• 융합보안논문지
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• 제8권3호
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• pp.65-71
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• 2008

산업사회에서 유통문제는 점차 비중이 커지고 있다. 유통 네트워크를 운영하는 개인이나 기업은 지점들 간의 유통 문제가 빈번히 발생한다. 더구나 고유가로부터 야기된 운송비 상승뿐만 아니라, 교통량 증가로 인한 운송 장애로 물류비용이 점차로 증가하는 추세이다. 이러한 물류 환경에서 물류 네트워크 정보를 어떻게 사용하느냐에 따라 유통에 소요되는 비용과 시간은 달라질 수 있다. 본 연구에서는 이러한 개념을 바탕으로 유통 네트워크 정보에 MAX-Flow 알고리즘을 적용하여 유통량을 극대화하며, 극대화된 유통 네트워크에서 유통 관리 기능을 제공함으로써 물류시스템의 효율성을 향상시킨다. 본 연구에서는 물류 시스템의 운영에 있어서 유통 네트워크의 최적화로 물류 관리 비용을 절감하고 실제 산업현장의 여러 특성에 알맞게 적용할 수 있는 기반을 연구한다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.68-71
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• 2009

All-IP network requires change of the existing IP network engineering methods as the convergence service market between communication and broadcasting industries using IP network is growing rapidly. Especially the video services like IPTV require more strict transmission quality and higher bandwidth than the existing data services. So it is difficult to design All-IP network by the over-provisioning method which used to be used for the existing IP network design. It also requires a heavy investment which becomes one of big obstacles to the IPTV service expansion. In order to reduce the investment costs, it is required to design an optimized network by maximizing the utilization of the network resources and at the same time maintaining the customer satisfaction in terms of service quality. In this paper, we first analyze the effects of IPTV traffic on the existing internet. Then we compare two traffic engineering technologies, which are dimensioning without admission control and dimensioning with admission control, on the All-IP network design by simulation. Finally, we suggest cost effectiveness of traffic engineering technologies for designing the All-IP network.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권1호
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• pp.160-166
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• 2024

The inversion of radiation field distribution is of great significance in the decommissioning sites of nuclear facilities. However, the radiation fields often contain multiple mixtures of radionuclides, making the inversion extremely difficult and posing a huge challenge. Many radiation field reconstruction methods, such as Kriging algorithm and neural network, can not solve this problem perfectly. To address this issue, this paper proposes an optimized inverse distance weighted (IDW) interpolation algorithm for reconstructing the gamma radiation field. The algorithm corrects the difference between the experimental and simulated scenarios, and the data is preprocessed with normalization to improve accuracy. The experiment involves setting up gamma radiation fields of three Co-60 radioactive sources and verifying them by using the optimized IDW algorithm. The results show that the mean absolute percentage error (MAPE) of the reconstruction result obtained by using the optimized IDW algorithm is 16.0%, which is significantly better than the results obtained by using the Kriging method. Importantly, the optimized IDW algorithm is suitable for radiation scenarios with multiple radioactive sources, providing an effective method for obtaining radiation field distribution in nuclear facility decommissioning engineering.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1738-1756
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• 2020

To improve the accuracy and realism of the virtual surgical simulation system, this paper proposes an optimized mass-spring model with shape restoration ability based on volume conservation to simulate soft tissue deformation. The proposed method constructs a soft tissue surface model that adopts a new flexion spring for resisting bending and incorporates it into the mass-spring model (MSM) to restore the original shape. Then, we employ the particle swarm optimization algorithm to achieve the optimal solution of the model parameters. Besides, the volume conservation constraint is applied to the position-based dynamics (PBD) approach to maintain the volume of the deformable object for constructing the soft tissue volumetric model base on tetrahedrons. Finally, we built a simulation system on the PHANTOM OMNI force tactile interaction device to realize the deformation simulation of the virtual liver. Experimental results show that the proposed model has a good shape restoration ability and incompressibility, which can enhance the deformation accuracy and interactive realism.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.65-80
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• 2012

모바일 IP는 간단하고 확장 가능한 글로벌 이동성을 지원하지만 과도한 시그널링 트래픽과 긴 시그널링 지연을 야기한다. 그래서 MN(Mobile Node)의 홈 네트워크에 위치업데이트 횟수를 줄이기 위해서는 시그널링 지연을 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 시그널링 오버헤드가 균등하게 분산되도록 지역 네트워크의 경계에 동적인 이동성과 각 MN의 트래픽 부하에 따라 조정되는 PMIPv6(Proxy Mobile IPv6) 네트워크에서의 동적인 지역적 이동성관리 기법(dMMS)을 제안한다. 제안하는 분산된 네트워크 시스템에서 각 사용자는 최소한의 시그널링 트래픽에 맞춘 최적화된 시스템을 구성한다. 시그널링 비용 함수를 제안하기 위해서 새로운 이산적 분석 모델을 제안하고, MN의 이동성 및 패킷 도착 패턴을 분석한다. 위치업데이트와 패킷 전달 비용의 총 평균을 계산하고, 최적의 지역 네트워크의 크기를 결정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 수학적 분석의 결과, 제안한 dMMS 기법은 전체 시그널링 비용을 줄이는 측면에서 우수한 성능을 보일 수 있는 네트워크 환경을 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권6B호
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• pp.420-429
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• 2008

현재 IEEE 802.11 네트워크에서는 단말 (MN)이 Handover 발생 전에 FMIPv6에서와 같이 이동예측에 관한 정보를 AP로 전달하지 않기 때문에 멀티미디어 데이터 전송시 패킷 손실을 줄이기 위한 터널링 및 버퍼링 기법을 사용할 수가 없었다. 본 논문은 IPv6기반 네트워크에서의 이동성 지원과 관련한 네트워크 기반 프로토콜인 Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6)를 IEEE 802.11 네트워크에 적용할 때에 Advanced Access Point 에서 빠른 이동성 감지 및 진보된 Snoop Protocol을 이용함으로서 멀티미디어 데이터 전송시 패킷 손실을 줄이면서 핸드오버 성능을 향상시키는 방법에 대하여 기술한다. 이를 통하여 IEEE 802.11 네트워크에서 네트워크 기반 Proxy Mobile IPv6 적용시 MN의 스택 변경 없이 핸드오버 발생시 성능 및 멀티미디어 패킷 손실을 최소화 할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.2744-2754
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• 1997

회선분배시스템(DCS: Digital Cross-connet System)을 이용한 mesh 구조의 동기식 전송망에서 망의 장애를 효과적으로 복구하기 위한 망 복구 방식 중 최근에 제안된 다중 계층 복구(MLR: Multi-Layer Restoration) 방식은 선계획(Pre-planned) 복구 방식과 다이나믹(Dynamic) 복구 방식을 단계별로 구성하여 보다 효율적인 망복구를 수행하기 위한 망 복구 전략으로 B.T(British Telecom)에서 제안되었다[1,2]. 이 망 복구 전략은 단일 선로 장애에 대해 효율적인 성능을 발휘할 수 있으나, 다중 선로 장애와 노드 장애의 경우 선계획 복구 단계에서 복구되지 못하고 다이나믹 복구 단계에서 복구됨으로 인해서 선계획 복구의 장점을 최대한 활용하지 못하여 복구 성능 감쇠를 초래한다. 본 논문에서는 기존의 다중 계층 복구 방식에서 사용되는 선계획 복구 단계에 선계획 Multi-chooser 복구 단계를 추가한 새로운 다중 계충 복구 방식을 제안하였으며, 이 방식은 다중 선로와 노드 장애에 대하여 빠른 복구 시간과 높은 복구율을 갖고 있다. 또한, 제안한 복구 알고리즘을 모델링하여 OPNET(OPtimized Network Enginnering Tool)을 이용한 시뮬레이션을 통해 이의 성능을 분석, 검증하였다.

• KIEAE Journal
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• 제17권5호
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• pp.69-76
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• 2017

Purpose: This study aimed at developing an Artificial Neural Network (ANN) model for predicting the amount of cooling energy consumption of the variable refrigerant flow (VRF) cooling system by the different set-points of the control variables, such as supply air temperature of air handling unit (AHU), condenser fluid temperature, condenser fluid pressure, and refrigerant evaporation temperature. Applying the predicted results for the different set-points, the control algorithm, which embedded the ANN model, will determine the most energy efficient control strategy. Method: The ANN model was developed and tested its prediction accuracy by using matrix laboratory (MATLAB) and its neural network toolbox. The field data sets were collected for the model training and performance evaluation. For completing the prediction model, three major steps were conducted - i) initial model development including input variable selection, ii) model optimization, and iii) performance evaluation. Result: Eight meaningful input variables were selected in the initial model development such as outdoor temperature, outdoor humidity, indoor temperature, cooling load of the previous cycle, supply air temperature of AHU, condenser fluid temperature, condenser fluid pressure, and refrigerant evaporation temperature. The initial model was optimized to have 2 hidden layers with 15 hidden neurons each, 0.3 learning rate, and 0.3 momentum. The optimized model proved its prediction accuracy with stable prediction results.

• Computers and Concrete
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• 제34권2호
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• pp.151-168
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• 2024

This research aimed to appraise the effectiveness of four optimization approaches - cuckoo optimization algorithm (COA), multi-verse optimization (MVO), particle swarm optimization (PSO), and teaching-learning-based optimization (TLBO) - that were enhanced with an artificial neural network (ANN) in predicting the bearing capacity of shallow foundations located on cohesionless soils. The study utilized a database of 97 laboratory experiments, with 68 experiments for training data sets and 29 for testing data sets. The ANN algorithms were optimized by adjusting various variables, such as population size and number of neurons in each hidden layer, through trial-and-error techniques. Input parameters used for analysis included width, depth, geometry, unit weight, and angle of shearing resistance. After performing sensitivity analysis, it was determined that the optimized architecture for the ANN structure was 5×5×1. The study found that all four models demonstrated exceptional prediction performance: COA-MLP, MVO-MLP, PSO-MLP, and TLBO-MLP. It is worth noting that the MVO-MLP model exhibited superior accuracy in generating network outputs for predicting measured values compared to the other models. The training data sets showed R² and RMSE values of (0.07184 and 0.9819), (0.04536 and 0.9928), (0.09194 and 0.9702), and (0.04714 and 0.9923) for COA-MLP, MVO-MLP, PSO-MLP, and TLBO-MLP methods respectively. Similarly, the testing data sets produced R² and RMSE values of (0.08126 and 0.07218), (0.07218 and 0.9814), (0.10827 and 0.95764), and (0.09886 and 0.96481) for COA-MLP, MVO-MLP, PSO-MLP, and TLBO-MLP methods respectively.

• 인지과학
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• 제12권1_2호
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• pp.77-89
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• 2001

얼굴 특징점의 지각적 위계구조를 반영한 표정인식 신경망 모형을 설계하였다. 입력자료는 MPEG-4 SNHC(Synthetic/Natural Hybrid Coding)의 얼굴 정의 파라미터(FDP) 중 39개 특징점 각각에 대해 150장의 표정연기 사진을 5개의 크기와 8개의 바위를 갖는 Gabor 필터로분석한 값이었다. 표정영상에 대한 감정상태 평정 값과 39개 특징점의 필터 반응 값을 중가 회귀분석한 결과, 감정상태의 쾌-불쾌 차원은 주로 입과 눈썹 주변의 특징점과 밀접한 과련이 있었고, 각성-수면차원은 주로 눈 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었다. 필터의 크기는 주로 저역 공간 주파수 필터와 감정상태가 관련이 있었고, 필터의 방위는 주로 비스듬한 사선방위와 감정상태가 관련이 있었다. 이를 기초로 표정인식 신경망을 최적화한 결과 원래 1560개(39x5x8) 입력요소를 400개(25x2x8)입력요소로 줄일 수 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 결과를 사람의 감정상태 평정과 비교하여 볼 때, 쾌-불쾌 차원에서는 0.886의 상관관계가 있었고, 각성-수면 차원에서는 0.631의 상관관계가 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 모형을 기쁨, 슬픔, 놀람, 공포, 분노, 혐오 등의 6가지 기본 정서 범주에 대응한 결과 74%의 인식률을 얻었다. 이러한 결과는 사람의 표정인식 원리를 이용하면 작은 양의 정보로도 최적화된 표정인식 시스템을 구현할수 있다는 점을 시시한다.