• 한국군사과학기술학회지
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• 제12권3호
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• pp.333-343
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• 2009

Tactical Information Communication Network(TICN) is a concept-type integrated Military Communication system that enables precise command control and decision making by unifying the diversified military communication network and conveying diverse range of battle field information on real-time, at right place at right time. TICN is designed to advance into high speed, large capacity, long distance wireless relay transmission. To support mobility in battlefield environments, the application of Ad-hoc networking technology to its wireless communication has been examined. Ad-hoc network is consist of mobile nodes and nodes in the network depends on the cooperation of other nodes for forwarding of packets. In this context, some non-cooperating nodes may delay forwarding of packets or drop the packets. This may hamper the network as a whole and disrupt communication between the cooperating nodes. To solve this problem, we present a solution with a Node Weight Management Server(NWMS), which manages each node's weight according to its behavior in local area. When the NWMS detects misbehaving node, it increases the node's weight. If the node's weight exceeds a predefined threshold then the NWMS broadcasts the node's information into network to isolate the misbehaving node from the network. These mechanisms show that they are highly effective and can reliably detect a multitude of misbehaving node.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.71-80
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• 2009

애드혹 네트워크는 통신에 참여하는 모든 노드가 서로간에 서비스를 제공하는 모바일 노드들로 구성된 네트워크이다. 하지만 네트워크에 일부 비정상행위 노드가 존재한다면 많은 위협에 직면하게 된다. 그러므로 애드혹 네트워크의 안전성을 보장하기위해 비정상행위 노드의 탐지 및 배제가 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 지역내 각 노드의 가중치를 관리하는 노드 가중치 관리 서버를 사용한다. 노드 가중치 관리서버는 비정상행위 노드가 발견되었을 경우 해당 노드의 가중치를 증가시키고, 가중치가 임계치를 초과하였을 경우, 네트워크내에서 이를 고립시키기 위해 해당 노드의 정보를 전파한다. 이 방법은 매우 효율적이고, 다수의 비정상행위 노드를 신뢰성 있게 탐지함을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.259-262
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• 1997

This paper presents a visual servoing of RV-M2 robot manipulators to track and grasp moving object, using pruned dynamic recurrent neural networks(DRNN). The object is stationary in the robot work space and the robot is tracking and grasping the object by using CCD camera mounted on the end-effector. In order to optimize the structure of DRNN, we decide the node whether delete or add, by mutation probability, first in case of delete node, the node which have minimum sum of input weight is actually deleted, and then in case of add node, the weight is connected according to the number of case which added node can reach the other nodes. Using evolutionary programming(EP) that search the struture and weight of the DRNN, and evolution strategies(ES) which train the weight of neuron, we pruned the net structure of DRNN. We applied the DRNN to the Visual Servoing of a robot manipulators to control position and orientation of end-effector, and the validity and effectiveness of the pro osed control scheme will be verified by computer simulations.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제29권2호
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• pp.105-111
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• 2006

A natural, tidal-flat clone of Zoysia sinica was studied to compare ramet growth properties in central area with in peripheral area. In new stolon and rhizome, internode length, weight, shoot height and weight, and spike production were monitored on July 25, 2004. The weight/height rate of shoot between stolon and rhizome, the shoot/stolon (or rhizome) rate in weight between central and peripheral area were not different. However, other properties differed in stolon from rhizome or between central and peripheral area significantly differed: 1. The rhizome in central area had a larger node number, shorter internode length, higher shoot height, larger shoot biomass, and higher rate of non-shoot nodes than that in peripheral area. 2. The stolon in central area had a smaller node number, shorter internode length, and smaller biomass than that in peripheral area. 3. In the same area, the rhizome had a larger node number (except for central area), shorter internode, higher shoot height, larger shoot biomass, higher rate of non-shoot node, and higher rate of node having over two shoots than the stolon. No relationship could be found between shoot size and spike production in shoot on vertical rhizome (lower node of old shoot).

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권9호
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• pp.37-44
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• 2002

학습된 신경망(Pre-trained neural network)은 고정된 가중치(weight)를 갖는다. 이 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 신경망의 효과적인 디지털 하드웨어의 설계방법을 제안한다. 이를 위해 신경망의 PEs(Processing Elements)연산은 행렬-벡터 곱셈으로 표하고 고정된 가중치와 입력 데이터의 관계를 비트-레벨 어레이(array) 구조로 표현하여, 노드 소거와 가중치 비트 패턴에 따른 공유 노드 설정을 통한 최적화로 연산에 필요한 노드를 최소화한다. FPGA 시뮬레이션 결과, 완전한 정확성에 기반한 하드웨어를 설계하는 경우, 하드웨어 비용을 상당부분 줄였고 동작 주파수가 높다는 것을 확인하였다. 또한, 제안한 설계방법은 한정된 공간 내에서 많은 수의 PEs 구현이 가능함으로, 큰 신경망 모델에 대한 온-칩(on-chip) 구현이 가능하다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권6호
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• pp.612-627
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• 2009

The high-level contribution of this paper is to illustrate the effectiveness of using graph theory tree traversal algorithms (pre-order, in-order and post-order traversals) to generate the chain of sensor nodes in the classical Power Efficient-Gathering in Sensor Information Systems (PEGASIS) data aggregation protocol for wireless sensor networks. We first construct an undirected minimum-weight spanning tree (ud-MST) on a complete sensor network graph, wherein the weight of each edge is the Euclidean distance between the constituent nodes of the edge. A Breadth-First-Search of the ud-MST, starting with the node located closest to the center of the network, is now conducted to iteratively construct a rooted directed minimum-weight spanning tree (rd-MST). The three tree traversal algorithms are then executed on the rd-MST and the node sequence resulting from each of the traversals is used as the chain of nodes for the PEGASIS protocol. Simulation studies on PEGASIS conducted for both TDMA and CDMA systems illustrate that using the chain of nodes generated from the tree traversal algorithms, the node lifetime can improve as large as by 19%-30% and at the same time, the energy loss per node can be 19%-35% lower than that obtained with the currently used distance-based greedy heuristic.

• Toxicological Research
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• 제19권4호
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• pp.285-291
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• 2003

The use of skin whitening agents has been recently increased in various kinds of cosmetic products, although there were some reports that whitening agents might cause allergic contact dermatitis. A murine local lymph node assay (LLNA) has been developed as an alternative to guinea pigs for contact sensitization potential. This study was carried out to investigate the skin sensitization potential of three whitening agents, arbutin, azelaic acid, and kojic acid, by LLNA using a non-radiois-topic endpoint. Female Balb/c mice were exposed topically to a weak allergen, $\alpha$-hexylcinnamalde-hyde (HCA), and three whitening agents following LLNA protocol. Lymph node (LN) weight and cell proliferation in ears and auricular lymph node using bromodeoxyuridine (BrdU) immunohistochemistry were evaluated. LN weights were significantly increased at the HCA group compared to the vehicle control. A weak allergen, HCA elicited 3-fold or greater increase in cell proliferation of lymph nodes as well as increase in cell proliferation of ear as measured by BrdU immunohistochemistry. However, in the case of skin whitening agent groups, there were no significant changes in LN weight and cell proliferation in the ear and lymph node of mice treated with 5, 10 and 20% of three whitening agents compared to the vehicle control. These results show that these three skin whitening agents may not have contact sensitization potentials at tested concentrations in Balb/c mice by LLNA.

• 지능정보연구
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• 제7권2호
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• pp.19-33
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• 2001

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드를 연결하는 연결가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 선정기준에 따라 약체연결뉴론제거법과 강체연결뉴론선택법을 들 수 있다. 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다변량판별분석 기법보다 높은 예측율을 보여주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.7-15
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• 2014

이 논문에서는 노드 당 소비 전력의 균형을 달성하기 위해 네트워크 수명의 최적 경로 탐색 과정을 달성하기 위한 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 각 중간 노드가 전력 레벨 및 자식 노드의 분기 수를 유지하고 노드에 가장 가까운 이웃 노드로 데이터를 전송한다. 제안 프로토콜은 클러스터내에 존재하는 싱크의 수명을 연장시키기 위해서 각 노드의 에너지 소비를 최소화 한다. 또한, 제안 프로토콜은 노드의 잔류 에너지와 기지국과의 거리를 기준으로 인접한 중계 노드를 선택한다. 실험 결과, 제안 프로토콜은 기존 프로토콜에 비해 네트워크 내 잔존하는 노드들의 수명을 7.5 % 의 높였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.949-954
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• 2016

소셜 네트워크의 비즈니스 활용은 다양한 방법으로 진행되고 있다. 그중 본 논문에서 제시하고자 하는 것은, 특정 입력에 대하여 각 노드들이 어떻게 반응하는지, 특정 노드가 다른 노드들에 미치는 영향에 대한 것을 시뮬레이션 하는 것이다. 또한, 주어진 입력에 대하여 각 노드나 링크의 가중치를 변경하였을 때, 각 노드들이 나타내는 변화를 실시간으로 추적할 수 있다. 즉, 소셜 네트워크에서 중요한 역할을 하는 사람을 식별할 수 있다. 그리고 특정 입력에 대한 사람들의 반응을 점검하고자 하는 경우에 활용될 수 있다. 모델링 및 시뮬레이션 과정은 벤심 프로그램을 활용하여 진행하였다.