• KNOM Review
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• 제22권1호
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• pp.30-41
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• 2019

MQTT 프로토콜은 IoT 정보 전송을 위한 오픈 Publish / Subscribe 시스템 중 하나이다. 본 논문에서는 MQTT 클러스터링 시스템에 동적으로 참여하는 가입자를 적절한 브로커에 배정하는 알고리즘을 제안한다. 중앙 집중식 브로커가 있는 MQTT 시스템에서는 가입자와 중개자 간의 연결 및 메시지 손실이 발생한다. 이 논문에서는 확장 가능한 개방형 IoT 시스템을 개발하고 SDN 인프라에서 MQTT 브로커 클러스터링을 고려하여 이 문제를 해결한다. 특히 이 논문은 SDN 기반 MQTT 클러스터에서 브로커의 부하 및 통신비용을 줄이기 위해 브로커의 주제 공유에 따라 브로커에 가입자를 할당하는 문제에 중점을 둔다. 실험 결과는 제안 된 알고리즘이 기존의 방법에 비해 부하 및 비용을 감소시킴을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.107-117
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• 2017

기존의 방송 단말에서 제공되는 IoT 서비스는 방송과 연계되지 않은 독립형 서비스의 형태로 제공되고 있었으나 최근 하이브리드 방송 관련 기술의 확산으로 방송과 IoT가 유기적으로 연계된 다양한 서비스로의 발전이 기대되고 있다. 하지만 현행 IoT 서비스는 다양한 프로토콜이 혼재된 클라우드 형태로 구성되어 임베디드 어플리케이션인 하이브리드 방송 단말에서의 접근에 많은 제약을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Fog Computing의 개념을 어플리케이션으로 확장한 하이브리드 방송용 Fog Applet 아키텍쳐를 제안한다. Fog Applet 아키텍쳐는 클라우드 기반 IoT 서비스와 방송 단말 어플리케이션 사이에 Fog Applet을 위치시킴으로써 임베디드 어플리케이션의 서비스 접근 요구를 감소시키고 다양한 클라우드 기반 IoT 서비스와 유연한 구성을 제공하는 목적을 가진다. 제안된 아키텍쳐는 하이브리드 방송 기반의 서비스 환경에 대한 구현을 통하여 다종 IoT 서비스의 연동을 지원하는 하이브리드 어플리케이션의 구현을 통하여 그 기능을 검증한다.

• 콘크리트학회지
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• 제22권5호
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• pp.83-89
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• 2010

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 1996년도 추계학술대회 초록집
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• pp.22-22
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• 1996

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제22권10호
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• pp.1111-1119
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• 2001

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제22권10호
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• pp.1149-1152
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• 2001

• 대한기계학회논문집A
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• 제22권3호
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• pp.695-703
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• 1998

The crack problem of continuous casting slab due to the thermal stresses during the reheating process is analyzed using FEM. In this study, the C(t)-integral is calculated. As a result, the values of the C(t)-integral decrease by increasing the initial temperature of the slab and decreasing total heat flux. And those decrease by decreasing the heat flux of pre-heating zone and increasing the heat flux of heating zone.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.22.2-22
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• 2001

Recently, Reinforcement Learning (RL) methods in MDP have been extended and applied to the POMDP problems. Currently, hierarchical RL methods are widely studied. However, they have the drawback that the learning time and memories are exhausted only for keeping the hierarchical structure, though they aren´t necessary. On the other hand, our "Labeling Q-learning (LQ-learning) proposed previously, has no hierarchical structure, but adopts a characteristic internal memory mechanism. Namely, LQ-1earning agent percepts the state by pair of observation and its label, and the agent can distinguish states, which look as same, but obviously different, more exactly. So to speak, at each step t, we define a new type of perception of its environment ～ot = (ot, $\theta$t), where of is conventional observation, and $\theta$t is the label attached to the observation. Then the conventional ...

• Journal of Veterinary Science
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• 제22권6호
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• pp.88.1-88.6
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• 2021

Toxoplasma gondii consists of three genotypes, namely genotype I, II and III. Based on its virulence, T. gondii can be divided into virulent and avirulent strains. This study intends to evaluate an alternative method for predicting T. gondii virulence using hierarchical cluster analysis based on complete coding sequences (CDS) of sag1, gra7 and rop18 genes. Dendrogram was constructed using UPGMA with a Kimura 80 nucleotide distance measurement. The results showed that the prediction errors of T. gondii virulence using sag1, gra7 and rop18 were 7.41%, 6.89% and 9.1%, respectively. Analysis based on CDS of gra7 and rop18 was able to differentiate avirulent strains into genotypes II and III, whereas sag1 failed to differentiate.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.89-100
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• 2022

With the advancement in the Internet of things Technology (IoT) cloud computing, billions of physical devices have been interconnected for sharing and collecting data in different applications. Despite many advancements, some latency - specific application in the real world is not feasible due to existing constraints of IoT devices and distance between cloud and IoT devices. In order to address issues of latency sensitive applications, fog computing has been developed that involves the availability of computing and storage resources at the edge of the network near the IoT devices. However, fog computing suffers from many limitations such as heterogeneity, storage capabilities, processing capability, memory limitations etc. Therefore, it requires an adequate task scheduling method for utilizing computing resources optimally at the fog layer. This work presents a comprehensive review of different task scheduling methods in fog computing. It analyses different task scheduling methods developed for a fog computing environment in multiple dimensions and compares them to highlight the advantages and disadvantages of methods. Finally, it presents promising research directions for fellow researchers in the fog computing environment.