• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 1998.03a
• /
• pp.99-102
• /
• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.18 no.5
• /
• pp.586-591
• /
• 2008

This paper studied the emotion recognition system combined with robust speech recognition system in order to improve the performance of emotion recognition system. For this purpose, the effect of emotional variation on the speech recognition system and robust feature parameters of speech recognition system were studied using speech database containing various emotions. Final emotion recognition is processed using the input utterance and its emotional model according to the result of speech recognition. In the experiment, robust speech recognition system is HMM based speaker independent word recognizer using RASTA mel-cepstral coefficient and its derivatives and cepstral mean subtraction(CMS) as a signal bias removal. Experimental results showed that emotion recognizer combined with speech recognition system showed better performance than emotion recognizer alone.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.309-312
• /
• 2005

임베디드 시스템이 점점 복잡해지고 다양해짐에 따라 이를 지원하는 임베디드 S/W 의 비중도 계속적으로 커지고 있으며 S/W 재사용에 대한 요구도 계속적으로 증가하고 있다. 그러나 유사한 기능을 지닌 S/W 에 대한 반복적인 수요가 증가함에도 불구하고, 재사용을 위한 체계적인 방법의 부재로 인하여 유사한 부분을 재사용 하지 못하고 있는 실정이다. 그러므로 체계적으로 재사용 S/W 모듈을 관리할 수 있는 지원 시스템과 모듈의 분류 방식, 그리고 재사용 지원 시스템을 이용하여 재사용 모듈을 실제 임베디드 S/W 개발에 적용할 수 있는 절차가 정의된다면 최종적으로 S/W 개발의 생산성을 향상 시킬 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 ETRI "임베디드 시스템 개발 프레임워크 구축"의 일환으로 구현되고 있는 재사용 지원 시스템을 위한 모듈의 형태 정의 및 형태와 크기에 따른 분류 방법, 재사용 모듈의 이용 절차에 대해 설명한다.

• Journal of the KSME
• /
• v.25 no.2
• /
• pp.117-121
• /
• 1985

SIMAN의 주요한 논리적 특성은 시뮬레이션프로그램이 시스템 모델부분과 실험부분의 두가지로 구성이 되어 있으며, 일반적인 시스템의 모델링과 분석뿐만 아니라, 자재운반시스템, 로봇 시스템, 제조 셀(manufacturing cell), 플렉시블 제조시스템(Flexible Manufacturing System, FMS)등의 모델링에 유용한 특성을 가지고 있어서 생산시스템의 시뮬레이션에 아주 적합한 시뮬레이션 언 어이다. 또 SIMAN은 대형. 중형 컴퓨터는 물론, 16비트 바이크로컵퓨터에서도 사용이 가능하 다(5). 이 글에서는 SIMAN 시뮬레이션 언어를 사용한 생산시스템의 시뮬레이션에 대한 개념과 방법을 고찰하고, 생산시스템의 시뮬레이션에 관한 간단한 사례를 고찰하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.11a
• /
• pp.1681-1683
• /
• 2010

시스템의 한정된 자원을 다수의 사용자들이 프로그램을 실행 시 자원을 효율적으로 배분하기 위하여 작업관리 시스템을 사용한다. 이러한 작업관리 시스템은 여러가지 종류가 있으며 사용하는 시스템의 환경과 작업의 특성에 따라 적당한 작업관리 시스템을 선택하여 사용한다. IBM 시스템은 자체로 제공하는 작업관리 시스템으로서 LoadLeveler를 사용하고 있는데, 이러한 LoadLeveler에서의 클래스를 설계하여 작업의 처리 효율을 높혔으며 계정별 작업 우선순위를 부여하여 사용자게 선택의 폭을 넓히고 최적 환경을 구성하였다. 작업관리 시스템의 주요한 시스템 환경변수는 CPU와 메모리이고, 작업환경 변수는 작업 실행시간이다. 따라서 KISTI IBM 시스템에서는 이러한 환경을 사용자의 배분정책에 맞게 설계하여 시스템의 안정성을 유지하고 사용자의 선택에 따라 전체 작업처리 효율을 증가하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
• /
• 1993.04b
• /
• pp.277-280
• /
• 1993

CAD/CAM 시스템의 중요성에 대해서 많은 사람들이 인식하고 있으나, CAD/CAM 시스템의 장비 가격이 비싸고,시스템을 작동시키기 위해 전문인력도 필요하다. 대부분의 CAD/CAM 시스템에서 컴퓨터로는 Workstation을 이용하는 경우가 많아서 CAD/CAM 시스템의 유지 보수에많은 비용을 지출하여야하므로 중소업체에서는 시스템의 도입이 어려운 실정이다. 또한 CAD/CAM 시스템이 주로 외국에서 개발되었기에 모든 작동 명령어나 메시지도 외국어를 사용하고있다. 따라서 외국에서 개발된 CAD/CAM 시스템에 익숙해지는 데는 시간이 걸리며 자신이 사용하는 기능외에 다른 기능을 사용하지 않는 경우가 많다. 본 연구에서는 위의 문제점들을 다소나마 해결하기 위하여 다음과 같이 1) 저렴한 장비비 및 유지비를 위하여 IBM PC 호환기종을 사용하였으며, 2) 사용의 편리성을 위해서 사용자와의 대화에 있어한글과 그래픽을 이용하였고, 3) NC 코드의 생성에 있어 NC 기계에서 제공되는 기능들을 활용하여 NC 코드의 길이를 최소화 하였으며 4) 형상 입력, NC 코드 Download 등이 한 프로그렘에서 이루어 지도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.10d
• /
• pp.155-159
• /
• 2007

인터넷 및 네트워크의 사용이 일반화됨으로써 컴퓨터 시스템을 사용하지 않는 분야 및 사용자가 없을 정도이다. 컴퓨터 시스템을 사용함에 있어 순기능이 있는 반면 이에 대한 역기능 또한 급속하게 증가하고 있다. 역기능 중 가장 심각한 문제를 발생시킬 수 있는 부분이 웜 및 바이러스, 또한 악의적인 목적이 해킹 등이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 각종 보안시스템 및 소프트웨어를 도입하여 사용하고 있지만 이에 앞서 일반적으로 사용하는 윈도우즈 시스템 자체에 포함되어 있는 각종 보안 설정을 통하여 근본적인 원인을 해결할 수 있다면 악의적인 목적에 의한 피해는 미연에 방지할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 윈도우즈 시스템 자체에 있는 보안설정 기능을 자동으로 설정 및 제어할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• Science of Emotion and Sensibility
• /
• v.1 no.2
• /
• pp.105-111
• /
• 1998

인터액티브 시스템은 여러 번에 걸친 평가 와 수정을 거쳐서 사용자들에게 보다 편리한 방향으로 설계된다. 인터액티브 시스템의 인터페이스 설계자들은 사용자들의 만족도와 소프트웨어의 기능성을 평가하기 위해 표본집단을 구성하고 그들로 하여금 시스템을 사용해 보게 한 후에 QUIS(Questionnaire for User Interaction Satisfaction)와 같은 평가 양식에 따라 사용성을 테스트 해왔다. 그러나, 이러한 방식으로는 사용자가 시스템에 대해서 사용하기 전에 형성하고 있는 저신모형에 관한 평가가 이루어지지 않았다. 정신 모형은 사용자들의 배경과 경험을 통하여 얻어진 시스템에 대한 기대를 말한다. 만약 인터액티브 시스템의 인터페이스가 사용자의 정신모형과 일치하도록 만들어진다면, 사용자들은 그들의 휴리스틱(Heuristic)을 이용하여 배우는 기간을 단축할 수 있고, 보다 효율적으로 소프트웨어를 사용할 수 있다. 인터페이스의 설계가 정신 모형에 기반을 두고 이루어지면, 사용자들이 시스템에 대해 갖는 기대를 파악하면 인터페이스를 수정 보완 함으로서 소프트웨어의 사용성을 향상시킬 수 있고, 사용자들에게 보다 친숙한 인터페이스를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.04a
• /
• pp.1034-1037
• /
• 2010

오늘날 많은 컴퓨터 시스템들이 우리의 삶에 사용이 되고 있다. 컴퓨터 시스템의 사용이 증가함에 따라 오류로 인한 문제들도 커지고 있다. 특히 열차 제어 시스템, 원자력 제어 시스템과 같은 안전필수 시스템에 오류가 발생하면 재산적, 인명적인 피해를 초래할 수 있다. 정형명세 언어 중 하나인 Z notation 은 안전필수 시스템 명세등에 많이 사용이 되고 있으며 Z 를 사용하여 명세하는 방법들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 Correctness by Construction 에 기반하여 Z 를 사용하여 시스템을 명세하는 방법을 제안하며 안전필수 시스템인 DCM 을 적용하여 명세한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.130-131
• /
• 2009

얼굴 영역 검출은 얼굴 인식, 얼굴 복원 등 산업 및 학술 여러 분야에 걸쳐 사용되는 기술이다. 고속의 얼굴 영역 검출을 위하여 고성능 하드웨어를 사용하거나 고속 알고리즘을 사용하는데, 본 논문에서는 GPU 기반 프로그래밍 기법인 CUDA를 이용하여 고속 얼굴 영역 검출 시스템을 구현하였다. 기존의 얼굴 영역 검출 시스템은 처리 속도의 한계로 인해 고속의 검출이 어려웠을 뿐 아니라 고속으로 동작하도록 하려면 고가의 시스템 부품을 사용하여야 하므로 사용자에게 부담을 안겨주었다. 그러나 nVidia 등 그래픽 칩셋 제조업체들이 속속 내놓고 있는 GPGPU 기술을 이용하여 얼굴 영역 검출 시스템을 구현할 경우 보다 저렴한 가격에 보다 뛰어난 성능을 가질 수 있도록 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 범용 GPU 사용 기술 중 하나인 nVidia의 CUDA를 이용하여 얼굴 검출 시스템을 구현하였다. 실험 결과 GPU 기반 시스템은 CPU 기반 시스템보다 고속으로 검출이 가능함을 확인하였다. 제안하는 방법은 nVidia 그래픽 카드가 설치된 시스템에서 고속의 감시카메라 서버 등으로 적용이 가능하다.