• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권3호
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• pp.477-488
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• 2013

Wireless Sensor Networks (WSNs) are comprised of sensor nodes that forward data in the shape of packets inside a network. Proficient packet forwarding is a prerequisite in sensor networks since many tasks in the network, together with redundancy evaluation and localization, depend upon the methods of packet forwarding. With the motivation to develop a fault tolerant packet forwarding scheme a Self-Localized Packet Forwarding Algorithm (SLPFA) to control redundancy in WSNs is proposed in this paper. The proposed algorithm infuses the aspects of the gossip protocol for forwarding packets and the end to end performance of the proposed algorithm is evaluated for different values of node densities in the same deployment area by means of simulations.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.119-124
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• 1998

블록정합 움직임추정 알고리즘은 매우 많은 양의 계산 능력을 요구하고 현재 많은고속 알고리즘이 제안되었다. 기존의 움직임 추정에 대한 블록정합 알고리즘은 탐색 블록 데이터의 비 지역화로 인한 VLSI 규모가 커지는 문제와 입력데이터를 매번 입력해야 하는재 사용문제에 대한 단점을 가지고 있었다. 본 논문은 입출력 핀 수의 증가를 최대한 억제하면서 입력데이터의 재사용을 통한 VLSI 규모를 최소화 할 수 있는 고속 시스토릭 어레이를 설계하였다. 제안된 시스토릭 어레이는 탐색 블럭의 입력데이터를 반복적으로 재 사용하여 메모리 접근시간을 최소화시키고 알고리즘의 병렬성을 증가시켜 전체 처리요소의 연결이 시간적 공간적으로 지역화 되어 문제크기의 증가에 대한 시간적인 영향을 받지 않는 문제 독립적인 형태가 된다. 설계된 시스토릭 어레이는 이동벡터의 계산 복잡도가 O(N6)에서 O(N3)로 크게 향상되었으며 입촐력 핀의 수는O(N)을 가진다.

• 전기학회논문지P
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• 제67권4호
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• pp.183-190
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• 2018

Predicting accurate electricity prices is an important task in the electricity trading market. To address the electricity price forecasting problem, various approaches have been proposed so far and it is known that linear regression-based approaches are the best. However, the use of such linear regression-based methods is limited due to low accuracy and performance. In traditional linear regression methods, it is not practical to find a nonlinear regression model that explains the training data well. If the training data is complex (i.e., small-sized individual data and large-sized features), it is difficult to find the polynomial function with n terms as the model that fits to the training data. On the other hand, as a linear regression model approximating a nonlinear regression model is used, the accuracy of the model drops considerably because it does not accurately reflect the characteristics of the training data. To cope with this problem, we propose a new electricity price forecasting method that divides the entire dataset to multiple split datasets and find the best linear regression models, each of which is the optimal model in each dataset. Meanwhile, to improve the performance of the proposed method, we modify the proposed localized linear regression method in the map and reduce way that is a framework for parallel processing data stored in a Hadoop distributed file system. Our experimental results show that the proposed model outperforms the existing linear regression model. Specifically, the accuracy of the proposed method is improved by 45% and the performance is faster 5 times than the existing linear regression-based model.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제20권1E호
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• pp.31-37
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• 2001

Matched Field Processing (MFP) is a successive process of correcting mismatches between true and assumed parameters by matching the measured acoustic field data with numerically simulated data which we call replica. The MFP is widely used both in geo-acoustic parameter inversions and in source localizations. Whether a certain parameter can be inverted effectively or whether a source can be localized correctly depends on the amount of the influence that a parameter has on the acoustic field during the matching process. Sensitive parameters can be better estimated than the less sensitive ones in MFP. On the contrary, the sensitive parameters affect adversely on the source localization results when they have uncertainties. In this paper, a sensitivity index is defined based upon the field variation resulting from the perturbed parameters. Numerical test results show that the index behaves in accordance with the results of source localization under a mismatched environment and also with the inversion solutions.

• 한국분말야금학회:학술대회논문집
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• 한국분말야금학회 2006년도 Extended Abstracts of 2006 POWDER METALLURGY World Congress Part2
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• pp.738-739
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• 2006

This paper will describe a powder and processing method that facilitates single press-single sintered densities approaching $7.5g/cm^3$. At this sintered density, mechanical properties of the powder metal (P/M) component are significantly improved over current P/M technologies and begin to approach the performance of wrought steels. High performance gears have the added requirement of rolling contact fatigue durability that is dependent upon localized density and thermal processing. Combining high density processing of engineered P/M materials with selective surface densification enables powder metal components to achieve rolling contact fatigue durability and mechanical property performance that satisfy the performance requirements of many high strength automotive transmission gears. Data will be presented that document P/M part performance in comparison to conventional wrought steel grades.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권8A호
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• pp.777-784
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• 2010

최근 수중 통신에 대한 관심이 급증하고 있으며, 수중 통신을 통한 음성 및 고해상도 영상 데이터와 같은 다양한 데이터 전송의 요구가 증가하고 있다. 수중 음향 통신 시스템의 성능은 수중 채널의 특성에 의해 크게 영향을 받으며, 특히 수중 채널 환경은 다중경로(Multi-path)에 따른 지연확산(delay spread)으로 인하여 데이터 전송 시 인접 심볼 간의 간섭(Inter Symbol interference: ISI)이 발생하여 통신의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 지연 확산에 강한 성능을 나타내는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기법을 수중 통신 시스템에 적용하고, OFDM의 CP(Cyclic Prefix)를 이용하여 수중 채널 환경의 다중경로로 인한 지연 확산을 보상한다. 하지만 수중 통신 시스템에 OFDM을 적용할 때, OFDM 시스템이 갖는 고유한 문제인 높은 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)이 발생한다. 그러므로 본 논문에서는 높은 PAPR로 인한 신호의 비선형 왜곡을 피하고 증폭기의 효율을 위하여 DFT-spread OFDM 기법을 적용한다. DFT-spread OFDM 방식은 IFFT 수행 이전에 DFT(discrete Fourier transform) 확산을 수행하여 각각의 병렬 데이터를 모든 부반송파들에 실어 줌으로써 좋은 PAPR 저감 효과를 얻는다. 그러므로 본 논문에서는 OFDM 시스템을 통해 수중 채널에서 지연 확산에 대한 성능 이득을 보이고, 일반적인 OFDM 시스템보다 DFT-spread OFDM이 수중 통신 환경에서 더 적합한 통신 방식임을 시뮬레이션을 통하여 보였다. 그리고 DFT-spread OFDM의 두 가지 자원 분배 방식(Interleaved, Localized)에 따른 성능을 분석하고 수중 통신 환경에서 자원 분배 방식에 따른 성능의 적응성에 대하여 논의하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 CP 삽입을 통한 보상후의 BER 성능은 DFT-spread OFDM 방식이 일반 OFDM에 비하여 $10^{-4}$에서 약 5~6dB 정도 좋은 것을 보였으며, 자원 분배 방식에 따른 BER 성능을 비교하였을 때, Interleaved 방식은 Localized 방식에 비하여 $10^{-4}$에서 약 3.5dB 정도 좋은 것을 보였다.

• 자원환경지질
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• 제48권1호
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• pp.51-63
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• 2015

동북아시아에 위치한 4개의 지자기 관측소의 3성분 지구자기장 관측 자료를 이용하여 1997년부터 2011년 동안의 지구자기장의 영년변화를 표현하는 지역화된 영년변화 모델을 제작하였다. 외핵의 움직임으로 발생되는 지구자기장은 장소와 시간에 따라 변화하며 지자기 관측소에서는 이를 시계열로 측정하게 된다. 따라서 공간적인 변화를 함께 파악하기 위해서는 이를 시공간모델로 제작하여 시간에 따른 지구자기장의 변화를 공간적으로도 표현할 수 있도록 해야 한다. 전지구 범위인 경우 관측소의 분포가 제한되어 있고 이를 공간적으로 보완하기 위해 위성 자료를 활용한다. 하지만 방대하고 복잡한 위성 자료의 처리와 세계의 모든 지자기 관측소의 자료를 활용하여 전 지구적 지구자기장의 모델을 제작하는 일은 상당한 작업과 노력을 요구한다. 또한 계속해서 들어오는 자료들을 이용하여 모델을 업데이트 하는 일 역시 같은 양의 시간과 노력을 필요로 하게 된다. 더불어, 각 관측소 자료의 오차범위와 위성 자료 처리 오차 (processing error) 역시 지역에 따라 다르게 나타남으로 이러한 오차값들이 전지구 모델의 정확도에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 감안하여 동북아시아 지역을 중심으로 하는 지역화된(localized) 모델링 기법을 소개하고 이를 통해 지구자기장의 영년변화 모델을 제작하는 데 적용하였다. 전 세계의 지구자기장 관측망인 INTERMAGNET에 가입된 3개의 일본 관측소와 1곳의 중국 관측소 자료를 활용하여 1997년부터 2011년까지 6개월 간격으로 지구자기장의 변화를 파악하고 이를 전지구 모델과 비교해 보았다. 또한 얻어진 모델을 이용하여 지구 내부의 원인인 지구자기장의 급작스런 변화를 일컫는 지구자기장 '급변'을 찾아보고 이에 대한 발생 시기에 대해 논의하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.1037-1040
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• 2006

This paper presents an efficient overlay multicast routing protocol (ROMP) and its architecture. ROMP using GPS and region map stands on the basis of scalable 2-tiered multicast architecture and maintains a global overlay multicast tree through reactive fashion. With this approach, the coarse-grain location-awareness for an efficient overlay multicasting and the determination of hot-spot area for efficient data delivery are feasible. The simulation results show that the localized control packets of ROMP prevent the overlay control packets from squandering the physical network resources.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.1091-1092
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• 2007

Wireless sensor networks (WSN) can be used in military surveillance, in which highly confidential data needs to be transmitted. In effect, security becomes a very important aspect in such networks. We present an efficient key management scheme for WSN. Our scheme is an improvement over SHELL [1] and mostly relies on communication within a cluster of nodes.

• Smart Structures and Systems
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• 제14권2호
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• pp.85-104
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• 2014

Damage detection is a challenging, complex, and at the same time very important research topic in civil engineering. Identifying the location and severity of damage in a structure, as well as the global effects of local damage on the performance of the structure are fundamental elements of damage detection algorithms. Local damage detection is essential for structural health monitoring since local damages can propagate and become detrimental to the functionality of the entire structure. Existing studies present several methods which utilize sensor data, and track global changes in the structure. The challenging issue for these methods is to be sensitive enough in identifYing local damage. Autoregressive models with exogenous terms (ARX) are a popular class of modeling approaches which are the basis for a large group of local damage detection algorithms. This study presents an algorithm, called Influence-based Damage Detection Algorithm (IDDA), which is developed for identification of local damage based on regression of the vibration responses. The formulation of the algorithm and the post-processing statistical framework is presented and its performance is validated through implementation on an experimental beam-column connection which is instrumented by dense-clustered wired and wireless sensor networks. While implementing the algorithm, two different sensor networks with different sensing qualities are utilized and the results are compared. Based on the comparison of the results, the effect of sensor noise on the performance of the proposed algorithm is observed and discussed in this paper.