• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권3호
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• pp.205-216
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• 2024

최근 원자력 지진 PSA(Probabilistic Safety Assessment)를 토대로 산업시설물의 지진 PSA를 수행하는 연구가 진행되었다. 해당 연구는 원자력 발전소와 산업시설물의 차이를 파악하고, 최종적으로 운영정지를 목표로 하는 고장수목(Fault Tree)를 구축한 후 시각적 확률도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)으로 변환하였다. 본 연구는 선행연구를 기반으로 지진으로 유발된 구조손상으로 인해 발생 가능한 화재･폭발에 대해 PSA를 수행하고자 하였다. 이를 위해 화재･폭발을 사건수목(Event Tree)으로 표현하고, BN으로 변환하였다. 변환된 BN은 화재･폭발 모듈로서 선행연구에서 제시된 고장수목 기반 BN과 연계되어 최종적으로 지진 유발 화재･폭발 PSA를 수행할 수 있는 BN 기반 방법론이 개발되었다. 개발된 BN을 검증하기위해 수치예제로서 가상의 가스플랜트 Plot Plan을 생성하였고, 가스플랜트의 설비 종류가 구체적으로 반영된 대규모 BN을 구축하였다. 해당 BN을 이용하여 지진 규모에 따른 전체시스템의 운영정지 확률 및 하위시스템들의 고장확률 산정과 더불어 역으로 전체시스템이 운영 정지되었을 때 하위시스템들의 영향도 분석과 화재･폭발 가능성을 산정하여 다양한 의사결정을 수행할 수 있음을 제시함으로써 그 우수성을 확인하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권3호
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• pp.446-459
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• 2016

In this paper, we propose virtual direction multicast (VDM) for video multicast applications on peer-to-peer overlay networks. It locates the end hosts relative to each other based on a virtualized orientation scheme using real-time measurements. It builds multicast tree by connecting the nodes, which are estimated to be in the same virtual direction. By using the concept of directionality, we target to use minimal resources in the underlying network while satisfying users' quality expectations. We compare VDM against host multicast tree protocol.We simulated the protocol in a network simulator and implemented in PlanetLab. Results both from simulation and PlanetLab implementation show that our proposed technique exhibits good performance in terms of defined metrics.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권7호
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• pp.324-330
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• 2021

Agriculture is one of the essential needs of human life on planet Earth. It is the source of food and earnings for many individuals around the world. The economy of many countries is associated with the agriculture sector. Lots of diseases exist that attack various fruits and crops. Apple Tree Leaves also suffer different types of pathological conditions that affect their production. These pathological conditions include apple scab, cedar apple rust, or multiple diseases, etc. In this paper, an automatic detection framework based on deep learning is investigated for apple leaves disease classification. Different pre-trained models, VGG16, ResNetV2, InceptionV3, and MobileNetV2, are considered for transfer learning. A combination of parameters like learning rate, batch size, and optimizer is analyzed, and the best combination of ResNetV2 with Adam optimizer provided the best classification accuracy of 94%.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권2호
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• pp.263-274
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• 2016

The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.183-186
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• 2012

센서 네트워크에서 연속 질의를 처리하기 위하여 센서 노드에 질의를 전송하고 질의 색인을 구축해야 한다. 모든 센서 노드에 질의를 전송하면 질의 전송을 위한 메시지 부하가 증가하는 문제가 있다. 이 논문에서는 센서 노드에서 발생하는 데이터 영역을 이용한 트리 구조 기반의 관계도를 구성하고 구축된 관계도를 이용하여 질의 조건을 전송할 노드를 선택한다. 그리고 트리 구조를 사용하였을 때의 메시지 전송 횟수를 측정한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권3호
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• pp.307-315
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• 2003

이 논문은 IP 기반의 무선망에서 멀티캐스트를 위한 멀티캐스트 트리 확장(MTE) 방법을 제안한다. 그룹의 수신자가 방문한 외부망에서 멀티캐스트 그룹에 가입하고자 할 때, 만일 그 외부망이 멀티캐스트 라우터를 가지고 있지 않으면 멀티캐스트 서비스는 중단될 것이다. 따라서 멀티캐스트 패킷의 중단을 피하기 위해서 우리의 방법은 만일 이동 노드가 멀티캐스트 능력을 갖는 외부망으로부터 멀티캐스트 능력이 없는 외부망으로 이동하면, 이전의 외부 에이전트와 새로운 외부 에이전트사이에 양방향 터널을 만든다 따라서 이동 노드는 이전의 외부 에이전트로부터 터널을 통해 멀티캐스트 패킷을 계속해서 수신한다. 우리의 방법은 이동노드가 멀티캐스트 능력이 없는 외부망으로 이동하더라도 그룹 멤버쉽에 대한 긴 터널에 따른 지연과 멀티캐스트 서비스 중단을 피한 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해 멀티캐스트 패킷 배달, 터널링 그리고 핸드오프 지연에 대해 기존의 방법보다 더 낮은 비용을 제공할 수 있음을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.986-996
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• 2008

전력선 통신을 이용한 홈 네트워크 환경에서는 가전 기기의 노이즈 영향으로 인해 네트워크의 일부 구간에 부하가 증가되어 송신 노드와 수신 노드 간에 갑자기 통신이 불가능한 상황이 발생될 수도 있다. 본 논문에서는 전력선 기반 홈 네트워크 환경에서 네트워크 부하 증가로 인한 통신 장애가 발생하는 경우 자동적으로 중계 가능한 노드들을 찾아 스패닝 트리 알고리즘에 따른 필요 최소한의 중계 노드들을 선발해 이들 노드들의 중계를 통해 수신 노드까지 패킷을 전달 가능하도록 하는 자동 중계 방식을 제안한다. 이 방식은 시뮬레이터 개발을 통한 성능 분석 결과 미국의 에쉴론 사의 자동 리피터 선택 기술에 비해 중계 노드들을 찾는 과정에서 노드간의 패킷 교환 횟수는 다소 증가하나 중계를 통해 수신 노드를 발견할 수 있는 확률은 거의 두 배 가까이 높아짐을 알 수 있다.

• 한국경영과학회지
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• 제38권4호
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• pp.11-33
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• 2013

We analyzed the structures and properties of the global financial market networks using social network analysis approach. The Minimum Spanning Tree (MST) lengths and networks of the global financial markets based on the correlation coefficients have been analyzed. Firstly, similar to the previous studies on the global stock indices using MST length, the diversification effects in the global multi-asset portfolio can disappear during the crisis as the correlations among the asset class and within the asset class increase due to the system risks. Second, through the network visualization, we found the clustering of the asset class in the global financial markets network, which confirms the possible diversification effect in the global multi-asset portfolio. Meanwhile, we found the changes in the structure of the network during the crisis. For the last one, in terms of the degree centrality, the stock indices were the most influential to other assets in the global financial markets network, while in terms of the betweenness centrality, Gold, Silver and AUD. In the practical perspective, we propose the methods such as MST length and network visualization to monitor the change of the correlation risk for the risk management of the multi-asset portfolio.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.30-39
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• 2003

본 논문에서는 한국어 음성 데이터를 대상으로 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다. HM-Net은 기존의 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘을 개량한 PDT(Phonetic Decision Tree)-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행하며, 마지막으로 파라미터의 공유를 통해 triphone 형태의 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 인식에 사용된 알고리즘은 음소 및 단어인식의 경우에는 One-Pass Viterbi 빔 탐색을 사용하며 트리 구조 형태의 사전과 phone/word-pair 문법을 채용하고 있다. 연속음성인식의 경우에는 단어 bigram과 단어 trigram 언어모델과 목구조 형태의 사전을 채용한 Multi-Pass 빔 탐색을 사용하고 있다. 전체적으로 본 논문에서는 다양한 조건에서 HM-Net 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였으며, 지금까지 소개된 음성인식 시스템과 비교하여 매우 우수한 인식성능을 보임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권5A호
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• pp.466-473
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• 2010

에너지 효율성과 같은 센서 네트워크에 중요한 요소들을 보장하기 위한 트리기반 프로토콜들이 여럿 제시되었다. 하지만 선박이나 해양 분야와 같이 베이스 노드의 이동성이 큰 네트워크 환경을 전제로 한 토폴로지에 대한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 베이스 노드의 이동성이 큰 센서 네트워크 환경에 적합한 토폴로지로 최소 Wiener 수 신장트리를 제안한다. 가중치 있는 그래프로부터 최소 Wiener 수를 가진 신장트리를 구하는 문제는 NP-hard로 알려져 있다. 문제 해결을 위해 분기 한정 알고리즘을 설계하고 대표적인 신장트리 중 하나인 최소신장트리를 대상으로 1라운드 패킷 전송에 필요한 전송 거리 및 에너지 소모량, 네트워크 수명을 모의실험을 통해 비교하였다. 전송 거리와 에너지 소모량은 제시한 트리가 최소신장트리에 비해 우수하였지만 네트워크 수명은 오히려 열등함을 알 수 있었다.