를 실제 시추결과와 비교하였다. 또한 기존의 소프트컴퓨팅 모델과 Robertson 방법에 의한 흙분류 결과와 제안된 모델의 흙분류 결과를 비교하여 제안된 모델의 효율성을 검토하였다.