• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2330-2332
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• 2000

In this study, 3-D underwater object recognition using ultrasonic sensor fabricated with PZT-Polymer 1-3 type composites and invariant moment vector and SOFM(Self Organizing Feature Map) neural networks are presented. The recognition rates for the training data and the testing data were 99% and 93%, respectively.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1994년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.349-352
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• 1994

An object recognition and restoration using ultrasound sensors and neural networks are presented. The planar arrangement of the sensor is used to reduce the interference effects between sensors. The SOFM(Self-Organizing Feature Map) Neural Network and SCL(Simple Competitive Learning) method are learned with the acquired data. Lab experiments were performed that the object can be recognized ed the resolutions of the object can be enhanced by using the small number of the ultrasound array and neural networks.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.301-306
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• 2006

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저..갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 선행 유출량의 지속성을 갖는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 도입하여 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 이는 기존의 인공신경망 모형이 하나의 모형을 구성하여 유출량의 전 범위에 해당하는 자료를 예측하는 방법을 개선한 것으로 SOM에 의해 패턴이 분류된 강우-유출관계의 각 패턴별 예측모형을 통해 분류된 자료들의 예측을 수행하는 방법이다. 이와 같이 SOM을 강우-유출예측모형의 전처리과정으로 이용함으로서 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 현상들을 해결할 수 있었고, 예측력 또한 기존의 인공신경망 모형의 결과에 비해 우수하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.101-109
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• 2006

본 논문에서는 DCT 도메인에서 영상의 블록에 대한 분류에 따라 다른 블록들에 삽입될 워터마크의 강도를 적용적으로 조절하여 워터마크를 삽입하기 위해 인간 시각 시스템(HVS)과 선경회로망 중 SOM(Self-Organizing Map)을 이용한 적용적 디지털 이미지 워터마킹을 제안한다. 인간 시각 시스템을 기반으로 하여 블록의 특정벡터를 찾아낸다. 블록의 특정벡터를 입력으로 SOM에 의해 블록들은 4등급으로 분류된다. 이들 중 3개의 등급에 속하는 블록을 선택하여 DCT 계수들 중 DC성분을 제외한 저주파 성분을 가지는 6개의 계수들을 선택하여 워터마크를 삽입한다. 실험을 통해 새로 제안된 알고리즘은 좋은 화질을 얻을 수 얻을 수 있었고 JPEG 압축, 영상처리, 기하학적 변환과 잡음과 같은 공격에 아주 강인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1581-1590
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• 2004

본 논문은 한 가지 특징 요소로서 획 방향 코드들만을 사용하는 강건한 오프라인 필기체 숫자 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 입력된 숫자 이미지에 대하여 일반적인 8방향 코드를 생성하고 이 코드들의 조합을 다층 신경망에 학습하고 각 숫자를 인식하게 한다. 8방향 코드들은 다양하게 표현된 숫자들의 자기구성 그래프(SOG*:Improved Self-Organizing Graph) 세선화 결과에 의해 만들어지고 이 코드의 사용은 2개 이상의 특징점들을 처리하는 기존의 복합적인 단계들을 단순화시킨다. 실험결과는 모든 숫자 데이타베이스의 어떤 이미지들에 대해서도 인식률이 일관성 있게 98.85% 이상임을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.619-622
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• 2009

가쉽 기반 프로토콜을 이용한 P2P 네트워크 급속히 발전하고 있다. 특히 그룹통신에서 는 가쉽 기반 프로토콜이 높은 신뢰성을 보장하고 확장성이 있다. 본 논문에서 제시하는 자기 조정 프로토콜은 사용 그룹 크기를 모르는 경우에 이웃에서 목록을 얻는다. 그리고 이웃 목록의 노트 백업 메커니즘을 이용해서 시스템의 부가적인 부하를 감소시킨다. 제안된 시스템 모델, 기반의 알고리즘과 시뮬레이션 평가 결과들을 본 논문에서 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.511-527
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• 2024

This paper proposes a block-based self-organizing time-division multiple access (BSO-TDMA) protocol for very high frequency (VHF) data exchange system (VDES) in shipborne ad-hoc networks (SANETs). The BSO-TDMA reduces the collisions caused by the simultaneous transmission of automatic identification system (AIS) messages by uniformly allocating channel resources using a block-wise frame. For this purpose, the BSO-TDMA includes two functional operations: (1) frame configuration and (2) slot allocation. The first operation consists of block division and block selection. A frame is divided into multiple blocks, each consisting of fixed-size subblocks, by using the reporting interval (RI) of the ship. Then, the ship selects one of the subblocks within a block by considering the number of occupied slots for each subblock. The second operation allocates the slots within the selected subblock for transmitting AIS messages. First, one of the unoccupied slots within the selected subblock is allocated for the periodic transmission of position reports. Next, to transmit various types of AIS messages, an unoccupied slot is randomly selected from candidate slots located around the previously allocated slot. Experimental simulations are conducted to evaluate the performance of BSO-TDMA. The results show that BSO-TDMA has better performance than that of the existing SOTDMA.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.372-372
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• 2000

In this paper, we propose Neuro Fuzzy Polynomial Networks(NFPN) based on Polynomial Neural Network(PNN) and Neuro-Fuzzy(NF) for model identification of complex and nonlinear systems. The proposed NFPN is generated from the mutually combined structure of both NF and PNN. The one and the other are considered as the premise part and consequence part of NFPN structure respectively. As the premise part of NFPN, NF uses both the simplified fuzzy inference as fuzzy inference method and error back-propagation algorithm as learning rule. The parameters such as parameters of membership functions, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. As the consequence part of NFPN, PNN is based on Group Method of Data Handling(GMDH) method and its structure is similar to Neural Networks. But the structure of PNN is not fixed like in conventional Neural Networks and self-organizing networks that can be generated. NFPN is available effectively for multi-input variables and high-order polynomial according to the combination of NF with PNN. Accordingly it is possible to consider the nonlinearity characteristics of process and to get better output performance with superb predictive ability. In order to evaluate the performance of proposed models, we use the nonlinear function. The results show that the proposed FPNN can produce the model with higher accuracy and more robustness than any other method presented previously.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권1호
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• pp.18-25
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• 2013

본 논문에서는 차세대 이종망 환경에서 펨토셀이 자율적으로 커버리지를 조절하는 방안을 제안한다. 펨토셀의 커버리지가 펨토셀이 설치된 실내 영역보다 큰 경우 펨토셀 커버리지를 통과하는 실외 단말에 의해 핸드오버 요청이 발생하여 불필요한 signaling을 증가시키고 이에 따라 overhead가 커지게 된다. 펨토셀의 커버리지가 펨토셀이 설치된 실내 영역보다 작은 경우 실내에 위치한 단말이 펨토셀에 연결되지 못하는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 펨토셀 커버리지가 실내영역과 일치하도록 자율적으로 전송 전력을 조절하는 방법을 제안한다. 제안 기법은 펨토셀이 스스로 얻을 수 있는 정보인 핸드오버 요청 및 단말의 펨토셀에 대한 결합등록(membership) 여부를 이용함으로써 자율적인 커버리지 조절을 가능 하게 한다. 제안 기법의 성능 분석을 위해 먼저 커버리지를 실내영역과 일치시키는 펨토셀 전송 전력의 이론값을 도출한다. 이후 제안 기법을 모의실험에 적용하여 분석한 결과에서 펨토셀의 전송 전력이 자율적으로 조절되어 이론값으로 수렴함을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.498-503
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• 1994

The paper demonstrates that holon networks can be used effectively for identification of nonlinear dynamical systems. The emphasis of the paper is on modeling of complicated systems which have a great deal of uncertainty and unknown interactions between their elements and parameters. The concept of applying a quantitative model building, for example, to environmental or ecological systems is not new. In a previous paper we presented a holon network model as an another alternative to quantitative modeling. Holon networks have a hierarchical construction where each level of hierarchy consists of networks with reciprocal actions among their elements. The networks are able to evolve by self-organizing their structure and adapt their parameters to environments. This was achieved by an autonomous decentralized adaptation algorithm. In this paper we propose a new emergent evolution algorithm. In this algorithm the initial holon networks consists of only a few elements and it grows gradually with each new observation in order to fit their function to the environment. Some examples show that this algorithm can lead to a network structure which has sufficient flexibility and adapts well to the environment.