• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권8호
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• pp.75-80
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• 2022

In modern society, the organization of the educational process plays an important role in education. Traditionally, it is through communication and dialogue between the teacher and the student that professional competence is acquired. As society develops, the demand in the global labor market changes and the requirements and criteria for specialists increase. Therefore, a new approach to managing the pedagogical interaction between a teacher and a student in the process of education in a higher educational institution allows a positive impact on the system of training specialists and opens up new prospects for the formation of competitive specialists. The issue of the quality of education is a key one and is covered in the documents regulating the process of educational activities. Also an important problem today is the transition to qualitatively new and innovative systems of training specialists and the departure from outdated models of managing pedagogical interaction in higher education institutions. The process of managing the pedagogical interaction between a teacher and a student is one of the most important for studying in the context of higher education. Thus, the main task of the study is to analyze the role of communication and dialogue during studies in higher education. As a result of the study, current trends and prerequisites for communication and dialogue tools during studies in higher education

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권5호
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• pp.76-85
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• 1999

신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성되는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화된 결합하중 +1 및 -1로 연결된 순환결합형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하였다. 상태천이 해석 알고리즘을 이용한 시뮬레이션 결과, 네트워크는 고정점, 베이슨을 갖는 리미트사이클 및 베이슨이 없는 리미트사이클의 3가지 어트랙터를 가진다. 또한, 네트워크에서 생성되는 리미트사이클의 수와 주기를 이론적으로 해석하여 정식화하고, 리미트사이클을 구성하는 상태벡터의 필요조건을 나타내었다. 이론 해석의 결과는 네트워크에서 생성되는 리미트사이클의 수가 뉴런(소자)의 수 n에 대해서 지수 함수적으로 증가함을 보여준다. 따라서 순환 결합형 신경회로망은 많은 동적 정보를 저장할 수 있는 메모리 시스템으로 이용할 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제23권1호
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• pp.49-57
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• 2015

건축 기술이 발달하고 도시의 인구 집약도가 늘어남에 따라 도심의 대형 건물 또한 늘고 있다. 이에 따라 대형 건물 내부의 위치를 쉽게 파악하고 실내 정보를 쉽게 취득할 수 있는 여러 서비스들이 많이 제공되고 있는데 실내 내비게이션 및 실내지도서비스 등이 그 예이다. 이러한 서비스들이 제공되기 위해서 가장 기초가 되어야할 정보 중 하나는 실내 네트워크 정보이다. 건물의 실내 네트워크는 실내의 각 공간들의 연결 관계에 대한 정보를 제공하며 건물의 기하 정보와는 달리 위상적 특성을 가진다. 하지만 현재 이러한 실내 네트워크를 구축하기 위해서는 건물의 기하 정보를 뒷받침하여 계산하거나 사람이 직접 도면을 이용하여 구축해야 된다. 이는 단순한 건물일 경우에는 쉬운 작업일 수 있지만 복잡한 대형 건물에서는 그 구축이 힘들다. 이를 해소할 방안으로 본 논문에서는, 사람들의 실내 이동정보를 크라우드소싱 방법으로 건물의 실내 네트워크를 자동으로 생성하는 방법론을 제안한다. 수집된 보행자의 이동 데이터를 분석하여, 실내 네트워크를 추출하는 방식이다. 실내에서의 보행자 이동 데이터 수집에 대한 실내측위 환경이 잘 구축되어 있다면 본 방법론은 현실적이고 실질적인 건물의 실내 네트워크를 생성하는데 기여할 것이라 생각된다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권2호
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• pp.177-184
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• 2006

핸드오버는 이동통신 단말기가 기지국과 기지국 사이를 이동해도 끊김없이 데이터 송수신이 가능하도록 해주는 기술이다 핸드오버 종류는 크게 두 가지로 구분되는데 네트워크 링크의 변경 없이 라디오 링크 연결만 변경되는 것을 수평(horizontal) 핸드오버라 하고, 서로 다른 네트워크 환경을 이동하는 것을 수직(vertical) 핸드오버로 정의할 수 있다. 본 논문은 SDR(Software Defined Radio)을 기반으로 W-CDMA망과 WiBro망을 동시에 지원하는 기지국내에서의 수직 핸드오프 프로토콜을 제안하고, 제안된 프로토콜을 상태천이도 및 페트리 넷을 이용하여 검증하고 또한 NS-2 시뮬레이터를 이용하여 제안된 프로토콜의 성능을 평가하였다

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제4권3호
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• pp.382-393
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• 2006

Mechanical system dynamics plays an important role in the area of computational structural biology. Elastic network models (ENMs) for macromolecules (e.g., polymers, proteins, and nucleic acids such as DNA and RNA) have been developed to understand the relationship between their structure and biological function. For example. a protein, which is basically a folded polypeptide chain, can be simply modeled as a mass-spring system from the mechanical viewpoint. Since the conformational flexibility of a protein is dominantly subject to its chemical bond interactions (e.g., covalent bonds, salt bridges, and hydrogen bonds), these constraints can be modeled as linear spring connections between spatially proximal representatives in a variety of coarse-grained ENMs. Coarse-graining approaches enable one to simulate harmonic and anharmonic motions of large macromolecules in a PC, while all-atom based molecular dynamics (MD) simulation has been conventionally performed with an aid of supercomputer. A harmonic analysis of a macroscopic mechanical system, called normal mode analysis, has been adopted to analyze thermal fluctuations of a microscopic biological system around its equilibrium state. Furthermore, a structure-based system optimization, called elastic network interpolation, has been developed to predict nonlinear transition (or folding) pathways between two different functional states of a same macromolecule. The good agreement of simulation and experiment allows the employment of coarse-grained ENMs as a versatile tool for the study of macromolecular dynamics.

• 전력전자학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.453-460
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• 2012

This paper proposes the method to design the parameters of an impedance network at three-phase QZSI(quasi Z-source inverter) by considering an equivalent series resistance (ESR) in the capacitor. The equations of both two capacitor voltages and two inductor currents are derived at three operating modes of the QZSI. The capacitor voltage ripples caused by the ESR in the capacitor at the transition state of operating modes are calculated. Based on the ripples of both the capacitor voltages and inductor currents, the optimal values of capacitor and inductor are designed. The simulation studies using PSIM and experimental results with DSP are carried out to verify the performance of design method.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제10권2호
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• pp.67-79
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• 2016

The forecasting of air pollution is an important and popular topic in environmental engineering. Due to health impacts caused by unacceptable particulate matter (PM) levels, it has become one of the greatest concerns in metropolitan cities like Karaj City in Iran. In this study, the concentration of $PM_{2.5}$ was predicted by applying a multilayer percepteron (MLP) neural network, a radial basis function (RBF) neural network and a Markov chain model. Two months of hourly data including temperature, NO, $NO_2$, $NO_x$, CO, $SO_2$ and $PM_{10}$ were used as inputs to the artificial neural networks. From 1,488 data, 1,300 of data was used to train the models and the rest of the data were applied to test the models. The results of using artificial neural networks indicated that the models performed well in predicting $PM_{2.5}$ concentrations. The application of a Markov chain described the probable occurrences of unhealthy hours. The MLP neural network with two hidden layers including 19 neurons in the first layer and 16 neurons in the second layer provided the best results. The coefficient of determination ($R^2$), Index of Agreement (IA) and Efficiency (E) between the observed and the predicted data using an MLP neural network were 0.92, 0.93 and 0.981, respectively. In the MLP neural network, the MBE was 0.0546 which indicates the adequacy of the model. In the RBF neural network, increasing the number of neurons to 1,488 caused the RMSE to decline from 7.88 to 0.00 and caused $R^2$ to reach 0.93. In the Markov chain model the absolute error was 0.014 which indicated an acceptable accuracy and precision. We concluded the probability of occurrence state duration and transition of $PM_{2.5}$ pollution is predictable using a Markov chain method.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권2B호
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• pp.130-137
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• 2012

본 논문은 백본 망에서 발생하는 에너지를 절감하기 위하여 LPI(Low Power Idle)를 이용하는 OBS 코어 및 에지 라우터 구조를 제안하고 이를 평가한다. 제안한 LPI를 이용하는 코어 라우터는 코어 라우터 라인 카드와 BCP 스위치, 버스트 스위치, 스위치 제어기 및 LPI 기능을 위한 Sleep/Wake 제어기로 구성된다. 망 부하가 낮을 때 네트워크 제어 패킷을 수신한 Sleep/Wake 제어기는 코어 라우터 라인 카드의 수면/활성 상태를 제어함으로써 에너지를 절감 할 수 있다. 에지 라우터는 액세스 라인 카드 스위치, SCU 그리고 OBS 에지 라우터 라인 카드로 구성된다. 에지 라우터에서 LPI 기능은 네트워크 수준 제어를 통하여 에지 라우터 라인 카드 개별적으로 수행되며 버스트를 생성하는 동안 에지 라우터 라인 카드의 PHY/Transceiver를 수면 상태로 천이시킴으로서 에너지 절감을 할 수 있다. 제안된 코어 및 에지 라우터 구조의 에너지 절감 성능 평가를 위하여 본 논문에서는 제안된 라우터 구조의 전력 소모율을 비교/분석하였으며, OPNET을 이용한 시뮬레이션을 수행하여 코어 라우터와 에지 라우터 라인 카드의 PHY/Transceiver의 수면시간 관점에서 코어 및 에지 라우터의 에너지 절감 성능을 평가하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.203-207
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• 1999

본 논문에서는 연관 마이닝 기법을 이용한 침입 시나리오 자동생성 알고리즘을 제안한다. 현재 알려진 침입 탐지는 크게 비정상 탐지(Anomaly Detection)와 오용 탐지(Misuse Detection)로 분류되는데, 침입 판정을 위해 전자는 통계적 방법, 특징 추출, 신경망 기법 둥을 사용하며, 후자는 조건부 확률, 전문가 시스템, 상태 전이 분석, 패턴 매칭 둥을 사용한다. 기존에 제안된 침입 탐지 알고리즘들의 경우 알려지지 않은 침입은 보안 전문가에 의해 수동적으로 시나리오를 생성ㆍ갱신한다. 본 알고리즘은 기존의 데이터 내에 있는 알려지지 않은 유효하고 잠재적으로 유용한 정보를 발견하는데 사용되는 연관 마이닝 알고리즘을 상태전이 기법에 적용하여 침입 시나리오를 자동으로 생성한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 보안 전문가에 의해 수동적으로 생성되던 침입 시나리오를 자동적으로 생성할 수 있으며, 기존 알고리즘에 비해서 새로운 침입에 대응하는 것이 용이하고 시스템 유지 보수비용이 적다는 이점이 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권7호
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• pp.333-340
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• 2005

네트워크 기반 컴퓨터 시스템이 외부 침입이나 혹은 내부 침입에 의해 부분적으로 손상 (Partially Compromised)이 되더라도 최소한의 필수 서비스를 지속적으로 제공할 수 있게 해주는 침입감내시스템(Intrusion Tolerance System) 설계에 요구되는 중요한 요소 기술 중의 하나는 컴퓨터 시스템의 정량적 신인도(Dependability) 분석이라 할 수 있다. 본 논문에서는 침입감내시스템의 방어능력을 확보하기 위해 자율컴퓨팅(Autonomic Computing)의 핵심 기술인 자가 치유(Self-healing) 메커니즘을 적용하였다. 주 서버와 보조서버로 구성된 침입감내시스템의 상태천이(State Transition)를 자가치유 메커니즘의 두 가지 요소(결함모델 및 시스템반응)를 활용하여 분석하였으며, 시뮬레이션 실험을 통해 침입감내시스템의 가용도(Availability)를 계산한 후, 두 가지 경우의 취약성(Vulnerability) 공격에 대한 사례 연구를 진행하였다.