• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.73-78
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• 2016

In wireless sensor networks, sensors have capabilities of sensing and wireless communication, computing power and collect data such as sound, movement, vibration. Sensors need to communicate wirelessly to send their sensing data to other sensors or the base station and so they are vulnerable to many attacks like garbage packet injection that cannot be prevented by using traditional cryptographic mechanisms. To defend against such attacks, a behavior-based attack detection is used in which some specialized monitoring nodes overhear the communications of their neighbors(normal nodes) to detect illegitimate behaviors. It is desirable that the total sensing area of normal nodes covered by monitoring nodes is as large as possible. The previous researches have focused on selecting the monitoring nodes so as to maximize the number of normal nodes(node coverage), which does not guarantee that the area sensed by the selected normal nodes is maximized. In this study, we have developed an algorithm for selecting the monitoring nodes needed to cover the maximum sensing area. We also have compared experimentally the covered sensing areas computed by our algorithm and the node coverage algorithm.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3496-3514
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• 2015

One of the challenging tasks in Mobile Ad hoc Network is to discover precise optimal routing solution due to the infrastructure-less dynamic behavior of wireless mobile nodes. Ant Colony Optimization, a swarm Intelligence technique, inspired by the foraging behaviour of ants in colonies was used in the past research works to compute the optimal path. In this paper, we propose a Recurrent Ant Colony Optimization (RECACO) that executes the actual Ant Colony Optimization iteratively based on recurrent value in order to obtain an optimal path convergence. Each iteration involves three steps: Pheromone tracking, Pheromone renewal and Node selection based on the residual energy in the mobile nodes. The novelty of our approach is the inclusion of new pheromone updating strategy in both online step-by-step pheromone renewal mode and online delayed pheromone renewal mode with the use of newly proposed metric named ELD (Energy Load Delay) based on energy, Load balancing and end-to-end delay metrics to measure the performance. RECACO is implemented using network simulator NS2.34. The implementation results show that the proposed algorithm outperforms the existing algorithms like AODV, ACO, LBE-ARAMA in terms of Energy, Delay, Packet Delivery Ratio and Network life time.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권8호
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• pp.335-342
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• 2013

네트워크의 고속화와 다양한 서비스의 등장으로 오늘날의 네트워크 트래픽은 복잡 다양해지고 있다. 효율적인 네트워크 관리를 위해서 QoS, SLA와 같은 정책을 적용하기 위해서는 트래픽 분석 중에서도 응용 트래픽 분류의 중요성이 크다. 현재까지 트래픽 분류에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔는데 최근에는 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론이 많이 연구되고 있다. 하지만 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론에는 필히 고려해야 할 여러 문제점이 있다. 본 논문에서는 정답지 트래픽 분석을 통해 통계 정보 기반 트래픽 분석 방법론의 해결해야 하는 문제점들을 분석하고 그 해결방안에 대해 제안한다. 통계 정보 기반 트래픽 분석 방법론에서 필히 해결해야 할 문제점은 총 네 가지로 Feature들의 거리 측정 방법과 대표값 추출 방법, TCP 세션의 이상동작, 그리고 패킷 별 가중치이다. 제안하는 방법은 선정한 통계 시그니쳐 기반 트래픽 분석 시스템을 이용한 학내 망에서의 실험을 통해 그 성능을 검증한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제17권1호
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• pp.65-78
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• 1992

When using a computer vision system for a measurement, the geometrically distorted input image usually restricts the site and size of the measuring window. A geometrically distorted image caused by the image sensing and processing hardware degrades the accuracy of the visual measurement and prohibits the arbitrary selection of the measuring scope. Therefore, an image calibration is inevitable to improve the measuring accuracy. A calibration process is usually done via four steps such as measurement, modeling, parameter estimation, and compensation. In this paper, the efficient error calibration technique of a geometrically distorted input image was developed using a neural network. After calibrating a unit pixel, the distorted image was compensated by training CMLAN(Cerebellar Model Linear Associator Network) without modeling the behavior of any system element. The input/output training pairs for the network was obtained by processing the image of the devised sampled pattern. The generalization property of the network successfully compensates the distortion errors of the untrained arbitrary pixel points on the image space. The error convergence of the trained network with respect to the network control parameters were also presented. The compensated image through the network was then post processed using a simple DDA(Digital Differential Analyzer) to avoid the pixel disconnectivity. The compensation effect was verified using known sized geometric primitives. A way to extract directly a real scaled geometric quantity of the object from the 8-directional chain coding was also devised and coded. Since the developed calibration algorithm does not require any knowledge of modeling system elements and estimating parameters, it can be applied simply to any image processing system. Furthermore, it efficiently enhances the measurement accuracy and allows the arbitrary sizing and locating of the measuring window. The applied and developed algorithms were coded as a menu driven way using MS-C language Ver. 6.0, PC VISION PLUS library functions, and VGA graphic functions.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권1호
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• pp.8-17
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• 2002

This paper suggests that the immune algorithm can effectively be used in tuning of a PID controller. The artificial immune network always has a new parallel decentralized processing mechanism for various situations, since antibodies communicate to each other among different species of antibodies/B-cells through the stimulation and suppression chains among antibodies that form a large-scaled network. In addition to that, the structure of the network is not fixed, but varies continuously. That is, the artificial immune network flexibly self-organizes according to dynamic changes of external environment (meta-dynamics function). However, up to the present time, models based on the conventional crisp approach have been used to describe dynamic model relationship between antibody and antigen. Therefore, there are some problems with a less flexible result to the external behavior. On the other hand, a number of tuning technologies have been considered for the tuning of a PID controller. As a less common method, the fuzzy and neural network or its combined techniques are applied. However, in the case of the latter, yet, it is not applied in the practical field, in the former, a higher experience and technology is required during tuning procedure. In addition to that, tuning performance cannot be guaranteed with regards to a plant with non-linear characteristics or many kinds of disturbances. Along with these, this paper used immune algorithm in order that a PID controller can be more adaptable controlled against the external condition, including moise or disturbance of plant. Parameters P, I, D encoded in antibody randomly are allocated during selection processes to obtain an optimal gain required for plant. The result of study shows the artificial immune can effectively be used to tune, since it can more fit modes or parameters of the PID controller than that of the conventional tuning methods.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.209-217
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• 2013

본 연구에서는 소비자의 구매행위 결과로 나타나는 구매 품목간의 연계관계를 파악하기 위하여 온라인 쇼핑몰의 구매 데이터를 대상으로 사회연결망 분석을 수행하였다. 사회연결망분석의 주요 지표인 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성의 개념을 적용하여 구매 품목간의 관계 정보인 연관구매경향, 매개구매경향, 중심구매경향을 정의하였다. 이를 통해 마케팅전략 수립을 위한 구매 품목간의 다양한 관계 정보를 분석하였다. 더불어 기존의 시장세분화 기준의 타당성을 검증하는 방법을 제시하였다. 또한 제안된 연구방법론을 실제 온라인 쇼핑몰에 적용하여, 사례의 특성을 반영한 마케팅 전략을 도출해 보았다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.377-389
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• 2019

본 연구는 일본 불매운동과 관련된 일본스포츠 용품에 대한 소비자들의 인식을 조사하고 인식에 따른 문제점파악과 변인을 추출하기 위해 소셜네트워크 빅데이터 분석을 실시하였다. 소셜네트워크 빅데이터 분석을 "일본 불매운동"과 "일본 스포츠 용품"의 2가지 영역으로 조사를 실시하였으며, 조사기간은 불매운동이 이슈가 되었던 2019년 7월 1일 ~ 7월 31일까지의 1개월의 데이터를 수집하여 조사하였다. 연구방법을 구체화하면 시대적 이슈파악 - 소셜네트워크 분석을 활용한 키워드 설정 - TEXTOM과 Ucinet 6프로그램을 용한 CONCOR분석을 활용한 군집파악 - 전문가 회의를 통한 변인선정 - 설문지 작성 및 수정보완 - 설문지의 타당도와 신뢰도 검증 - 구조모형방정식을 활용한 가설검증으로 구성하였다. 소셜네트워크의 빅데이터를 활용한 결과를 바탕으로 관련특성, 국민성, 태도, 소비행동의 4가지변인을 추출하였고 4가지 변인의 설문문항은 총 30문항, 292부의 설문지를 최종 가설검증에 활용하였다. 분석결과 첫째, 불매운동 관련특성은 국민성의 정(+)적 관계가 나타났다. 구체적으로 불매운동 관련특성(불매운동 필요성, 불매운동소속감, 불매운동혜택지각 모두는 국민성에 정(+)적 관계가 나타났다. 둘째, 국민성은 태도에 정(+)적 관계가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 국민성은 소비행동에 정(+)적 관계가 있는 것으로 나타났다. 이를 종합하면, 첫째 가설검증을 통해 일본불매운동은 무조건적인 감정대립이 아닌 현재와 같은 문화운동을 수준 높게 잘 대처해 나가야 자세가 필요할 것이며, 한국의 역사를 세계에 널리 알릴 수 있는 캠페인으로 발전해 나갈 것을 시사한다. 둘째 가설검증을 통해 최근 일본불매운동은 국가적 우월성을 강조했다는 것과 수출국가의 민족성을 무시했다는 점에서 나타난 문제의 결과이며, 글로벌 기업의 해외시장 진출 시 고려해야 할 사항임을 시사한다. 셋째 가설검증을 통해 불매운동은 양면적 성격에서 자신의 책임 하에 자신의 이익을 목적으로 자발적으로 참여되어야 하며, 어떠한 강조나 강요가 수반 되어선 안 될 것을 시사한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.150-152
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• 2022

본 연구의 목적은 LTC(Liquid Time-constant Network)를 기반으로 감각 뉴런의 동작과 시냅스 가소성을 고려한 모델을 제안하는 것이다. 이를 위해 뉴런 연결 구조를 뉴런의 수가 증가하는 형태, 감소하는 형태, 증가 후 감소하는 형태, 감소 후 증가하는 형태의 4가지로 설정하여 실험을 진행하였다. 변경한 모델의 성능이 LTC에 비해 개선되었는지 알아보기 위한 데이터는 시계열 예측 데이터셋을 사용하였다. 실험 결과, 감각 뉴런의 모델링을 적용하는 것은 항상 성능 향상을 불러오는 것은 아니지만 데이터셋의 종류에 따라 적절히 학습 규칙을 선택하는 것을 통해 성능이 향상됨을 관찰하였다. 또한, 뉴런의 연결 구조는 4개 층 이하일 때 향상된 성능을 보였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제6권6호
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• pp.760-768
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• 2011

The performance of transmission lines and its shielding design during a lightning phenomenon are quite essential in the maintenance of a reliable power supply to consumers. The leader progression model, as an advanced approach, has been recently developed to calculate the shielding failure rate (SFR) of transmission lines using geometrical data and physical behavior of upward and downward lightning leaders. However, such method is quite time consuming. In the present paper, an effective method that utilizes artificial neural networks (ANNs) to create a metamodel for calculating the SFR of a transmission line based on shielding angle and height is introduced. The results of investigations on a real case study reveal that, through proper selection of an ANN structure and good training, the ANN prediction is very close to the result of the detailed simulation, whereas the Processing time is by far lower than that of the detailed model.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.159-161
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• 2006

The peer-to-peer (P2P) systems have Brown significantly over last few years due to their hish potential of sharing various resources. Super-peer based P2P systems have been found very effective by dividing the peers into two layers, SP (Super-Peer) and OP (Ordinary-Peer). In this paper, we present ISP2P (Intelligent Super-peer based P2P system), which allows us to choose the best SP. Through analyzing capacity and similarity between SP and OP, we can help OPs to select the most appropriate SP respectively. Proposed system can improve the performance of the average response time by superior SP, reduce the bandwidth cost by small path length due to content similarity and solve frequent SP replacement problem by considering similarity of user behavior.