• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.923-928
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• 2016

오늘날 사람들의 건강을 실시간으로 점검하고 응급상황에 대처하기 위해 다양한 기술들이 개발되어지고 있다. 지금까지는 대부분 맥박과 같은 생체신호를 측정하여 활용하고 있지만 최근에는 뇌파(EEG)를 활용하는 연구가 늘어나고 있다. 그러나 길에서 걸어 다니는 모든 사람들의 EEG 신호를 실시간으로 검출하여 해당 서버에 전송하는 것은 여러 가지 문제점을 야기시킨다. 특히, 2차원 공간에서 실시간으로 EEG 신호를 수집 및 전송하는 제약이 존재하기 때문에 본 논문에서는 이러한 제약을 피할 수 있는 3차원 공간의 드론을 활용하는 효율적인 네트워크 모델을 제안하고자 한다. 이러한 모델을 Opnet 시뮬레이터를 활용하여 네트워크 구조를 설계하고 시뮬레이션하고 평가하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권4호
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• pp.295-301
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• 2008

A wireless 3 channel ECG monitoring system was developed so that it could monitor the health and movement state during subject's daily life. The developed system consists of a wireless biomedical signal acquisition device, a personal healthcare server, and a remote medical server. Three experiments were performed to evaluate the accuracy, reliability and operability, applicability during daily life of the developed device. First, ECG signals were measured using the developed device and commercial reference device during sitting and marking time and compared to verify the accuracy of R-R intervals. Second, the reliable data transmission to remote server was verified on two types of simulated emergency event using patient simulator. Third, during five types of motion in daily life, the accuracy of data transmission to remote server using CDMA network was verified on two types of event occurring. By acquiring and comparing subject's biomedical signal and motion signal, the accuracy, reliability and operability, applicability during daily life of the developed device were verified. In addition, PDA-phone based wireless system enabled subject to be monitored without any constraints. Therefore, the developed system is expected to be applicable for monitoring the aged and chronic diseased people and giving first-aid in emergency.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.969-981
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• 2018

Recent advances in machine learning approaches such as deep neural network and reinforcement learning offer significant performance improvements in generating detailed and varied motions in physically simulated virtual environments. The optimization methods are highly attractive because it allows for less understanding of underlying physics or mechanisms even for high-dimensional subtle control problems. In this paper, we propose an efficient learning method for stochastic policy represented as deep neural networks so that agent can generate various energetic motions adaptively to the changes of tasks and states without losing interactivity and robustness. This strategy could be realized by our novel trajectory search method motivated by the trust region policy optimization method. Our value-based trajectory smoothing technique finds stably learnable trajectories without consulting neural network responses directly. This policy is set as a trust region of the artificial neural network, so that it can learn the desired motion quickly.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2001년도 추계학술발표회
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• pp.27-30
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• 2001

Flow and transport at fracture intersections, and their effects on network scale transport, are investigated in three-dimensional random fracture networks. Fracture intersection mixing rules complete mixing and streamline routing are defined in terms of fluxes normal to the intersection line between two fractures. By analyzing flow statistics and particle transfer probabilities distributed along fracture intersections, it is shown that for various network structures with power law size distributions of fractures, the choice of intersection mixing rule makes comparatively little difference in the overall simulated solute migration patterns. The occurrence and effects of local flows around an intersection (local flow cells) are emphasized. Transport simulations at fracture intersections indicate that local flow circulations can arise from variability within the hydraulic head distribution along intersections, and from the internal no flow condition along fracture boundaries. These local flow cells act as an effective mechanism to enhance the nondiffusive breakthrough tailing often observed in discrete fracture networks. It is shown that such non-Fickian (anomalous) solute transport can be accounted for by considering only advective transport, in the framework of a continuous time random walk model. To clarify the effect of forest environmental changes (forest type difference and clearcut) on water storage capacity in soil and stream flow, watershed had been investigated.

• 대한조선학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.44-55
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• 1996

1960년대 중반 전산기를 이용한 선체 구조설계가 최초로 시도된 후 국내에서도 1980년부터 중앙단면 최적설계에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 선급규정에 의한 선체 중앙단면 최적설계를 할 경우, 야기되는 문제로서는 부재 치수, 부재 개수와 같은 이산변수를 다루어야 하는 어려움이 있어, 이러한 문제를 해결하고자 유전자 알고리즘이나 인공신경망 등의 새로운 최적화 기법의 개발에 관한 연구 등이 진행되고 있다. 이와 같은 관점에서 본 연구에서는 선체 구조설계 문제에 효율적인 최적화 방법을 개발함에 있어, 홉필드 네트워크 모델과 시뮬레이티드 어닐링을 결함하여 Neuro-Optimizer를 개발하고, 이를 토대로 구조공학 문제의 하나인 간단한 트러스 구조물의 최적설계와 선체의 중앙단면 최적설계에 적용하여, 새로운 최적화 기법으로서 가능성이 있음을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제55권6호
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• pp.227-235
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• 2006

In this paper, autonomous separation methodology of faulted section based on network is proposed newly, which can minimize the outage effect as compared with the existing center-based faulted section separation method by determining and separating autonomously the faulted section by the free operation information exchange among IEDs on the feeder of distribution system. The all IEDs is designed in network in which client/server function is possible in order to separate autonomously the faulted section using PtP(Peer to Peer) communication. Also, Inference based solution of IED for the autonomous faulted section separation is designed by rules obtained from the analyzing results of distribution system topology. Here, the switch IEDs transmit on network the fault information utilizing on multi-casting communication method, at the fame time, determine selfly whether they operates or not by inferencing autonomously the faulted section using the inference-based solution after receiving the transmitted information. Finally, in order to verify the effectiveness and application possibility of the proposed methodology, the diversity fault cases are simulated for the typical distribution system.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.149-151
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• 2005

In this paper, we propose the Optimal Polynomial Neural Networks(PNN) for nonlinear process. The PNN is based on Group Method of Data Handling(GMDH) method and its structure is similar to feedforward Neural Networks. But the structure of PNN is not fixed like in conventional Neural Networks and can be generated. The each node of PNN structure uses several types of high-order polynomial such as linear, quadratic and modified quadratic, and is connected as various kinds of multi-variable inputs. The conventional PNN depends on experience of a designer that select No. of input variable, input variable and polynomial type. Therefore it is very difficult a organizing of optimized network. The proposed algorithm identified and selected No. of input variable, input variable and polynomial type by using Genetic Algorithms(GAs). In the sequel the proposed model shows not only superior results to the existing models, but also pliability in organizing of optimal network. Medical Imaging System(MIS) data is simulated in order to confirm the efficiency and feasibility of the proposed approach in this paper.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.472-482
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• 2013

본 논문에서는 실내 위치 인식 및 네트워크 성능 향상을 고려한 무선 랜 토폴로지의 구성 방안을 제안하였다. 먼저 위치 인식 및 네트워크 성능 향상을 고려하여 최적화된 무선 랜 토폴로지를 생성하는데 사용되는 4개의 목적 함수들을 설계하였다. 그리고 주어진 목적 함수로부터 근사 최적해를 생성하는 시뮬레이티드 어닐링과 타부 탐색 및 유전자 알고리즘 기반 메타 휴리스틱 알고리즘을 구현하였다. 마지막으로, 목적 함수와 메타 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 제안한 무선 랜 토폴로지의 구성 방안에 대한 성능 분석을 수행하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.627-633
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• 2008

MANET(mobile adhoc networks)기반 통신 프로토콜은 고속으로 이동하는 VANET(vehicular adhoc networks)환경에서 차량 상호간의 메시지 전송과 긴급메시지 전송이 불가능 할 수 있다. 메시지 전송의 신뢰성을 보장하기 위해 본 논문에서는 특정 구간에서 교통사고 및 구간정체로 인한 통신의 포화상태 발생과 긴급통신 중 히든노드 개입으로 인한 데이터 충돌과 전송지연을 해결하기 위해 방향성 안테나 기반 은닉노드 방지 기법을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 메시지의 신뢰성 있는 전송을 위해 양방향성 안테나를 이용하여 노드 간 간섭과 제어 메시지 전송 지연을 최소화 한다. 시뮬레이션을 통해 메시지의 신뢰성 있는 전달 및 메시지 간 충돌을 줄일 수 있음을 보이고, 결론에서는 연구 내용 및 우수성을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.819-826
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• 2002

셀룰러 뉴럴 네트워크는 국부적 연결특성을 가지고 있어 실시간 이미지처리에 적합한 뉴럴 네크워크이다. 또한 국부적 연결특징은 VLSI구현에 적합하다. 그의 응용분야는 패턴인식과 숫자인식 및 영상처리에 응용되고 있다. 본 논문에서, CNN은 전처리 단계로서 숫자의 특징점 추출에 이용된다. CNN을 이용한 그림자검출은 4내지 6방향으로 검출하여 숫자의 특징점을 방향별로 추출한다. 분류단계에서 이러한 형상자료는 다층BP뉴럴 네트워크의 입력벡터에 적합하도록 압축되어 입력된다. 실험결과 CNN을 통한 숫자인식은 굴림체의 경우96%이상의 인식율을 보여 만족할 만한 결과를 얻었다.