• Smart Structures and Systems
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• 제26권2호
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• pp.175-184
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• 2020

Conventional Monte Carlo simulation-based methods for seismic risk assessment of water networks often require excessive computational time costs due to the hydraulic analysis. In this study, an Artificial Neural Network-based surrogate model was proposed to efficiently evaluate the flow-based system reliability of water distribution networks. The surrogate model was constructed with appropriate training parameters through trial-and-error procedures. Furthermore, a deep neural network with hidden layers and neurons was composed for the high-dimensional network. For network training, the input of the neural network was defined as the damage states of the k-dimensional network facilities, and the output was defined as the network system performance. To generate training data, random sampling was performed between earthquake magnitudes of 5.0 and 7.5, and hydraulic analyses were conducted to evaluate network performance. For a hydraulic simulation, EPANET-based MATLAB code was developed, and a pressure-driven analysis approach was adopted to represent an unsteady-state network. To demonstrate the constructed surrogate model, the actual water distribution network of A-city, South Korea, was adopted, and the network map was reconstructed from the geographic information system data. The surrogate model was able to predict network performance within a 3% relative error at trained epicenters in drastically reduced time. In addition, the accuracy of the surrogate model was estimated to within 3% relative error (5% for network performance lower than 0.2) at different epicenters to verify the robustness of the epicenter location. Therefore, it is concluded that ANN-based surrogate model can be utilized as an alternative model for efficient seismic risk assessment to within 5% of relative error.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권12호
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• pp.716-725
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• 2004

고성능 PC 클러스터 시스템을 구축하기 위해서는 네트워크 접근 시간을 최소화하는 것이 중요하다. SCI 기반 PC 클러스터 시스템에서는 각 노드에 네트워크 캐쉬를 유지함으로써 네트워크 접근 시간을 줄이는 것이 가능하다. 본 논문에서는 공유 메모리를 PCI 버스상에 위치시킴으로써 네트워크 캐쉬지원을 가능하게 하였으며, 이에 기반한 Network Cache Coherenet NUMA(NCC-NUMA) 시스템을 제안하고, 핵심 모듈인 NCC-NUMA 카드를 개발하였다. NCC-NUMA 카드는 각 노드의 PCI 슬롯(slot)에 plug-in되는 형태이며, 공유메모리, 네트워크 캐쉬, 공유메모리 제어 모듈 및 네트워크 제어 모듈을 포함한다. 공유메모리와 네트워크 캐쉬 사이의 일관성은 IEEE SCI 표준에 의해 유지된다. NCC-NUMA 시스템의 성능 측정을 위해 SPLASH-2 벤치마크를 수행하였으며, NCC-NUMA 시스템이 네트워크 캐쉬를 활용하지 않는 NUMA 기반 클러스터 시스템에 비해서 최대 56%의 성능향상을 보임을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권9호
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• pp.425-430
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• 2015

센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 즉각적 활용 및 끊김 없는 해석을 위해 사용자에게 센서 메타데이터를 제공한다. 하지만 기존 SRS는 네트워크 연결이 지원되지 않거나 신호가 불안정한 경우에 센서 메타데이터를 안정적으로 제공할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 네트워크 커버리지 정보를 이용한 센서 레지스트리 시스템 확장 방법을 제안한다. 제안 방법은 예측한 경로와 네트워크 커버리지에 대한 오픈 데이터(통신사, 신호 강도, 통신 타입)를 이용하여 사용자가 불안정한 네트워크 지역에 도착하기 전에 해당 지역의 센서 메타데이터를 추가로 송신한다. 이 논문에서 제안한 확장된 SRS는 사용자에게 보다 안정적으로 센서 메타데이터를 제공함으로써 응용서비스의 품질을 향상시킨다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권5호
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• pp.435-441
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• 2004

본 논문은 비선형성을 많이 내포하고 있어 수학적으로 모델링 하기 어려운 선박용 안정화 위성 안테나 시스템을 모델링하기 위해서, 신경 회로망의 오차 및 응답시간을 최소로 하는 최적 구조 신경 회로망 모델을 도출하고 이를 적용하고자 한다. 오차와 응답시간을 최소화하기 위해 유전알고리즘을 이용하여 신경 회로망 구조를 설계하였다. 안테나 시스템으로부터 얻어진 입출력 데이터에 거하여 본 논문에서 제안한 식별기를 이용하여 안테나 시스템을 식별하였으며, 실제 선박의 운동 성분에 대해서도 시스템을 잘 표현할 수 있는 최적 구조 신경 회로 기반 시스템 식별기를 얻을 수 있었다. 실제 실험을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 안테나 시스템 식별에 효과적인 것을 알 수 있었다.

• 대한산업공학회지
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• 제9권2호
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• pp.47-53
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• 1983

In this paper, a sensitivity analysis is proceeded to improve the network of manufacturing process by converting the qualitative network into GERT Network and by finding equivalent probability, MFG's of variables and sensitivity equation in GERT Network. Sensitivity analysis of GERT Network is important in evaluating, reviewing and improving system. System improvement in GERT Network is achieved by increasing the equivalent probability and by decreasing the equivalent time.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1999-2007
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• 2017

본 논문에서는, 해상에서 가용한 LTE, 초단파(VHF), 단파(HF) 통신 서비스 중에서 네트워크 환경에 따라서 최적의 통신 대역을 결정하는 멀티대역 네트워크 선택기 (MNS: Multi-band Network Selection) 시스템을 리눅스 기반의 소프트웨어로 구현한다. 구현된 소프트웨어는 네트워크 인터페이스, MNS 서버, 사용자 GUI로 구성된다. 2조의 MNS 시스템을 구축하여 구현된 MNS 시스템의 기능을 실내 시험을 통하여 검증한다. 이를 위하여, ITU-R M.1842-1 Annex1과 Annex4를 각각 준수하는 2종의 VHF 통신 링크는 소프트웨어적으로 에뮬레이션하고, HF 통신은 한 MNS 시스템의 송신(수신)을 다른 MNS의 수신(송신)에 직접 연결하여 실내 기능 검증이 가능하도록 한다. LTE, 초단파, 단파 각 통신 링크의 인위적인 단절 또는 재연결에 따른 구현된 MNS의 단절 없는 해상 통신 서비스 기능을 검증한다. 구현된 MNS 시스템은 e-navigation 등과 같은 다양한 해상 통신 서비스에 활용 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.903-905
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• 2012

최근 증강현실(Augmented Reality, AR)에 대한 연구가 활발히 진행 중이고, 소셜 네트워크 시스템(Social Network System)에 증강현실 기능의 추가 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크를 위한 GPS기반 증강현실 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 페이스북(facebook)에서 친구 목록을 자동으로 동기화하여 최근 체크인 좌표를 추가하고, AR을 이용하여 추가된 위치 좌표를 실제 환경에서 표현하는 시스템이다. 기존 이용자들이 사용했던 마커 기반 AR 시스템은 핸드 장치 구동에 필요한 프로세싱 빈도와 저장 공간의 소모가 많다. 위치 기반 AR 어플리케이션은 기존 마커기반 AR 시스템의 단점을 해결 할 수 있다. 따라서, 본 논문의 시스템은 향후 iOS 핸드 장치를 가지고 있는 사용자가 GPS기반 AR 시스템은 Wifi와 4G 네트워크에 대해 최적의 속도를 자동으로 검색하여 사용하여 소셜 네트워크 서비스의 제공이 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.865-868
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• 2008

센서 네트워크를 이용한 수질 감시 시스템을 설계하였다. 무선 센서 네트워크는 강과 같은 넓은 지역의 수질 오염을 모니터링 하는데 효과적인 해결책 중 하나다. 기존의 수질 감시 원격 시스템은 설치비용, 새로운 노드의 추가 및 결함이 있는 노드의 교체 등에 문제가 있다. 제안된 시스템은 기존 시스템에 비해 경제적으로 효과 있는 해결책을 가진다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제6권2호
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• pp.484-495
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• 2014

This paper introduces the use of network theory to model and analyze disparate ship design information. This work will focus on a ship's distributed systems and their intra- and intersystem structures and interactions. The three system to be analyzed are: a passageway system, an electrical system, and a fire fighting system. These systems will be analyzed individually using common network metrics to glean information regarding their structures and attributes. The systems will also be subjected to community detection algorithms both separately and as a multiplex network to compare their similarities, differences, and interactions. Network theory will be shown to be useful in the early design stage due to its simplicity and ability to model any shipboard system.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권2호
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• pp.35-44
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• 1998

This paper describes multiple fault diagnosis method in complex system with hierarchical structure. Complex system is divided into subsystem, item and component. For diagnosing this hierarchical complex system, it is necessary to implement special neural network. We introduced Modular Artificial Neural Network(MANN) for this purpose. MANN consists of four level neural network, first level for symptom classification, second level for item fault diagnosis, third level for component symptom classification, forth level for component fault diagnosis. Each network is multi layer perceptron with 7 inputs, 30 hidden node and 7 outputs trained by backpropagation. UNIX IPC(Inter Process Communication) is used for implementing MANN with multitasking and message transfer between processes in SUN workstation. We tested MANN in reactor system.