• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제4권5호
• /
• pp.1319-1326
• /
• 1997

인터넷은 매우 편리한 전산망이지만, 안전성이 항상 보장되는 곳은 아니다. 따라서 많은 조직들이 공개 전산 망에서 다른 조직과 접속할 때 관리상의 보안 정책을 필요 로 한다. 방화벽은 내부 전상망과 외부 전상만사이의 트래픽((traffic)을 막거나 선택적으로 허용하는 기능을 이용하여 신뢰할 수 없는 공개 몇몇 제한된 인터넷 접근을 허용하며,일반적으로는 방화벽 시스템을 통해서 외부 전산망상의 X 용응프로그램의 실행이 지원되지 않는다. 본 논문에서는 이러한 계약 조건을 극복하고 방화벽을 통해 X 응용프로그램 실행을 효과적으로 지원하는 기법을 제시한다.

• 중국학논총
• /
• 제71호
• /
• pp.41-59
• /
• 2021

With the progress of social economy and science and technology, network media technology has developed rapidly, China has ushered in the network information age, and the network buzzwords emerged to reflect the interaction and influence between language and society. The network buzzwords of "X+ ren "indirectly show the social psychology and value orientation of modern people with their unique structural characteristics, semantic connotation and cultural deposits, and so on. Based on this, we have conducted a multi-angle investigation on the network buzzwords "X+ ren". This paper first analyzes the structure types and syntactic functions of the lexical model of "X+ ren ", then makes a semantic analysis of the lexical model of "X+ Ren ", and finally investigates the causes and influences of the popularity of "X+ ren ". Through the investigation, we believe that "X+ ren "will continue to grow, and "X+ ren" will continue to attract the attention of the academic community.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.371-378
• /
• 2000

본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 X-선 흉부 영상의 병변 검출 시스템을 제안하였다. 집단 신체검사에서 방사선 전문의는 많은 양의 X-선 흥부 영상을 관찰하여 병변 유ㆍ무를 검사한다. 여기서 X-선 흥부 영상에서 병변을 검출하는 일은 매우 많은 시간을 요구하며, 사람이 하기에는 단순하고 지루한 작업이다. 특히, 필름의 크기가 작기 때문에 병변의 진단에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 디지털 영상처리와 신경회로망을 이용하여 X-선 흥부 영상으로부터 병변을 자동으로 검출하는 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방법은 영상 픽셀 샘플링(image sampling), 메디언 필터(median filter), 신경회로망을 이용한 영상 등화(image equalization)와 병변 검출 과정을 포함하고 있다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국통신학회 1986년도 춘계학술발표회 논문집
• /
• pp.119-124
• /
• 1986

This paper describes the development of the KORNET that may be regarded as the latest public packet-swiched computer communication network. The KORNET project included the development of the network management center (NMC), a network concentrator. For the KORNET we use the virtual circuit(VC) method, a distributed adaptive routing algorithm, and a dynamic buffer management algorithm. The NMC acts as a nerve center of the network, performing such function as network monitoring, subscriber and network management and routing management, etc. As for the NNP and NC hardware, we have implemented them with the 16-bit multitask/multiprocessor technology using MC68000 microprocessors. Softwares have been developed using C language is required for real time processing. All the network protocols we have developed comply completely with the latest CCITT recommendations including X.25, X,3 , X.28 and X.29.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권12호
• /
• pp.165-173
• /
• 2021

본 연구는 장거리 LCC인 AirAsia X의 네트워크 구축에 있어서의 특성을 FSC인 말레이시아 항공과 비교 분석하여 장거리 노선 진입 및 확대에 도움을 줄 수 있는 방향을 제시하고자 하였다. 이를 위해 장거리 노선 데이터를 OAG Schedule Analyser로부터 추출하여 SNA를 이용해 2개 시기 단위로 네트워크를 분석하였다. AirAsia X의 장거리 노선 진입 이후 말레이시아 항공은 유럽 및 중동 지역뿐만 아니라 전체적으로 꾸준히 노선이 축소된 것으로 나타났다. 반면 AirAsia X는 유럽 지역 등 초장거리 대신 중국을 중심으로 동북아시아 지역의 네트워크를 더욱 늘리면서 더욱 확대된 네트워크를 구축하고 있는 것으로 분석되었다. 연구 결과 LCC 또한 7,000km 이하 장거리 노선 시장에서 성장 가능성이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 안정적인 성장을 하기 위해서는 수익성 높은 일부 노선에 우선 진입한 뒤 보수적인 시각에서 단계적으로 노선을 확대하는 것이 매우 필요한 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 LCC의 장거리 시장 진입 및 네트워크 구축전략을 수립하는 것에 도움이 될 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권9호
• /
• pp.2573-2589
• /
• 2023

As 5G mobile systems carry multiple services and applications, numerous user, and application types with varying quality of service requirements inside a single physical network infrastructure are the primary problem in constructing 5G networks. Radio Access Network (RAN) slicing is introduced as a way to solve these challenges. This research focuses on optimizing RAN slices within a singular physical cell for vehicle-to-everything (V2X) and enhanced mobile broadband (eMBB) UEs, highlighting the importance of adept resource management and allocation for the evolving landscape of 5G services. We put forth two unique strategies: one being offline network slicing, also referred to as standard network slicing, and the other being Online reinforcement learning (RL) network slicing. Both strategies aim to maximize network efficiency by gathering network model characteristics and augmenting radio resources for eMBB and V2X UEs. When compared to traditional network slicing, RL network slicing shows greater performance in the allocation and utilization of UE resources. These steps are taken to adapt to fluctuating traffic loads using RL strategies, with the ultimate objective of bolstering the efficiency of generic 5G services.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제7권11호
• /
• pp.918-926
• /
• 2001

In this paper, intelligent control method using neural network as a nonlinear controller is presented. Simulation studies for three link rotary robot are performed. Neural network controller is implemented on DSP board in PC to make real time computing possible. On-line training algorithms for neural network control are proposed. As a test-bed, a large x-y table was build and interface with PC has been implemented. Experiments such as inverted pendulum control and large x-y table position control are performed. The results for different PD controller gains with neural network show excellent position tracking for circular trajectory compared with those for PD controller only. Neural control scheme also works better for controlling inverted pendulum on x-y table.

• Journal of the Korean Physical Society
• /
• 제73권10호
• /
• pp.1529-1534
• /
• 2018

We used in-situ synchrotron X-ray scattering to investigate phase transformations of octahedral tilted monoclinic $SrRuO_3$ (MSRO) and tetragonal SRO (TSRO) thin films on $SrTiO_3$ (STO) substrates. The octahedral tilted MSRO thin films were highly crystalline and the monoclinic distortion angle was $0.45^{\circ}$. The phase transition temperature from the MSRO to TSRO phase occurred at approximately $200^{\circ}C$ as a second order transition. Conversely, no phase transformations of the TSRO thin film occurred within the range from RT to $250^{\circ}C$. The octahedral $RuO_6$ rotation was strongly affected by the phase transformation in the SRO thin films.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제20권3호
• /
• pp.219-225
• /
• 2022

In this study, we propose training a support vector machine (SVM) model on top of deep networks for detecting Covid-19 from chest X-ray images. We started by gathering a real chest X-ray image dataset, including positive Covid-19, normal cases, and other lung diseases not caused by Covid-19. Instead of training deep networks from scratch, we fine-tuned recent pre-trained deep network models, such as DenseNet121, MobileNet v2, Inception v3, Xception, ResNet50, VGG16, and VGG19, to classify chest X-ray images into one of three classes (Covid-19, normal, and other lung). We propose training an SVM model on top of deep networks to perform a nonlinear combination of deep network outputs, improving classification over any single deep network. The empirical test results on the real chest X-ray image dataset show that deep network models, with an exception of ResNet50 with 82.44%, provide an accuracy of at least 92% on the test set. The proposed SVM on top of the deep network achieved the highest accuracy of 96.16%.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.489-490
• /
• 2023

기계 학습에서 데이터 및 기능은 기계 학습의 상한을 결정한다.이러한 기능은 산업 생산에서 과도한 데이터 양과 유형으로 인해 상당한 추가 비용이 발생할 수 있다. 따라서 적절한 특징 처리 방법이 매우 중요해졌다. 대부분의 기존 특징 처리 방법은 특징 엔지니어링을 기능 검색 문제, 즉 모델 성능을 최적화할 수 있는 기능 변환 작업을 검색하는 것으로 추상화한다. 그러나 자동 특징 엔지니어링의 경우 검색량과 변환 조합의 수가 매우 많기 때문에 요인 분해 기반 모델을 사용하여 벡터 곱셈을 통해 상호 작용을 측정하면 조합 특징의 패턴을 자동으로 학습하는 방법이 특히 효율적이다. xDeepFM 은 명확한 방식으로 특징적인 상호작용을 생성하도록 설계된 새로운 Compressed Interaction Network (CIN)를 제안한다. 여기에 제시된 Low-rank Compressed Interaction Network(LRCIN )은 xDeepFM 접근 방식에서 CIN 네트워크의 단순화된 개선을 기반으로 하며 xDeepFM 에 주의 메커니즘을 추가하여 보다 정확하게 예측된다. 실험 결과에 따르면 모델은 계산 복잡성을 단순화할 뿐만 아니라 예측 정확도도 다른 모델보다 훨씬 우수한다.