파업에도 룰이 있다

조준모,Jo, Jun-Mo 한국인삼전략화협의회 2006 인삼·약초 Vol.4 No.1

이산화질소 배출에 의한 대기오염의 사회적 비용

조준모,유완식,Jo, Jun-Mo,Yu, Wan-Sik 한국자원경제학회 1996 資源經濟學會誌 Vol.6 No.1

본 연구는 대기오염물질인 이산화질소와 인체의 호흡기질환과의 반응도를 실증분석하고, 이 반응도를 이용해 이산화질소의 대기오염으로 인한 사회적 비용을 계산하는 것이다. 사람들이 대기오염에 노출되었을 때 발생하는 질환의 피해를 측정하기 위하여 손실함수(damage function)를 설정하고, 이를 회귀분석기법(regression technique)을 이용해 추정한 결과 이산화질소는 호흡기질환에 상당히 유의적인 영향을 미쳤고, 1994년 한해 동안 배출된 이산화질소량이 발생시킨 사회적 비용은 약 8조 2천 억원이었다.

고속도로 상의 교통위반 단속을 위한 드론 패트롤 네트워크의 MANET 라우팅 프로토콜 성능비교

조준모(Jun Mo Jo) 한국전자통신학회 2018 한국전자통신학회 논문지 Vol.13 No.1

근래에는 드론을 이용하여 실생활에 적용하는 사례가 늘고 있다. 드론을 이용하여 방송국에서 항공촬영을 하거나, 드론 경기등 다양한 영역에 적용하고 있다. 특히 몇 년 전부터는 드론을 활용하여 고속도로 상에서의 교통위반 차량을 단속하고 있다. 경찰당국에서는 30분 단위로 단속을 하는 ‘스팟 이동식’ 방식을 사용하고 있으나, 적은 인력으로 넓은 지역을 단속하기에는 비효율적인 방식이다. 따라서, 다수의 드론을 무선망으로 연결하여 체계적으로 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 고속도로에 적합한 MANET 드론 통신망에서 다양한 라우팅 프로토콜을 적용하여 가장 효율적인 라우팅 프로토콜을 선택하고자 한다. 이를 위해 OPNET 시뮬레이터로 라우팅 프로토콜을 적용한 드론 패트롤망을 디자인하고 시뮬레이션을 하였다. Recently, there are many real life applications that uses drones. Ther e are various applications such as the aerial shot with the drones for the broadcasting service or drone racing competition and so on. Specifically, they patrol for the traffic enforcement on a highway. The police department use the ‘Spot Mobility’ method which float the drones for 30 minute period. However, this method is inefficient for the wide area with small numbers of enforcement. Therefore, a wireless network system consists of drones to patrol on the highway systematically is required. In this paper, the most efficient routing protocol will be selected for the MANET drone network by applying various routing protocols. To accomplish this, the drone patrol network system with routing protocols are designed and simulated in OPNET simulator.

한ㆍ영 기계 번역을 위한 부사의 위치 및 순서제약 해결의 방안 및 구현

조준모(Jun-Mo Jo),이상조(Sang-Jo Lee) 한국정보과학회 언어공학연구회 1994 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.1994 No.10

의료병원구역의 지역화와 비지역화된 뇌파 감시망 토폴로지의 성능비교

조준모(Jun Mo Jo) 한국전자통신학회 2016 한국전자통신학회 논문지 Vol.11 No.9

사람들의 건강상태를 모니터링하기 위해 뇌파신호에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 병원에 상주하는 환자들은 뇌경색, 간질 등과 같은 위급상황에 대비하여 모니터링할 필요가 있다. 뇌파 네트워크 서비스의 안정성을 요구하는 효율적인 네트워크 토폴로지가 필요하며 본 실험을 위해 OPNet 시뮬레이터를 활용하였다. 따라서, 환자들의 뇌파는 네트워크에 있는 센서장치로부터 읽어들인다. 네트워크의 성능을 비교하기위해 두 가지의 센서 네트워크 토폴로지를 제안하고 시뮬레이션하였다. 하나는 지역화된 네트워크이고 다른 하나는 비지역화된 네트워크이다. 옵넷시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. There are many researches related on the brain wave signals to monitor the state of human health. Especially, some patients in the medical hospital need to be monitored in case of emergencies such as a seizure, an epilepsy and so on. To support QoS of the brain wave network in the hospital is a vital issue and the Opnet simulator is used for this experiment. So the efficient network topology is required for the stability of the brain wave network service. The brain waves of the patients are collected from the sensor devices in the network. Two different sensor network topologies are suggested and simulated for the comparison of the network performance. One topology is localized and the other is non-localized network. The simulation is operated with the Opnet simulator.

필기숫자 데이터에 대한 텐서플로우와 사이킷런의 인공지능 지도학습 방식의 성능비교 분석

조준모(Jun-Mo Jo) 한국전자통신학회 2019 한국전자통신학회 논문지 Vol.14 No.4

최근에는 인공지능의 도래로 인하여 수많은 산업과 일반적인 응용에 적용됨으로써 우리의 생활에 큰 영향을 발휘하고 있다. 이러한 분야에 다양한 기계학습의 방식들이 제공되고 있다. 기계학습의 한 종류인 지도학습은 학습의 과정 중에 특징값과 목표값을 입력으로 가진다. 지도학습에도 다양한 종류가 있으며 이들의 성능은 입력데이터인 빅데이터의 특성과 상태에 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 특정한 빅 데이터 세트에 대한 다수의 지도학습 방식들의 성능을 비교하기 위해 텐서플로우(Tensorflow)와 사이킷런(Scikit-Learn)에서 제공하는 대표적인 지도학습의 방식들을 이용하여 파이썬언어와 주피터 노트북 환경에서 시뮬레이션하고 분석하였다. The advent of the AI(Artificial Intelligence) has applied to many industrial and general applications having an impact on our lives these days. Various types of machine learning methods are supported in this field. The supervised learning method of the machine learning has features and targets as an input in the learning process. There are many supervised learning methods as well and their performance varies depends on the characteristics and states of the big data type as an input data. Therefore, in this paper, in order to compare the performance of the various supervised learning method with a specific big data set, the supervised learning methods supported in the Tensorflow and the Sckit-Learn are simulated and analyzed in the Jupyter Notebook environment with python.

Performance Comparison of Brain Wave Transmission Network Protocol using Multi-Robot Communication Network of Medical Center

Jun-Mo Jo(조준모) 한국콘텐츠학회 2013 한국콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.1

병원과 같은 의료센터에서 이동하는 환자들의 상태를 효과적이며 실시간으로 감지하기 위해서는 다양한 무선통신망 프로토콜과 네트워크 상황을 고려해야 한다. 802.11a, 802.11g, direct sequence와 같은 무선통신 프로토콜들은 각각의 장단점이 있으며 모바일 노드의 개수나 전파도달 거리등 다양한 요소들이 망의 성능에 영향을 줄 수 있다. 특히, 환자들의 상태를 뇌파전송(EEG)을 통해 감지하기 때문에 이러한 데이터 특성도 고려하여 네트워크 토폴로지를 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 환자의 EEG 데이터를 효율적으로 전송할 수 있는 무선통신망을 설계하고 이를 Opnet 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션한 뒤 그 결과를 이용하여 성능을 분석하였다. EEG를 전송하는 무선네트워크 환경에서는 전반적으로 802.11g의 성능이 우수한 것으로 나타났으며 토폴로지의 구성요소에 따라 결과의 특성에 다소 차이가 있었다. To verify the condition of patients moving in the medical center like hospital needs to be consider the various wireless communication network protocols and network components. Wireless communication protocols such as the 802.11a, 802.11g, and direct sequence has their specific characteristics, and the various components such as the number of mobile nodes or the distance of transmission range could affects the performance of the network. Especially, the network topologies are considered the characteristic of the brain wave(EEG) since the condition of patient is detected from it. Therefore, in this paper, various wireless communication networks are designed and simulated with Opnet simulator, then evaluated the performance to verify the wireless network that transmits the patient’s EEG data efficiently. Overall, the 802.11g had the best performance for the wireless network environment that transmits the EEG data. However, there were minor difference on the performance result depends on the components of the topologies.

지정토론 : 토론 ; 『노사관계법제도 선진화 방안의 내용과 의미』에 대한 토론문

조준모 ( Jo Jun Mo ) 한국노사관계학회 2003 한국노사관계학회 정책토론회 Vol.- No.-

Performance Evaluation of Transmitting Brainwave Signals for Driver’s Safety in Urban Area Vehicular Ad-Hoc Network

조준모(Jun-Mo Jo) 한국콘텐츠학회 2011 한국콘텐츠학회논문지 Vol.11 No.6

최근 U-health 분야에서는 EEG(Electroencephalograph) 뇌파를 전송하여 환자뿐만 아니라 일반 노약자를 대상으로 졸음운전이나 뇌졸중, 또는 심장마비와 같은 위기상황에 대처하기 위해 실시간으로 뇌파를 모니터링하는 시스템을 연구하고 있다. 이러한 시스템은 병원이나 요양원등 다양한 지역에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 자동차 통신망에 적용하여 운전자의 뇌파를 실시간으로 모니터링하고 미연에 사고를 방지할 수 있는 통신망 시스템의 성능을 평가하고자 한다. 이를 위해 VANET환경에서 EEG뇌파 전송을 효율적으로 할 수 있도록 옵넷 시뮬레이터에서 제공하는 모바일 애드혹 노드를 사용하였다. 운전자의 뇌파를 노변 기지국으로 전송하는 애드혹한 자동차 통신망을 설계하고 시뮬레이션을 통하여 도심 지역에 적합한 환경을 도출하였다. Recently, in the U-health area, there are research related on monitoring brainwaves in real-time for coping with emergent situations like the fatigue driving, cerebral infarction or the heart attack of not only the patients but also the normal elderly folks by transmitting of the EEG(Electroencephalograph). This system could be applied to hospitals or sanatoriums. In this paper, it is applied for the vehicular ad-hoc network to prevent the car accident in advance by monitoring the brainwaves of a driver in real-time. In order to do this, I used mobile ad-hoc nodes supported in the Opnet simulator for the efficient EEG brainwave transmission in the VANET environment. The vehicular ad-hoc networks transmitting the brainwaves to the nearest road-side unit are designed and simulated to draw an efficient and proper vehicular ad-hoc network environment.

비충돌 공유 다중버퍼를 이용한 ATM 스위치 구조 설계

조준모(Jun-Mo Jo),이용우(Yong-Woo Lee),이상조(Sang-Jo Lee) 한국정보과학회 1997 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.24 No.12

ATM스위치에서는 한개의 버퍼를 공유하는 공유 버퍼 스위치 방식과 복수개의 버퍼를 공유하는 공유 다중버퍼 스위치 방식이 있다. 공유 버퍼에서는 메모리의 속도를 링크 수 만큼 증가시키지 않는다면 HOL 블럭킹이 발생한다. 공유 다중버퍼 방식은 셀의 처리속도를 출력 버퍼와 같은 수준으로 만들수 있지만 메모리 속도를 증가시키지 않는다면 출력시 발생하는 HOL 블럭킹에 의해 처리율은 입력 버퍼 스위치형에서와 마찬가지로 저하된다. 본 논문에서는 공유 다중 버퍼 구조에서 메모리 속도를 증가시키지 않고 사전에 충돌을 막아 주는 비충돌 공유 다중 버퍼를 제안하였다. 또한, 이것은 입력된 셀이 HOL 블록킹이 일어날 수 있는 버퍼에 진입하지 못하도록 사전에 이에 관한 정보를 제공해 주며, 셀은 이러한 정보를 가지고 자신이 어느 버퍼로 입력되어야 하는지를 알 수 있게 된다. 따라서, 이것은 공유 다중버퍼에서 처럼 메모리 속도를 증가시키지 않고 같은 메모리 크기를 사용하는 조건에서도 HOL 블록킹을 방지할 수 있는 방식이다. 일반적으로 셀 손실율과 지연은 서로 보상관계에 있는데 새로 제안한 시스템에서는 셀 손실율이 줄어들 뿐만 아니라 셀 지연까지 감소한다는 것을 시뮬레이션을 통해 검증하였다. There are shared buffer switch system that shares single buffer and shared multibuffer switch system that shares multiple buffers in ATM. In a shared buffer switch system, HOL blocking is occurred unless the memory speed is as fast as the number of the links times the original memory speed in the system. In a shared multibuffer switch system, it is possible to make the cell processing speed as fast as the speed of the output buffers'. However, the system would have HOL blockings that makes the system performance to fall as much as in the input buffer switch system unless increasing of the memory speed. In this paper, we represented a non-contentional shared multibuffer switch system preventing contentions without increasing speed of memory. This system provides information to an input cell for not to be entered into a buffer which will have a HOL blocking. And input cell receives a buffer number to be entered. Therefore, this system can prevent HOL blocking without having neither extra memory space speed nor extra shared memory in the shared multibuffer switch system. Generally, cell loss rate and delay are in trade-off relation. However, The proposed system not only decreases the cell loss rate but also delay time.