Kim, Do-Hyeon;Park, Jae-Hyeon;Kim, Cheol-Ki;Cha, Eui-Young
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.11
no.10
/
pp.1977-1985
/
2007
The character recognition technique is one of the artificial intelligence and has been widely applied in the automated system robot HCI(Human Computer Interaction), etc. This paper introduces the character set and the representative character that can be used in the recognition of the mage ROI. The character codes in this ROI include the digit, symbol, English and Hereat etc. We proposed the efficient multi-classifier structure by combining the small-size classifiers hierarchically. Moreover, we generated each small-size classifiers by delta-bar-delta learning algorithm. We tested the performance with various kinds of images and achieved the accuracy of 99%. The proposed multi-classifier showed the efficiency and the reliability for the mixed character code set.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2018.10a
/
pp.771-773
/
2018
인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)등의 4차 산업기술은 철도안전의 핵심수단으로 부상하고 있으며 차량, 위험관리, 운행관리, 보안관리 등의 점진적인 적용분야 확장을 통해 철도안전에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기반의 다양한 철도인프라 데이터를 활용하여 열차주행상태에 영향을 줄 수 있는 이상상황 인식 모델 및 열차자율주행을 위한 제어기술에 필요한 정보로 인프라 상태를 제공하는 방식을 제안한다. 철도 인프라 상황인지에 필요한 데이터는 레일온도, 선로 지정물, 승객 수, 선로 적설량을 지정하였고, 제안 인식모델의 스게노 퍼지추론 방식을 적용한 후 철도차량 운전관련 취급규정 및 취급세척을 기반으로 퍼지규칙(Fuzzy Rule)을 15개 생성하였다. 인프라데이터셋을 활용하여 제안모델의 인식률 평가에 사용하였으며 인식률 결과는 약 86%의 정확성을 보였다. 퍼지추론 기반 방식의 철도인프라 이상상태 인식모델을 철도분야에 접목시킨다면 기존의 관제기반 방식보다 효율적인 철도인프라 상황인식이 가능할 것으로 판단된다.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
/
v.8
no.2
/
pp.41-56
/
2019
Cloud manufacturing is a new concept of manufacturing process that works like a single factory with connected multiple factories. The cloud manufacturing system is a kind of large-scale CPS that produces products through the collaboration of distributed manufacturing facilities based on technologies such as cloud computing, IoT, and virtualization. It utilizes diverse and distributed facilities based on centralized information systems, which allows flexible composition user-centric and service-oriented large-scale systems. However, the cloud manufacturing system is composed of a large number of highly heterogeneous subsystems. It has difficulties in interconnection, data exchange, information processing, and system verification for system construction. In this paper, we derive the user requirements of various aspects of the cloud manufacturing system, such as functional, human, trustworthiness, timing, data and composition, based on the CPS Framework, which is the analysis methodology for CPS. Next, by analyzing the user requirements we define the system requirements including scalability, composability, interactivity, dependability, timing, interoperability and intelligence. We map the defined CPS system requirements to the requirements of oneM2M, which is the platform standard for IoT, so that the support of the system requirements at the level of the IoT platform is verified through Mobius, which is the implementation of oneM2M standard. Analyzing the verification result, finally, we propose a large-scale cloud manufacturing platform based on oneM2M that can meet the cloud manufacturing requirements to support the overall features of the Cloud Manufacturing CPS with dependability.
Park, Sungwoo;Jung, Seungmin;Moon, Jaeuk;Hwang, Eenjun
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.11
no.8
/
pp.339-346
/
2022
Recently, the resource depletion and climate change problem caused by the massive usage of fossil fuels for electric power generation has become a critical issue worldwide. According to this issue, interest in renewable energy resources that can replace fossil fuels is increasing. Especially, photovoltaic power has gaining much attention because there is no risk of resource exhaustion compared to other energy resources and there are low restrictions on installation of photovoltaic system. In order to use the power generated by the photovoltaic system efficiently, a more accurate photovoltaic power forecasting model is required. So far, even though many machine learning and deep learning-based photovoltaic power forecasting models have been proposed, they showed limited success in terms of interpretability. Deep learning-based forecasting models have the disadvantage of being difficult to explain how the forecasting results are derived. To solve this problem, many studies are being conducted on explainable artificial intelligence technique. The reliability of the model can be secured if it is possible to interpret how the model derives the results. Also, the model can be improved to increase the forecasting accuracy based on the analysis results. Therefore, in this paper, we propose an explainable photovoltaic power forecasting scheme based on BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) and SHAP (SHapley Additive exPlanations).
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
/
2022.06a
/
pp.308-309
/
2022
The Ministry of Oceans and Fisheries is providing maritime safety services using combine limited artificial intelligence technologies through the operation of the Korean e-Navigation service, and research is needed to improve reliability and quality to secure the competitiveness of the system. However, linking real-time operating systems requires a separate system configuration that can be linked after processing personal information security with minimal performance impact. To solve this problem, this study will make a basic design of a big-data maritime information gateway system of the Korean e-Navigation service that minimizes the impact of performance and reflects the security of personal information.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
/
2002.11a
/
pp.215-219
/
2002
인터넷의 급속한 성장으로 e비즈니스의 인터넷 사용이 증대되었다. 인터넷 환경에서는 새로운 인터넷 사용자라는 소비자를 대상으로 인터넷 소비자 행동에 관한 연구가 중요한 분야로 자리잡게 되었다. 인터넷상에서의 소비자 행동을 설명하기 위해 온라인 인지절차 (Cognitive process)에 관한 연구로, 웹 사이트에 대한 소비자의 태도에 미치는 영향을 밝히는 연구들이 수행되었다. 웹 사이트에 대한 소비자의 태도에 따른 개인화된 마케팅을 위해서는 웹사이트를 소비자의 특성을 고려해서 개인화된 웹사이트를 운영해야 한다. 개인의 정보 시스템 사용에 대한 설명을 위하여 많은 모형들이 개발되어 왔다. 기술 수용 모형(Technology Acceptance Model: TAM)은 개인의 정보 시스템 수용에 영향을 미치는 요소를 설명하기 위하여 가장 폭 넓게 사용되고 있는 모형이다. TRA 모형에 따르면, 개인의 사회적 행위는 그 행위의 결과에 대한 신념에 의해 영향을 받는다고 할 수 있다. 본 연구에서는 고객의 신념을 신뢰 (Trust), 유용성 (Usefulness), 사용의 편의성 (Ease of Use), 위험 (Risk), 보안통제 (Security control)로 분류하고, 고객의 실제 사용 (Usage)을 인터넷 뱅킹 환경에서 측정하여 고객세분화에 적용하였다. 세분화된 고객집단을 분류하기 위해서 인공신경망, 판별 분석 기법을 적용하여 웹 사이트에서 사용할 수 있는 개인화 모형을 개발하였다.
As an interest in the development of artificial intelligence(AI) technology in the water supply sector increases, we have developed an AI algorithm that can predict improvement decision-making ratings through repetitive learning using the data of pipe condition evaluation results, and present the most reliable prediction model through a verification process. We have developed the algorithm that can predict pipe ratings by pre-processing 12 indirect evaluation items based on the 2020 Han River Basin's basic plan and applying the AI algorithm to update weighting factors through backpropagation. This method ensured that the concordance rate between the direct evaluation result value and the calculated result value through repetitive learning and verification was more than 90%. As a result of the algorithm accuracy verification process, it was confirmed that all water pipe type data were evenly distributed, and the more learning data, the higher prediction accuracy. If data from all across the country is collected, the reliability of the prediction technique for pipe ratings using AI algorithm will be improved, and therefore, it is expected that the AI algorithm will play a role in supporting decision-making in the objective evaluation of the condition of aging pipes.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2008.05a
/
pp.1727-1731
/
2008
수자원의 효율적인 관리를 위해서는 신뢰성 있는 유량자료의 획득이 대단히 중요하다. 우리나라는 양질의 유량자료를 획득하기 위해 매년 많은 시간과 돈을 투자하고 있으나 자료의 질적인 면에서 만족할 만한 성과를 얻지 못하고 있다. 현재까지 우리나라의 유량자료는 댐의 수문자료와 수량관리 부처인 건교부에서 운영하는 수위표 지점의 수위-유량곡선에서 산출된 자료에 의존하고 있다. 그러나 수위-유량 관계식을 보정하기 위한 유량측정사업이 지속적이지 못하며, 이 관계식은 유량이 적은 저수기 및 갈수기에는 부정확하다는 한계가 있다. 또한, 국립환경과학원 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정사업을 실시하고 있지만, 목적은 낙동강수계의 오염총량관리 단위유역 말단 47개 지점에서 유량측정을 효율적으로 실시하여 수질정책의 기초자료를 제공하는데 있다. 이 자료 역시 오염총량관리를 위하여 유량측정을 실시하여 수자원의 효율적인 관리를 위한 일 유량을 알 수가 없는 한계점을 가지고 있다. 따라서 저수기 및 갈수기에 수질정책의 기초자료를 제공하기 위해서 하천을 포함한 유역의 정확한 강우-유출특성의 파악이 필요하다. 그러나 강우-유출특성 또한 유역 내 강우의 시 공간적 분포가 다르며 그 자가 비선형성이 강하고 여러 변동성을 포함하므로, 강우로부터 하천의 유출량의 정확한 해석이 불가능하다. 그러나 최근 인공지능 분야에서 신호처리, 지능제어 및 패턴인식 등의 수단으로 사용되고 있는 신경망은 학습이라는 최적화 과정을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 비선형적으로 구축할 수 있으며 이러한 이점을 활용하여 수자원 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정 지점 상류의 댐 방류량의 일 방류량자료와 강우자료를 입력 자료로 하여 유량을 예측할 수 있는 유량예측 신경망 모형 FFBN(Flow Forecasting By Neural)을 개발하였다. 그리고 입력 자료로서 장기유출모형인 SWAT의 모의결과를 입력 자료로 추가한 FFBNS(Flow Forecasting By Neural and SWAT)을 개발하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 유출량을 실측치와의 비교를 위하여 낙본D지점과 낙본 E지점에 대하여 $2005{\sim}2006$년까지의 모의 결과를 낙동 수위측정지점과 구미 수위측정지점의 실측치 통하여 복잡한 비선형성을 가지는 유출 시계열 자료에 대한 효과적인 최적의 신경망모델을 개발하여 유량을 예측하고 적용 가능성을 검토하고자 한다. 모의 결과는 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Thanks to the remarkable success of Artificial Intelligence (A.I.) techniques, a new possibility for its application on the real-world problem has begun. One of the prominent applications is the bankruptcy prediction model as it is often used as a basic knowledge base for credit scoring models in the financial industry. As a result, there has been extensive research on how to improve the prediction accuracy of the model. However, despite its impressive performance, it is difficult to implement machine learning (ML)-based models due to its intrinsic trait of obscurity, especially when the field requires or values an explanation about the result obtained by the model. The financial domain is one of the areas where explanation matters to stakeholders such as domain experts and customers. In this paper, we propose a novel approach to incorporate financial domain knowledge into local rule generation to provide explanations for the bankruptcy prediction model at instance level. The result shows the proposed method successfully selects and classifies the extracted rules based on the feasibility and information they convey to the users.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.6
no.4
/
pp.193-202
/
2017
Development of Intelligent Systems involves effective integration of large-scaled knowledge processing and understanding, human-machine interaction, and intelligent services. Especially, in our project for development of a self-growing knowledge-based system with inference methodologies utilizing the big data technology, we are building a platform called WiseKB as the central knowledge base for storing massive amount of knowledge and enabling question-answering by inferences. WiseKB thus requires an effective methodology to analyze diverse requirements convoluted with the integration of various components of knowledge representation, resource management, knowledge storing, complex hybrid inference, and knowledge learning, In this paper, we propose an integrated requirement analysis method that blends the traditional sequential method and the iterative-incremental method to achieve an efficient requirement analysis for large-scale systems.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.