• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제28권4호
• /
• pp.517-526
• /
• 2001

현재의 인터넷 라우터는 Drop tail 방법으로 패킷을 처리한다. 따라서 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인한 혼잡상황 때문에 많은 패킷이 손실 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection)와 같은 능동적인 큐 관리 알고리즘을 제시하였다. 이러한 알고리즘은 라우터나 게이트웨이에서 발생할 수 있는 네트워크 혼잡상황을 개선하여 전체적인 패킷 손실을 줄여 줄 수 있다. 그러나 RED 알고리즘의 경우 큐 크기의 변화 정보로 혼잡상황을 판단하고 제어하기 때문에 동적으로 변화하는 현재의 인터넷 트래픽 대한 혼잡상황 제어에 있어서 개선의 필요성이 있다. 본 논문에서는 이러한 RED 알고리즘의 문제를 보완하기 위해서 기존의 RED 알고리즘을 개선한 MRED(Modified Random Early Detection) 알고리즘을 제안했다. 제안한 알고리즘은 간단하게 폐기(drop) 확률을 구하는 RED에 비하여 휴리스틱 (heuristic)한 방법을 적용하여 보다 동적으로 폐기 확률 값을 계산한다. MRED 알고리즘의 성능을 검증하기 위해서 실힘을 통하여 기존의 큐 관리 방법과 성능을 비교하였고 리눅스 커널에 MRED를 구현하여 성능을 분석하였다.

• 한국안전학회지
• /
• 제37권2호
• /
• pp.69-75
• /
• 2022

Fire-alarm systems are safety equipment that facilitate rapid evacuation and early suppression in case of fire. It is highly desirable that fire-alarm systems have low false-alarm rates and are thus reliable. Until now, researchers have attempted to improve detector performance by applying new technologies such as IoT. To this end, IoT-based fire-detection systems have been developed. However, due to scarcity of large-scale operational data, researchers have barely studied malfunctioning in fire-alarm systems or attempted to reduce false-alarm rates in these systems. In this study, we analyzed false-alarm rates of smoke/temperature detectors and unwanted fire-alarm signal patterns at K institution, where Korea's largest IoT-based fire-detection system operates. After analyzing the fire alarm occurrences at the institution for five years, we inferred that the IoT-based fire-detection system showed lower false-alarm rates compared to the automatic fire-detection equipment. We analyzed the detection pattern by dividing it into two parts: normal operation and unwanted fire alarms. When a specific signal pattern was filtered out, the false-alarm rate was reduced to 66.9% in the smoke detector and to 46.9% in the temperature detector.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제27권1B호
• /
• pp.90-98
• /
• 2002

WCDMA 시스템에서 동기 검파는 시스템의 용량을 증가시키기 위한 중요한 기술이다. WCDMA 시스템에서 동기 검파를 구현하기 위해서는 전송 채널의 페이딩을 보상하기 위한 정확한 채널 추정 알고리즘이 필요하다. 차세대 이동 통신 시스템에서는 높은 반송파 주파수를 사용하며, 고속으로 움직이는 이동체를 위한 서비스를 제공해야 하므로, 신호에 작용하는 도플러 주파수는 신호를 감쇄시키며 채널 추정의 성능을 떨어뜨리게 된다. 따라서 본 논문에서는 이동 통신 채널에서 발생하는 도플러 효과에 의한 채널 페이딩을 보상하기 위한 방법으로 early-late 도플러 보상 기법을 이용한 채널 추정 알고리즘을 제안한다. Early-late 도플러 보상을 이용한 채널 추정 기법을 사용하는 경우에는 신호의 Eb/No 값이 일정 임계치 이상으로만 전송이 되면 채널 추정의 성능이 기존의 방식에 비하여 탁월하게 개선되는 것을 볼 수 있다.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.57-64
• /
• 2024

In the industrial field, robots are used to increase productivity by replacing labors with dangerous, difficult, and hard tasks. However, failures of individual industrial robots in the entire production process may cause product defects or malfunctions, and may cause dangerous disasters in the case of manufacturing parts used in automobiles and aircrafts. Although requirements for early diagnosis of industrial robot failures are steadily increasing, there are many limitations in early detection. This paper introduces methods for diagnosing robot failures using sound-based data and deep learning. This paper also analyzes, compares, and evaluates the performance of failure diagnosis using various deep learning technologies. Furthermore, in order to improve the performance of the fault diagnosis system using deep learning technology, we propose a method to increase the accuracy of fault diagnosis based on an inference window. When adopting the inference window of deep learning, the accuracy of the failure diagnosis was increased up to 94%.

• 치위생과학회지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.115-124
• /
• 2013

Recently, there have been improvements in diagnostic methods for the assessment of early caries lesions. The reason is that dental professionals are seeking methods to reliably detect incipient dental caries and to remineralize them. This review examines the literature on principles, theoretical background, and history of the Quantitative Light-Induced Fluorescence (QLF) system (Inspektor Research Systems BV, The Netherlands). Furthermore, this paper discusses the potential application of QLF system to clinical practice for educational purpose, enabling dental hygiene students to perform oral health assessment using the QLF system. In addition, the clinical application of QLF system can motivate patients by providing additional visual information about caries and bacterial activity. The evidences on validity and reliability of the QLF system for detection of longitudinal changes in de/remineralization and caries were examined. The QLF system is capable of monitoring and quantifying mineral changes in early caries lesions. Therefore, it can be used to assess the impacts of caries preventive measures on the remineralization and reversal of the caries process. And the QLF system is a very promising equipment to assess educational effectiveness for dental hygiene students in their learning process. In conclusion, the QLF system is the most effective technology for more sensitive staging of caries and treatment without surgical intervention.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권12호
• /
• pp.2783-2790
• /
• 2010

본 연구에서는 무선 랜 표준안인 802.11n에서 채널 부호화 알고리즘으로 채택된 LDPC부호의 복호 알고리즘의 저복잡도에 대해 연구를 하였다. 샤논의 한계에 근접하기 위해서는 큰 블록 사이즈의 LDPC 부호어 길이와 많은 반복횟수를 요구한다. 이는 많은 계산량을 요구하며, 그리고 이에 따른 전력 소비량(power consumption)을 야기 시키므로 본 논문에서는 세 가지 형태의 저복잡도 LDPC 복호 알고리즘을 제시한다. 첫째로 큰 블록 사이즈와 많은 반복 횟수는 많은 계산량과 전력 소모량을 요구하므로 성능 손실 없이 반복횟수를 줄일 수 있는 부분 병렬 방법을 이용한 복호 알고리즘, 둘째로 early stop 알고리즘에 대해 연구 하였고, 셋째로 비트 노드 계산과 체크 노드 계산 시 일정한 신뢰도 값보다 크면 다음 반복 시 계산을 하지 않는 early detection 알고리즘에 대해 연구 하였다. 위 세가지 알고리즘을 적용하여 FPGA 칩에 구현한 결과 N=648, R=1/2일 때, 복호 속도는 알고리즘을 적용하지 않았을 때 보다 거의 두배에 가까운 110Mbps이고, 약 45%의 디바이스 사용량이 감소하였다.

• 지구물리
• /
• 제8권1호
• /
• pp.7-14
• /
• 2005

Early detection in real-time response of slope movements ensures tremendous saving of lives and repair costs from catastrophic disaster. Therefore, it is essential to constantly monitor the performance and integrity of slope-stabilizing structures such as Rock bolt, Nail and Pile during or after installation. We developed a novel monitoring system using Fiber Bragg Grating (FBG) sensor. It's advantages are highly sensitivity, small dimension and electro-magnetic immunity. capability of multiplexing, system integrity, remote sensing - these serve real-time health monitoring of the structures. Real-time strain measurement by the signal processing program is shown graphically and it gives a warning sound when the monitored strain state exceeds a given threshold level so that any sign of abnormal disturbance on the spot can be easily perceived.

• 융합보안논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.67-72
• /
• 2005

최근 사회적인 이슈인 악성 트래픽 인한 네트워크 마비, 전자거래 방해 등과 같이 단시간내에 엄청난 국가적인 손실이 될수 있는 악성 웜, 바이러스에 대한 대처 능력은 보안관리에 매우 중요한 요소임은 자명하다. 이와 관련, 사이버위협에 대한 신속한 대처능력을 확보하기 위해 조기 예 경보시스템에 대한 많은 연구가 이루어지고 있으나, 기술적인 문제와 함께 시스템의 효용성에 대한 한계 때문에 실용적인 연구가 가시화되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하기 위하여 대형네트워크에서 기존 보안장비에 의한 검출과는 별도로 사이버 위협 조기예경보만을 위한 조기탐지기법에 대해서 연구하였다. 실제 대형네트워크에서 허니넷 (Honeynet)기반의 모듈을 적용한 사이버예경보시스템을 설계하여 대형 네트워크에서 본 모듈이 약성 트래픽에 대해 얼마나 효과적으로 대처 할수 있는지에 대해 연구하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.77-80
• /
• 2023

Since fires in uncontrolled environments pose serious risks to society and individuals, many researchers have been investigating technologies for early detection of fires that occur in everyday life. Recently, with the development of deep learning vision technology, research on fire detection models using neural network backbones such as Transformer and Convolution Natural Network has been actively conducted. Vision-based fire detection systems can solve many problems with physical sensor-based fire detection systems. This paper proposes a fire detection method using the latest YOLOv8, which improves the existing fire detection method. The proposed method develops a system that detects sparks and smoke from input images by training the Yolov8 model using a universal fire detection dataset. We also demonstrate the superiority of the proposed method through experiments by comparing it with existing methods.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
• /
• 제26권7호
• /
• pp.1030-1037
• /
• 2013

Early detection of anomalies is an important issue in the management of group-housed livestock. In particular, failure to detect oestrus in a timely and accurate way can become a limiting factor in achieving efficient reproductive performance. Although a rich variety of methods has been introduced for the detection of oestrus, a more accurate and practical method is still required. In this paper, we propose an efficient data mining solution for the detection of oestrus, using the sound data of Korean native cows (Bos taurus coreanea). In this method, we extracted the mel frequency cepstrum coefficients from sound data with a feature dimension reduction, and use the support vector data description as an early anomaly detector. Our experimental results show that this method can be used to detect oestrus both economically (even a cheap microphone) and accurately (over 94% accuracy), either as a standalone solution or to complement known methods.