• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권3호
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• pp.333-342
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• 2011

전통적인 강의실의 기초통계학 수업에서 많은 학생들이 수업에 집중하지 못하고 있다. 수업 시간에 졸거나, 잡담하거나, 휴대폰을 만지작거리면서 다른 생각에 잠겨 있다. 인터넷이 가능한 컴퓨터실에서의 강의와 실습은 인터넷이 제공하는 콘텐츠와 부단히 경쟁을 해야 한다. 이러한 문제를 조금이나마 해결해 보려고 시도한 방안이 교수와 학생을 하나의 유무선 네트워크로 묶는 교육용 디지털 신경시스템 하에서 기초통계학을 가르치고 학생들이 공부하게 하자는 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.334-337
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• 2010

디지털 선박 운행시 예기치 못한 상황에 의한 선박 내 화재나 충돌 등 긴급 상황 발생 시에 대형의 해난 사고가 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 선박 상태를 자체 진단하여 모니터링하고 위험 분석을 통해 관리할 수 있는 시스템을 구현하고자 한다. 해양 디지털선박의 환경, 상황을 수집할 수 있는 무선 센서를 이용하여 수집된 환경 정보를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 센싱된 데이터를 분석하기 위하여 역전파 신경망을 설계하였다. 300개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 약 96%의 정확도를 가졌다. 제안된 시스템은 하드웨어 (UStar-2400 ISP, UStar-2400, Wireless sensors) 부분과 소프트웨어 부분(User Interface module)으로 구성되며 소프트웨어 부분은 HOST PC에 삽입된다. 그리고 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템(LDPC)을 구현하였고 진단된 결과는 CDMA 방식으로 전송하여 해양디지털선박 감지 모니터링 시스템을 구현했다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.243-248
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• 1995

본 논문에서는 신경회로망의 학습능력을 이용하여 AC 모터의 속도제어에 이용된 기 존의 PI제어기의 문제점을 보완하고자 한다. 기존의 아날로그 PI제어기에서는 각 비례, 적분 파라메타를 개발자가 조정하여 고정하면 부하가 변동될 경우 적응성이 떨어지는 문제점을 안고 있었다. 본 논문에서 제시된 디지털 신경망제어기는 학습을 통해 새로운 환경에 적응 가능하다는 점에 가정하여 설계하고 성능을 비교 평가하였다. 본 논문에서 사용된 신경회로 망의 구조는 신경망중에서 가장 범용적으로 사용되는 다층 퍼셉트론 모델구조를 선택하였 다. 신경망 제어기장치로는 인텔 8097 마이크로 콘트롤러를 이용하였다.

• 디지털콘텐츠
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• 12호통권7호
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• pp.53-55
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• 1993

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.522-526
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• 1998

본 논문은 가정용 배전반 시스템을 디지털식으로 구현하고, 기존의 디지털식 배전반 시스템에 없는 월 수요전력량 예측과 화재발생의 원인 중에 하나인 옥내 전선선로의 결함을 신경회로망으로 검출하여 차단하는 인공지능형 가정용 배전반 시스템을 하드웨어로 구현하고 실험하였으며, 그 결과를 제시하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.301-304
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• 2000

본 논문에서는 디지털 영상에서 얼굴 영상 검출을 위해 픽셀의 퍼지 소속도를 이용하여 신경망으로 학습하는 퍼지 신경망을 이용한 얼굴영상 검출을 제안한다. 입력 영상의 피라미드 영상에서 추출된 20$\times$20 윈도우 템플릿 영상안의 각 픽셀의 소속도로 얼굴 영상 패턴을 학습하여 얼굴 영상을 검출하는 방법은 단순히 영상의 픽셀 값 하나씩만을 고려해서 각 픽셀의 소속도를 고려하여 수행하는 얼굴 영상 분할보다 얼굴 영상을 훨씬 더 정확하고 인식률이 높게 검출해 낼 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.39-44
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• 2001

본 논문에서는 디지털 영상에서 얼굴 영상 검출을 위해 픽셀의 퍼지 소속도를 이용하여 신경망으로 학습하는 퍼지 신경망을 이용한 얼굴영상 검출을 제안한다. 입력 영상의 피라미드 영상에서 추출된 20$\times$20 윈도우 영상 안의 각 픽셀의 소속도로 얼굴 영상 패턴을 학습하여 얼굴 영상을 검출하는 방법은 단순히 영상의 픽셀 값 하나씩만을 고려해서 각 픽셀의 소속도를 고려하여 수행하는 얼굴 영상 분할보다 얼굴 영상을 더 정확하고 인식률이 높게 검출해 낼 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.241-246
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• 2020

본 논문에서는 해양 전기추진 시스템과 딥러닝 알고리즘을 융합하여 전기추진 리제너레이션 시스템에서 DC/DC 컨버터 출력 전류 예측 및 리제너레이션 수행 시 배터리 충전량을 예측하기 위해 신경망 모델을 제안한다. 제안 된 신경망을 실험하기 위해 PCM의 입력 전압과 전류를 측정하고 시제품 PCM 보드의 출력 결과를 통해 데이터 세트를 구성하였다. 또한 불충분 한 데이터 세트에서 학습 결과를 향상시키기 위해 기존 데이터 세트를 데이터 피팅하여 학습을 진행하였다. 학습 후 신경망 모델의 데이터 예측 결과와 실제 측정 데이터의 차이를 그래프를 통해 확인하였다. 제안한 신경망 모델은 입력 전압과 전류 변화에 따른 배터리 충전량 예측을 효율적으로 보여주었다. 또한, DC/DC 컨버터를 구성하는 아날로그 회로의 특성변화를 신경망을 통하여 예측함으로써, 리제너레이션 시스템의 설계 시, 아날로그 회로의 특성을 고려해야 할 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.94-97
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• 2004

독립된 자율로봇에서 머신비젼의 구동을 위해 본 논문에서는 DARS(Distributed Autonomous Robotic System)에 적용하기 위한 디지털 이미지 프로세싱을 연구하고, DARS의 개별 로봇에 이를 임베디드화하는 것을 연구한다. 따라서 로봇을 구동하기 위해 필요한 데이터를 CMOS 카메라로부터 수신하여 영상을 스캔한 후, 원영상을 신경망 알고리즘을 통해 클러스터링하여 필요한 데이터를 추출한다. 또 이를 사용자 컴퓨터 단말기 상에 디스플레이하고, 최종적으로 DARS의 자율 이동 로봇이 영상 데이터를 인지하여 특정한 선택 동작을 수행하도록 한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제26권6호
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• pp.705-711
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• 2002

디젤기관은 실린더 내경의 크기, 실린더 수 및 회전수에 따라 착화지연, 연소지연 및 디젤기관의 각종 정수가 달라지므로 비선형이 심한 시스템이다. 본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 발전기를 구동하는 디젤 기관의 속도를 제어하는 디젤기관 신경회로망 디지털조속기를 제안한다. 이를 위하여 3상 50㎾ 발전기를 구동하는 4행정 4실린더, 1800 rpm ISUTSU 디젤기관의 실제 운전데이터로부터 뉴럴에뮬레이터를 구한다. 최적치 뉴럴에뮬레이터 구성을 위하여 다양한 역전파알고리즘으로 학습을 행하고 결과를 비교한다. 또한 디젤기관의 역으로부터 뉴럴 제어기를 구성하고 뉴럴에뮬레이터로 시뮬레이션을 행한다. 외란이 존재하는 경우에도 효과적인 뉴럴제어기를 구성하기 위하여 선택적 뉴럴제어 기의 사용을 제안한다. 또한 응답성을 향상하고 정확한 목표치추종을 위하여 PI제어기를 보조제어기로 사용하는 하이브리드제어기를 구성하여 시뮬레이션을 통하여 성능이 향상됨을 보인다.