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김정혜,이성근,고진광,정창렬,Kim, Jeonghue,Lee, Sungkeun,Koh, Jingwang,Jung, Changryul 한국전자통신학회 2010 한국전자통신학회 논문지 Vol.5 No.2
무선 멀티미디어 센서 네트워크(Wireless Multimedia Sensor Network : WMSN)는 기존 스칼라 데이터 뿐만 아니라 음성, 이미지, 동영상 등 다양한 멀티미디어 정보를 전달해야 하므로 다양한 특성을 가진 트래픽을 효율적으로 처리하기 위한 서비스 품질(Quality of Service : QoS)를 지원할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 본 논문은 WMSN 에서의 트래픽 유형을 주기적 모니터링 트래픽, 이벤트 트래픽, 멀티미디어 트래픽, 쿼리 기반 트래픽으로 분류하고, 각 트래픽 유형에 따라 지연, 에너지 효율성 및 신뢰성에 대해 차별화된 QoS를 제공할 수 있는 마킹 알고리즘과 큐 관리 메커니즘을 제안한고, 시뮬레이션을 통해 성능을 분석한다. Since Wireless Multimedia Sensor Network(WMSN) needs to process various multimedia data such as audio, image and video data as well as scalar data, it requires a mechanism that can support Quality of Service(QoS) to handle efficiently. This paper classifies traffic in WMSN as periodic monitoring traffic, event traffic, multimedia traffic and query-based traffic, proposes marking algorithm and queue management mechanism that guarantee differentiated QoS in terms of delay, energy efficiency and credibility on each traffic and conduct performance analysis with simulation.
WSN에서 주기적 트래픽 처리를 위한 트래픽 제어 알고리즘
김정혜,이성근,고진광,박재성,Kim, Jeonghye,Lee, Sungkeun,Koh, Jingwang,Park, Jaesung 한국전자통신학회 2010 한국전자통신학회 논문지 Vol.5 No.1
무선 센서 네트워크는 다수의 센서 노드로 구성되며, 센서 노드들의 협력 작업을 통해 하나의 공통 작업을 수행한다. WSN 의 트래픽은 주기적인 모니터링 트래픽, 이벤트 발생 트래픽 및 쿼리 기반 트래픽으로 분류된다. 주기적인 트래픽은 발생 빈도는 낮지만, 다수의 센서노드들이 일정한 간격으로 트래픽을 생성하기 때문에 전체 트래픽 관점에서 볼 때 많은 비중을 차지하고 있다. 본 논문에서는 이러한 주기적 트래픽에 대해 에너지 효율적으로 처리하는 네트워크 프로토콜의 트래픽 제어 알고리즘을 제안하고, 이에 대한 성능 분석을 수행한다. Wireless sensor network is consist of multiple sensor nodes and performs a shared tasks through the coordination of sensor nodes. Traffic in WSN is categorized as periodical monitoring traffic, event-driven traffic and query-based traffic. Periodic traffic takes significant proportion of the whole traffic processing because multiple sensor nodes generate traffic in a steady interval although the generation frequency of periodic traffic is low. In this paper, we propose a traffic control algorithm of network protocol for periodic traffic in terms of energy efficiency and conduct performance analysis of the algorithm.
배재한(Jaehan Bae),이성근(Sungkeun Lee) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
최근 세계 각지에서 지구 온난화에 의한 피해가 많이 발생하고 있다. 특히 우리나라는 다른 나라에 비해 지구온난화 현상이 빨리 진행되고 있다. 이에 우리나라는 지구온난화의 주된 원인인 온실가스를 감축하기 위해 정부에서는 신재생 에너지와 관련하여 태양광발전 사업에 많은 지원을 하고 있고 태양광 발전소가 많이 생겨나고 있다. 태양광 발전소가 많이 생겨남에 따라 많은 패널이 만들어지고, 그 많은 패널 중 고장 난 패널을 찾는 것은 매우 힘든 일일 것이다. 본 논문은 태양광 발전소의 환경 정보에 따라 태양광 패널의 출력 발전량을 예측하여, 향후 패널의 정상 동작 여부를 진단하는 기능에 적용하고자 한다. 전남 영암지역의 태양광 발전소에서 수집된 환경 데이터 및 실제 발전량을 기반으로 MLP 모델 구현과 학습을 수행하였다. 테스트 데이터를 통한 성능 분석 결과는 MSE 값이 0.1 보다 낮게 나타났다.
정설령 ( Seolryung Jung ),박경욱 ( Kyoungwook Park ),고진광 ( Jingwang Koh ),이성근 ( Sungkeun Lee ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
화석연료의 빈번한 사용으로 인한 지구온난화 문제가 심각해지면서 화석연료를 대체할 수 있는 신재생 에너지가 떠오르고 있다. 그중에서도 에너지원이 청정하고 무제한으로 사용할 수 있다는 장점을 가진 태양광 발전소가 주목을 받고 있다. 하지만 기후에 따라 영향을 많이 받는 특징 때문에 안정적인 전력 생산을 위해서는 태양광 발전량 예측이 매우 중요해지고 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터에 특화된 순환신경망 기법인 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 태양광 발전량을 예측하고 각 모델의 하이퍼 파라미터를 다르게 주어 비교 분석하였다. 그 결과 LSTM 모델이 RNN 모델보다 높은 예측력을 보였고, 손실 값이 0.1보다 낮은 높은 정확도를 보였다.