• Title/Summary/Keyword: 시스템 식별 방법

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Performance Comparison by Characteristic Parameter of Speaker Identification System using Neural Networks (신경회로망을 이용한 화자식별 시스템의 특징 파라미터에 따른 성능비교)

  • 정재룡;유재훈;배현;전병희;김성신
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2002.12a
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    • pp.345-348
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    • 2002
  • 음성인식 기술은 크게 음성인식과 화자인식 기술의 두 가지로 분류된다. 현재는 음성인식 기술이 널리 연구되고 있지만 점차 화자인식 기술의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 화자인식 기술의 한 가지 분류로 임의 화자를 식별하기 위한 화자식별 기술을 연구 대상으로 하고 있으며, 신경회로망을 이용한 화자식별 시스템의 특징 추출 방법을 제시하고 그에 따른 성능을 비교하고 있다. 식별 단계에서 26명의 78개의 음성 샘플을 신경회로망의 역전파 알고리듬을 이용하여 학습하고, 테스트용으로 한 화자의 음성샘플이 사용되어 식별된다. 신경회로망의 입력 변수는 특징 파라미터로 선형예측계수, Mel-주파수 켑스트럼계수와 웨이블릿을 이용한 켑스트럼 계수를 사용하였다. 그 결과로써 화자식별 시스템의 신경회로망 모델2의 입력으로 혼합된 특징 파라미터를 사용한 경우가 다른 파라미터들을 사용한 경우와 비교하여 8.46~21.53%의 차를 가지고 가장 좋은 성능을 나타내었다.

An Extraction Method of SOA Service from Legacy System (레거시 시스템으로부터 SOA의 서비스 추출 방법)

  • Jung, Hyun-Ho;Lee, Sang-Bum
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2009.12a
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    • pp.181-184
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    • 2009
  • 기업의 비즈니스 시스템은 수시로 변화하는 고객의 요구사항과 새로운 기반기술의 출현 등에 따라 끊임없이 변화하고 있다. 따라서 기업은 비즈니스 환경변화에 유연하고 신속하게 대응할 수 있는 환경을 필요로 하고 있다. SOA는 이러한 요구에 적합하도록 설계된 아키텍처이다. SOA(Service Oriented Architecture)는 비즈니스를 세분화하여 반복 가능하고 가치를 지닌 단위 서비스들로 나누어 조립과 통합을 통해 새로운 가치를 만들어 낼 수 있도록 지원한다. 하지만 비즈니스 시스템의 많은 부분을 차지하던 Legacy 시스템에 이러한 아키텍처를 적용하기에는 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 Legacy 시스템으로부터 SOA의 서비스를 추출하는 방법을 제안한다. 서비스를 추출하는 과정은 3가지 단계를 거친다. 첫 번째 단계는 COBOL로 제작된 Legacy 시스템의 프로그램에서 DATA DIVISION으로부터 변수를 분류 및 그룹화하고 PROCEDURE DIVISION의 루틴간의 연관관계를 파악하여 객체화시킨다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 얻어진 변수들 중 핵심 변수를 식별하여 객체화를 통해 식별된 로직에서 서비스가 될수 있는 로직을 식별한다. 마지막으로 세 번째 과정은 식별된 서비스와 데이터를 사용하여 SOA 서비스를 구축한다.

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시스템 식별에 대한 소개와 기초이론 맛보기

  • Go, Sang-Ho
    • ICROS
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    • v.18 no.2
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    • pp.33-38
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    • 2012
  • "시스템 식별(system identification)"이란 신호처리(signal processing)의 한 분야로서, 제어분야에서는, 제어시스템 설계 시 요구되는 제어대상 플랜트(plant)의 수학적 모델을 실제 시스템의 입력과 출력데이터를 활용하여 얻기 위한 필요한 체계적인 절차들을 제공해준다. 본 기법은 물리적 또는 화학적 기초원리(first principles)로부터 시스템 모델을 얻기가 어렵거나 매우 복잡한 경우에 주로 쓰이고 있으며, 이때 따라 산업현장에서도 점차 그 역할이 중요해지고 있다. 제어의 다른 분야와 유사하게 이 분야 또한 매우 수학적이어서 제어로봇시스템 학회지의 이번 호부터 총 4회에 걸쳐서 이 분야의 가장 근본적이며 실제적인 이론과 적용방법 들을 간단한 예제와 함께 다룰 계획이다. 첫 번째 순서로서 이번 호에서는 시스템 식별분야에 대한 빠른 이해를 위해 단순한 정적 그리고 동적인 시스템 예제에 대하여 최소자승법(least squares method)을 통한 시스템 파라미터 추정기법을 설명하며, 시스템 식별기법의 종류 그리고 시스템 식별 수행 시 반드시 거쳐야 단계와 절차를 소개한다.

An Aspect-Oriented Slicing Technique Tracing Crosscutting Concern (횡단관심사 추적을 위한 관점지향 슬라이싱 기법)

  • Park, Jong-Kack;Park, Ok-Cha;Yoo, Cheol-Jung
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.35 no.12
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    • pp.741-752
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    • 2008
  • Aspect-Oriented Software Development(AOSD) is the software development methodology that classifies concerns of the system and identifies crosscutting concerns and organizes aspect class, and AOSD has emerged as an important user-oriented software development methodology with high maintainability. However, most of related studies worked on identification and specification and coding of crosscutting concerns. And there have been few studies on slicing technique for tracing method of specified crosscutting concerns. Therefore, this paper proposes slicing technique based on AOSD that identifies and specifies crosscutting concerns through interactive analysis between use cases; also, suggests slicing technique which improves traceability centering on identified crosscutting concerns; applies the aspect-oriented slicing technique to Learning Management System(LMS) for case-study. LMS is a cyber educational system that demands a lot of functional changes and expansion, so it is effective to apply AOSD with high maintainability in developing LMS; and shows the results that compared with related studies by comparing six elements.

Service Identification of Configuration and Data Management System for Weapon System R&D Processes Based on Service Oriented Architecture (서비스 지향 아키텍처에 기반한 무기체계 연구개발 형상/정보관리시스템의 서비스 식별)

  • Kim, Hyung-Jun;Lee, Bu-Kweon;Seo, Yeong-Geon
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.10 no.1
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    • pp.147-157
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    • 2009
  • Configuration and data management system to support processes for the weapon system should support the concurrent engineering and collaborative activities for various documents, drawings, part informations and structural informations, etc. which are produced through R&D processes for a long time. This thesis attempts to identify major functions in the configuration and data management system to support processes for the weapon system R&D into services based on a service oriented architecture. In order to identify major services in the configuration and data management system to support processes for the weapon system R&D, a configuration and data management system to support processes for the weapon system R&D was proposed with a service oriented architecture with four layers including a service consumer layer, a business service layer, an application service layer and a application layer, and major services were identified for each layer. In order to identify major services in four layers, this thesis adopted a bottom-up approach to identify the necessary business services from a well-defined domain implementation system rather than a top-down identification method in general. This thesis tried to identify the essential services in implementing the configuration and data management system to support processes for the weapon system R&D as a system based on the service oriented architecture using such a bottom-up service identification method while limiting those services to the general PDM system aspects and the business areas of the configuration and data management system to support processes for the weapon system R&D.

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Container Image Recognition using ART2-based Self-Organizing Supervised Learning Algorithm (ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 컨테이너 인식 시스템)

  • Jung, Byung-Hee;Kim, Jae-Yong;Cho, Jae-Hyun;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • v.9 no.2
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    • pp.393-398
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    • 2005
  • 본 논문에서는 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡은 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 식별자 영역을 제외한 잡음 영역을 전체 영상의 평균 픽셀값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이에 ART2를 적용하여 은닉층의 노드를 생성하고, 은닉층과 출력층 사이에 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

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The identification method of Web Service based on UseCase (유스케이스기반 웹서비스 식별 방법)

  • Yun, Hong-Ran;Kim, Yuk-Yung;Park, Jae-Nyun
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.352-354
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    • 2005
  • 1990년대 후반에 들어서면서 않은 기업들이 기업의 생산성 향상 및 고객 서비스를 위해 IT투자를 확대해감에 따라 기업 내에서도 다수의 이질적인 시스템 도입을 추진하게 되었다. 그 결과 않은 기업 내에는 호환성이 없는 시스템이 산재해 업무추진에 어려움을 주고 있으며, 이러한 복잡하고 까다로운 분산화된 시스템을 통합하고자 업계에서는 많은 노력을 기울이게 되었다. 그 결과로 등장한 기술이 웹서비스이며 이것은 분산화된 시스템을 통합하는 기존의 통합기술들의 문제점을 해결하고 분산된 애플리케이션을 저비용${\cdot}$고효율로 통합하기 위한 대안이 되었다. 본 논문에서는 웹서비스기반 시스템 개발을 위한 웹서비스 개발 절차를 제시하고 비즈니스 도메인에서 요구사항 분석을 통해 생성된 유스케이스모델을 기반으로 하는 웹 서비스 식별 방법을 제안한다. 유스케이스를 기반으로 서비스를 식별하므로 서비스에 도메인의 비즈니스가 잘 반영되도록 할 수 있으며 적절한 입도(granularity)을 갖는 서비스를 식별할 수 있다.

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Generation of Fuzzy Rules for Fuzzy Classification Systems (퍼지 식별 시스템을 위한 퍼지 규칙 생성)

  • Lee, Mal-Rey;Kim, Ki-Tae
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.6 no.3
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    • pp.25-40
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    • 1995
  • This paper proposes a generating method of fuzzy rules by genetic and descent method (GAGDM),and its applied to classification problems.The number of inference rules and the shapes of membership function in the antecedent part are detemined by applying the genetic algorithm,and the real numbers of the consequent parts are derived by using the descent method.The aim of the proposed method is to generation a minmun set of fuzzy rules that can correctly classify all training patterns,and fiteness function of GA defined by the aim of th proposed method.Finally,in order to demonstrate the effectiveness of the present method,simulation results are shown.

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자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 컨테이너 식별자 인식

  • Kim, Jae-Yong;Park, Chung-Sik;Kim, Gwang-Baek
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.500-506
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    • 2005
  • 본 논문에서는 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특정이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외하고는 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지 추론 방법을 이용하여 식별자 영역과 바탕영역을 구별한다. 식별자 영역으로 구분 된 영역은 그대로 두고, 바탕 영역으로 구분된 영역 은 전체 영상의 평균 픽셀 값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출 하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화 된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출 한다. 개별 식별자 인식을 위해 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이의 구조를 ART-l을 개선하여 적용하고 은닉층과 출력층 사이에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식 성능을 개선한다. 실제 80 개의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 식별자 추출 방법이 이전의 개별 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 FCM 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘보다 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 개선된 것을 확인하였다.색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료

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Design of Container Image Preprocessing And Identifier Recognition System (컨테이너 영상 전처리 및 식별자 인식 시스템의 설계)

  • 박준표;이주표;황대훈
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.11b
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    • pp.786-791
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    • 2002
  • 오늘날 컨테이너의 과다한 물동량 증가로 인하여 수작업으로 이루어지는 컨테이너를 처리하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서 식별자로 컨테이너를 자동 인식하고 그 결과를 항만 물류처리 자동화 시스템에 적용하고자 하는 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 항만 물류처리 자동화 시스템을 사용하기 위하여 컨테이너의 인식 처리를 자동화하는데 그 방안으로 컨테이너의 RGB를 이용하여 바탕색과 문자색을 검출하고 바탕색과 문자색의 차를 이용해 가장 큰 차이를 보이는 RGB 값 중 하나로 영상을 이진화 하였다. 컨테이너의 식별자를 인식하기 위해서 신경망 알고리즘의 하나인 Back-propagation을 적용하여 기존의 식별자 인식 방법보다 신속하고 정확한 처리가 가능하도록 구현하였다.

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