WPAN에서 간섭을 피하기 위한 멀티모드 단말기 채널등급 방법

정성원,금동현,최승원,Jung, Sungwon,Kum, Donghyun,Choi, Seungwon 디지털산업정보학회 2015 디지털산업정보학회논문지 Vol.11 No.3

There is a new evolution in technological advancement taking place called the Internet of Things (IoT), The IoT enables physical world objects in our surrounding to be connected to the Internet. ISM (Industrial Scientific Medical) band that is 2.4GHz band authorized free of charge is being widely used for smart devices. Accordingly studies have been continuously conducted on the possibility of coexistence among nodes using ISM band. In particular, the interference of IEEE 802.11b based Wi-Fi devices using overlapping channel during communication among IEEE 802.15.4 based wireless sensor nodes suitable for low-power, low-speed communication using ISM band. Because serious network performance deterioration of wireless sensor networks. In this paper, we will propose an algorithm that identifies the possibility of using more accurate channels by mixing utilization of interference signal and RSSI (Received Signal Strength Indicator) Min/Max/Activity of Interference signal by wireless sensor nodes. In addition, it will verify our algorithm by using OPNET Network verification simulator.

플랜트 하부의 강파일 인접 토양의 부식성 평가

정성원,박경완,전재영,Jung, Sungwon,Park, Kyeong-Wan,Jeon, Jae-Young 한국플랜트학회 2016 플랜트 저널 Vol.12 No.1

플랜트 하부 강파일 기초 주변 토양의 부식성을 평가하기 위해서 현장조사, 현장 보링작업을 통한 시료 채취 및 실험실 분석을 거친 결과를 검토하였다. 토양 분석 결과 강관파일이 타설된 토양은 여러 개의 특성이 다른 토양층으로 구성되어 있었으며, 각 지층의 화학적, 물리적 성질이 다르므로 강관파일의 타설깊이에 따른 부식성의 차이가 발생할 것을 예상할 수 있었다. 분석 결과를 토대로 정성적인 부식성 평가, 평균부식속도 및 최대부식속도를 예측한 결과, 일부 지층에서는 일반적으로 강관파일 설계시 적용되는 부식속도인 0.01-0.02mm/y 이상의 평균부식속도를 보이고 있었다 (0.33mm/y). The corrosivity evaluations on soil surrounding the buried steel piles under manufacturing plants. It was proven that the soil structure of this sample area is composed of several soil layers, and that each layer show the different corrosivity. The predicted average corrosion rates of some layers are about 0.33mm/y, which is over than the general corrosion rate, 0.01-0.02mm/y.

모바일 환경에서 타임스탬프 트리 기반 캐시 무효화 보고 기법

정성원(Sungwon Jung),이학주(HakJoo Lee) 한국정보과학회 2007 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.34 No.3

이동 컴퓨팅(Mobile Computing)환경에서 빈번한 접속 단절은 클라이언트의 캐시 일관성(Consistency)문제로 직결된다. 이러한 캐시 일관성 문제를 해결하기 위해 무효화 보고(Invalidation Report)에 관한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 무효화 보고 기법은 서버 측의 데이타의 수가 많아지거나, 갱신(Update)되는 데이타의 양이 증가하게 되면 무효화 보고 기법의 크기의 증가 및 캐시 효율성의 저하를 가지고 온다. 또한 캐시 전체의 무효화를 확인하는 보고 기법은 선택적 청취(Selective tuning)를 지원하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 기존 방식의 문제점을 해결하며 효율성을 개선한 무효화 보고 기법으로써 TTCI(Timestamp Tree-based Cache Invalidation scheme)를 제안한다. 갱신된 데이타의 타임스탬프를 이용하여 타임스탬프 트리를 구성하고 데이타의 아이디를 갱신된 순서대로 나열하여 무효화 보고를 만든다. 이를 활용하게 되면 각 클라이언트는 자신의 단절(Disconnect)된 시점에 맞는 정보를 확인하여 캐시의 이용률을 증가 시킬 수 있다. 또한 트리 구조를 이용하여 선택적 청취를 가능하게 함으로써 클라이언트의 자원 소비를 줄일 수 있다. 이러한 본 구조의 효율성을 검증하기 위해 기존의 기법인 DRCI(Dual-Report Cache Invalidation)와 성능비교를 실시한다. Frequent disconnection is connected directly to client's cache consistency problem in Mobile Computing environment. For solving cache consistency problem, research about Invalidation Report is studied. But, existent invalidation report structure comes with increase of size of invalidation report structure and decline of cache efficiency if quantity of data become much, or quantity of updated data increases. Also, while existent method confirms whole cache, invalidation report doesn't support selective listening. This paper proposes TTCI(Timestamp Tree-based Cache Invalidation scheme) as invalidation report structure that solve problem of these existing schemes and improve efficiency. We can make TTCI using timestamp of updated data, composing timestamp tree and list ID of data in updated order. If we utilize this, each client can confirm correct information in point that become own disconnecting and increase cache utilization ratio. Also, we can pare down client's resources consumption by selective listening using tree structure. We experimented in comparison with DRCI(Dual-Report Cache Invalidation) that is existent techniques to verify such efficiency of TTCI scheme.

호스트 메인프레임 환경의 데이터베이스를 위한 객체(Object) 최적화 관리 시스템

정성원(Sungwon Jung) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2C

데이터베이스는 매우 복잡한 성격을 지니고 있으며, 일반적으로 한 조직의 모든 데이터를 모아놓으므로 대형화되는 것이 보통이다. 따라서 데이터베이스는 항시 많은 데이터들이 생성 및 갱신을 반복한다. 이에 데이터베이스의 구성요소인 객체 또한 생성 및 변경을 거듭한다. 즉, 이러한 데이터의 증가 및 갱신으로 인하여 처음 생성되었을 때의 객체의 성능 및 저장 공간에 대한 이용은 향후 지속적인 관리가 없이는 보장받지 못한다. 이에 데이터베이스를 관리하는 사람들은 많은 인적 물적 자원을 할애하여 객체를 관리하고 최적의 상태로 만들기 위하여 노력한다. 본 논문에서는 이러한 일련의 행위들을 시스템에서 자동으로 자원을 수집하고 수집된 자원을 분석하여 시스템 특성을 반영한 관리기준에 부합되는 객체를 선별하여, 온라인 REORG(on-line reorganization) 작업을 통한 객체의 관리를 자동화 하여 보다 안정적인 데이터베이스 관리 및 데이터베이스의 관리의 효율성을 높이고, 데이터베이스 관리자의 생산성을 향상시키는데 기여 하고자 한다.

베이지안 네트워크의 불확실성 감소를 위한 확률분포의 분산 감소 방법

정성원(Sungwon Jung),이도헌(Doheon Lee),이광형(Kwang H. Lee) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2B

베이지안 네트워크는 주어진 변수들 사이의 확률적 의존성을 분석하는 데에 널리 사용되어지고 있는 모델이다. 이러한 베이지안 네트워크의 활용에 있어서 베이지안 네트워크의 확실성을 분석하는 방법의 필요성이 대두되어지고 있다. 특히 규모가 큰 베이지안 네트워크 모델을 특정하는 상황에서 주어질 수 있는 학습 데이터의 수가 제한되는 경우나, 주된 관심사가 베이지안 네트워크의 일부 부분에 한정되는 경우에 베이지안 네트워크의 확실성에 대한 분석은 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는, 베이지안 네트워크에 존재할 수 있는 불확실성을 언급한 후, 베이지안 네트워크 내의 변수들이 갖는 확률분포의 분산을 이용해 베이지안 네트워크의 불확실성을 정의하는 방법을 제안한다. 간단한 베이지안 네트워크의 예시 모델을 이용하여 제안된 베이지안 네트워크의 불확실성 분석 방법이 유용할 수 있음을 보인다.

Laser CVD Repair Source 특성 비교에 대한 연구

정성원(Sungwon Jung),정덕호(Deokho Jung),노순준(soonjonn rho) 대한기계학회 2011 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2011 No.10

Liquid crystal display device is a Display Industry demand evolve, and also has increased the size of a glass substrate. The size of the glass substrate increases, price will go up too. And fine pattern on a glass substrate configuration as the production costs of Liquid crystal display device will go up further. So the end of production of fine patterns of a liquid crystal display device malfunction occurs in some cases lose their commercial value. Away valuable products, by modifying the circuit to restore if you can help improve productivity. How to restore the fine pattern of Liquid crystal display device using Laser CVD Repair is the way. In this case, the Source to the Mo, W is used, what material is suitable as the Source is a comparative study of characteristics.

클러스터링과 유전자 알고리즘을 이용한 대규모 S-system 모델의 효율적 학습 방법

정성원(Sungwon Jung),이광형(Kwang H. Lee),이도헌(Doheon Lee) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2

S-System 모델은 동적 시스템을 기술하기 위한 여러 모델 중의 하나로서, 높은 표현력으로 인해 다양한 분야에서 사용되어져 오고 있다. 하지만 S-System 모델이 갖고 있는 많은 매개변수는 목표 시스템을 모델링하는 데에 있어 고려해야 할 탐색 공간의 넓이를 크게 증가시키는 단점을 갖고 있으며 그로 인해 고려될 수 있는 변수의 수는 극히 적은 수로 제한되어져 왔다. 일반적인 S-System 모델의 경우, n개의 변수로 이루어진 시스템을 모델링하는 데 결정되어져야 할 매개변수의 수는 O(n²)이다. 본 논문에서는 시스템 내의 변수들을 서로간의 연관 정도에 따라 클러스터링하고, 클러스터 사이의 동적 모델링을 통해 고려하는 매개변수의 수를 O(kn) ( k≤n)으로 줄이는 방법을 제안한다. 매개변수 값의 탐색을 위해 유전자 알고리즘을 사용하며, 제안된 방법이 기존의 방법으로는 학습할 수 없었던 규모의 S-System 모델을 학습할 수 있는 가능성을 지님을 보인다.

클러스터링을 이용한 효율적인 대규모 베이지안 망 학습 방법

정성원(Sungwon Jung),이광형(Kwang H. Lee),이도헌(Doheon Lee) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1

본 논문에서는 대규모 베이지안 망을 빠른 시간 안에 학습하기 위한 방법으로, 클러스터링을 이용한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 베이지안 구조 학습에 있어서 DAG(Directed Acyclic Graph)를 탐색하는 영역을 제한하기 위해 클러스터링을 사용한다. 기존의 베이지안 구조 학습 방법들이 고려하는 후보 DAG의 수가 전체 노드 수에 의해 제한되는 데 반해, 제안되는 방법에서는 미리 정해진 클러스터의 최대 크기에 의해 제한된다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방법이 기존의 대규모 베이지안 망 학습에 활용되었던 SC(Sparse Candidate) 방법 보다 훨씬 적은 수의 후보 DAG만을 고려하였음에도 불구하고, 비슷한 정도의 정확도를 나타냄을 보인다.

클러스터간 조건부 확률적 의존의 방향성 결정에 대한 연구

정성원(Sungwon Jung),이도헌(Doheon Lee),이광형(Kwang H. Lee) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.5

본 논문은 확률변수들로 이루어진 클러스터의 집합과 확률변수들에 대해 관찰된 데이터가 주어진 상황에서, 클러스터 사이에 존재하는 조건부 확률적 의존의 방향성(directional tendency of conditional dependence in the Bayesian probabilistic graphical model)을 결정하는 방법을 기술한다. 클러스터 사이에 존재하는 조건부 확률적 의존의 방향성을 추정하기 위해 한 클러스터에서 다른 각 클러스터에 가장 가까운 확률변수를 해당 클러스터의 외부연결변수로 결정한다. 외부연결변수들 사이에서의 가장 확률이 높은 조건부 확률적 의존성을 나타내는 방향성 비순환 그래프(directed acyclic graph(DAG))를 찾음으로써, 주어진 클러스터들 사이에 존재하는 조건부 확률적 의존의 방향성을 결정한다. 사용된 방법이 클러스터 사이에 존재하는 조건부 확률적 의존의 방향성을 유의미하게 추정할 수 있음을 실험적으로 보인다. We describe our method to predict the direction of conditional probabilistic dependencies between clusters of random variables. Selected variables called 'gateway variables' are used to predict the conditional probabilistic dependency relations between clusters. The direction of conditional probabilistic dependencies between clusters are predicted by finding directed acyclic graph (DAG)-shaped dependency structure between the gateway variables. We show that our method shows meaningful prediction results in determining directions of conditional probabilistic dependencies between clusters.

R-CORE를 통한 베이지안 망 구조 학습의 탐색 공간 분석

정성원(Sungwon Jung),이도헌(Doheon Lee),이광형(Kwang H. Lee) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.4

본 논문에서는 대규모 베이지안 망 구조 학습을 위해 제안되었던 R-CORE 방법의 탐색 공간의 크기에 대한 개략적인 분석과 실제 문제에 적용하였을 경우의 효과에 대한 실험적 결과를 제시한다. R-CORE 방법은 베이지안 망 구조 학습의 탐색 공간을 축소하기 위해 제안된 확률변수들의 재귀적 군집화와 오더 제한 방법이다. 알려진 벤치마크 베이지안 망을 이용한 분석을 통해, 제안되었던 R-CORE 방법이 worst case에는 기존의 방법과 유사한 탐색 공간을 가지나 평균적으로 기존 방법보다 훨씬 적은 탐색 공간만을 고려한다는 것을 보인다. 또한 평균적으로 훨씬 적은 탐색 공간만을 고려하는 결과, 구조 탐색에서 기존 방법에 비해 상대적으로 적은 overfitting이 일어남을 실험적으로 보인다. We analyze the search space considered by the previously proposed R-CORE method for learning Bayesian network structures of large scale. Experimental analysis on the search space of the method is also shown. The R-CORE method reduces the search space considered for Bayesian network structures by recursively clustering the random variables and restricting the orders between clusters. We show the R-CORE method has a similar search space with the previous method in the worst case but has a much less search space in the average case. By considering much less search space in the average case, the R-CORE method shows less tendency of overfitting in learning Bayesian network structures compared to the previous method.