• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.17-22
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• 2010

소형 USB 저장장치에서부터 대용량 데이터베이스 서버에 이르기까지 플래시 메모리의 활용범위가 더욱 확장되어 감에 따라 저장된 데이터의 호환성은 플래시 메모리 관리 소프트웨어의 중요한 고려사항이다. 이를 위해 FTL(Flash Translation Layer)과 FAT 파일시스템이 플래시 메모리 관리를 위한 사실상 표준 소프트웨어로써 사용되고 있다. 그러나 동일한 FTL과 FAT 파일시스템을 다양한 하드웨어로 구성된 시스템에서 구동하는 경우 각각의 요구조건을 만족할 수 없는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 재구성 가능하며 FAT 표준 데이터의 호환성 및 향상된 기능을 제공하는 통합 플래시 메모리 관리 소프트웨어인 INFLAWARE(INtegrated FLAsh softWARE)를 제안한다. 제안된 기법은 실제 플래시 메모리가 장착된 시스템에 구현되었으며, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 기법이 기존 기법 대비 최대 27%, 평균 19%의 메모리 사용량 감소 효과를 가져 올 수 있으며 또한 map_destroy 기법의 적용을 통해 최대 21%, 평균 10%의 성능 향상이 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권4호
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• pp.411-420
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• 2000

CDMA 이동 통신 시스템의 소프트 핸드오프의 성능에 잠재적으로 영향을 줄 수 있는 요소들은 핸드오프 관련 시스템 파라미터 (T_ADD, T_DROP, T_COMP, T_TDROP) 이외에도 가입자의 이동성, 서비스 지역, 기지국의 용량 등 여러 가지가 있다. 이동 통신에서 핸드오프가 차지하는 중요성으로 인하여, 여러 가지 핸드오프 방식이 제안되었고, 제안된 방식의 우수성을 시뮬레이션 프로그램을 수행하여 실험적으로 증명하기 위한 연구가 많이 행하여졌지만, 핸드오프 관련 시스템 파라미터, 가입자의 이동성과 환경, 기지국 용량 등을 어떻게 모델링하였느냐에 따라 시뮬레이션의 객관성과 신빙성이 달라진다. 본 논문은 이동국의 속도를 고려하여 소프트 핸드오프의 지연 시간을 제어하는 새로운 핸드오프 방식을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 이 방식과 기존 방식을 비교 분석한 연구에 관하여 논한다. 시뮬레이션 결과는 이동국의 속도 이외에도 이동 영역과 방향에 따라 핸드오프 방식의 성능이 현저하게 다르게 나타날 수 있다는 것을 보였다. 구체적으로, 본 논문에서 제안한 핸드오프 방식의 성능은 자유 이동을 하는 이동국의 경우에 기존 방식보다 우수하지만, 이동 영역과 방향이 제한된 이동을 하는 이동국의 경우에 기존방식과 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한, 같은 핸드오프 방식이라도 서비스 지역을 2차원 공간으로 모델링하였느냐 아니면 3차원 공간으로 모델링하였느냐에 따라서 시뮬레이션 결과가 달랐다. 따라서, 핸드오프의 성능 분석 연구에서 이동국의 이동성 모델이 중요하며, 특히 이동 통신 시뮬레이션 연구에서 그 동안 무시되었던 이동국의 이동 영역과 방향성도 중요한 이동성의 특성으로서 고려되어야 할 것을 시사한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.190-195
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• 2007

유비쿼터스 시대가 다가오면서 앞으로 가정 및 회사 등 인간이 거주하며 생활하는 공간에서의 좀 더 편리하고 효율적인 다양한 정보를 인지시켜 줄 수 있는 환경이 구축되어야 한다. 이를 기반으로 유비쿼터스 주변 장치들의 네트워크는 인간에게 많은 정보와 편리성이 좀 더 효율적으로 이루어져야 할 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 센서모듈에서 추출되는 데이터를 신경망과 퍼지 알고리즘을 사용해 동작인식의 패턴을 분류하여 인간행동의 사고를 파악한다. 이러한 패턴의 분류를 통해 홈 네트워크 시스템과의 센서모듈의 통신제어가 가능하게 된다. 이를 바탕으로 패턴이 분류된 행동들의 명령으로 여러 가전기기라든지 홈 네트워크 시스템의 제어방식을 더욱 간단히 제어하며, 인간의 건강상태를 파악함으로써 인간행동과 상태에 따른 유비쿼터스 환경의 제어가 이루어 질 수 있는 시스템을 제안한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.392-395
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• 2003

In the maritime container terminal, LMTT (Linear Motor-based Transfer Technology) is horizontal transfer system for the yard automation, which has been proposed to take the place of AGV (Automated Guided Vehicle). The system is based on PMLSM (Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that is consists of stator modules on the rail and shuttle car (mover). Because of large variant of mover's weight by loading and unloading containers, the difference of each characteristic of stator modules, and a stator module's trouble etc., LMCPS (Linear Motor Conveyance Positioning System) is considered as that the system is changed its model suddenly and variously. In this paper, we will introduce the soft-computing method of a multi-step prediction control for LMCPS using DR-FNN (Dynamically-constructed Recurrent Fuzzy Neural Network). The proposed control system is used two networks for multi-step prediction. Consequently, the system has an ability to adapt for external disturbance, cogging force, force ripple, and sudden changes of itself.

• ETRI Journal
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• 제40권3호
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• pp.318-329
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• 2018

Femtocell (FC) technology envisaged as a cost-effective approach to attain better indoor coverage of mobile voice and data service. Deployment of FCs over macrocell forms a heterogeneous network. In urban areas, the key factor limits the successful deployment of FCs is inter-cell interference (ICI), which severely affects the performance of victim users. Autonomous FC transmission power setting is one straightforward way for coordinating ICI in the downlink. Application of intelligent control using soft computing techniques has not yet explored well for wireless networks. In this work, autonomous FC transmission power setting strategy using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System is proposed. The main advantage of the proposed method is zero signaling overhead, reduced computational complexity and bare minimum delay in performing power setting of FC base station because only the periodic channel measurement reports fed back by the user equipment are needed. System level simulation results validate the effectiveness of the proposed method by providing much better throughput, even under high interference activation scenario and cell edge users can be prevented from going outage.

• Smart Structures and Systems
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• 제16권6호
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• pp.1107-1132
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• 2015

A damage detection algorithm based on neuro fuzzy hybrid system is presented in this study for location and severity predictions of cracks in beam-like structures. A combination of eigenfrequencies and rotation deviation curves are utilized as input to the soft computing technique. Both single and multiple damage cases are considered. Theoretical expressions leading to modal properties of damaged beam elements are provided. The beam formulation is based on Euler-Bernoulli theory. The cracked section of beam is simulated employing discrete spring model whose compliance is computed from stress intensity factors of fracture mechanics. A hybrid neuro fuzzy technique is utilized to solve the inverse problem of crack identification. Two different neuro fuzzy systems including grid partitioning (GP) and subtractive clustering (SC) are investigated for the highlighted problem. Several error metrics are utilized for evaluating the accuracy of the hybrid algorithms. The study is the first in terms of 1) using the two models of neuro fuzzy systems in crack detection and 2) considering multiple damages in beam elements employing the fused neuro fuzzy procedures. At the end of the study, the developed hybrid models are tested by utilizing the noise-contaminated data. Considering the robustness of the models, they can be employed as damage identification algorithms in health monitoring of beam-like structures.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.307-310
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• 2003

In the maritime container terminal, LMTT(Linear Motor-based Transfer Technology) is horizontal transfer system for the yard automation, which has been proposed to take the place of AGV(Automated Guided Vehicle). The system is based on PMLSM (Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that is consists of stator modules on the rail and shuttle car (mover). Because of large variant of mover's weight by loading and unloading containers, the difference of each characteristic of stator modules, and a stator module's trouble etc., LMCPS (Linear Motor Conveyance Positioning System) is considered as that the system is changed its model suddenly and variously. In this paper, we will introduce the soft-computing method of a multi-step prediction control for LMCPS using DR-FNN (Dynamically-constructed Recurrent Fuzzy Neural Network). The proposed control system is used two networks for multi-step prediction. Consequently, the system has an ability to adapt for external disturbance, cogging force, force ripple, and sudden changes of itself.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.377-380
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• 2005

가장 완벽한 지능형 모델로 알려져 있는 두뇌는 인공 지능을 구현하기 위해 이해되어야 하는 많은 내용을 지니고 있다. 하지만, 현재까지는 두뇌의 생물학적인 정보처리 메커니즘은 극히 일부분에서 밝혀졌고 대부분의 내용은 추측이나 가정으로 설명되고 있다. 이미 밝혀진 두뇌의 정보처리 메커니즘에 기반한 정보처리 시스템은 다양한 응용 분야에 활용되어 지금의 시스템보다 월등한 성능을 보일 것으로 예상된다. 이에, 본 논문에서는 두뇌의 생물학적 흐름을 카테고리 별로 정리하였으며 이를 구현할 수 있는 소프트 컴퓨팅 기법을 소개한다. 다양한 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 구현된 인공두뇌 모델은 정보처리 과정에서 자율적이며, 효과적인 정보처리 성능을 보여줌을 알 수 있다. 이는 인공 지능 시스템의 새로운 도약에 필요한, 정형화된 모델로 활용될 수 있을 것으로 기대 된다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권1호
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• pp.135-145
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• 2012

우리는 최근 스마트기기와 소프트 파워를 중심으로 급속히 재편되고 있는 정보기술 생태계를 목도하고 있다. 본 연구의 목적은 그간 국가의 성장과 브랜드 향상에 지대한 역할을 한 정보기술 분야의 지속 성장을 위해 국가차원의 전략을 점검하고 대안을 모색하기 위한 것이다. 이를 위해 본 논문은 현 정부의 국가정보화 추진 체계를 살펴보고, 문제점을 도출하였다. 가장 개선이 시급한 문제로는 국가정보화를 총괄적으로 계획하고 추진해나가는 컨트롤타워의 부재로 나타났다. 또한 예산배정을 토대로 정보화사업을 선정하고 추진하는 것도 문제로 지적되었다. 본 연구에서는 대안으로서, 국가정보화 거버넌스 체계에 대한 기본 안을 제안하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권5호
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• pp.311-317
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• 2015

The aim of this study is to develop a 3D registration algorithm for positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) and magnetic resonance (MR) images acquired from independent PET/CT and MR imaging systems. Combined PET/CT images provide anatomic and functional information, and MR images have high resolution for soft tissue. With the registration technique, the strengths of each modality image can be combined to achieve higher performance in diagnosis and radiotherapy planning. The proposed method consists of two stages: normalized mutual information (NMI)-based global matching and independent component analysis (ICA)-based refinement. In global matching, the field of view of the CT and MR images are adjusted to the same size in the preprocessing step. Then, the target image is geometrically transformed, and the similarities between the two images are measured with NMI. The optimization step updates the transformation parameters to efficiently find the best matched parameter set. In the refinement stage, ICA planes from the windowed image slices are extracted and the similarity between the images is measured to determine the transformation parameters of the control points. B-spline. based freeform deformation is performed for the geometric transformation. The results show good agreement between PET/CT and MR images.