• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.269-276
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• 2016

재난망용 LTE(Long Term Evolution)는 자가망을 기본으로 구축하고 일부 상용망 시설을 활용함으로써 비용을 절감하는 방향으로 구축되고 있다. 하지만, LTE 망은 기지국, 교환기 등 정보통신 기반시설 붕괴 시 망 생존성과, 폐쇄된 건물 내부 또는 지하구간 등 음영지역에서의 통신 커버리지가 취약하다는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존에 활용하고 있는 검증된 기술들의 융합을 통해 망 생존성 기술을 제공하는 방안을 도출하였다. IoT시대의 도래에 따라, 사물과 환경 속에 내재된 스마트 센서는 컴퓨팅 파워와 네트워킹 모듈을 포함하여 망 생존성 구현을 위해 매우 유용한 기반을 제공한다. 본 연구에서는, 이러한 스마트센서의 특성을 기반으로 스몰셀 기술과 무선 네트워크 커버리지 확장기술을 융합함으로써 망 생존성을 효과적으로 구현하기 위한 USN(Ubiquitous Sensor Network) 싱크노드 아키텍처를 기획하였다. 사물과 환경 속에 내재된 컴퓨팅 파워는 재난재해 발생 시 유용한 자원으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.127-137
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• 2024

수자원 관리를 위해 주로 사용되는 물리 모형은 입력자료의 구축과 구동이 어렵고 사용자의 주관적 견해가 개입될 수 있다. 최근 수자원 분야에서 이러한 문제점을 보완하기 위해 기계학습과 같은 자료기반 모델을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 관측자료만을 이용하여 강원도 삼척시 오십천 유역의 장기강우유출모의를 수행했다. 이를 위해 기상자료로 3개의 입력자료군(기상관측요소, 일 강수량 및 잠재증발산량, 일강수량 - 잠재증발산량)을 구성하고 LSTM (Long Short-term Memory)인공신경망 모델에 각각 학습시킨 결과를 비교 및 분석했다. 그 결과 기상관측요소만을 이용한 LSTM-Model 1의 성능이 가장 높았으며, 여기에 MLP 인공신경망을 더한 6개의 LSTM-MLP 앙상블 모델을 구축하여 오십천 유역의 장기유출을 모의했다. LSTM 모델과 LSTM-MLP 모형을 비교한 결과 두 모델 모두 대체적으로 비슷한 결과를 보였지만 LSTM 모델에 비해 LSTM-MLP의 MAE, MSE, RMSE가 감소했고 특히 저유량 부분이 개선되었다. LSTM-MLP의 결과에서 저유량 부분의 개선을 보임에 따라 향후 LSTM-MLP 모델 이외에 CNN등 다양한 앙상블 모형을 이용해 물리적 모델 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유황곡선 작성 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 정보와 통신
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• 제3권1호
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• pp.52-63
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• 1986

본 고는 통신망 발전 전략, 광 통신의 세계적인 추세, KTA 가입자망에서의 fiber hubbing망, 새로운 디지털 서어비스를 위한 가입자망 전략-DLC(Digital Loop Carrier), CSA(Carrier Serving Area)의 개념과 광전송기술을 이용하여 기존 가입자망에 중첩하는 overlay 방식 및 그것의 ISDN적용을 논의한다

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2000년도 추계학술대회논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.135-139
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• 2000

This research proposes a nonlinear sliding mode control. The sliding mode control is designed according to Lyapunov function. The equivalent control term is estimated by neural network. To estimate the unknown part in the control law in on-line fashion, A recurrent neural network is given as on-line estimator. The stability of the control system is guaranteed owing to the on-line learning ability of the recurrent neural network. It is certificated through simulation results to be applied to nonlinear system that the function approximation and the proposed control scheme is very effective.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1759-1772
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• 2023

Chinese named entity recognition (NER) is a challenging work that seeks to find, recognize and classify various types of information elements in unstructured text. Due to the Chinese text has no natural boundary like the spaces in the English text, Chinese named entity identification is much more difficult. At present, most deep learning based NER models are developed using a bidirectional long short-term memory network (BiLSTM), yet the performance still has some space to improve. To further improve their performance in Chinese NER tasks, we propose a new NER model, IDCNN-BiLSTM-Highway, which is a combination of the BiLSTM, the iterated dilated convolutional neural network (IDCNN) and the highway network. In our model, IDCNN is used to achieve multiscale context aggregation from a long sequence of words. Highway network is used to effectively connect different layers of networks, allowing information to pass through network layers smoothly without attenuation. Finally, the global optimum tag result is obtained by introducing conditional random field (CRF). The experimental results show that compared with other popular deep learning-based NER models, our model shows superior performance on two Chinese NER data sets: Resume and Yidu-S4k, The F1-scores are 94.98 and 77.59, respectively.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-7
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• 2011

KOSPI는 정치 및 경제를 포함한 다양한 요소에 영향을 받는 관계로 정확한 단기 KOSPI 예측 방법론 개발은 매우 어려운 문제로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(NEWFM; neural network with weighted fuzzy membership functions)의 특징 추출기법을 사용하여 5일 동안의 주가 단기추세를 예측하는 방안을 제안한다. 비중복면적 분산 측정법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징입력을 선택한다. 특징입력으로써 기술지표를 이용하여 얻은 데이터를 웨이블릿 변환을 이용하여 39개의 계수들을 추출한다. 이들 39개의 특징입력 중 비중복면적 분산측정법에 의해서 추출된 12개의 계수가 사용된다. 제안된 방법에서는 민감도가 72.79%, 특이도가 74.76%, 정확도가 73.84%를 나타낸다.

• 상하수도학회지
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• 제31권1호
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• pp.51-62
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• 2017

For the asset management of a water pipe network, it would be necessary to understand the extent of the maintenance cost required for the water pipe network for the future. This study would develop a method to draw the optimum cost required for the maintenance of the water pipe network in waterworks facilities to maintain the aim revenue water ratio and to achieve the target revenue water ratio, considering the water service providers' waterworks condition and revenue water ratio comprehensively. This study conducted a survey with 96 water service providers as of the early 2015 and developed models to estimate the optimum maintenance cost of the water pipe network, considering the characteristics of the water service providers. Since the correlation coefficient of all the developed models was higher than 0.95, it turned out that it had significant reliability, which was statistically significant. As a result of applying the developed models to the actual water service providers, it was drawn that increasing revenue water ratio to more than a certain level can reduce the maintenance cost of the water pipe network by a great deal. In other words, it is judged that it would be the most efficient to secure the reliability of waterworks management by increasing the short-term revenue water ratio to more than a certain level and gradually increase the revenue water ratio from the long-term perspective. It is expected that the proposed methodology proposed in this study and the results of the study will be used as a basic research for planning the maintenance of water pipe network or establishing a plan for waterworks facilities asset management.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권6호
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• pp.616-627
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• 2005

서버를 통하여 저장 장치를 사용하는 네트워크 연결형 화일 시스템과 달리, 대용량 공유 저장 장치 화일 시스템에서는 서버들이 데이타 전용망을 통하여 저장 장치를 직접 공유하여 사용한다. 이런 구조에서는 데이타의 일관성을 유지하기 위하여 잠금 관리자가 존재하여 제어망을 통하여 잠금 정보를 주고 받는다. 또한 예기치 않은 제어망의 고장에 대비하여 리스를 사용한다. 하지만 제어망에 분할 고장이 발생할 경우 격리된 서버들은 고장이 해결되기 전까지는 더 이상 작업을 진행할 수 없게 된다. 본 논문에서는 이러한 제어망 분할 고장이 발생한 상황에서도 서버들이 계속 화일 시스템을 사용하여 작업을 진행할 수 있도록 하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주기적으로 각 서버들에게 리스를 순환하여 할당하는 방식으로 동작한다. 또한 제안하는 기법은 항상 데이타의 일관성을 유지함을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5580-5593
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• 2019

A malicious Uniform Resource Locator (URL) recognition and detection method based on the combination of Attention mechanism with Convolutional Neural Network and Long Short-Term Memory Network (Attention-Based CNN-LSTM), is proposed. Firstly, the WHOIS check method is used to extract and filter features, including the URL texture information, the URL string statistical information of attributes and the WHOIS information, and the features are subsequently encoded and pre-processed followed by inputting them to the constructed Convolutional Neural Network (CNN) convolution layer to extract local features. Secondly, in accordance with the weights from the Attention mechanism, the generated local features are input into the Long-Short Term Memory (LSTM) model, and subsequently pooled to calculate the global features of the URLs. Finally, the URLs are detected and classified by the SoftMax function using global features. The results demonstrate that compared with the existing methods, the Attention-based CNN-LSTM mechanism has higher accuracy for malicious URL detection.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.162-164
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• 2005

This paper presents an hour-ahead System Marginal Price (SMP) forecasting framework based on a neural network. Recently, the deregulation in power industries has impacted on the power system operational problems. The bidding strategy of market participants in energy market is highly dependent on the short-term price levels. Therefore, short-term SMP forecasting is a very important issue to market participants to maximize their profits. and to market operator who may wish to operate the electricity market in a stable sense. The proposed hybrid neural network is composed of tow parts. First part of this scheme is pattern classification to input data using Kohonen Self-Organizing Map (SOM) and the second part is SMP forecasting using back-propagation neural network that has three layers. This paper compares the forecasting results using classified input data and unclassified input data. The proposed technique is trained, validated and tested with historical date of Korea Power Exchange (KPX) in 2002.