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장경배,백창현,김종민,백형호,우태호,Jang, Kyung Bae,Baek, Chang Hyun,Kim, Jong Min,Baek, Hyung Ho,Woo, Tae Ho The Korea Internet of Things Society 2021 한국사물인터넷학회 논문지 Vol.7 No.1
원자력 테러 예방을 위해 기존의 물리 보호 시스템(PPS)를 수정한 빅데이터 기반의 클라우드 컴퓨팅 시스템과 통합된 데이터 마이닝 디자인이 조사됩니다. 원자력 범죄사건에 대해 시뮬레이션 연구에 의해 테러 관련 기관의 네트워킹이 모델링됩니다. 불법 도청 없이 무고한 사람들을 공격하려는 시도와 테러리즘을 정부가 탐지할 필요가 있습니다. 이 연구의 수학적 알고리즘은 테러 사건의 정확한 결과를 제공할 수 없지만, 시뮬레이션을 통해 잠재적 가능성을 얻을 수 있습니다. 본 결과는 시간에 따른 모양 진동을 보여줍니다. 또한 각 값의 빈도를 통합하면 결과의 전환 정도를 알 수 있습니다. 값은 63.125 시간에 -2.61741로 증가합니다. 따라서 테러 가능성은 나중에 가장 높습니다. The data mining design incorporated with big data based cloud computing system is investigated for the nuclear terrorism prevention where the conventional physical protection system (PPS) is modified. The networking of terror related bodies is modeled by simulation study for nuclear forensic incidents. It is needed for the government to detect the terrorism and any attempts to attack to innocent people without illegal tapping. Although the mathematical algorithm of the study can't give the exact result of the terror incident, the potential possibility could be obtained by the simulations. The result shows the shape oscillation by time. In addition, the integration of the frequency of each value can show the degree of the transitions of the results. The value increases to -2.61741 in 63.125th hour. So, the terror possibility is highest in later time.
COVID-19 완화를 위한 녹색 연료로서 IoT 시스템용 원자력 에너지 모델링
장경배,백창현,우태호,Jang, Kyung Bae,Baek, Chang Hyun,Woo, Tae Ho The Korea Internet of Things Society 2021 한국사물인터넷학회 논문지 Vol.7 No.2
에너지 패턴은 국가 경제 침체에 따라 에너지 소비가 감소한 질병 트렌드의 사회 문제에 영향을 받는 것으로 분석됩니다. 사람들을 위한 사회적 거리 캠페인은 2019 년 코로나 바이러스 질병 (COVID-19)의 전염병으로 인해 자발적으로 또는 법적으로 수행되었습니다. 미국, 한국 등 일부 국가에서 일부 경제 부양 정책이 시행되었습니다. S, I, R로 논리적 모델링이 구성되는 시스템 역학 (SD)에 의해 적용된 SIR (Sceptible, Infectious, Recovery) 모델링을 보여줍니다. 특히 I 는 인구, 인종, 성숙도를 포함한 사회와 연결되어 있습니다. 또한 경제 및 정치는 소득, GDP, 자원, 대통령, 인기, 통치 정부 및 리더십과 관련이 있습니다. 그래프는 S 값 곱셈이 시작되는 2020년 4월의 큰 도약을 보여줍니다. 이것은 COVID-19의 영향과 관련 유행병 이후 추세를 보여줍니다. OECD와 비 OECD의 경향은 매우 유사하며 바이러스 위험의 영향은 경제 침체를 크게 유발합니다. It is analyzed that the energy pattern is affected by the social matters of the disease trend where the energy consumption has been reduced following the depression of the national economy. The campaign of social distance for the people has been done by voluntary or legally due to the epidemic of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Some economic stimulus policies have been done in some countries including the United States, South Korea, and some others. It is shown the susceptible, infectious, and recovered (SIR) modeling applied by system dynamics (SD) where the logical modeling is constructed with S, I, and R. Especially, the I is connected with Society including Population, Race, and Maturity. In addition, Economy and Politics are connected to Income, GDP, Resources, President, Popularity, Ruling Government, and Leadership. The graph shows the big jump on 2020 April when is the starting month of the S value multiplication. This shows the effect of the COVID-19 and its related post-pandemic trend. The trends of OECD and non-OECD are very similar and the effect of the virus hazards causes significantly to the economic depressions.
장경배(Kyung-Bae Chang),김재우(Jae-Woo Kim),이재협(Jae-Hyup Lee),박귀태(Gwi-Tae Park) 한국자동차공학회 2004 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.- No.-
This research is about auto efficiency function test equipment for the smart airbag ECU (SAE). This is difficult for a man to measure because of a lot of module factors and the circumference devices. However, in case of using auto efficiency function test equipment, it could measure detail data and be reliable. The test program is made out in LabVIEW ^TM can accomplish a statistical analysis and measurement of data.
무선 센서네트워크에서 클러스터 기반의 분산형 토폴로지 제어
공영배(Young-Bae Kong),심일주(Il-Joo Shim),장경배(Kyung-Bae Chang),박귀태(Gwi-Tae Park) 대한전기학회 2006 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.7
무선 센서네트워크는 환경 모니터링과 같은 다양한 어플리케이션을 갖고 있는 향상된 기술이다. 이를 구성하는 각각의 노드들은 특정지역에 분산되어 네트워크를 구성해서 해당 지역의 이벤트나 정보를 주기적으로 사용자에게 전달한다. 이때 토폴로지 제어는 네트워크의 수명과 통신에 중요한 영향을 미치는 요인이다. 본 논문에서는 우선 센서 네트워크에서 클러스터 기반의 분산형 토폴로지 제어기법을 제안한다. 이 기법은 먼저 네트워크를 클러스터 기반의 계층적인 구조로 구성한 후, 각각의 클러스터 내에서 최소 신장트리 (Minimum Spanning Tree)를 이용하여 토폴로지 제어를 수행한다. 이를 통해 우선센서 네트워크는 에너지 효율적이며 분산된 토폴로지 제어를 수행할 수 있고, 결과적으로 네트워크의 수명을 연장할 수 있다.
손태환(Tae-Hwan Son),장경배(Kyung-Bae Chang),심일주(Il-Joo Shim),박귀태(Gwi-Tae Park) 대한전기학회 2006 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.7
본 논문에서는 멀티 홉 패킷 무선통신 네트워크를 위한 An Energy-efficient Topology Control을 제안한다. 센서 네트워크의 기본적인 형태에 따라 네트워크 망의 구성 방식은 큰 차이를 가져온다. 현재 센서 네트워크의 topology control 의 많은 부분에서는 clustering을 이용하여 센서 네트워크의 lifetime 을 연장시키는 연구가 진행 되고 있다. 그러나 cluster 로의 노드의 연합과 분리는 네트워크 topology 의 안정성을 혼란시킬 뿐만 아니라, BS(Base Station)가 시스템의 외부에 존재하는 경우 더 적합한 방식이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 BS 가 시스템의 내부에 존재하는 경우에 대한 sensor network의 lifetime 을 연장시키는 방안에 대해 제안하고 있다. 이러한 시스템의 경우 BS에 가까운 지역일수록 Black-hole effect 가 발생할 가능성이 증가하게 되고 이는 네트워크의 수명을 단축시키게 된다. 따라서 노드의 energy를 균등하게 사용함으로서 lifetime을 연장하는 on-demand 방식의 topology control을 제시하고 이를 시뮬레이션으로 확인하였다.
장형준(Hyeong-Jun Chang),김재우(Jae-Woo Kim),장경배(Kyung-Bae Chang),심일주(Il-Joo Shim),박귀태(Gui-Tae Park) 대한전기학회 2006 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.7
최근 이슈가 되고 있는 무선 센서 네트워크를 기반으로 빌딩 주변의 환경 정보를 감시하고, 실시간 관리가 가능한 시스템을 개발하였다. 센서에 의한 환경 정보는 빌딩의 안전감시와 진단 그리고 효율적 에너지관리를 위한 분석용 데이터로 사용된다. 이러한 환경 정보에는 온도, 습도, 진동, CO2 등과 같은 센서가 있으며, 이러한 센서들로부터 오는 환경 정보를 저전력, 저비용, 자가 구성이 가능한 무선 센서 네트워크기술을 이용함으로써 단기적으로는 빌딩의 안전진단이나 온, 습도와 같은 환경정보를 얻을 수 있으며, 장기적으로는 유지 보수의 비용문제를 효율적으로 줄일 수 있고, 실시간 정보 수집과 자가 구성에 의한 에너지 절감이 가능하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 이용한 빌딩 모니터링 시스템을 정의하고, 시스템을 설계한 후 실험을 통하여 향후 무선 센서 네트워크의 빌딩 및 건축물로의 적용 가능성을 검증하였다.
무선 센서 네트워크에서 SVM 알고리즘을 이용한 클러스터 헤드 결정기법
이인철(In-Chul Lee),장형준(Hyeong-Jun Chang),심일주(Il-Joo Shim),장경배(Kyung-Bae Chang),박귀태(Gwi-Tae Park) 대한전기학회 2006 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.7
제한된 전력의 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크에서 효율적인 정보 수집이 이루어지기 위해서는 전체 네트워크의 Life Time을 늘리는 게 중요하다. 각각의 센서 노드들이 멀리 떨어져 있는 BS(Base Station)으로 직접 데이터를 전송하면 전력소비가 매우 크고 비효율 적이다. 그리하여 네트워크의 life time을 늘리기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그중에 클러스터링 기법은 가장 널리 연구되는 기법 중에 하나이다. 대표적인 클러스터링 기법 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)[1]는 전체 노드 수의 5%를 클러스터 헤드로 결정하여 나머지 노드들로부터 데이터를 수집하여 BS로 전송함으로써 에너지를 효율적으로 사용하는 알고리즘이다. 그러나 클러스터 헤드를 결정하는데 있어서 잔여 에너지를 고려하지 않고 순환적으로 결정하는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 SVM(Supprt Vector Machine)을 이용하여 FND(First Node Die)가 발생했을 때 각 노드들의 에너지 잔량 정도를 따져서 영역을 나눈 후, 에너지가 더 많은 영역에서 클러스터 헤드를 선정하는 방법을 제안한다. 잔량 에너지가 많은 노드를 클러스터 헤드로 결정함으로써 전체 네트워크의 life time을 늘릴 수 있다.