• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.263-268
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• 1999

지능형 교육 시스템에서 학습자 모델은 학습자의 반응을 토대로 교수모듈과 전문가 모듈을 연계하여 새로운 학습자 모델을 제시하는 역할을 수행하고 있으며, 이는 성공적인 지능형 교육 시스템의 구현에 있어서 핵심적인 부분이다. 따라서 많은 대학교 및 연구소에서 그동안 학습자 모형에 관한 많은 연구가 이루어져오고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단일 학습자 모형을 기반으로 두고 있으며, 이러한 단일 학습자 모형을 이용한 시스템들은 학습자의 지식 또는 학습자의 성향을 정확히 파악하기는 어려움을 갖고 있을 뿐만 아니라 다른 모듈과의 인터페이스 부분에서 중복된 많은 정보를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 지식을 정확하게 진단하고 각 모듈간의 중복된 정보를 보완할 수 있는 다중 학습자 모형을 개발하여 구현하였다. 또한 이러한 다중 학습자 모형을 최적으로 수행할 수 있도록 하기위하여 agent기법을 적용하였다. Agent를 이용한 다중 학습자 모형을 적용하여 구현한 시스템은 첫째, 단계적인 접근 방법으로 보다 정확한 학습자의 지식 진단이 가능하다. 둘째, 학습과정중 학습자의 심리 상태 및 학습자의 선호도 등 파악이 용이하다. 셋째, 교수모듈과 전문가 모듈과의 연계에 있어서 정보의 중복됨의 최소화 등의 장점을 제공한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.11a
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• pp.84.2-84.2
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• 2010

발전용 연료전지시스템은 지구 온난화의 주요 원인인 $CO_2$의 발생을 기존 발전시스템에 비해 현저히 줄일 수 있는 친환경, 고효율 발전시스템으로서 분산형 발전이 가능한 혁신적인 발전시스템이다. 또한 전기 생산과 동시에 열을 발생시켜 소형열병합 발전을 함으로써 에너지효율을 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 2.4MW급 발전용 연료전지시스템 프로세스 모델링을 통해 얻은 결과 값인 Heat and Material Balance 데이터와 실제운전중인 데이터를 비교, 분석하여 운전시간, 온도, 고도 및 운전조건에 따른 출력특성을 파악함으로써 향후 프로세스 설계 시 정확도를 높일 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.75-84
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• 1999

본 논문에서는 지식에 대한 개념을 정의하기 보다 지식의 life-cycle을 통한 지식의 생성과 소멸을 모델화함으로 지식을 설명하려 한다. 본 논문은 노나카의 지식 창조 모델을 기반으로 하고 기존의 KMS들을 분석하여 일반적인 지식 life-cycle 모델을 도출하였으며, 기존 모델의 문제점을 보완하여 새로운 지식 life-cycle 모델을 만들었다. 이 모델과 앞으로의 지식관리 시스템 발전 방향을 고려하여 지식 관리 시스템 아키텍쳐를 제시하였다. 본 논문에서는 이 아키텍쳐를 근거로 지식 관리 시스템을 구현하기 위한 6개의 컴포넌트를 도출하였다 6개의 컴포넌트는 지식 생성, 지식 분배, 지식 측정, 지식연결, 지식 검색, 지식 저장이다. 이 컴포넌트들로 지식 관리 시스템의 prototype을 구현해 본 결과 지식life-cycle을 단계적, 부분적으로 지원하지만 부족한 부분이 있는 것을 발견하였다. 향후에는 지식 생성과 지식 연결 컴포넌트를 강화하여 전체적인 지식 life-cycle을 지원할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.391-395
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• 2004

본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 맞춤형 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 위한 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된 8대의 CCD 카메라와 4대의 레이져를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 기구적인 부분과 하드웨어적인 부분의 시스템을 구성하고, 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 간단한 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.606-608
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• 2000

네트워크의 속도가 빨라짐에 따라 저비용으로 고성능의 성능을 얻고자 하는 클러스터 시스템에 대한 연구가 많아지고 있다. Fast Ethernet, ATM, Myrient, SCI와 같은 고성능 네트워크 시스템이 많이 사용되고 있다. 기존 분산시스템에의 부하 불균등 문제가 이런 클러스터 시스템에서도 역시 문제시 되고 있다. 일반적인 동적 부하균등화 방법은 실행시간중에 노드들의 부하량에 대한 정보를 얻어 전체 노드들이 평균의 부하량에 수렴하도록 하는 것을 목적으로 한다. 그러나, 통신비용과 노드 복잡도에 따라 완벽한 부하균등화를 하는 것이 효율적인 부하균등화를 얻는 것이 아니다. 부하균등화 노드 복잡도에 따라 완벽한 부하듄등화를 하는 것이 효율적인 부하균등화를 얻는 것이 아니다. 부하균등화 비용이 클때는 완벽한 부하균등화보다는 이득률이 크도록 하는 부분적 부하 균등화가 더 효율적일 수 있다. 본 논문에서는 클러스터 시스템을 모델링하고 이에 적합한 부분적 동적 부하 균등화 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1515-1518
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• 2002

인터넷 서비스의 수요가 급증함에 따라 통신서비스 제공기업에서도 VoIP 시스템 도입의 중요성이 부각되고 있다. PSTN 교환기는 호 처리 기능과 회선 스위칭 기능이 하나로 결합된 단일 시스템인 반면, VoIP 시스템에서의 MGC 는 하드웨어 부분과 소프트웨어 부분을 물리적으로 분리하고 둘 사이의 인터페이스를 표준 프로토콜을 적용한 것이다. 이때 MG(Media Gateway)는 회선 스위칭 기능을 담당하고 MGC(Media Gateway Controller)는 호 처리 기능을 수행한다. 최근 국내 외 업체들에서는 VoIP 시스템 제공이 시작되고 있으나 국내 IP 기반 통신서비스 제공업체에서는 VoIP 시스템 제공이 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 VoIP 시스템에서 MGC 간 라우팅 방법을 최적화 함과 동시에 사용자들에게 다양한 서비스를 제공할 수 있는 라우팅 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.204-206
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• 2012

스마트폰 시장의 확대로 인한 스마트폰 고객의 증가와 스마트폰을 이용한 제품 구매 활동이 급격하게 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 스마트폰 고객 추천 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 스마트폰 고객 추천 시스템의 경우 고객들의 고차원 데이터를 효율적으로 처리하는데 어려움이 있다. 따라서 이 논문에서는 스마트폰 고객들의 고차원 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 부분 공간 군집화 기법과 순차 패턴 알고리즘을 이용한 제품 추천 시스템을 제안한다. 이 시스템은 스마트폰 고객들의 고차원 데이터를 기반으로 세분화된 고객들의 부분 군집화를 한다. 이들 군집화를 기반으로 순차적 패턴 알고리즘을 이용한 고객들의 제품 구매 패턴을 추출한다. 이 연구를 통해 스마트폰 고객들의 다양한 고차원 데이터를 이용한 제품 추천 시스템은 기업의 제품 판매 및 고객 마케팅에 긍정적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.234-237
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• 2011

RFID(전자태그)는 이미 기술의 비약적 발전과 확산으로 관심이 집중되고 있는 상황이다. 현 국방 시스템에서는 군수 및 탄약관리, 그리고 여러 세부적 업무에 대해 비효율적인 부분이 다수 발견되고 있다. 이러한 각 부대 상황에 RFID 를 도입하여 체계적으로 시스템을 관리할 수 있다면 군 전반적인 부분의 효율성 증대를 가져올 수 있을 것이다. 본 논문은 RFID 를 이용한 총기관리 시스템을 군 부대에 접목시켜 총기 및 인원관리에 효율성과 안전성을 증대시킨 프로그램을 제시한다. 시스템은 중대, 대대로 나누어져 있으며 각 부대별 인원 및 총기에 대한 실시간 모니터링이 가능할 수 있도록 제작되었다. 이를 바탕으로 총기관리를 비롯한 군 시스템 전체에 RFID 를 활용하여 향후 Ubiquitous - Army 에 대한 기본적인 틀을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.2
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• pp.503-514
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• 2013

Mobile Healthcare is a new type of health care services for managing health and life irrespective of time and space by uniting IT and BT. For this service bio-signal measurement using WBAN, and data analysis and monitoring technologies based on mobile devices are essential. Generally, however, mobile application has low compatibility because of the features of mobile platform, we have to redevelop it to support the corresponding platform. In this paper we introduce a Mobile Healthcare System which can function as gateway and monitoring based on hybrid app to create ubiquitous healthcare monitoring system compatible with various mobile devices by overcoming the difference of platforms. The proposed system consists of sensor composition part, monitoring composition part, and server composition part.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.4
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• pp.45-50
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• 2004

In this paper, we propose a new PCA-based LDA Mixture Algorithm(PLMA) for real-time face recognition system. This system greatly consists of the two parts: 1) face extraction part; 2) face recognition part. In the face extraction part we applied subtraction image, color filtering, eyes and mouth region detection, and normalization method, and in the face recognition part we used the method mixing PCA and LDA in extracted face candidate region images. The existing recognition system using only PCA showed low recognition rates, and it is hard in the recognition system using only LDA to apply LDA to the input images as it is when the number of image pixels ire small as compared with the training set. To overcome these shortcomings, we reduced dimension as we apply PCA to the normalized images, and apply LDA to the compressed images, therefore it is possible for us to do real-time recognition, and we are also capable of improving recognition rates. We have experimented using self-organized DAUface database to evaluate the performance of the proposed system. The experimental results show that the proposed method outperform PCA, LDA and ICA method within the framework of recognition accuracy.