Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.321-324
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2008
Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 FLS이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS 모델은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 상수인 1차식을 사용한다. 전반부의 파라미터는 오류역전파 방법(Back-propagation)을 통한 학습으로 결정되고, 후반부 파라미터(계수)들은 Least squre method(LSM)를 사용하여 결정된 값을 사용하여 모델을 구축한다. 본 논문에서는 Type-1 TSK FLS과 Type-2 TSK FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 비교 분석한다. 또한 랜덤 화이트 가우시안 노이즈를 추가한 테스트 데이터를 사용하여 노이즈에 대한 성능을 분석한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06a
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pp.157-160
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1998
비디오 카메라에서 획득된 동영상 또는 기존의 동영상 자료를 하나의 완성된 프로그램으로 만들기 위해서는 여러 가지 편집 과정을 거치게 된다. 편집 시 사용되는 효과들로는 잘라붙이기(cut & paste), 디절브, 와이프, 페이드 인, 페이드 아웃, 자막넣기 등 수 많은 방법들이 있다. 압축되지 않은 동영상 또는 M-JPEG과 같은 시간 상관성이 없는 압축 동영상의 경우 편집은 영상 내의 공간적 영역에서 간단한 처리를 통하여 편집기의 구현이 가능하다. 그러나 MPEG-1, 2와 같은 시·공간적 상관성을 이용한 압축방법에서는 편집의 문제가 간단하지 않다. 압축 영역에서 편집 시 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 이러한 편집 과정에서 발생할 수 있는 오류의 전파를 관찰하고 편집되기 전에 가지고 있던 MPEG 비트열 정보를 최대한 이용하여 편집기를 구현하는 최소한의 알고리즘을 제안한다.
최근 디지털 기술의 발전으로 인해 콘텐츠 제작자들은 텍스트, 오디오, 비디오 등의 콘텐츠를 고품질의 디지털 형태로 제작할 수 있게 되었다. 또한 인터넷 확산과 통신 기술의 발전은 컴퓨터 간의 상호 연결성을 증대시켜 디지털 콘텐츠를 쉽게 전파할 수 있게 되면서 디지털 콘텐츠 수요가 급격히 증가하고 있다. 소프트웨어의 품질은 생명주기 초기 단계가 좌우하며 초기 단계의 문제점이 수정되지 않으면 단계가 진행됨에 따라 또 다른 문제점을 야기하며 갈수록 오류 수정 및 보완이 곤란해진다. 본 연구에서는 디지털저작권관리 소프트웨어의 분석단계 품질평가 방법을 구축하였으며 이를 활용함으로써 국내 디지털저작권관리 소프트웨어 품질인식을 제고하고 개발 기술 및 품질 향상에 기여할 것이다.
다층 퍼셉트론은 다양한 응용 분야에 성공적으로 적용되고 있는 대표적인 신경회로망 모델이다. 그러나 다층 퍼셉트론의 학습에 사용되는 오류역전파 알고리즘으로 알려진 기울기 강하 학습법은 느린 수렴속도로 인해 실시간 처리가 요구되거나 시간에 따라 환경이 변하는 문제에의 적용이 불가능하다. 이러한 느린 수렴속도는 기울기 강하법을 사용한 학습과정에서의 오차함수의 기울기 변화가 극히 적어 오차의 감소가 거의 일어나지 않는 부분인 플라토에 기인하는 것으로 알려져있다. 본 논문에서는 정보기하이론의 관점에서 기존의 학습법에 사용되는 기울기의 이론적 문제를 지적하고, 그로부터 플라토 문제의 원인을 밝힌다. 또한 이를 바탕으로 정보기하이론에 의해 새롭게 정의되는 자연 기울기를 이용한 학습법을 제시하고, 이를 이용한 플라토 문제가 문제해결의 가능성을 분석적으로 고찰하고 실험을 통해 확인한다.
The study aims at verifying no generation of electrical power induced noise voltage on telecommunications lineside cable by analyzing the practical findings of noise voltage produced at the telecommunication lines in the vicinity of electrified high-speed railways like KTX, while proposing to make the current standard measurement circuit along with its measuring conditions revised in compliance with international ITU-T recommendations by identifiably finding out the present problems in balance level measuring instruments as well as their errors in the measurement method now applicable by local telecommunications companies and the Radio Research Laboratory.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2009.05a
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pp.357-360
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2009
The cooling stage greatly affects the product quality in the injection molding process. The cooling system that minimizes temperature variance in the product surface will improve the quality and the productivity of products. In this research, we tried the back-propagation algorithm of artificial neural network to find an optimum solution in the cooling system design of injection mold. The cooling system optimization problem that was once solved by a response surface method with 4 design variables was solved by applying the back-propagation algorithm, resulting in a solution with a sufficient accuracy. Furthermore the number of training points was much reduced by applying the fractional factorial design without losing solution accuracy.
본 논문은 심전도의 리드III 파형을 이용하여 신원확인이 가능한 생체인식 기술을 제안한다. 인식을 위한 심전도의 리드III파형을 특징추출하기 위해 $4{\sim}30Hz$의 대역통과 필터를 사용하여 피크(peak)점만 남겨놓고 모든 잡음을 제거한 후, AAV(absolute amplitude value)를 이용하여 피크점의 값을 추출한다. 추출된 피크 점은 원신호의 피크점과 같으므로 이를 기준으로 전체파형을 특징추출을 위한 단위 파형으로 분리한다. 분리된 신호는 정의된 4가지 형태(type)의 파형 중 가장 유사한 파형타입으로 분류되며, 분류된 형태를 기준으로 꼭지점, 최대 피크점, 최소 피크점, 최대.최소 피크점 비, 파형 간격(interval) 및 파형의 세부 모양 등 총22가지의 특징들을 추출한다. 추출된 특징들은 오류역전파 신경회로망(back-propagation neural network)의 입력으로 사용되었으며, 성인남녀 31명을 대상으로 제한된 파형 내에서 실험한 결과 100%의 인식률을 보였다.
Kim Tae Young;Shin Hyung Gon;Lee Sang Jin;Lee Han Gyo
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.14
no.6
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pp.16-21
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2005
The cutting characteristics of hardened steel(AISI 52100) by PCBN tools is investigated with respect to cutting force, workpiece surface roughness and tool flank wear by the vision system. Hard Owning is carried out with various cutting conditions; spindle rotational speed, depth of cut and feed rate. Backpropagation neural networks(BPNs) are used for detection of tool wear. The input vectors of neural network comprise of spindle rotational speed, feed rates, vision flank wear, and thrust force signals. The output is the tool wear state which is either usable or failure. The detection of the abnormal states using BPNs achieves $96.8\%$ reliability even when the spindle rotational speed and feedrate are changed.
의료사고 증대와 비효율적 업무환경의 문제를 개선하기 위해 의료분야에서는 광범위한 RFID/USN기술의 적용을 고려하고 있다. RFID수동형 태그는 수혈 안정성 향상, 수술 오류 감소 및 수술실 내 환자 위치 확인, 투약 사고 방지, 환자 확인, 소모품 관리 등에 사용되며, 능동형 태그는 의사, 환자, 이동성 장비의 실시간 위치 추적 등에 사용된다. 하지만 의료기기 전파간섭, 보안 및 표준화, 특수환경에서 인식률 저하, 단기 투자비용 증대 등의 문제로 대부분의 적용 사례가 시범서비스 형태에 머무르며 활성화되지 못하고 있다. 본고에서는 의료진 및 환자관리, 자산관리, 의약품관리, 혈액관리 분야의 적용 사례 분석, 문제점 및 활성화 방안에 관하여 알아본다.
TV 부라운관 유리를 생산하기 위한 용해 공정은 원료의 투입에서부터 유리물이 생성될 때 까지 고온의 화확적 작용을 거친다. 유리몰을 생성하기 위한 여러 가지 조건중에서 용해로 내부에서의 유리몰의 온도 변화 및 이에 따른 제반 공정변수의 조정 설정치(Set-up)는 불량률에 밀접한 영향을 미친다. 그러나 고온의 밀폐된 환경에서 반응이 진행되므로 공정의 운전 요원들은 그들의 경험을 바탕으로 용해로의 운전상태를 파악하고 운전해 나간다. 본 연구에서는 이러한 경험적 판단에 따른 위험성을 가능한 한 줄이고 용해로의 안정적인 운영을 통하여 불량률을 감소시키기 위하여 용해로 최적 Set-up 예측 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 일정 기간 동안의 용해로서 운전 상태와 불량률간의 관계를 신경망 기법을 이용하여 학습한 후에, 이를 이용하여 불량률을 유지하기 위한 Set-up 값을 예측하여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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