• 한국노년학
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• v.39 no.3
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• pp.549-567
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• 2019

The present study examined whether the relation between relative handgrip strength and cognitive function varied by paid employment status and participation of social activities among Korean older adults. A total of 3,376 Korean adults aged 65 or older were drawn from the 2016 Korean Longitudinal Study of Ageing (KLoSA). Weighted hierarchical regression analyses were conducted to examine moderating effects of paid employment status and social activities on the relation between relative handgrip strength and cognitive function. After adjusting for covariates, results show that relative handgrip strength has a positive association with cognitive function. Both paid employment status and social activities have positive associations with cognitive function and moderate the relationship between relative handgrip strength and cognitive function. These significant moderating effects show that participating in paid employment and social activities buffer against the effect of lower handgrip strength on cognitive function. Findings from the present study highlight the significant role of active aging in older adults'cognitive function. Implications are discussed in a cultural context.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.406-408
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• 2012

본 논문의 연구목적은 Grey Relational Analysis와 Interval Weight을 이용하여 다수의 업체가 있는 커뮤니티 환경에서 최적의 업체를 선정하기 위한 방법론을 제공하는 것이다. 일반적으로 하나의 의사를 결정하기 위해서는 대안과 이와 관련된 기준과 같은 다양한 변수들이 고려되어야 한다. 커뮤니티 내의 다수의 업체 평가를 위해 평가기준에 대한 가중치를 도출하고 최종적으로 평가결과를 도출하기 위해 Grey Relational Analysis와 Interval Weight에 기반을 둔 다중의사결정 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.837-840
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• 2000

동영상에서 움직이는 객체 분할 및 모션 예측을 동시에 수행할 수 있는 연구는 다양한 방법으로 시도 되어 왔다. 실제 이미지를 서로 다른 움직임이나 서로 다른 공간적인 특정 영역으로 분리 될 수 있다고 가정 한다면 복수의 객체 또는 객체의 움직임으로 표현 할 수 있다. 객체 분할 측면에서 볼 때 효율적인 분할을 위해서는 특징 입력 벡터의 선택이 중요한 변수로 작용한다. 본 연구에서는 정밀한 객체 분할을 위해 밝기, 질감(Texture) 정보와 같은 정지영상의 특징 입력 벡터와 움직임 벡터 같은 동영상의 특징 입력 벡터를 동시에 사용한다. 분리된 객체는 각각의 클래스를 구성하게 되고 이를 위한 클래스 분류기로서 Median Radial Basis 신경 회로망을 사용한다. 객체 분할과 움직임 예측을 위해서 확률적 방법을 통한 에너지 함수를 구하고 비용함수를 도입한다. 신경 회로망의 각 Basis 함수는 영상의 특정한 영역에서 활성화되며 객체의 분류를 위해 신경 회로망 출력으로 가중치의 합으로서 나타나게 된다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.16 no.27
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• pp.51-71
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• 1993

본 논문은 새로운 3차원 분류체계를 이용해서 관리도의 문헌을 고찰하고 검토하는데 연구 목적이 있다. 1차원 분류체계는 시간에 따른 연속된 관측치의 관계가 독립인가 자동상판인가로 나누어지며 2차원 분류체계는 독립관측치인 경우 가중치 방법에 따라 Shewart, MA EWMA, CUSUM Charts로 분류되며 자동상관된 관측치인 경우 모델링 방법에 따라 ARIMA, Spectral Charts로 분류된다. 3차원 분류체계는 품질특성인 변수의 수와 종속관계에 따라 일변량과 다변량으로 나누어 진다. 재래식 생산, 자동화 생산, 혹은 장치산업에 적용될 수 있는 관리도가 이 분류체계에 따라 장으로 구분되어 고찰된다. 이는 실무진들의 이해를 돕기 위한 지침으로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1968-1969
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• 2011

본 논문에서는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크를 소개한다. Interval Type-2 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지며 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현된다. 다항식의 계수인 연결가중치는 오류역 전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 또한 실수 코딩 유전자 알고리즘을 이용하여 제안된 네트워크를 최적화한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.766-768
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• 1999

인간시각체계의 특성을 이용하여 시각적으로 좋은 화질을 얻으면서도 효율적인 저 전송률의 웨이블릿 영상부호화를 실현하였다. MTF 함수를 이용하여 공간주파수 영역에서의 주파수 변화에 따른 콘트라스트의 민감도의 변화를 보상하였고, 공간 방향성에 대응하는 변수들을 추정하기 위하여 공간이방특성을 갖는 필터를 설계하였다. 이에 의하여 인간시각체계와 유사한 구조인 웨이블릿 변환영역에 적용할 수 있는 가중치를 도출하는 알고리즘을 개발하여 웨이블릿 변환 부호화에 적응하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2195-2198
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• 2002

전 세계적으로 전자상거래의 수요가 폭발적으로 증가하고 있고, 많은 개인과 기업들이 전자상거래 사이트를 구축하여 운영하고 있지만 이를 사업적인 측면에서 수익과 연결시키지 못하고 있으며, 소비자에게 편리한 구매를 지원하지 못하는 등 많은 문제점이 야기되었다. 따라서 본 논문에서는 전자상거래 사이트의 합리적인 평가 모델을 제시함으로써 전자상거래 웹사이트의 구축과 운영상의 기초 자료를 제공하고, 효율적 관리 및 활용 촉진을 도모하고자 한다. 따라서 현재 전자상거래 웹사이트의 실태를 점검 평가함으로써 궁극적으로 서비스 향상 그리고 개인과 기업 또는 조직의 생산성 향상 및 이윤 극대화 방안을 모색할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 웹사이트의 성격에 따라 평가하는 기준과 가중치 또한 다르다는 인식 하에 선행연구와 여러 기관들의 평가기준을 고찰한 후, 평가변수의 체계적인 분석을 통해 전자상거래 웹사이트의 새로운 측정의 틀을 설계하고 이에 따른 평가 모델을 구축 제시하였다. 본 평가 모델을 통한 전자상거래 웹사이트의 평가는 운영자의 입장에서는 웹사이트의 효율적인 운영과 예산에도 많은 영향을 미칠 것이고, 이는 사용자 측면에서도 더욱 유리한 방향의 효과가 나타날 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2463-2466
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• 2002

본 연구에서는 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하는 웹기반 퍼지 교수 시스템을 제안한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법을 지원할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.168-171
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• 2004

본 논문에서는 대표적인 비선형 동특성을 가지는 실제 헬리콥터의 회전 및 자세 운동을 근사화한 모형 헬리콥터의 시스템을 소개하고 이 시스템의 정지 자세 제어를 위하여 WAVENET 제어기와 PID 제어기를 설계하였으며, WAVENET의 신경망 연결 가중치(weight) 및 웨이브렛의 신축 및 이동변수와 PID 제어기의 최적 이득 계수를 GA를 사용하여 조정되도록 하였다. 그리고 과도 응답 특성이 우수한 WAVENET 제어기와 정상 상태 특성이 우수한 GA-PID 제어기를 Hybrid 형태로 구성한 Hybrid GA-PID WAVENET 제어기를 비선형 시스템인 모형 헬리콥터 시스템에 적용하여 제안한 제어기 설계 알고리즘의 유효성과 우수성을 입증하고자 한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.21 no.4
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• pp.441-449
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• 2018

Deep learning has been used for various processing centered on image recognition. One core algorithms of the deep learning, convolutional neural network is an deep neural network that specialized in image recognition. In this paper, we use a convolutional neural network to classify forest insects and propose an optimization method. Experiments were carried out by combining two weight initialization and six parameter update methods. As a result, the Xavier-SGD method showed the highest performance with an accuracy of 82.53% in the 12 different combinations of experiments. Through this, the latest learning algorithms, which complement the disadvantages of the previous parameter update method, we conclude that it can not lead to higher performance than existing methods in all application environments.