• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.91-94
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• 2006

In this paper, we deployed the tunnel inspection and monitoring system by wireless sensor network. It is shown that the wireless sensor network which is composed of sensor, wireless communication module, and gateway system can be applied to tunnel monitoring system. Sensors included herein are acceleration transducers, fire-alarm sensors, water-level sensors, and magnetic contact sensors. It is also found that the wireless sensor network can deliver sensing data reliably by ad-hoc networking technology. The gateway system that can send the sensing data to server by CDMA (code division multiple access) is developed. Finally, monitoring system is constructed by web service technology, and it is observed that this system can monitor the present state of tunnel without difficulties. Furthermore, the above system provides an alternative to inspect and monitor the tunnel efficiently where the conventional wired system cannot be applied.

• 센서학회지
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• 제19권5호
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• pp.369-374
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• 2010

It is important to efficiently elect the cluster header in Hierarchical Sensor Network, because it largely affects on the lifetime of the network. Therefore, recent research is focused on the lifetime extension of the whole network for efficient cluster header election. In this paper, we propose the new Cluster Header Election Scheme in which the cluster is divided into Group considering Distance from Upper Node, and a cluster header will be elected by node density of the Group. Also, we evaluate the performance of this scheme, and show that this proposed scheme improves network lifetime in Zigbee environment.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.382-384
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• 2008

D-TRS is a method of wireless communication. This method will be able to use several frequency for multiple user used chanel together. TETRA of D-TRS technology is not rented network. Using TETRA network has the strong point which cost better than CDMA network of rental network. Master server of SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition) system is realtime supervise control and a data acquire the control system or the RTU(Remote Terminal Unit). The present paper is developed and proposal the gateway platform for electronic power backbone network based on D-TRS. This gateway platform is converted DNP3.0 messages with TETRA PDU and converted TETRA PDU with DNP3.0 messages. Master server and FRTU will be able to send and receive DNP3.0 message via TETRA network using this gateway platform.

• Journal of Communications and Networks
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• 제11권3호
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• pp.248-260
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• 2009

To connect a mobile ad hoc network (MANET) with an IP network and to carryout communication, ad hoc network node needs to be configured with unique IP adress. Dynamic host configuration protocol (DHCP) server autoconfigure nodes in wired networks. However, this cannot be applied to ad hoc network without introducing some changes in auto configuration mechanism, due to intrinsic properties (i.e., multi-hop, dynamic, and distributed nature) of the network. In this paper, we propose a scalable autoconfiguration scheme for MANETs with hierarchical topology consisting of leader and member nodes, by considering the global Internet connectivity with minimum overhead. In our proposed scheme, a joining node selects one of the pre-configured nodes for its duplicate address detection (DAD) operation. We reduce overhead and make our scheme scalable by eliminating the broadcast of DAD messages in the network. We also propose the group leader election algorithm, which takes into account the resources, density, and position information of a node to select a new leader. Our simulation results show that our proposed scheme is effective to reduce the overhead and is scalable. Also, it is shown that the proposed scheme provides an efficient method to heal the network after partitioning and merging by enhancing the role of bordering nodes in the group.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권7호
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• pp.39-48
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• 2023

Breast cancer screening makes extensive utilization of mammography. Even so, there has been a lot of debate with regards to this application's starting age as well as screening interval. The deep learning technique of transfer learning is employed for transferring the knowledge learnt from the source tasks to the target tasks. For the resolution of real-world problems, deep neural networks have demonstrated superior performance in comparison with the standard machine learning algorithms. The architecture of the deep neural networks has to be defined by taking into account the problem domain knowledge. Normally, this technique will consume a lot of time as well as computational resources. This work evaluated the efficacy of the deep learning neural network like Visual Geometry Group Network (VGG Net) Residual Network (Res Net), as well as inception network for classifying the mammograms. This work proposed optimization of ResNet with Teaching Learning Based Optimization (TLBO) algorithm's in order to predict breast cancers by means of mammogram images. The proposed TLBO-ResNet, an optimized ResNet with faster convergence ability when compared with other evolutionary methods for mammogram classification.

• 대한한의학회지
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• 제44권4호
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• pp.136-149
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• 2023

Objectives: Facial diagnosis is an important part of clinical diagnosis in traditional East Asian Medicine. In this paper, we proposed a model to quantitatively classify cold sensitivity using a fully automated facial image analysis system. Methods: We investigated cold sensitivity in 452 subjects. Cold sensitivity was determined using a questionnaire and the Cold Pattern Score (CPS) was used for analysis. Subjects with a CPS score below the first quartile (low CPS group) belonged to the cold non-sensitivity group, and subjects with a CPS score above the third quartile (high CPS group) belonged to the cold sensitivity group. After splitting the facial images into train/validation/test sets, the train and validation set were input into a convolutional neural network to learn the model, and then the classification accuracy was calculated for the test set. Results: The classification accuracy of the low CPS group and high CPS group using facial images in all subjects was 76.17%. The classification accuracy by sex was 69.91% for female and 62.86% for male. It is presumed that the deep learning model used facial color or facial shape to classify the low CPS group and the high CPS group, but it is difficult to specifically determine which feature was more important. Conclusions: The experimental results of this study showed that the low CPS group and the high CPS group can be classified with a modest level of accuracy using only facial images. There was a need to develop more advanced models to increase classification accuracy.

• 융합보안논문지
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• 제10권3호
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• pp.29-41
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• 2010

전장 지역에서 각종 전술정보를 실시간으로 수집할 수 있는 센서기반의 감시체계인 감시정찰 센서네트워크는 Sensor-to-Shooter 개념의 네트워크 중심전 환경에서 핵심 역할을 수행한다. 그러나 네트워크를 구성하는 센서노드들의 자원제약적 특성과 무선통신 사용 등 센서네트워크 자체의 특성으로 인해 감시정찰 센서네트워크는 일반 네트워크에 비해 보안이 취약해 질 수 있다. 이에 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크 운용 간 기밀성, 무결성, 가용성 및 인증 등을 보장하기 위한 기반이 되는 그룹 키 관리 기법을 제안한다. 제안된 키 관리 기법은 감시정찰 센서네트워크의 토폴로지 특성과 확률론적 키 공유를 기반으로 그룹 키를 생성하고 분배하며, 그룹 키분배에 소요되는 통신 비용은 O(logn)이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1609-1622
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• 2009

무선 센서 네트워크에서 클러스터링 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이다. 그러나 클러스터 헤드 노드에 높은 부하를 주게 되어 헤드 노드의 급격한 에너지 소모를 유발하는 문제가 있다. 이에 LEACH와 같은 알고리즘은 클러스터의 구성과 클러스터 헤드 노드의 역할을 주기적으로 교체하여 네트워크의 수명을 연장시켰다. 그러나 이 방법은 클러스터를 구성하는 과정에서 상당한 양의 에너지를 소모한다. 이에 본 논문은 불필요한 에너지 소모를 줄이기 위해 새로운 클러스터 형성 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 인접노드에서 수집되는 중첩 데이터를 배제하고 임계값을 전송한다. 서로 인접한 노드들은 그룹을 이루며 이 클러스터를 구성하는 노드들은 라운드 로빈 형태로 데이터를 수집하고 전송한다. 전체 네트워크의 관점에서 볼 때 이 그룹은 한개의 노드로 취급된다. 한 라운드의 셋업 단계에서 그룹들은 클러스터 헤드(그룹)에 의해 다시 클러스터를 형성(network cluster)하게 된다. 클러스터 헤드가 된 그룹의 모든 멤버노드는 라운드 로빈 방식으로 클러스터 헤드 역할을 수행한다. 따라서 그룹의 크기에 의해 라운드의 주기를 연장할 수 있다. 성능분석 결과 제안하는 방법은 제안된 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송효율이 증가하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제30권1호
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• pp.45-51
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• 2006

본 연구는 항만혁신클러스터의 성공을 위한 평가요소를 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 항만혁신클러스터 성공을 위한 평가항목을 정책, 자원, 운영 등 3가지로 구분하였다. 그리고 3항목은 다시 12개의 요소로 세분화하였다. 뉴럴네트웍에 의한 훈련 및 검증을 위해 전체 30개의 설문자료를 훈련용과 검증용으로 각각 15부씩 구분하고, 구분된 자료를 이용하여 훈련 및 검증하였다. 코호넨 네트웍에 의해 수행한 결과 예측의 정확성은 $73.33\%$로 나타났다. 평가항목 및 세부요소의 중요도는 코호넨 네트웍에 의해 산출되었다. 그 결과 항만혁신 클러스터의 성공을 예측한 그룹의 경우에는 자원항목이 다른 항목에 비해 가장 중요한 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.241-254
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• 2013

본 연구의 목적은 소셜 네트워크 서비스를 협력학습에 활용할 때 학습 과정에 어떠한 영향을 미치는 지를 밝히는데 있었다. 본 연구의 대상은 소셜 네트워크 서비스 유형에 따라 1) 카카오톡 2) 페이스북, 3) 카카오톡과 페이스북 동시 활용, 그리고 4) 소셜 네트워크 서비스를 활용하지 않은 집단으로 구분하였다. 네 집단 모두 사전 검사에서 모바일 효능감, 진로 결정 자기 효능감, 수업 흥미도에 있어서 차이가 없는 것으로 나타났다. 사후 검사에서는 협력 능력 평균 점수에 있어서 카카오톡을 이용하거나 카카오톡과 페이스북을 동시에 활용한 집단이 페이스북을 이용하거나 소셜 네트워크 서비스를 활용하지 않은 집단보다 통계적으로 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 페이스북에서 생성된 메시지 분석 결과는 카카오톡과 페이스북을 동시에 활용한 집단이 페이스북만을 활용한 집단보다 많은 메시지 생성 뿐 아니라 평균 메시지를 읽는 수, 댓글 수, '좋아요' 클릭 수에 있어서 현저히 높은 것으로 나타나 이러한 통계적 의미를 뒷받침하고 있다.