• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제5권3호
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• pp.329-336
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• 2007

This paper considers a fault accommodation problem for inertial navigation systems (INS) that have redundant inertial sensors such as gyroscopes and accelerometers. It is wellknown that the more sensors are used, the smaller the navigation error of INS is, which means that the error covariance of the position estimate becomes less. Thus, when it is decided that double faults occur in the inertial sensors due to fault detection and isolation (FDI), it is necessary to decide whether the faulty sensors should be excluded or not. A new accommodation rule for double faults is proposed based on the error covariance of triad-solution of redundant inertial sensors, which is related to the navigation accuracy of INS. The proposed accommodation rule provides decision rules to determine which sensors should be excluded among faulty sensors. Monte Carlo simulation is performed for dodecahedron configuration, in which case the proposed accommodation rule can be drawn in the decision space of the two-dimensional Cartesian coordinate system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권6호
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• pp.2735-2751
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• 2020

The emergence of Software Defined Networking (SDN) overcomes the limitations of traditional networking architectures. There are some advantages in SDN which are centralized global network view, programmability, and separation of the data plane and control plane. Due to the limitation of data plane storage capacity in SDN, it is necessary to process the redundancy rules of switch. In this paper, we propose a method for active detection and processing of redundant rules. We use the result generated by the customized probe package to detect redundant rules. And by checking the forwarding behavior of probe packets in the data plane, the redundancy rules are further processed. Furthermore, in order to quickly check the dynamic networks, we propose an incremental algorithms for rapidly evolve the network strategies. We conduct simulation experiments on Matlab to verify the feasibility of the algorithm. The influence of some parameters on the result are discussed.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권10호
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• pp.732-742
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• 2001

컴퓨터 분야에서 에이전트의 개념의 전자 상거래, 정보 검색과 같은 많은 어플리케이션에 응용되어 중요시되고 있지만, 소프트웨어 테스트 분야에 에이전트의 개념이 적용되는 것은 드문 일이었다. 테스트 에이전트 시트템 (TAS)은 에이전트 개념을 소프트웨어 테스트 분야에 적용한 새로운 도구로, 'User Interface Agent', 'Test Case Selection & Testing Agent'그리고'Regression Test Agent'로 구성되어 있다. 이들 세개의 에이전트들은 각각 지능성을 나타내는 규칙들을 가지고 객체 지향 프로세스를 딸라 자율적으로 테스트를 진행한다. 이 시스템은 두 가지 측면에서 장점을 가지고 있다. 첫째는 자율적으로 테스트 진행시켜 테스터의 간섭을 최소화한다는 것이고 둘째는 지능적으로 중복이 없고 일관성이 있는 효율적인 테스트케이스를 선택하여 테스트 시간을 감소시키면서 오류검출능력은 향상된다는 것이다. 본 논문에서는 사례를 중심으로 실행과정을 기술하여 TAS를 구성하는 세 개의 에이전트들의 자율적인 행동으로 테스트가 진행되는 것을 보여 TAS가 테스트의 간섭을 최소화한다는 것을 보인다. 그리고 4가지유형의 실험을 수행하여 테스트 시간의 단축과 오류 검출 효과향상을 기술한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권3호
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• pp.177-184
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• 2021

All over the world, people are affected by many chronic diseases and medical practitioners are working hard to find out the symptoms and remedies for the diseases. Many researchers focus on the feature detection of the disease and trying to get a better health recommendation system. It is necessary to detect the features automatically to provide the most relevant solution for the disease. This research gives the framework of Health Recommendation System (HRS) for identification of relevant and non-redundant features in the dataset for prediction and recommendation of diseases. This system consists of three phases such as Pre-processing, Feature Selection and Performance evaluation. It supports for handling of missing and noisy data using the proposed Imputation of missing data and noise detection based Pre-processing algorithm (IMDNDP). The selection of features from the pre-processed dataset is performed by proposed ensemble-based feature selection using an expert's knowledge (EFS-EK). It is very difficult to detect and monitor the diseases manually and also needs the expertise in the field so that process becomes time consuming. Finally, the prediction and recommendation can be done using Support Vector Machine (SVM) and rule-based approaches.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.310-315
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• 2007

최근 여러 지역에서 발생되는 지하철 참사 및 대형화재 또는 대형 지하상가, 백화점, 지하공간, 대형쇼핑센터, 숙박업소, 공공건물등 대형 다중이용시설등에서 발생될 수 있는 예측 불가능한 인재, 천재지변에 안전하게 대피하기 위한 수단으로 비상등 및 여러 감지기들이 소방법 개정으로 의무설치 하고 있다. 현재 많이 사용되는 휴대용 비상등 및 감지기는 방음벽이나 격벽, 경고 거리의 제한으로 인해 비상시 경고 전파에 많은 어려움을 갖는다. 본 연구에서는 화재 감지/경고 시스템에 최근 다양하게 활용되는 유비쿼터스 센서 네트워크를 적용하여 화재 감지 및 가스누출을 조기 감지 및 경고하고 휴대용 조명등의 위치를 대피자들에게 알림으로써 신속히 대피할 수 있도록 하는 무선 화재 감지/경고 시스템을 제안하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.