• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제9권3호
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• pp.23-41
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• 2019

This study combines the concept of degree centrality in complex network with the Term Frequency $^*$ Proportional Document Frequency ($TF^*PDF$) algorithm; the combined method, called PMCN (PDF-Modified similarity and Complex Network), constructs relationship networks among sentences for writing news summaries. The PMCN method is a multi-document summarization extension of the ideas of Bun and Ishizuka (2002), who first published the $TF^*PDF$ algorithm for detecting hot topics. In their $TF^*PDF$ algorithm, Bun and Ishizuka defined the publisher of a news item as its channel. If the PDF weight of a term is higher than the weights of other terms, then the term is hotter than the other terms. However, this study attempts to develop summaries for news items. Because the $TF^*PDF$ algorithm summarizes daily news, PMCN replaces the concept of "channel" with "the date of the news event", and uses the resulting chronicle ordering for a multi-document summarization algorithm, of which the F-measure scores were 0.042 and 0.051 higher than LexRank for the famous d30001t and d30003t tasks, respectively.

• 한국농공학회논문집
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• 제58권3호
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• pp.13-19
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• 2016

Element-focused network analysis method for truss structure is proposed. The propagation process of loads from external loads to connected other elements is similar to that of connections between nodes in accordance with attachment rule in a network. Here nodes indicate elements in a truss structure and edges represent propagated loads. Therefore, the flows of loads in a truss structure can be calculated using the network analysis method, and consequently the structure can also be analyzed. As a first step to analyze a truss structure as a network, we propose a local load transfer rule in accordance with the topology of elements, and then analyze the loads of the truss elements. Application of this method reveal that the internal loads and reactions caused by external loads can be accurately estimated. Consequently, truss structures can be considered as networks and network analysis method can be applied to further complex truss structures.

• 한국경영과학회지
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• 제25권1호
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• pp.67-84
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• 2000

In this paper, we address a network design problem including the decision of hub facility locatiions which is typically found in a communicatio and a transportation network design studies. Due to the administrative and the geographical restrictions, it is common to assume that each user should be assigned to only one hub facility. To construct such a network, three types of network costs should be considered: the fixed costs of establishing the hubs and the arcs in the network, and the variable costs associated with transversing the network. The complex problem is formulated as a mixed IP embedding a multicommodity flow problem. Exploiting its special structure, a dual-based heuristic is then developed, which yields near-optimal design plans. The test results indicate that the heuristic is an effective way to solve this computationally complex problem.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권11호
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• pp.1464-1471
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• 1999

This paper introduces complex-valued competitive learning neural network for spatio-temporal pattern recognition. There have been quite a few neural networks for spatio-temporal pattern recognition. Among them, recurrent neural network, TDNN, and avalanche model are acknowledged as standard neural network paradigms for spatio-temporal pattern recognition. Recurrent neural network has complicated learning rules and does not guarantee convergence to global minima. TDNN requires too many neurons, and can not be regarded to deal with spatio-temporal pattern basically. Grossberg's avalanche model is not able to distinguish long patterns, and has to be indicated which layer is to be used in learning. In order to remedy drawbacks of the above networks, unsupervised competitive learning using complex umber is proposed. Suggested neural network also features simultaneous recognition, time-shift invariant recognition, stable categorizing, and learning rate modulation. The network is evaluated by computer simulation with randomly generated patterns.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권1호
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• pp.8-15
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• 2010

본 연구에서 우리는 복합 이벤트(complex event)와 관점지향 프로그래밍(aspect-oriented programming)을 함께 고려하여 확장된 복합 이벤트 모델을 제시한다. 우리는 이 두 모델의 통합을 통해 이벤트 상관 기반의 네트워크 관리 시스템에 적합한 진보된 이벤트 명세 방법을 제안한다. 구체적으로, 계층적 이벤트 구조를 지원하도록 모델을 확장하고 관점지향 프로그래밍의 교차점(point cut)을 이벤트로 인식하도록 한다. 또한 이벤트 명세를 인스턴스(instance) 단위로 할 수 있도록 이벤트 연산자를 제공하고 시간적 관계를 원활하게 표현할 수 있도록 한다. 마지막으로 다른 이벤트 모델과의 비교를 통해 본 이벤트 모델의 장점을 제시한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제27권9호
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• pp.103-110
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• 2010

This paper presents the optimized approximation of finite element modeling for a complex tool holder spindle using both DOE (Design of Experiment) with Optimal Latin Hypercube (OLH) method and approximation modeling method with Radial Basis Function (RBF) neural network structure. The complex tool holder is used for holding a (milling/drilling) tool of a machine tool. The engineering problem of complex tool holder results from the twisting of spindle of tool holder. For this purpose, we present the optimized approximation of finite element modeling for a complex tool holder spindle using both DOE (Design of Experiment) with Optimal Latin Hypercube (OLH) method (specifically a module of $iSight^{(R)}$ FD-3.1) and approximation modeling method with Radial Basis Function (RBF) (another module of $iSight^{(R)}$ FD-3.1) neural network structure

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.519-526
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• 2012

박경리의 대하소설 토지에 등장하는 인물들에 대한 인간관계 네트워크를 구축하고 분석한 결과, 사회 네트워크와 마찬가지로 척도 없는 네트워크의 특성을 보여주었다. 토지는 등장인물이 방대하고 인물의 관계가 다양하기 때문에 등장인물 네트워크의 동적 분석을 위해 아주 적절한 소재이다. 이러한 토지 등장인물 네트워크의 동적 변화를 분석하기 위하여 토지 5부 각각의 네트워크를 분석하고, 각 부를 하나씩 추가하면서 소설 전개과정에 따른 네트워크의 확장 양상을 분석하였다. K-코어 알고리즘을 적용하여 핵심 네트워크를 구추하고 주요인물을 추출하여 전체 네트워크에서 추출한 인물과 비교하여 네트워크에 숨겨진 정보를 도출하였다. 본 연구는 5부로 나뉘어져있는 소설의 형태를 반영하여 각 부의 특성을 분석하였고, 첫 번째부에 그 다음에 오는 부를 하나씩 첨가되면서 증가하는 네트워크의 변화 양상을 분석한 것이 이전 네트워크의 동적 분석과 차이점이다. 본 연구는 소설 속에 등장하는 인물 네트워크의 동적 변화에 대해 분석하고 네트워크 기반으로만 분석할 수 있는 중심인물의 변화 양상을 분석하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제46권2호
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• pp.141-149
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• 2018

본 논문에서는 전익형 무인항공기의 복합손상을 고려한 신경망 적응제어기 연구 결과를 기술하였다. 여기서 복합손상이란 무인항공기의 주익과 수직미익의 동시 손상을 의미한다. 시뮬레이션을 통하여 종/횡축 불안정성과 비행역학 특성을 확인하였다. 이를 바탕으로 두 가지 형태의 역변환 제어기 기반 적응형 신경망 제어기를 설계하였다. 또한 두 가지 역변환 제어기 구조에 따라 무인항공기의 복합 손상 시 제어 성능 분석을 수행하였다. 역변환 제어기 구조에 따라서 일반 상황과 손상 상황에서 성능 차이를 확인하였다. 최종적으로 무인기에 발생된 복합손상으로 인한 항공기의 불안정성은 적용된 제어기를 통하여 극복할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권2호
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• pp.540-549
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• 2018

This paper proposes the method of active distribution network expansion planning considering distributed generation integration and distribution network reconfiguration. The distribution network reconfiguration is taken as the expansion planning alternative with zero investment cost of the branches. During the process of the reconfiguration in expansion planning, all the branches are taken as the alternative branches. The objective is to minimize the total costs of the distribution network in the planning period. The expansion alternatives such as active management, new lines, new substations, substation expansion and Distributed Generation (DG) installation are considered. Distribution network reconfiguration is a complex mixed-integer nonlinear programming problem, with integration of DGs and active managements, the active distribution network expansion planning considering distribution network reconfiguration becomes much more complex. This paper converts the dual-level expansion model to Second-Order Cone Programming (SOCP) model, which can be solved with commercial solver GUROBI. The proposed model and method are tested on the modified IEEE 33-bus system and Portugal 54-bus system.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.479-490
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• 2009

여러 가지 실세계 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem) 들로 형식화하여 풀 수 있으나, 풀이 과정의 높은 계산 복잡도 때문에 실세계 문제들을 직접적으로 다루는 데 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 많은 시간적 추상화(Temporal abstraction) 방법들이 제안되어 왔고 이를 자동화하기 위한 여러 방법들 또한 연구되어 왔으나, 이들 방법들은 명시적인 효율성 척도를 갖고 있지 않아 이론적인 성능 보장을 하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 문제의 크기가 커지더라도 좋은 성능이 보장되는 자동적인 시간적 추상화 구현 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 네트워크 척도(Network measurements)를 이용하여 마르코프 결정 문제의 풀이 효율과 상태 궤적 그래프(State trajectory graph)의 위상 특성간의 관계를 분석하고, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리(Mean geodesic distance)가 마르코프 결정 문제의 풀이 성능과 밀접한 관계가 있다는 사실을 알아내었다. 이 사실을 기반으로 하여, 낮은 평균 측지 거리를 보장하는 복잡계망 모델(Complex network model)을 사용하여 시간적 추상화를 만들어 나가는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 사실적인 3차원 게임 환경을 비롯한 여러 문제에 대해 테스트되었고, 문제 크기의 증가에도 불구하고 효율적인 풀이 성능을 보여 주었다.