• 경영과학
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• 제11권1호
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• pp.187-196
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• 1994

Time-Space-Time(T-S-T) switching network is modeled as a graceful degrading system. Call blocking probability is defined as a measure of performance. Several performance related measures are suggested under the presence of failure. An optimization model is proposed, which determines optimal values of system parameters of the switching network.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제34권3호
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• pp.193-202
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• 2007

본 논문에서는, $a{\times}a$ 출력 버퍼 스위치로 구성되며 핫스팟이 발생하는 다단 연결 망 (Multistage Interconnection Network， MIN)의 성능 예측 모형을 제안하고, 스위치에 장착된 버퍼의 개수 증가에 따른 성능 향상 추이를 분석하였다. 제안한 성능 예측 모형은 먼저 네트워크 내부의 임의 스위치 입력 단에 유입되는 데이타 패킷이 스위치 내부에서 전송되는 유형을 확률적으로 분석하여 수립되었다. 성능분석 모형은 스위치에 장착된 버퍼의 개수와 무관하게 버퍼를 장착한 $a{\times}a$ 스위치의 성능, 네트워크 정상상태 처리율(Normalized Throughput, NT)과 네트워크 지연시간(Network Delay)의 예측이 가능하고, 나아가서 이들로 구성된 모든 종류의 다단 연결망 성능 분석에 적용이 용이하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구의 실효성 검증을 위하여 병행된 시abf레이션 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이타와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.4801-4811
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• 2011

본 연구는 사회적 기업의 내부 및 외부 환경요인과 기업가정신이 사회적 기업의 성과에 영향을 미치는 요인과 네트워크 활동의 조절효과를 검증하는 것이 목적이다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 사회적 기업의 성과, 내부 및 외부 환경, 기업가정신과 네트워크 활동에 관한 이론적 배경을 바탕으로 연구모형과 가설을 설정하였다. 본 연구에서 제안된 연구모형을 사회적 기업가를 대상으로 분석하였다. 분석결과, 첫째, 조직문화가 기업가정신에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 환경 불확실성이 기업가정신에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 셋째, 기업가정신이 사회적 기업의 경영성과 및 사회적 성과를 향상시키는 것으로 나타났다. 마지막으로, 네트워크 활동에 따라 기업가정신에 미치는 영향력에 차이가 있는 것으로 나타났다. 네트워크 활동이 높은 집단이 낮은 집단 보다 조직문화가 기업가정신에 미치는 영향력이 더 큰 것으로 나타났으며, 네트워크 활동이 낮은 집단이 높은 집단 보다 환경 불확실성이 기업가정신에 미치는 영향력이 더 큰 것으로 나타났다.

• 말소리와 음성과학
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• 제10권1호
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• pp.33-38
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• 2018

Although deep neural network-based acoustic models have greatly improved the performance of automatic speech recognition (ASR), reverberation still degrades the performance of distant speech recognition in indoor environments. In this paper, we adopt the DenseNet, which has shown great performance results in image classification tasks, to improve the performance of reverberant speech recognition. The DenseNet enables the deep convolutional neural network (CNN) to be effectively trained by concatenating feature maps in each convolutional layer. In addition, we extend the concept of multi-resolution CNN to multi-resolution DenseNet for robust speech recognition in reverberant environments. We evaluate the performance of reverberant speech recognition on the single-channel ASR task in reverberant voice enhancement and recognition benchmark (REVERB) challenge 2014. According to the experimental results, the DenseNet-based acoustic models show better performance than do the conventional CNN-based ones, and the multi-resolution DenseNet provides additional performance improvement.

• 디지털융복합연구
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• 제10권6호
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• pp.33-39
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• 2012

본 연구는 대학에서 이루어지고 있는 강의에 있어 전통적인 오프라인 강의실 강의에 정보기술 발달과 함께 급속도로 확산되고 있는 SNS(Social Network Service)를 접목할 경우 학습성과의 변화에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 시작되었다. 이를 위하여 101명을 대상으로 설문조사를 실시하였고 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 소셜 네트워킹 참여(online social networking engagement)와 사회적 수용(acculturation)은 교수와의 상호작용 품질(interaction quality with professors)에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 교수와의 상호작용품질은 협력학습(collaborative learning)과 학습성과(learning performance)에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권5호
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• pp.610-614
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• 2011

Nowadays Mobile Ad Hoc Networks (MANETs) are a very popular and emerging technology in the world. MANETs helps mobile nodes to communicate with each other anywhere without using infrastructure. For this purpose we need good routing protocols to establish the network between nodes because mobile nodes can change their topology very fast. Mobile node movements are very important features of the routing protocol. They can have a direct effect on the network performance. In this paper, we are going to discuss random walk and random waypoint mobility models and their effects on routing parameters. Previously, mobility models were used to evaluate network performance under the different routing protocols. Therefore, the network performance will be strongly modeled by the nature of the mobility pattern. The routing protocols must rearrange the changes of accurate routes within the order. Thus, the overheads of traffic routing updates are significantly high. For specific network protocols or applications, these mobility patterns have different impacts.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제15권2호
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• pp.173-193
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• 2006

This study first conceptualizes and investigates five dimensions of SCM activities, such as organizational capacity, revitalization support collaboration, appraisal and responsibility, and information system activities. Second, this study develops three dimensions of a supply chain structure, and proposes a balanced scorecard (BSC) model in order to measure business performance. And then, this study establishes too research hypotheses as follows: H1. The SCM activities varies with the supply chain structure. H2. The management performance varies with the supply chain structure. In the questionnaire survey for empirical analysis, this study carefully selected 809 of companies in Korea. We conducted a survey by mail and collected 127 data. Out of 127 data we actually used 103 responses for statistical analysis. After conducting statistical analysis, we could find the results as followed: 1) The supply chain structure was classified into three networks through a clustering procedure, such as supply network, conversion network, and distribution network, and these networks were used to testify hypotheses. As a result the effect of SCM activities varies according to three networks and especially, the companies in distribution network were more active than those in supply and conversion networks doing SCM activities. 2) We may conclude that business performance varies with three networks, and distribution network achieves better performance than supply and conversion networks do.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.123-126
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• 2016

무선 센서 네트워크 하에서 불균일 네트워크의 에너지 효율은 주요 이슈 중의 하나로 고려된다. 불균일 네트워크에서, 개별 노드 초기 에너지의 무작위 분포는 네트워크 불안정을 초래할 수 있다. 따라서 네트워크 상 각 노드의 동작 시간 증가와 에너지 소비의 공평성 유지를 위해서는 적합한 방법이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 서로 다른 시나리오의 불균일 네트워크 하의 분산 클러스터링 프로토콜(DCP)의 성능 평가를 보여준다. 본 시뮬레이션 결과는 불균일 네트워크에서의 LEACH 프로토콜 결과와 비교하였다. 추가적으로 불균일 네트워크에서의 시스템 성능을 균일 네트워크와 비교함으로써, 불균형 초기 에너지가 시스템의 개별 노드의 수명에 미치는 영향을 설명한다. 시뮬레이션 수행 결과 균일 및 불균일 네트워크에서 LEACH 프로토콜과의 성능 비교 결과는 DCP의 성능이 모든 경우에 성능 우위에 있음을 나타내었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.668-673
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• 2017

최근 몇 년간 딥러닝(deep learning)은 음성 인식, 영상 인식, 물체 검출을 비롯한 다양한 패턴인식 분야에서 혁신적인 성능 발전을 거듭해왔다. 그에 비해 네트워크가 어떻게 작동하는지에 대한 깊은 이해는 잘 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 효과적인 신경망 네트워크를 구성하기 위해 네트워크 파라미터들이 신경망 내부에서 어떻게 작동하고, 어떤 역할을 하고 있는지 분석하였다. Faster R-CNN 네트워크를 기반으로 하여 신경망의 과적합(overfitting)을 막는 드랍아웃(dropout) 확률과 앵커 박스 크기, 그리고 활성 함수를 변화시켜 학습한 후 그 결과를 분석하였다. 또한 드랍아웃과 배치 정규화(batch normalization) 방식을 비교해보았다. 드랍아웃 확률은 0.3일 때 가장 좋은 성능을 보였으며 앵커 박스의 크기는 최종 물체 검출 성능과 큰 관련이 없다는 것을 알 수 있었다. 드랍아웃과 배치 정규화 방식은 서로를 완전히 대체할 수는 없는 것을 확인할 수 있었다. 활성화 함수는 음수 도메인의 기울기가 0.02인 leaky ReLU가 비교적 좋은 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권1호
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• pp.30-37
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• 2022

본 논문은 주파수 영역에서 심층 신경망 기반 음성 향상 모델 학습을 위하여 학습 대상과 네트워크 구조에 따라 두 가지 관점에서 성능을 비교 평가한다. 이때, 학습 대상으로는 스펙트럼 매핑과 Time-Frequency(T-F) 마스킹 기법을 사용하였고 네트워크 구조는 실수 네트워크와 복소 네트워크를 사용하였다. 음성 향상 모델의 성능은 데이터 셋 규모에 따라 Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ)와 Short-Time Objective Intelligibility(STOI) 두 가지 객관적 평가지표를 통해 평가하였다. 실험 결과, 네트워크의 종류와 데이터 셋 종류에 따라 적정한 훈련 데이터의 크기가 다르다는 것을 확인하였다. 또한, 데이터의 크기와 학습 대상에 따라 복소 네트워크보다 실수 네트워크가 비교적 높은 성능을 보이기 때문에 총 파라미터의 수를 고려한다면 경우에 따라 실수 네트워크를 사용하는 것이 보다 현실적인 해결책일 수 있다는 것을 확인하였다.