• Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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• 제2권2호
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• pp.190-196
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• 2013

It presents a unification of buck-boost and flyback converter for driving a cascaded H-bridge multilevel inverter with a single independent DC voltage source. Cascaded H-bridge multilevel inverter is useful to make many output voltage levels for sinusoidal waveform by combining two or more H-bridge modules. However, each H-bridge module needs an independent DC voltage source to generate multi levels in an output voltage. This topological characteristic brings a demerit of increasing the number of independent DC voltage sources when it needs to increase the number of output voltage levels. To solve this problem, we propose a converter combining a buck-boost converter with a flyback converter. The proposed converter provides independent DC voltage sources at back-end two H-bridge modules. After analyzing theoretical operation of the circuit topology, the validity of the proposed approach is verified by computer-aided simulations using PSIM and experiments.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.11-22
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• 2012

GIS have expanded the use-range to the various application area with the advantage of interface environment, the various geographical operation. topological analysis by the friendly user. Early GIS software was developed as monolithic tool in which all functions packed in the same software. But, these GIS software have the problems of the high cost of constructing system, closely related system architecture and the reusability. And there is a lack of interoperability between them because most of them have their own unique data format according to their practical application fields. So Component is a unit that it is cohesive software package which is able to be developed and arranged independently and connected with another component for necessary system composition. In this paper, we analyze the requirements for component design and component specifications based on the extracted components. Commonly used to extract components from the requirements of the GPS component-based development process is presented. These components extracted by the process can be used to assemble components only. In particular, applications for developers to add features specific case without affecting the other components that can be modify the component.

• 전기학회논문지
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• 제66권12호
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• pp.1689-1696
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• 2017

In this paper, the voltage measurement-based coordinated Voltage/VAR control (VMCVVC) algorithm for conservation voltage reduction(CVR) is proposed. The proposed algorithm has the purpose of enhancing the CVR effect through coordinated control of the voltage control devices such as the distributed energy resources and the load tap changer(LTC) transformers. It calculates the references of the voltage control devices such that the bus voltages are maintained at as close to the lower operation limit as possible. For this purpose, firstly, the distribution system is divided into LTC transformer control zones through topological search. Secondly, the reactive power references of the reactive power control devices are determined such that the voltage profile of the section is flattened. Finally, the tap references of the LTC transformers are calculated to lower the voltage profile. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated through case studies using IEEE test network.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.1955-1960
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• 2014

저전력 애드혹 네트워크 환경에서 명령 및 데이터의 전달을 위해 라우팅 기법은 필수적이며 최근에는 신뢰성과 확장성을 고려한 네트워킹 기법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 저전력 네트워킹 기술에서 네트워크 계층의 성능은 하위 데이터 링크 계층의 동작과 밀접한 연관이 있으며 신뢰성과 확장성을 지원하기 위해 TDMA 기반의 메쉬 라우팅 기법이 고려되고 있다. 본 논문에서는 TDMA 기반 저전력 애드혹 네트워크에서 TDMA MAC의 특성과 토폴로지 기반으로 할당된 주소를 활용한 메쉬 라우팅 알고리즘을 제안한다. 또한, TDMA MAC이 동작하는 센서 네트워크 플랫폼에서 제안한 기법을 구현한 결과를 제시한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권6호
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• pp.859-865
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• 2018

달 지상 인프라 및 기지 건설은 건설재료나 에너지 확보가 가능한 지역과 연계되어야 하며, 얼음 등의 핵심 자원이 풍부한 영구음영 지역을 형성하는 달 크레이터 지형의 탐지와 정보 수집이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 달 크레이터(crater) 객체 정보를 최신 딥러닝 알고리즘을 이용해 효과적으로 자동 탐지하는 방안에 대해 고찰하였다. 딥러닝 학습을 위해 NASA LRO 달 궤도선의 레이저 고도계 데이터를 기반으로 구축된 9만개의 수치표고모델과 개별 수치표고모델에 존재하는 크레이터들의 위치와 크기를 레이블링한 자료를 활용하였다. 딥러닝 학습은 최신 알고리즘인 Faster RCNN (Regional Convolution Neural Network)을 자체적으로 코드화하여 적용하였다. 이를 통해 학습된 딥러닝 시스템은 학습되지 않은 달표면 이미지 내 크레이터를 자동 인식하는데 적용되었으며, NASA에서 인력에 의해 정의한 크레이터 정보들의 오류를 자동 보정 가능하고, 정의되지 않은 많은 크레이터 까지도 자동 인식 가능함을 보였다. 이를 통해 공학적으로 매우 가치가 있는 각 지역별 크레이터들의 크기 분포 특성 및 발생 빈도 분석 등이 가능하게 되었으며, 향후에는 시간 이력별 변화추이도 분석 가능할 것으로 판단된다.

• Spatial Information Research
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• 제13권2호
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• pp.119-128
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• 2005

GIS 분야에서 다루는 공간 데이터는 대부분 2차원의 데이터이다. 현실 공간에 존재하는 3차원 객체의 2차원 정보만을 취하거나 혹은 2차원 공간으로 투영하는 등의 방법으로 데이터를 저장한다. 이러한 방법은 정보의 손실로 인한 데이터 활용범위가 축소되고, 현실 공간을 정확하게 반영하지 못하는 문제가 있다. 최근 3차원 공간 데이터를 저장, 관리 가능한 DBMS가 개발되고, 3차원 데이터에 대한 관심과 요구가 높아지고 있다. 하지만 이들은 단순히 3차원 공간의 데이터를 저장만 가능할 뿐 공간 데이터베이스 관리 시스템의 핵심이라 할 수 있는 공간 질의가 불가능하다. 또한 이에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 3차원 공간 모델을 이용하여 공간 데이터베이스 표준에서 정의하고 있는 공간 관계 연산을 설계하였다. 공간 데이터 모델로는 OGC에서 제시한 GML3에서 정의하는 모델을 사용하였고, 공간 관계 연산에 대한 설계 도구로는 공간 관계를 연산하는데 가장 좋은 방법으로 알려진 Point-Set Topology 기반의 DE-9IM을 이용하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제10권4호
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• pp.455-464
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• 2008

To provide network services consistently under various network failures, enterprise networks increasingly utilize path diversity through multi-homing. As a result, multi-homed non-transit autonomous systems become to surpass single-homed networks in number. In this paper, we address an inevitable problem that occurs when networks with multiple entry points deploy firewalls in their borders. The majority of today's firewalls use stateful inspection that exploits connection state for fine-grained control. However, stateful inspection has a topological restriction such that outgoing and incoming traffic of a connection should pass through a single firewall to execute desired packet filtering operation. Multi-homed networking environments suffer from this restriction and BGP policies provide only coarse control over communication paths. Due to these features and the characteristics of datagram routing, there exists a real possibility of asymmetric routing. This mismatch between the exit and entry firewalls for a connection causes connection establishment failures. In this paper, we formulate this phenomenon into a state-sharing problem among multiple fire walls under asymmetric routing condition. To solve this problem, we propose a stateful inspection protocol that requires very low processing and messaging overhead. Our protocol consists of the following two phases: 1) Generation of a TCP SYN cookie marked with the firewall identification number upon a SYN packet arrival, and 2) state sharing triggered by a SYN/ACK packet arrival in the absence of the trail of its initial SYN packet. We demonstrate that our protocol is scalable, robust, and simple enough to be deployed for high speed networks. It also transparently works under any client-server configurations. Last but not least, we present experimental results through a prototype implementation.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.39-46
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• 2015

본 논문에서는 모바일 환경에서 미세세포 영상으로부터 셀을 자동 검출하고 계수하는 자동화 방법을 제시하였다. 셀 카운팅은 생물학 또는 병리학적 영상분석에 있어서 매우 중요한 과정이다. 과거에는 셀 카운팅은 수동적인 방법으로 진행되어 매우 지루하고 많은 시간을 필요로 하는 작업이었다. 이에 더하여 수동 계수 방법은 정확한 카운팅 결과를 도출하는데 어려움이 있었다. 따라서, 정확하고 일관된 셀 검출과 카운팅 결과를 생물학적인 영상으로부터 획득하기 위해서는 자동화방법이 필요하다. 제안된 다단계 셀 계수방법은 배양된 세포영상으로부터 셀을 자동으로 분할하고 분할된 셀의 위상학적 분석을 통하여 셀을 라벨링 한다. 셀 카운팅의 정확도를 높이기 위하여 워터쉐드 알고리듬에 의하여 서로 덩어리로 뭉쳐진 셀을 서로 분리하고 모폴로지 연산을 통하여 영상으로부터 획득한 개별 셀의 형태를 개선한다. 제안된 시스템은 모바일 환경에서 사용될 수 있도록 개발되었다. 따라서 셀 영상은 모바일 폰의 카메라로 획득하며 미세세포의 통계학적인 분석 데이터는 유비쿼터스 환경의 모바일 장치에 의해 전송 된다. 실험을 통하여 수동으로 계수한 셀의 숫자와 제안된 방법에 의해 자동 카운팅 된 셀의 수를 비교한 결과 제안된 방법이 매우 효과적이고 정확한 결과를 제시한다는 사실을 입증하였다.

• 인지과학
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• 제16권4호
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• pp.369-386
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• 2005

지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.

• 터널과지하공간
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• 제23권5호
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• pp.353-361
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• 2013

최근까지 노천광산을 대상으로 덤프트럭의 최적 운반경로 분석을 수행한 연구들은 주로 래스터 자료를 사용하였다. 그러나 래스터 자료는 격자 해상도에 따라 운반경로가 zigzag 형태로 심하게 왜곡될 수 있으며, 경로의 위상관계를 고려할 수 없는 한계가 있다. 벡터 네트워크 자료를 사용할 경우에는 이러한 문제점들을 해결할 수 있으나, 지형경사에 따른 덤프트럭의 성능 변화 특성이 최적 운반경로 분석시 반영될 수 있도록 할 필요가 있다. 본 연구에서는 노천광산 덤프트럭의 최적 운반경로 분석을 위해 지형경사에 따른 덤프트럭의 이동속도 변화를 반영할 수 있는 벡터 네트워크 자료의 생성 방법을 제시하였다. 수치지형모델 제작, 운반도로 디지타이징, 지형 경사도 계산, 경사도를 반영한 트럭의 이동속도 및 이동시간 계산 순으로 자료의 생성 작업이 진행된다. 제시한 벡터 네트워크 자료 생성 방법의 적용성과 효과를 알아보기 위하여 인도네시아 파시르 석탄노천광산의 로또 남부 채광장을 대상으로 간단한 사례연구를 수행한 결과, 제시한 방법이 ArcGIS Network Analyst 소프트웨어와 쉽게 호환이 가능하며, 최적 운반경로 분석시 지형경사에 따른 덤프트럭의 이동속도 변화를 효과적으로 반영할 수 있음을 확인할 수 있었다.