• Digital Contents
• /
• no.10 s.161
• /
• pp.50-53
• /
• 2006

21세기 '신경제' 시스템에서 흔히 지식은 '미래 경제의 석유'로 비유된다. 그만큼 경제를 추진하는 역량이 크다는 말이다. 대체로 데이터가 수치화된 자료, 즉 조각난 정보라면 그것이 모인것이 '정보', 이후 쓰임새를 갖춘 통합된 정보가 '지식'으로 분류된다. 그런데 이 지식을 창출하고 저장하는 방식은 컴퓨터ㆍ위성ㆍ휴대전화ㆍ인터넷, 기타 디지털 기술의 확산으로 급격하게 변하고 있다. 또 아울러 지식이 쇠퇴하는 속도도 빨라져서 엘빈 토플러의 용어대로 수많은 지식들이 금방 '무용지식(obsoledge)'으로 전락하고 만다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.12 no.11
• /
• pp.349-355
• /
• 2014

In this paper, we propose the artificial vision system using human visual information processing and wavelet. Artificial vision system may be used for the visually impaired person and the machine recognition system. In this paper, we have constructed the information compression process to ganglion cells from the human retina. And we have reconstructed the primary visual information using recovery process to primary visual cortex from ganglion. Primary visual information is constructed by wavelet transformation using a high frequency and low frequency response. In the experiment, we used the faces database of AT&T. And the proposed method was able to improve the accuracy of face recognition considerably. And it was verified through experiments.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.19 no.4
• /
• pp.615-620
• /
• 2018

Evaluation of clinical usefulness of current perception threshold test and vibration sense perception threshold test in diagnosing the diabetic poly-neuropathy patients is one of the diagnosis methods for diabetic poly-neuropathy. Up to the present, some diagnostic methods were used for diabetic poly neuropathy patients. For example, there are neuropathy impairment score test of lower limbs, nerve conduction test, cooling detection threshold test, heat-pain threshold test and so on. However, most of the above tests require very expensive cost and take a lot of time in test. In this paper, a new apparatus estimating vibration sense ability is introduced. For this purpose, the VCM(voice coil motor) stimulating patient's peripheral nerve and current amplifier were manufactured. Also, softwares sensing and driving the vibration detection threshold test in order to measure the quantitative vibration sensory levels in diabetic poly-neuropathy patients were developed.

• Information Systems Review
• /
• v.10 no.3
• /
• pp.1-20
• /
• 2008

Under the rubric of the new economy, a wide variety of economic and social phenomena have been identified and discussed since the 1990's. Most of the observations in the literature on the new economy are fragmented, casual, and anecdotal, not compiling to a whole picture of what the new economy is really about. Therefore, this study attempts to provide e-commerce companies with a better, more systematic understanding of the new economy and new economy phenomena as well as the implications of them in order to help them develop more effective business strategies. To provide a better understanding of the new economy phenomena, this article adopts system perspective as an overarching frame of reference for analysis. The systemic characteristics and behavior of the new economy is sought in five generic aspects of a system; 1) what are the entities that comprise the system, and how are they related to one another?; 2) how does the system function?; 3) what are the goods and services (output) that are generated and flow in the system?; 4) what is the value of those goods and services?; and 5) what are the collective, systemic quality and attributes of the system? Based upon the review and categorization, some essential characterizations are made for the five system aspects of the new economy. Such characterizations are interpreted as collectively enunciating the systemic characteristics and behavior of the new economy. The implications of the systemic under-standing of the new economy for business and firm strategy are discussed and some future research is suggested.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
• /
• v.3 no.4
• /
• pp.346-352
• /
• 1998

본 논문에서는 새로운 신경 회로망 유도 전동기 속도 추정 방법을 제안하고, 추정된 속도를 이용하여 속도 센서리스 벡터 제어를 구현한다. 제안된 신경 회로망 속도 추정 방법은 정상 상태뿐 아니라 과도 상태에서도 정확한 속도를 추정한다. 또한 off-line에 의해 사전 학습을 필요로 하지 않고, 유도 전동기의 구동과 동시에 on-line 학습을 통하여 속도를 실시간으로 추정함으로써 구현이 용이하다. 디지털 시뮬레이션과 2.2kW 유도 전동기 시스템을 이용한 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 효용성과 성능을 입증한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.39 no.3
• /
• pp.32-43
• /
• 2002

In this paper, we propose a pattern classification system for digital signal which is based on neural networks. The proposed system consists of two models of neural network. The first part is a wavelet neural network whose role is a feature extraction. For this part, we compare existing models of wavelet networks and propose a new model for feature extraction. The other part is a wavelet network for pattern classification. We modify the structure of previous wavelet network for pattern classification and propose a learning method. The inputs of the pattern classification wavelet network is connection weights, dilation and translation parameters in hidden nodes of feature extraction network. And the output is a class of the signal which is input of feature extraction network. The proposed system is, applied to classification of EEG signal based on frequency.

• Journal of the Korean Society of Industry Convergence
• /
• v.6 no.1
• /
• pp.31-36
• /
• 2003

8개의 수정진동자 위에 서로 다른 종류의 Lipid를 코팅하여서 만든 센서 배열을 가지고 유기용매를 인식할 수 있는 System을 구성한다. 유기용매 인식센서에 대한 수학적 모델을 사용하여 여러 가지 유기용매에 대한 센서의 응답으로부터 센서 표면과 유기용매 간의 물질 전달속도 패턴과 친화력 패턴을 얻어 유기용매 종류를 인식하였다. 패턴인식은 인공신경망을 이용하였으며 인공신경망의 연결 강도 수정은 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 사용하였다. 신경망의 출력은 4개로 하였고, 디지털 신호인 0과 1의 조합으로 유기용매 종류를 구분하였다. 이 시스템을 이용하여 9개의 유기용매 Acetone, Benzene, Chloroform, Carbon-tetrachloride, Ethylacetate, Buthylacetate, Cyclohexane, Dichloromethane, 1,1,2,2,Tetrachloroethane, 2,2,4Trimethylpentane을 구분하여 인식할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.44-44
• /
• 2011

본 연구에서는 직물조직의 분석과정을 자동화할 수 있는 전용 하드웨어 및 소프트웨어를 개발하였다. 직물조직의 분석은 직물 설계 및 품질관리 단계에서 매우 중요한 공정이나 현재까지도 확대경과 분해침에 의존하여 수작업으로 이루어지고 있는 것이 실정이라 자동화가 절실히 요구되는 분야라고 할 수 있다. 최근 컴퓨터 기술의 발달로 섬유산업 분야에서도 자동화 관련 연구가 많이 이루어지고 있으며 직물 분석 과정에 대한 연구도 여러 차례 시도된 바 있다. 여기에는 주로 디지털 영상으로부터 특징을 찾아내고 분석하는 이미지 프로세싱 기법이 쓰였는데 이는 재현성, 정확성, 속도 등에서 육안에 의한 방법과는 비교할 수 없는 장점을 가지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 카메라의 한계로 인해 주로 저해상도의 이미지를 가지고 작업을 하거나, 이미지 프로세싱 또는 인공 신경망을 단독으로 적용하는 등의 한계를 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 초고해상도 직물 이미지를 획득한 뒤 이로부터 직물의 교차점을 인식하는데 필요한 파라미터를 추출하고 이를 인공 신경망에 학습시켜 직물 설계에 필요한 조직도를 생성하는 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 먼저 컴퓨터로 컨트롤이 가능한 직물 분석 전용 초정밀 XY 스테이지의 하드웨어를 설계 제작 하였으며 각종 이미지 분석 및 하드웨어 컨트롤에 필요한 전용 소프트웨어를 개발하였으며 그 결과 각종 직물의 조직을 매우 정확히 인식할 수 있게 되었다. 향후 이미지 획득 과정의 보완, 새로운 파라미터의 정의 및 신경망의 반복 학습을 통해 본 시스템이 보다 보완된다면 직물 분석 작업의 자동화를 통한 제품 개발과 생산에 소요되는 시간을 단축 및 품질 관리 공정의 자동화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.17 no.1
• /
• pp.123-130
• /
• 2019

One of the most commonly used methods of web recommendation techniques is collaborative filtering. Many studies on collaborative filtering have suggested ways to improve accuracy. This study proposes a method of movie recommendation using Word2Vec and an ensemble convolutional neural networks. First, in the user, movie, and rating information, construct the user sentences and movie sentences. It inputs user sentences and movie sentences into Word2Vec to obtain user vectors and movie vectors. User vectors are entered into user convolution model and movie vectors are input to movie convolution model. The user and the movie convolution models are linked to a fully connected neural network model. Finally, the output layer of the fully connected neural network outputs forecasts of user movie ratings. Experimentation results showed that the accuracy of the technique proposed in this study accuracy of conventional collaborative filtering techniques was improved compared to those of conventional collaborative filtering technique and the technique using Word2Vec and deep neural networks proposed in a similar study.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.35 no.6B
• /
• pp.859-866
• /
• 2010

Digital vessels can occur large a disaster at sea because vessels in fire and collision in case of certain unforeseen circumstances. In this paper, We propose digital vessel context monitoring system through risk analysis. We propose environment information analysis system using wireless sensor that have to acquire marine environment and context of marine digital vessel. For conducting simulation, we chose 300 data sets to train the neural network. As a result, we obtained about 96% accuracy for fire risk context and we obtained 88.7% accuracy for body of vessel risk context. To improve the accuracy of the system, we implement a FEC (Forward Error Correction) block. We implemented digital vessel context monitoring system that transmitted to diagnosis result in CDMA.