장소, 공간, 문화가 하나의 '동형체'였던 전근대시기에 지역(적 정체)성은 모든 정체성을 통합한 하나의 영토였다. 근대에 들어 이러한 영토성은 해체되기 시작했으나 이 과정은 일방적 탈영토화라기보다는 공간의 다층화와 다차원화에 따른 지역성의 입체화과정이었다. 여기에서 지역은 동질적 이웃의 자연적 군집만이 아니라 정치적으로 결정된 합목적적 이해 집단의 공간이 되며, 지역성 역시 '주어진 것'에서 벗어나 '형성하는 것'을 포괄하는 정체성이 된다. 규모의 경제에 충실했던 텔레비전의 네트워크화는 네트워크의 소재지와 나머지 지역을 '중심'과 '주변'으로 나누는 새로운 경계를 만들었다. 이러한 구조에서 방송의 로컬리즘은 정책적 강제가 아니면 구현되기 어려웠다. 그러나 민주주의가 심화되고 분권화가 촉진되면서 상황은 점차 달라지기 시작했다. 최근 지역방송의 변화는 크게 두가지, 수직적으로 지역민의 이해와 기호에 더욱 깊이 파고드는 '심화'와 수평적으로 방송의 지리적 권역을 확대하거나 타 미디어 영역으로 활동반경을 넓히는 '팽창'의 과정으로 볼 수 있다. 이는 지역방송이 분권화와 참여 같은 정치적 가치를 중시하고 특히 글로벌화가 진행되면서 나타난 결과로, 양자 모두 네트워크와의 관계를 수평적 협조적 관계로 만드는 공통점이 있다. 이러한 변화의 성패는 결국 지역방송이 얼마만큼 지역에 대한 귀속감과 애착심을 정치적 자치의 효능감으로 발전시킬 수 있는가, 얼마만큼 지역방송이 글로벌화와 로컬화 사이에서 인터페이스로서 기능할 수 있을 것인가에 달려 있다고 할 수 있다.
산업 통신에는 다양한 네트워크가 있으며 여러 가지 통신 방식을 사용한다. 기업에서는 생산 라인 확장, 공장 업그레이드, 네트워크 세분화, 시스템 통합 등을 위하여 산업용 장치와 네트워크 간에 통신 변환이 필요하다. 이것은 많은 제조회사가 제작한 설계자가 다른 다양한 기계 장치를 네트워크에 연결하고 전송하기 위하여 데이터 또는 프로토콜 변환을 위한 통신 장비가 제공되어야함을 의미한다. 본 논문에서는 적층형 통신 모듈을 사용하여 산업 통신 프로토콜 변환을 지원할 수 있는 산업용 통신 게이트웨이를 설계하였다. 제작된 게이트웨이는 RS485 시리얼 통신을 이용하는 개별 통신 모듈을 다층으로 연결하는 구조를 가지고 있다. 각각의 통신 모듈은 아날로그 데이터 카드, 디지털 데이터 카드, CAN 및 LAN 지원 카드로 구성하였다. 메인 보드 프로세서는 Atmega micro-processor를 사용하였고, RS485 시리얼 슬롯을 배치하여 적층형 통신 모듈 구조를 가지도록 하였다. 본 논문에서 제작된 적층형 산업용 통신 게이트웨이는 아날로그 및 디지털 I/O 기능과 CAN과 LAN을 지원할 수 있기 때문에 산업용 통신 제어 및 모니터링에 폭넓게 활용될 수 있다.
셀룰러 뉴럴 네트워크는 국부적 연결특성을 가지고 있어 실시간 이미지처리에 적합한 뉴럴 네크워크이다. 또한 국부적 연결특징은 VLSI구현에 적합하다. 그의 응용분야는 패턴인식과 숫자인식 및 영상처리에 응용되고 있다. 본 논문에서, CNN은 전처리 단계로서 숫자의 특징점 추출에 이용된다. CNN을 이용한 그림자검출은 4내지 6방향으로 검출하여 숫자의 특징점을 방향별로 추출한다. 분류단계에서 이러한 형상자료는 다층BP뉴럴 네트워크의 입력벡터에 적합하도록 압축되어 입력된다. 실험결과 CNN을 통한 숫자인식은 굴림체의 경우96%이상의 인식율을 보여 만족할 만한 결과를 얻었다.
Ultrasonic metal welding has been widely used for joining lithium-ion battery tabs. Weld quality monitoring has been an important issue in lithium-ion battery manufacturing. This study focuses on the weld quality monitoring in ultrasonic metal welding with the longitudinal-torsional vibration mode horn developed newly. As the quality of ultrasonic welding depends on welding parameters like pressure, time, and amplitude, the suitable values of these parameters were selected for experimentation. The welds were tested via tensile testing machine and weld strengths were investigated. The dataset collected for performance test was used to train the multi-layer perceptron neural network. The three layer neural network was used for the study and the optimum number of neurons in the first and second hidden layers were selected based on performances of each models. The best models were selected for the horn and then tested to see their performances on an unseen dataset. The neural network models for the longitudinal-torsional mode horn attained test accuracy of 90%. This result implies that proposed models has potential for the weld quality monitoring.
코호넨의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)온 빠른 검증 학습이 가능하여 다층 퍼셉트론의 단점을 보완할 수 있는 패턴분류기로 부각되고 있다. 그러나 기본적으로 고정된 크기와 구조의 네트워크를 사용하기 때문에 실재 문제에 적용하기가 쉽지 않다는 문제가 있다. 본 논문에서는 패턴에 대한 사전 정보없이 복잡한 패턴공간을 적응적으로 분할하기 위해 구조적응되는 자기조직화 신경망을 소개하고 이를 인쇄체 한글 문자의 인식에 적용한 결과를 보여준다. 여기에서 제안하는 신경망은 SOFM의 각 셀이 좀더 자세한 SOFM으로 확장될 수 있도록하며, 확률분포가 0인 셀을 제거함으로써 패턴 공간에 보다 근사한 분류를 가능하게 한다. 실제로 이러한 방식이 한글과 같은 복잡한 분류 문제에서 어떻게 작동하는지 설명하고, 한글 완성형 2350자에 대해 실험한 결과를 보여준다.
In the present, Wireless Sensor Network(WSN) has been used for the purpose of the military operation with surveillance systems and for collecting useful information from the natural environment. Basically, low-power, easy deployment and low cost are the most important factors to be deployed for WSNs. Lots of researches have been studied to meet those requirements, especially on the node capacity and battery lifetime improvements. Recently, the study of wireless mesh networks applied into the surveillance systems has been proceeded as a solution of easy deployment. In this paper, we proposed large-scale intelligent multi-layer surveillance systems based on QoS assuring Wireless Mesh Networks and implemented them in the real testbed environment. The proposed system explains functions and operations for each subsystem as well as S/W and H/W architectures. Experimental results are shown for the implemented subsystems and the performance is satisfactory for the surveillance system. We can identify the possibility of the implemented multi-layer surveillance system to be used in practice.
In this study, a new architecture and comprehensive design methodology of genetically optimized Multi-layer Fuzzy Neural Networks (gMFNN) are introduced and a series of numeric experiments are carried out. The gMFNN architecture results from a synergistic usage of the hybrid system generated by combining Fuzzy Neural Networks (FNN) with Polynomial Neural Networks (PNN), FNN contributes to the formation of the premise part of the overall network structure of the gMFNN. The consequence part of the gMFNN is designed using PNN.
본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경회로망과 선형예측계수를 사용한 화자인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 화자인식 알고리즘은 입력받은 음성신호에 대해서 유성음 구간을 추출한다. 추출된 유성음구간에 대하여 선형예측 분석에 의하여 화자의 특성을 가지고 있는 선형예측계수를 구한다. 구해진 선형예측계수를 분류하기 위하여 선형예측계수를 퍼셉트론 신경회로망의 입력으로 사용하여 네트워크의 학습을 수행한다. 본 실험에서는 선형예측계수와 신경회로망을 사용하여 본 화자인식 알고리즘이 유효하다는 것을 인식률을 통하여 확인한다.
A recent dynamic increase in demand for wireless multimedia services has greatly accelerated the research on dynamic channel adaptation of high quality video applications. In this paper, we explore a theoretical approach to cross-layer optimization between multimedia and wireless networks by means of a quality criterion termed "visual throughput" for downlink video transmission using a layered coding algorithm. We obtain the optimal loading ratio of orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) subcarriers through an optimization problem balancing the trade-off relationship between inter-cell interference (ICI) and channel throughput. In the simulation, we show that the visual throughput gain at the cell boundary is increased by about 32%.
마이크로 스트립 안테나는 최근 소형화, 경량화 및 다층 구조를 통합 집적화 과정을 통하여 통신용 소자로서 그 활용도가 높다. 또한 통신 시스템의 소형화를 통하여 저전력 및 경비 절감이 기대된다. 본 연구에서는 장거리 통신이 가능한 마이크로 스트립 안테나를 설계를 목적으로 하며, 제작된 프로토타입 안테나를 대상으로 네트워크 어낼라이저를 이용하여 그 특성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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