• 제어로봇시스템학회지
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• 제17권4호
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• pp.35-41
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• 2011

비동기적으로 동작하는 디지털 회로는 동기 순차 회로에 비해서 고속, 저전력 소비 등 여러 가지 장점을 지니기 때문에 현대 디지털 시스템에서 여전히 중요한 요소로 사용되고 있다. 본 기고에서는 비동기 순차 회로에서 발생하는 고장을 진단하고 극복하는 최신 기술을 소개한다. 본 기고에서 주로 다루는 기술은 '교정 제어'로서 피드백 제어의 원리를 이용하여 비동기 순차 회로의 안정 상태를 바꾸는 기법이다. 크리티컬 레이스(critical race), 무한 순환 등 비동기 회로 설계상의 오류를 포함하여 SEU(Single Event Upset), 총이론화선량(TID)에 의한 고장 등 외부 환경에 의해서 발생하는 비동기 회로의 고장을 교정 제어를 이용하여 진단하고 극복하는 기술에 대해서 알아본다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제24권4호
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• pp.573-594
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• 2014

교사의 평가 전문성의 영역 중에서도 평가 문항 제작 능력은 평가의 타당도, 신뢰도에 있어 필수적인 요소이다. 다시 말해, 평가문항의 내용적인 측면과 형식적인 측면에서의 오류는 올바른 평가를 저해하는 요소이며 이러한 평가를 통하여 긍정적 피드백이 이루어질 수 없다. 본 연구는 서울 경기 인천 일반고등학교 45개교 수학과 중간고사와 기말고사 기하와 벡터 60개 시험지의 문항 분석을 통하여 지필평가의 내용적인 측면과 형식적인 측면에서의 문항 오류와 개선점에 대하여 논하고, 이를 통하여 교사들의 평가 문항 제작에 대한 능력 제고를 그 목적으로 하고 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.112-118
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• 2009

피부색 검출 기법은 안면 정보를 이용한 체질 진단 및 건강 진단, 인간과 로봇과의 상호작용, 영상 검색 시스템 등 다양한 응용분야에서 사람의 얼굴과 손의 검출을 위해 많이 사용되어 왔다. 비디오 영상의 경우 조명이나 환경 변화에 강인한 피부색 영역의 추적을 위해 매 프레임마다 대상 영역의 피부색 모델을 업데이트 하는 것이 일반적이나, 단일 영상에서 피부색 영역을 검출하거나 비디오 영상의 첫 프레임에서 피부색 영역을 검출할 때에는, 많은 연구들이 하나의 고정된 피부색 모델을 이용하기 때문에 입력 영상의 특징에 따라 낮은 검출율이나 높은 긍정 오류율이 발생하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 피부색 검출 결과를 피드백 받아 피드백 받은 정보를 바탕으로 피부색 검출 조건을 수정하는 과정을 반복함으로써 다양한 환경 조건들을 가지는 단일 영상에 대해 효과적으로 피부색을 검출할 수 있는 방법을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.227-233
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• 2016

전통적인 웹기반의 학습시스템은 다양한 학습콘텐츠를 운영한다. 그러나 학습자가 자신에게 적절한 학습콘텐츠를 선택하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습이력 및 다양한 학습정보를 담고 있는 학습자 프로파일을 기초로 하여, 학습자에게 가장 적합한 선호도와 피드백을 제공할 수 있는 학습콘텐츠 제공 방법을 제안하였다. 즉 학습자의 프로파일을 분석하여 학습자에게 제공할 긍정적 피드백과 평가를 결정한다. 또한 학습자가 틀린 부분에 대한 지식을 스스로 학습할 수 있도록 학습콘텐츠를 적응적으로 제공한다. 그 결과, 학습자 프로파일 분석을 통해 긍정적인 피드백을 바탕으로 자신이 오류를 배울 수 있도록 하여, 학습의 적용 결과가 가장 잘 나오는 형태로 학습 콘텐츠를 적응적으로 제공해 주는 기법을 적용하였다. 본 논문에서 구현한 지능형 학습시스템은 실제 학습자에게 적용하였으며 사용한 학습자들을 대상으로 학습 만족도를 설문하여 그 결과를 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.602-608
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• 2011

본 논문에서는, 신경망을 이용한 뉴로 인터페이스 설계를 통해 논홀로노믹 이동 로봇을 제어하는 방법을 제시하였다. 특히, 가상의 마스터-슬레이브 로봇 개념을 이용하여, 부분적으로 안정된 마스터 로봇의 역 동적모델이 피드백-에러 학습법을 적용한 신경망을 통해 온라인으로 획득되도록 하였다. 이 피드백 제어기는 PD 보상기에 기초를 두고 있다. 온라인 학습을 위한 신경망은 입력층이 6개의 입력세포들($x_i$, i=1~6)로 구성되어있으며, 1개의 은닉층에는 2개의 은닉세포($o_j$, j=1~2), 출력층은 2개의 출력세포(${\tau}_k$, k=1~2)로 구성되었고, 신경망의 온라인 학습을 위하여 최소자승법에 의한 오류역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에서 개발된 뉴로 인터페이스의 경로추적제어에 관한 성능은 2-wheel 독립구동이 가능한 논홀로노믹 이동 로봇의 시뮬레이션으로 증명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.457-463
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• 2015

본 논문은 적시학습을 위한 집단지성 기반 오답노트 시스템의 필요성과 개념을 제시하고 활용도 및 만족도를 보인다. 기존 오답노트 시스템은 평가문항에 대한 정답 여부를 체크하여 응답 결과가 오답인 문항에 대하여 일괄적인 정답 해설을 제공하는 특징을 갖고 있다. 이러한 특징은 학습자가 평가문항을 잘 이해하지 못하고 운 좋게 맞은 문항과 개별 학습자들의 오답 선택 과정에 대한 오류를 적절하게 피드백 받지 못하기 때문에 오답분석과 피드백 측면에서 많은 개선을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 '점수의 오류'를 개선하여 학습자의 취약점을 보완하는 새로운 방법인 SERO(Stability Emergency Risk Opportunity) 오답노트를 제안한다. SERO 오답노트는 자신이 풀어낸 평가문항들을 4가지 유형(S유형, E유형, R유형, O유형)으로 분류하고, 정답 해설 뿐만 아니라 집단지성을 이용한 다양한 오답노트 해설들을 제시하여 학습의 만족도를 높인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.509-516
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• 2014

고속동작용 반도체 메모리 제품에 추가된 CRC는 DDR4와 같은 제품에서 데이타의 신뢰도를 증가시킨다. 기존의 CRC 방식은 부가회로 면적이 커고 많은 지연시간이 발생되어, CRC 계산을 위한 내부 타이밍 마진의 부족을 유발한다. 따라서 메모리 제품 설계에서 데이터 입출력 설계에 심각한 문제를 유발한다. 본 논문에서는 오류검출 회로설계를 위한 CRC 코드 방식을 제시하고, 실시간 matrix형 CRC 방법을 제안하였다. 데이터 비트오류 발생시 오류여부를 실시간으로 시스템에 피드백(feedback) 가능하도록 하였다. 제안한 방식은 기존방식(XOR 6단, ATM-8 HEC코드)대비 부가회로 면적을 60% 개선할 수 있으며, XOR 단 지연시간을 33%개선 할 수 있다. 또한 실시간 에러 검출 방식은 전체 데이터 비트(UI0~UI9)에 대해 평균 50% 이상 오류 검출 속도를 향상시켰다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권7A호
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• pp.686-693
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• 2007

와이브로 상향링크의 경우 개방형 전력제어에서는 피드백 없이 전력 할당을 하기 때문에 피드백에 사용될 무선자원을 절약 할 수는 있지만 단말에 정확한 전력 할당을 하기 어렵다. 이에 본 논문은 잡음간섭 값을 현재 무선 환경에 적응하는 방법을 제시하여 순시적으로 변화하는 무선 환경에 적합하게 하고 전력 할당의 상/하향 계단값 결정 방법을 대칭형과 비대칭형으로 제안하여 비교 실험하였다. 컴퓨터를 이용한 실험을 통해서 시스템 파라미터에 따라 상/하향 계단값을 다르게 적용할 때 높은 섹터 처리율과 낮은 오류율 결과를 얻을 수 있다는 것을 알 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.621-630
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• 2018

본 연구는 외국어 학습 어플리케이션에서의 음성 인식 기술의 활용 현황에 관한 연구로서, 외국어 말하기 교육에 적용된 음성인식 기술의 현황과 그 한계를 파악하는 것을 그 목적으로 한다. 연구 대상으로 선정된 영어와 프랑스어 학습 어플리케이션에 대하여 말하기 학습을 중심으로 살펴 본 결과, 음성 인식 기술의 활용은 학습자의 말하기 연습 환경을 만들고 말하기 평가를 기반으로 한 피드백을 줄 수 있다는 장점이 있으나, 학습자들에게 오류를 스스로 교정할 수 있는 적절한 교정 피드백을 제공하지 않는 한계를 보이고 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.780-786
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• 2015

SNS 등과 같은 소셜 미디어는 실시간으로 자발적인 고객의 의견들을 대거 포함하고 있어 최근 기업들은 효율적인 경영을 위해 소셜 미디어상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 그러나 온라인 사이트에서 수집한 데이터는 띄어쓰기와 철자 오류가 많아 기존의 형태소 분석기로는 정확한 분석을 할 수 없다. 또한 온라인 상의 문장은 짧다는 특징이 있어 상호 정보량, 카이제곱 통계량 등과 같은 기존의 의미 선택 방법을 이용하게 되면 문장 내 선택 할 수 있는 의미의 부재로 인해 정확한 감성 분류를 할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 초/중성 및 어절 패턴 사전을 이용해서 보정할 수 있는 모듈과 문장 내 품사의 우선순위를 이용한 의미 선택 방법을 제안한다. 이러한 방법으로 형태소 분석기에서 추출된 품사 정보를 기반으로 용언과 체언을 분리해서 분석 해당 품사에 종속적인 속성 DB 구축 한 후 학습에 의해 누적된 속성 DB를 사용하여 보다 정확한 긍/부정 감성을 추출한다.