• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제5권3호
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• pp.125-133
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• 2018

인공신경망 (Artificial neural network, ANN)은 간편히 시계열 데이터를 예측할 수 있는 모델 중에 하나로 지하수위를 예측하는데 빈번히 사용되었으며, 많은 연구자들이 ANN으로 지하수위 예측에 있어서 높은 예측 신뢰성을 얻기 위하여 노력해 왔다. 본 연구에서는 ANN를 이용한 지하수위 예측 시 계절 효과를 반영하기 위한 input으로 사용되는 Dummy가 지하수위 예측 결과에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 정성적 및 정량적인 분석을 위하여 도해법과 상관계수, 에러 지수를 이용하였다. 분석결과 하천변 도심지역에서는 ANN의 input으로 사용된 Dummy가 오히려 예측 신뢰성을 떨어뜨리는 결과를 보였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권4호
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• pp.370-383
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• 2015

Effective link quality estimation is a vital issue for reliable routing in wireless networks. This paper studies the performance of expected transmission count (ETX) under different traffic loads. Although ETX shows good performance under light load, its performance gets significantly worse when the traffic load is high. A broadcast packet storm due to new route discoveries severely affects the link ETX values under high traffic load, which makes it difficult to find a good path. This paper presents the design and implementation of a variation of ETX called high load - ETX (HETX), which reduces the impact of route request broadcast packets to link metric values under high load. We also propose a reliable routing protocol using link quality metrics, which is called link quality distance vector (LQDV). We conducted the evaluation of the performance of three metrics - HETX, ETX and minimum hop-count. The simulation results show that HETX improves the average route throughput by up to 25% over ETX under high traffic load. Minimum hop-count has poor performance compared with both HETX and ETX at all of the different traffic loads. Under light load, HETX and ETX show the same performance.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제9권1호
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• pp.100-110
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• 2008

It is not easy to monitor and identify all engine faults and conditions using conventional fault detection approaches like the GPA (Gas Path Analysis) method due to the nature and complexity of the faults. This study therefore focuses on a model based diagnostic method using Neural Network algorithms proposed for fault detection on a turbo shaft engine (PW 206C) selected as the power plant for a tilt rotor type unmanned aerial vehicle (Smart UAV). The model based diagnosis should be performed by a precise performance model. However component maps for the performance model were not provided by the engine manufacturer. Therefore they were generated by a new component map generation method, namely hybrid method using system identification and genetic algorithms that identifies inversely component characteristics from limited performance deck data provided by the engine manufacturer. Performance simulations at different operating conditions were performed on the PW206C turbo shaft engine using SIMULINK. In order to train the proposed BPNN (Back Propagation Neural Network), performance data sets obtained from performance analysis results using various implanted component degradations were used. The trained NN system could reasonably detect the faulted components including the fault pattern and quantity of the study engine at various operating conditions.

• 융합경영연구
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• 제7권4호
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• pp.20-32
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• 2019

Purpose - There have been many studies regarding the preceding factors required for success of start-up. The purpose of this study is to verify one of the paths by which the individual characteristics of founders and governmental support lead to enhanced start-up performance, via entrepreneurship and network building. Research design, data, methodology - Data for this study was collected from surveys of 332 founders throughout South Korea, and statistical analyses of this data were performed using SPSS 22.0 and Smart PLS 2.0. To verify our hypothesis, path analysis was performed using a structural equation model. Results -The variables, entrepreneurial self-esteem and experience were found to have positive effects on the entrepreneurship and networks. Secondly, governmental support did not have significant positive effect on entrepreneurship, but it did have positive effect on networking. Thirdly, entrepreneurship and networking were confirmed to have positive effects on both the utilization of opportunities and financial performance, which are variables indicating start-up performance. Conclusion - Although founder's characteristics are important for success of start-up, it is also critically important to actively utilize governmental support. Notably, many founders suffer from inadequate networks. They would be able to enhance their start-up performance by utilizing various governmental support programs to reinforce their network capabilities.

• 산경연구논집
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• 제14권7호
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• pp.9-18
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• 2023

Purpose: The ability of a firm to acquire resources through marketing networks is crucial for its competitiveness. Nonetheless, the influence of these networks on the performance of a firm's innovation is still uncertain, particularly in the face of environmental uncertainty. This research investigates the impact of marketing networks, specifically network embeddedness and structural holes, on the performance of innovation in situations characterized by environmental uncertainty. Research design, data and methodology: The empirical examination was carried out within the framework of internal network entities, specifically the manufacturer-supplier-sub supplier relationships, involving the primary suppliers of a Korean engineering firm. Construct measures utilized in this study were derived from existing measures and prior research. A questionnaire survey was conducted with a major first-tier supplier of a Korean engineering firm. Proposed hypotheses were tested using structural equation modeling. Results: The survey findings suggest that only network embeddedness has an impact on the perception of major first-tier suppliers regarding the buyer's innovation performance. Conclusions: To strengthen the empirical evidence regarding the effects of marketing networks on innovation performance, future research should take into account cultural factors such as collectivism, which is indicative of the distinctive business-to-business marketing relationships observed in the Korean context.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.189-199
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• 2005

그리드 컴퓨팅은 과학기술 분야의 큰 문제들을 해결하기 위해 네트워크 상에 분산된 수많은 컴퓨터들의 컴퓨팅 파워와 대용량 저장장치를 공유하여 문제들을 해결할 수 있는 기술이다. 그리드 컴퓨팅의 환경은 WAN으로 구성된 각기 다른 성능과 이질적인 네트워크 상태들로 구성된다. 그래서, 이러한 이질적인 성능요소들을 고려하여 계산 작업에 반영시키는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 네트워크 상태정보를 고려한 노드별 작업 프로세스 수를 결정하는 효율적인 방법을 제안한다. 네트워크 상태정보는 latency, bandwidth, latency-bandwidth 혼합정보를 고려한다. 먼저, 측정된 네트워크 상태정보를 이용하여 노드별 성능비율을 구하고 이를 통해 작업 프로세스 수를 결정한다. 마지막 단계에서는, 결정된 노드별 작업 프로세스 수를 기반으로 자동으로 RSL 파일을 생성하여 작업을 수행한다. 네트워크 성능정보는 NWS(Network Weather Service)에 의해 수집된다. 실험결과에 따르면, 네트워크 성능정보를 고려한 방법이 그렇지 않은 기존의 균등방식보다 작업량, 작업 프로세스 수, 노드 수 관점에서 각각 23%, 31%, 57% 성능이 향상되었다.

• 한국추진공학회지
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• 제10권2호
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• pp.15-22
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 학습시키기 위해 이용되었다 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, PT2, TT2, PT4, TT4 및 TT5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1384-1390
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• 2008

TCP는 유선망을 위하여 설계되었기 때문에, 유선망과 다른 특성을 가진 무선망에서 서비스되는 경우 성능이 크게 저하된다. 무선 Ad-hoc네트워크에서 혼잡윈도우(congestion window)값은 TCP의 성능에 크게 영향을 준다. 네트워크 상황에 따라 적절한 크기의 혼잡 윈도우 값을 설정함으로서 TCP성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 무선Ad-hoc 네트워크에서 TCP 성능을 향상시키는 새로운 TCP 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 TCP 수신측에서 최적의 윈도우 크기를 측정하고, ACK 패킷의 윈도우 필드를 사용하여 CWL(Congestion Window Limit)를 최적 값에 세팅하는 최대 혼잡윈도우 조정 기법이다. 무선 Ad-hoc네트워크의 다양한 환경에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과 제안된 알고리즘이 기존 TCP new reno 프로토콜보다 전송률 및 패킷 손실에서 성능을 크게 향상하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.1-6
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• 2010

MANET(Mobile Ad-hoc NETwork)은 실제 구현이나 동작과정에 많은 변수가 내재되어 있기 때문에 모델링 및 시뮬레이션 적용의 중요한 대상이 된다. MANET에서는 노드의 이동성으로 인해 다른 MANET과 중첩되거나 병합될 경우가 발생하며, 이 경우 다른 전달 방식을 가진 노드와의 통신을 위하여 새로운 경로 및 주소 설정이 선행되어야 한다. 이 과정은 새로 구성되는 네트워크에 있어서 오버헤드이기 때문에 이를 최소화하여 네트워크의 전달성능을 향상시킬 수 있도록 하기 위한 네트워크의 성능분석과 검증에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 오버헤드를 최소화할 수 있는 on-demand방식의 주소 자동설정 기법의 제안과, 제안한 기법의 타당성과 성능 검증을 위한 모델링 및 성능분석 내용을 제시하였다. NS-2에 의한 시뮬레이션은 기존의 방법에 비해 제안한 방법이 오버헤드를 줄이고 또한 시간적으로 분산되는 결과를 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.24-34
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• 2024

시계열인 네트워크 트래픽 데이터로부터 미래를 예측할 수 있다면 효율적인 자원 배분, 악성 공격에 대한 예방, 에너지 절감 등의 효과를 거둘 수 있다. 통계 기법과 딥러닝 기법에 기반한 많은 모델이 제안되었는데, 이들 연구 대부분은 모델 구조와 학습 알고리즘을 개선하는 일에 치중하였다. 모델의 예측 성능을 높이는 또 다른 접근방법은 우수한 데이터를 확보하는 것이다. 이 논문은 우수한 데이터를 확보할 목적으로, 시계열 데이터를 증강하는 밀집 샘플링 기법을 네트워크 트래픽 예측 응용에 적용하고 성능 향상을 분석한다. 데이터셋으로는 네트워크 트래픽 분석에 널리 사용되는 UNSW-NB15를 사용한다. RMSE와 MAE, MAPE를 사용하여 성능을 분석한다. 성능 측정의 객관성을 높이기 위해 10번 실험을 수행하고 기존 희소 샘플링과 밀집 샘플링의 성능을 박스플롯으로 비교한다. 윈도우 크기와 수평선 계수를 변화시키며 성능을 비교한 결과 밀집 샘플링이 일관적으로 우수한 성능을 보였다.