Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.4
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pp.52-57
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2003
A PID parameter tuning method was presented by the fuzzy singleton inference, based on step response-shaping of plant and experience knowledge of expert. The parameter-tuning has tow levels. The higher level determines modified coefficients for the controller based on operator's tuning know-how for characteristics of plant which can not be modeled. The lower level determines specified coefficients based on characteristics of response by Ziegler-Nickel's bounded sensitivity method. The last level parameters tuning of a PID controller is adjusted which the modified and specified coefficients makes adjustment rule, and is adjusted the proper value to each parameters by fuzzy singleton inference. Moreover, proposed the tuning method can reflex exporter knowledge and operator's tuning know-how and fuzzy singleton inference is rapidly operated.
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.13
no.5
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pp.230-234
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2003
CuPt-type ordering has been observed in Zn-rich $Cd_xZn_{1-x}$Te epilayers grown on (001)GaAs and ZnTe/GaAs(001) substrates. X-ray diffraction, electron beam diffraction, high-resolution transmission electron microscopy and low-temperature photoluminescence have been used to characterize the CuPt-type ordering in Zn-rich $Cd_xZn_{1-x}$Te epilayers.
본 논문에서는 TYPE-2 퍼지 추론 기반의 RBF 뉴럴 네트워크(TYPE-2 Radial Basis Function Neural Network, T2RBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델의 은닉층은 TYPE-2 가우시안 활성 함수로 구성되며, 출력층은 Interval set 형태의 연결가중치를 갖는다. 여기에서 규칙 전반부 활성함수의 중심 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 Interval set 형태의 연결가중치 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 최적의 모델을 설계하기 위한 학습율 및 활성함수의 활성화 영역 결정에는 입자 군집 최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 동조한다. 마지막으로, 제안된 모델의 평가를 위하여 모의 데이터 집합(Synthetic dadaset)을 적용하고 근사화 및 일반화 능력에 대하여 토의한다.
The methods of development and application of an expert system are suggested to solve more efficiently the problems of water resources and quality induced by the rapid urbanization. Major parameters of the water quantity and quality of urban areas are selected their characteristics are presented by the sensitivity analysis. The rules to decide the parameters effectively are proposed based on these characteristics. the ESPE(Expert System for Parameter Estimation), an expert system based on the 'facts' and 'rules', is developed using the CLIPS 6.0 and applied to the basin of the An-Yang stream. The results of estimating t도 parameters of water quantity show a high applicability, but those of water quality imply the necessity of improving the present methods due to both the complexity of estimation processes and the lack of decision rules.
직류직권모터는 전동지게차와 같은 물류용 전동차에서 사용되는데, 우수한 기동 토오크를 가지는 반면에 파라미터의 열적, 변화가 심하고 마찰과 부하의 비선형성이 존재해 기존의 제어기로는 만족할 만한 성능을 내지 못한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 퍼지제어기를 사용한다. 퍼지제어기는 변수의 애매성에 바탕을 두고 제어하기 때문에 이러한 비선형성에 대해 강인하나, 소속함수의 결정과 퍼지규칙의 선정이 어려우며, 체계적인 방법이 존재하지 않는다. 이러한 퍼지제 어의 결점을 해결하기 위해 소속함수는 유전 알고리즘을 통해 자기동조 시키며 퍼지규칙은 오차와 오차변화율의 위상평면을 이용하여 결정한다. 실용성을 검증하기 위해 TI사의 DSP TMS320F240을 이용해 실시스템에 적용했으며, 이를 통해 부하의 변동 및 기준 속도의 변화에도 잘 대처함을 알 수가 있었다.
Companies often use database for performing task more efficiently and data mining for marketing and production efficiency through analyzing of the stored database. The use of the knowledge through the data mining maintains and provides a direction of development for the company. It could be as an additional competitive power for the company when decision making is necessary. This study is designing a model that predicts a rating of existing customer and consumption pattern with using actual data of the manufacturer and data mining methodology. The objective of this model is to improve profits for the company and brand value through connecting the marketing with identifying the customer's rating and consumer behavior.
Park, Sanghyun;Park, Jinuk;Joe, Soohun;Hyun, Jehyeok;Hwang, Jinseong
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.283-284
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2019
규칙 기반의 챗봇(Chatbot)은 개발자가 미리 지정한 키워드와 패턴을 통해 사용자의 의도(Intent)를 파악하기 때문에, 챗봇을 응용한 어플리케이션에서는 제한적인 활용도를 보인다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해, 프레임워크 기반의 한글 자연어 처리 챗봇 성능 향상을 위한 점진 학습(Incremental Learning)을 제안한다. DialogFlow는 규칙 기반의 챗봇 프레임워크로서, 사용자 질의 패턴에 대한 사전 학습이 치명적이다. 제안하는 점진 학습 기법은 사용자 질의가 미리 학습되어 있지 않은 경우에도, 유사도 기반으로 질의의 의도를 결정할 수 있다. 이때 entity 조합과 기존에 학습된 질의들과의 유사도를 통해 의도를 결정하여, 프레임워크를 점진적으로 학습한다. 이를 적용하여 연세대학교 정보들을 제공하는 챗봇을 개발하고, 실험을 통해 제안된 점진 학습 기법은 기존 시스템보다 다양한 종류의 질의 처리가 가능하고, 더욱 빠른 응답 속도를 나타내는 것을 확인하였다. 또한 사용자가 증가함에 따라 점진 학습을 통해 성능이 더욱 증가하는 자가 학습 모형으로서의 우수함을 확인하였다.
For the purchase of a cheaper product on the Internet, many customers have been trying to search online shopping mall sites and visit comparison-pricing shops that compare prices and other criteria of the product. Others have been participating into online auction markets or group-buying markets. However, a lot of online shopping malls, auction markets, and group-buying markets provide the same product with different prices. Since these marketplaces have different price settlement mechanism, it is very difficult for the customers to determine marketplace to purchase, considering different kinds of marketplaces at the same time. To overcome such limitations, decision rules and solution procedures for purchase decision making are necessary, which can cover multiple marketplaces simultaneously. For this purpose, purchase decision making in each market must be conducted to maximize customer's utility, and conflicts with other marketplaces must be resolved. Therefore, we have developed the rules and methods that can negotiate cooperatively the purchase decision making in several marketplaces, and designed an architecture of Intelligent Buyer Agent and a message structure to support the idea.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.45-47
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1999
데이터 베이스에 저장하고 취급하는 자료가 폭발적으로 증가함에 따라서, 데이터 베이스 이용자가 필요로 하는 자료를 검색하고 유용한 정보를 획득하는 일은 더욱 더 어려워지고 있다. 이러한 문제들은 데이터에 내재되어 있는 유용한 패턴이나 변수들 간의 관계를 정교한 분석 모형을 찾아내는 데이터 마이닝이란 정보기술로 해결할 수 있다. 본 논문에서는 여러 가지 데이터 마이닝 기법들을 알아보고 데이터 마이닝에 의해 만들어진 규칙들을 사용하여 의사결정에 도움을 줄 수 있는 분석적인 트리를 구성한다. 제안하는 트리가 어떻게 생성되는지 보이고 생성된 트리를 의사결정지원 시스템에 적용한다. 다양한 관점에서 분석을 요구하는 사용자를 충족시키는 트리를 구성하여 시각적인 효과와 각 계층간의 분석을 할 수 있는 의사결정지원 시스템을 소개한다.
In this paper we discussed in details how to determine the nature of dislocations in a crystal such as a Burgers vector, the line vector of dislocation and the associated slip plane, using LACBED and usual imaging techniques. These techniques basically involve the application of Cherns and Prestone s rules, the simulations of LACBED patterns with a certain form of the dynamical diffraction theory. The theoretical aspects including necessary approximations for calculations also were in details discussed. As a test specimen for experiments, the foils of a pure aluminum, containing many dislocations with appropriate density for LACBED experiments, were used..
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[게시일 2004년 10월 1일]
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