Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.355-356
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2023
본 논문에서는 지도 앱이 제공하는 식당의 시간별 평균 방문자 수 데이터와 공공 DB의 면적 데이터를 활용하여 식당의 대기 시간을 예측하여 출력해주는 모델을 제안한다. 요식업에 관련된 통계 데이터를 활용해 식당 홀이 차지하는 면적을 추정한 뒤, 식당의 예상 수용 인원을 추정하여 여기에 평균 테이블 회전율을 적용하여, 식당의 시간 당 수용 인원을 추정식당의 대기 시간을 계산한다. 거기에 사용자 리뷰와 식당 별점 데이터 등의 외부 요인을 통해 대기 시간을 보정, 예상 대기 시간의 정확도 상승을 꾀한다. 이 모델이 상용화 될시, 이용자는 식당 선택에 의해 야기되는 스트레스를 완화시킬 수 있고, 식당 이용자들의 분산효과를 낳을 수 있을 것이다.
AC 부하를 갖는 동기전동기에 있어서, 동기전동기의 속도리플을 저감시키기 위한 문제를 풀기위해 3가지 제어기법에 대해 비교를 한 후 가장 강인한 제어기법에 대해 분석하였다. AC 부하를 갖는 특별한 제어 대상으로 엑스선 전산화 단층촬영 장치(CT)용 겐트리를 선정하였으며 시스템이 갖는 특별한 구조에 의해 이러한 시스템 특성을 갖는다. 동기전동기의 출력 축에 링(Fing) 모양의 원판 프레임을 갖으며, 이 원판 표면에 무게가 서로 다른 여러 장치(X_선 튜브, X-선 검출기, 고압발생장치, DAS 장치, 온도조절장치 등)를 부착하여 영상 획득 시스템의 회전부를 구축하기 때문이다. 이러한 시스템에서는 무게 평형을 갖지 못하는 편심 무게가 존재하게 되며 이로써 전동기 관점에서는 AC 부하처럼 인식되는 제어 조건으로 인식 될 수 있다. AC 부하를 갖는 동기전동기에 대해 일반적인 벡터제어 알고리즘으로 제어를 수행하면 정상상태에서도 속도 오차가 "0" 으로 줄어들지 않고 AC 형태의 오차 성분이 존재하며 편심 무게의 크기에 비례하여 진폭이 커지는 특성을 갖는다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Sine파 보상전류를 갖는 속도제어기법, 펀심부하토크 관측기를 이용한 속도제어기법, 그리고 기준모델제어기법을 소개하였다. 각 방법에 대한 실험 결과로부터 편심무게의 변동과 편심 위치의 변동 조건에서 기준모델제어기법이 강인한 제어 특성과 리플저감 측면에서 가장 우수함을 검증하였다. 이로써 AC 부하 조건에서 고정도 속도 제어기가 요구되는 경우 좋은 선택의 지침이 될 수 있다고 본다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.479-483
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1996
본 논문은 구운 분석의 검색 영역 축소를 통한 구문 분석기의 성능 향상을 목적으로 connectionism을 이용한 부분 구문 인식기의 설계와 구현을 기술한다. 본 부분 구문 인식기는 형태소 분석된 문장으로부터 명사-주어부와 술어부를 인식함으로써 전체 검색 영역을 여러 부분으로 나누어 구문 분석문제를 축소시키는 것을 목적으로 하고 있다. Connectionist 모델은 입력층과 출력층으로 구성된 개선된 퍼셉트론 구조이며, 입/출력층 사이의 노드들을, 입력층 사이의 노드들을 연결하는 연결 강도(weight)가 존재한다. 명사-주어부 및 술어부 구문 태그를 connectionist 모델에 적용하며, 학습 알고리즘으로는 개선된 백프로퍼게이션 학습 알고리즘을 사용한다. 부분 구문 인식 실험은 112개 문장의 학습 코퍼스와 46개 문장의 실험 코퍼스에 대하여 85.7%와 80.4%의 정확한 명사-주어부 및 술어부 인식을, 94.6%와 95.7%의 명사-주어부와 술어부 사이의 올바른 경계 인식을 보여준다.
사회가 발달함에 따라 교통사고 등에 의한 외상 환자는 20 -30 년전에 비해 기하급수적으로 증가 하고 있으며 그러한 외상 중에 경추부 상해의 빈도는 매우 높다. 경추부 상해 원인을 규명하기 위한 임상학적 시도는 한계성을 지니고 있다. 본 논문에서는 실제 경추부 형상을 바탕으로 근육과 인대 등 을 비선형 스프링, 댐퍼 등으로 수치 모델링하여 후면 충돌시 경추부의 거동과 경추부에 미치는 상해를 구현하였다. 이를 이용하여 편타성 상해와 에어백으로 인한 경추부 골절의 생리학적 원인을 분석하고 자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10c
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pp.355-357
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2004
최근 무선통신기술의 발전으로 PC뿐만 아니라 PDA, 휴대폰 등 다양한 장치를 통하여 멀티미디어 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 무선망은 유선망에 비해 대역폭이 낮기 때문에 높은 비트율을 갖는 스트림을 낮은 비트율로 변환하기 위해 트랜스코딩을 이용한다. 따라서 이러한 트랜스코딩 시스템에서 효율적으로 무선 스트리밍을 전송하기 위해서는 부하분산에 관한 연구가 필요하다 본 논문에서 제안한 클러스터 트랜스코딩 시스템은 스트리밍 서비스의 모바일 호스트 등급에 따른 CPU 사용량, 네트워크 대역폭, 메모리의 가중치를 계산하여 부하 배분에 사용할 수 있는 부하 분산 모델을 제시한다.
접근제어의 목적은 컴퓨팅 자원 및 통신 정보자원 등을 부당한 사용자로부터 사용되거나, 수정, 노출, 파괴와 같은 비합법적인 행위로부터 보호하는데 있다. 대표적인 보안 정책 중에서 Biba 모델은 정보의 무결성을 보장하지만 상업적인 환경에 적용되기는 다소 미흡하며, 역할기반 접근제어 정책은 상업적인 측면의 보안정책에 적용이 가능하지만 접근되는 객체의 중요도에 따른 보안등급이 고려되지 않았다. 본 논문에서는 Biba 모델의 보안등급을 역할기반접근제어 모델에 적용함으로써 주체가 해당 객체를 부당하게 변경하는 것을 방지함과 동시에 수많은 접근권한을 관리하는데 융통성을 제공한다. 그리고 제안한 접근제어 모델의 제약조건들을 정형 명세 언어인 Z언어를 통해 명확히 표현함으로써 정책 입안자나 프로그래머가 접근제어정책을 설계하고 구현하고자 할 때 프로그램 개발에 소요되는 시간을 단축할 수 있다. 또한, 제안한 모델을 망관리 객체의 연산과 등급을 갖는 역할과 제약조건을 사용하여 실제 운영되는 통신망 관리에 적용하여 봄으로써 정보의 무결성이 보장됨을 보였다.
본 논문은 소프트웨어 공정에 대하여 유전자 알고리즘의 기호코딩을 이용한 정보입자 기반 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Information Granules based genetic Fuzzy Polynomial Neural Networks ;IG based gFPNN)의 모델 설계를 제안한다. 기존 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조 최적화를 위해 이진코딩을 사용하였다. 그러나 이진코딩에서 스트링의 길이가 길면 길수록 인접한 두 수 사이에 발생하는 급격한 비트 차이라는 해밍 절벽이 발생하였다. 이에 제안된 모델에서는 해밍절벽의 문제를 해결하기 위해 기호코딩을 사용하였다. 제안된 모델의 전반부 구조와 후반부 구조는 기존 모델에 구성을 그대로 사용한다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 근사화 능력과 일반화 능력이 우수함을 보인다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.429-432
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2004
본 논문은 기존의 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN) 모델을 이용하여 비선형성 데이터에 대한 추론을 제안한다. 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위하여 생성된 GMDH 방법에 기초한 FPNN의 각 노드는 퍼지 규칙을 기반으로 구축되었으며, 층이 진행되는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. FPNN 각각의 활성노드를 퍼지다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron ; FPN)이라고 표현한다. FPNN의 후반부 구조는 입출력 변수 사이 의 간략과 회귀다항식 (1차, 2차, 변형된 2차식) 함수에 의해 구현된다. 규칙의 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 각노드의 부분표현식을 구성하는 입력변수의 수, 입력변수와 차수의 선택 동조를 통하여 최적의 Genetic Algorithms(GAs)을 이용한 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다.
Gang, Gil-Sun;Lee, Seung-Yeon;Im, Yu-Cheol;Lee, Jong-Hyo;Yu, Jun
Proceedings of the KIEE Conference
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2003.11b
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pp.283-286
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2003
본 연구는 기존의 고장진단 기법들을 토대로 주어진 자동화 시스템에 실제 적용이 가능한 고장예측 알고리즘을 제시한다. 고장예측은 시스템이 운용되는 도중에 제한된 정보와 컴퓨터 자원을 이용하여 수행되어야 하므로 실시간 적용을 위하여 2단계로 구분하여 수행된다. 첫 번째는 실시간 고장예측 단계로서 시스템 운용 중에 시스템의 고장 징후를 탐지하는 역할을 하며, 두 번째는 오프라인 고장예측 단계로서 실시간으로 고장 징후가 탐지되면 시스템의 작동을 멈춘 후 고장의 징후를 분류하고 식별하는 역할을 수행한다 원활한 고장예측 알고리즘을 도출하기 위해 자동화 시스템의 이산사건 모델과 연속시간 모델을 수립하였으며, 이들을 통합한 공정모델에 대하여 하이브리드 시뮬레이션 환경을 구축하였다. 제안된 기법은 자동화 시스템의 공정모델에 기구부, 모터부에 대한 고장모델을 부가하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.366-369
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2006
본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘을 통한 비선형시스템의 정보입자 기반 퍼지집합 퍼지집합 모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지집합 모델은 주로 전문가의 경험에 기반을 두어 얻어지기 때문에 동정과 최적화 과정이 필요하며 GAs를 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. GAs는 전역 해를 찾을 수 있는 최적화 알고리즘으로 잘 알려져 있지만 조기 수렴 문제를 포함하고 있다. 병렬유전자 알고리즘(PGA)은 조기수렴를 더디게 하고 전역 해를 찾기 위한 진화알고리즘이다. 적응형 계층적 공정 경쟁기반 유전자 알고리즘(AHFCGA)을 이용하여 퍼지모델의 입력변수, 멤버쉽함수의 수, 멤버쉽함수의 정점 등의 전반부 구조와 파라미터를 동정하였고, LSE를 사용하여 후반부 파라미터를 동정하였으며 실험적 예제를 통하여 제안된 방법의 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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