• 한국통신학회논문지
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• 제34권11B호
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• pp.1234-1244
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• 2009

오늘날의 네트워크에서는 다양한 응용의 등장으로 인해 트래픽이 복잡 다양해지고 있다. 이러한 상황 속에서 트래픽의 응용 별 분류에 대한 중요성은 날이 갈수록 증가하고 있다. 트래픽의 응용 별 분류에 대한 요구에 따라 기존에도 많은 연구가 이루어졌었다. 포트 기반의 분류, 페이로드 기반의 분류, 머신러닝 기반의 분류 방법들이 제안되었는데 아직 트래픽을 완벽하게 분류해내는 방법론은 개발되지 않은 실정이다. 최근 연구 중에는 플로우의 통계 정보를 이용한 방법론이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 통계 시그니쳐를 통한 응용 트래픽 분류 방법론을 제안하고자 한다. 플로우 중 첫 N개의 패킷의 페이로드 크기와 방향을 이용하여 통계 시그니쳐를 생성하고, 이를 이용하여 응용 트래픽을 분류한다. 그리고 검증 시스템을 통해 본 분류 방법론이 높은 정확도의 분류 방법론이라는 것을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10A호
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• pp.965-973
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• 2007

무선네트워크에서 TCP버전을 통해 프로토콜을 적용하여 양방향의 노드가 중복된 응답으로 데이터가 순서에서 벗어나 손실됨을 분석하고, 개선된 비율제어 알고리즘으로 성능 처리율을 연구한다. TCP 대역폭에서 트래픽 패킷 재전송 형태를 취하면서 노드사이의 혼잡이 발생 할 경우 프로토콜과 알고리즘을 적용하였다. 또 대역폭 시스템 클라이언트 수 및 연속파일 전송 간의 평균 유휴시간을 조정함으로써 경쟁 레벨을 생성하여 다중패킷 손실에 대한 빠른 재전송 및 복구를 효율적으로 수행한다. 본 논문은 연결효율이 증가함으로서 손실이 줄어들며, 비율 기반 하에 윈도우 크기를 적절하게 조절하는 슬라이딩 윈도우 흐름제어를 이용해 손실율을 줄여서 혼잡제어 성능을 개선한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권1호
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• pp.9-16
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• 2020

빅 데이터를 연구 목적으로 제3자에게 배포할 때 프라이버시 정보를 보호하기 위해서 k-익명화 기법이 널리 사용되어 왔다. k-익명화 기법을 적용할 때, 해결 해야할 어려운 문제 중의 하나는 최적의 k값을 결정하는 것이다. 현재는 대부분 전문가의 직관에 근거하여 수동으로 결정되고 있다. 이러한 방식은 익명화의 성능을 떨어뜨리고 시간과 비용을 많이 낭비하게 만든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 기계학습 기반의 k값 결정방식을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 아이디어를 실제로 적용한 구현 및 실험 내용에 대해서 서술 한다. 실험에서는 심층 신경망을 구현하여 훈련하고 테스트를 수행 하였다. 실험결과 훈련 에러는 전형적인 신경망에서 보여지는 패턴을 나타냈으며, 테스트 실험에서는 훈련에러에서 나타나는 패턴과는 다른 패턴을 보여주고 있다. 제안된 방식의 장점은 k값 결정시 시간과 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.52-60
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• 2008

위성 통신 분야에서 널리 사용되는 시분할 다중 스위칭 시스템은 많은 저대역폭 가입자들로부터 발생되는 트랙픽을 반복되는 프레임에 타임 슬롯을 할당해야 한다. 본 논문에서는 타임 슬롯 할당을 위한 새로운 방법을 제안한다. 기존의 방법인 네트워크 흐름 모델을 사용하지 않고 새로운 방법인 그래프 채색방법을 사용하여 효율적인 타임 슬롯 할당 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 주어진 트래픽의 프레임 길이가 2의 멱승일 경우 트래픽을 정확히 반으로 나누어 할당한다. 분할된 트래픽의 프레임 길이가 1이 될 때까지 이 과정을 계속적으로 반복해 분할한다. 제안된 알고리즘의 시간 복잡도는 프레임의 길이가 L이고 스위치 크기가 N인 경우에는 기존의 네트워크 흐름 모델을 사용한 최적의 타임 슬롯 할당 알고리즘의 시간 복잡도는 $O(N^{4.5})$ 인데 반해 $O(NLlog_2L)$이다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1992년도 추계학술대회
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• pp.103-104
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• 1992

Automatic transmission of data from the blood analyzer to the request site is one of the most important part in hospital computerization. We have developed a system to automatically transmit the data from the atrial blood gas analyzer. In this system, HOST computer, FILE server, LAN(Local Area Network), 3270 Emulator and Multi-port card were integrated. Also, 3 blood gas analyser(NOVA Inc., USA) were connected to a single multi-port card which is attached in a personal computer for data acquisition. When specimen is collected from sampling sites, it is transfered to the lab. After analysis, the result is transmitted to the personal computer via serial communication between machine and multi-port card using interrupt method. Then, the patient's information (Name, Sex, etc.) is obtained from the HOST computer througth the emulator. The combined data(patient information & lab data) is transmitted to the each request site via LAN automatically. From the collected data, patient's previous data could be reviewed, and it could be used for the various statistics and the flow chart for clinical research. Also, we found that this system reduces the personal labor.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.438-441
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• 2007

Recently, due to molecular biology and engineering technology, DNA microarray makes people watch thousands of genes and the state of variation from the tissue samples of living body. With DNA Microarray, it is possible to construct a genetic group that has similar expression patterns and grasp the progress and variation of gene. This paper practices Cluster Analysis which purposes the discovery of biological subgroup or class by using gene expression information. Hence, the purpose of this paper is to predict a new class which is unknown, open leukaemia data are used for the experiment, and MCL (Markov CLustering) algorithm is applied as an analysis method. The MCL algorithm is based on probability and graph flow theory. MCL simulates random walks on a graph using Markov matrices to determine the transition probabilities among nodes of the graph. If you look at closely to the method, first, MCL algorithm should be applied after getting the distance by using Euclidean distance, then inflation and diagonal factors which are tuning modulus should be tuned, and finally the threshold using the average of each column should be gotten to distinguish one class from another class. Our method has improved the accuracy through using the threshold, namely the average of each column. Our experimental result shows about 70% of accuracy in average compared to the class that is known before. Also, for the comparison evaluation to other algorithm, the proposed method compared to and analyzed SOM (Self-Organizing Map) clustering algorithm which is divided into neural network and hierarchical clustering. The method shows the better result when compared to hierarchical clustering. In further study, it should be studied whether there will be a similar result when the parameter of inflation gotten from our experiment is applied to other gene expression data. We are also trying to make a systematic method to improve the accuracy by regulating the factors mentioned above.

• 한국물환경학회지
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• 제36권5호
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• pp.445-452
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• 2020

Tributary is a part of life space for people and a very important place that accommodates rest recreation and other daily activities. absolutely insufficient basic data about water quality and flow rate are available for basin management. Efficient water and basin management systems, which are also supported by local residents can be established by securing such basic data of major tributaries in the Nakdong river system. In this study, the fluctuation characteristics of upstream and downstream water pollution levels were compared using the measurement results of the water environment measurement network and the tributary monitoring project for the gyeseong-stream and Hwapo-stream in the Nakdong-miryang watershed. In 2017, when water pollution is the highest, it was confirmed that the annual average rainfall was the lowest. Although the upstream and downstream water quality tendencies of the Gyeseong-stream are similar, the water quality concentrations of the Gyeseong-stream are relatively different. But although the Hwapo stream has various causes of pollution, there was not much difference in the level of pollution between the upper and lower streams. In addition, both rivers need the ability to purify rivers by securing sufficient water for river maintenance, and if the correlation between water quality items can be inferred through continuous monitoring of tributaries where the aspect of water quality change is unclear, water quality management Determined to be efficient operation.

• 대한교통학회지
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• 제25권5호
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• pp.183-193
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• 2007

전통적으로 혼잡통행료는 교통시설의 한계사회비용과 한계개인비용의 차이를 혼잡통행료로 부과함으로써 사용자 균형(user equilibrium)상태의 도로망을 체계최적(system optimum)으로 유도하는 한계비용가격(marginal cost pricing) 또는 최적혼잡통행료(first-optimal pricing)이론에 근거를 두고 있다. 이러한 이론을 기초로 본 연구에서는 가변수요를 갖는 다계층 도로이용자를 대상으로 링크 최적혼잡통행료의 이론적 특성을 살펴보고 혼잡통행료 징수에 따른 계층간 그리고 지역간 형평성을 분석하기 위한 방법론을 연구한다. 여기서, 도로이용자가 경험하는 경로통행비용은 시간요소(통행시간)와 화폐요소(혼잡통행료)의 2가지 판단기준으로 구성되고 시간가치에 의해 하나의 단위로 전환(trade off)이 가능하다. 경로 통행비용이 시간단위로 환산될 경우, 최적혼잡통행료는 시간단위 체계최적 조건으로부터 도출될 수 있고 경로통행비용이 화폐단위로 환산될 경우, 최적혼잡통행료는 화폐단위 체계최적 조건으로부터 도출될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 체계최적 조건으로부터 도출된 최적혼잡통행료를 산정하는 모형을 개발하고 이를 통하여 계층간 형평성을 살펴본다.

• 한국물환경학회지
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• 제30권5호
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• pp.491-502
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• 2014

As meteorology is the driving force for lake thermodynamics and mixing processes, the effects of climate change on the physical limnology and associated ecosystem are emerging issues. The potential impacts of climate change on the physical features of a reservoir include the heat budget and thermodynamic balance across the air-water interface, formation and stability of the thermal stratification, and the timing of turn over. In addition, the changed physical processes may result in alteration of materials and energy flow because the biogeochemical processes of a stratified waterbody is strongly associated with the thermal stability. In this study, a novel modeling framework that consists of an artificial neural network (ANN), a watershed model (SWAT), a reservoir operation model(HEC-ResSim) and a hydrodynamic and water quality model (CE-QUAL-W2) is developed for projecting the effects of climate change on the reservoir water temperature and thermal stability. The results showed that increasing air temperature will cause higher epilimnion temperatures, earlier and more persistent thermal stratification, and increased thermal stability in the future. The Schmidt stability index used to evaluate the stratification strength showed tendency to increase, implying that the climate change may have considerable impacts on the water quality and ecosystem through changing the vertical mixing characteristics of the reservoir.

• 상하수도학회지
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• 제25권4호
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• pp.581-589
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• 2011

Generally, treated water or raw water is transported into storage reservoirs which are receiving facilities of local governments from multi-regional water supply systems. A water supply control and operation center is operated not only to manage the water facilities more economically and efficiently but also to mitigate the shortage of water resources due to the increase in water consumption. To achieve the goal, important information such as the flow-rate in the systems, water levels of storage reservoirs or tanks, and pump-operation schedule should be considered based on the resonable water demand forecasting. However, it is difficult to acquire the pattern of water demand used in local government, since the operating information is not shared between multi-regional and local water systems. The pattern of water demand is irregular and unpredictable. Also, additional changes such as an abrupt accident and frequent changes of electric power rates could occur. Consequently, it is not easy to forecast accurate water demands. Therefore, it is necessary to introduce a short-term water demands forecasting and to develop an application of the forecasting models. In this study, the forecasting simulator for water demand is developed based on mathematical and neural network methods as linear and non-linear models to implement the optimal water demands forecasting. It is shown that MLP(Multi-Layered Perceptron) and ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) can be applied to obtain better forecasting results in multi-regional water supply systems with a large scale and local water supply systems with small or medium scale than conventional methods, respectively.