본 연구에서는 2톤 미만 소형선박에 대한 효율적인 안전관리를 위하여 RFID(Radio Frequency IDentification)시스템의 실제 해양환경에서의 도입타당성을 검증하였다. 이를 위하여 FRP Fiber Glass Reinforced Plastic 선박을 중심으로 목선과 알루미늄선에 태그를 부착하고 이동형 Reader를 활용하여 태그정보를 확인하는 실제 해양환경 인식실험을 실시하였다. 해양환경 인식실험을 위하여 4종의 태그를 선정하였으며 다양한 각도에서 인식률 및 인식거리를 측정하여 그 특성을 파악하고자 하였다. 특히, 선박에 설치된 무선설비로 인한 전파장애, 염분, 수분, 온도 등 열악한 해양환경에서 무선인식(RFID)기술의 기술적 환경적 문제점 유무를 분석하였으며, 2톤 미만 소형선박 소유자의 편의성 제고를 위하여 유관기관과의 관련정보 공유를 통한 연계방안으로 무선인식(RFID)기술을 적용한 효율적인 선박안전관리체계 구축방안을 강구하여 선박등록 및 검사업무에서의 활용방안을 제시하였다.
오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.
오래전부터 물은 누구나 사용할 수 있는 자유재로 인식되었지만, 산업혁명 이후 폭발적으로 증가하는 인구와 환경오염 문제로 인해 인류가 사용할 수 있는 수자원이 그 수요에 비해 공급이 줄어들었으며, 이로 인해 자유재로 인식되어 왔던 수자원은 점차 그 가치를 매기는 경제재로 인식이 바뀌고 있다. 하지만 다른 경제재와 다르게 자연자원인 수자원은 환경재, 공공재라는 인식이 강하고, 더불어 공급의 불확실성으로 인해 일반적인 시장경제가 적용되기 어렵고 경제적 가치를 산정하기가 쉽지 않다. 이에 최근 수자원 전문가들은 공급이 한정된 수자원을 효율적이고 합리적으로 배분하기 위해 수자원의 경제적 가치를 산정하는 연구를 진행하고 있다. 예를 들어, 미국 캘리포니아주의 경우 수자원의 용도별, 지역별 경제적 가치를 산정하여 이를 용수배분에 적용한 CALVIN모형(CALifornia Value Integrated Network)을 개발하여 실제 주정부의 수자원 활용계획에 적용한 사례가 있다. 우리나라의 경우 구체적으로 수자원의 용도별, 지역별 경제적 가치를 산정하고, 이를 실제 물 배분 계획에 적용한 사례는 드문 상황이다. 본 연구에서는 국내 실정에 맞는 수자원의 용도별 경제적 가치를 추정하고 편익함수를 산정하는 방안을 연구하였다. 수자원의 용도를 생활, 공업, 농업, 하천유지 용수 등 네 가지로 구분하여 각 용도별로 용수의 경제적 편익을 분석하고 이를 토대로 용수별 편익함수와 경제적 가치를 산정하는 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 제시될 수자원의 용도별 편익함수는 향후 개발예정인 수자원-경제통합 물 배분 모형에 적용될 것이며, 나아가 수자원의 효율적인 배분 계획 및 정책 마련에 기여할 수 있을 것이다.
상황은 실세계에 존재하는 실체의 상태를 특징화하여 정의한 정보로 정의할 수 있으며, 상황인식은 이러한 상황 정보가 상호 작용하여 인간의 현재 상황을 특성화 할 수 있는 기술적 방법을 의미한다고 할 수 있다. 실세계의 상태를 표현하는 것은 정보의 표현 및 지식 표현과 관련되며, 상황인식 컴퓨팅은 이러한 지식 표현 방법에서 출발한다고 할 수 있다. 상황인식 컴퓨팅을 근간으로 하는 응용 기술로는 사용자와 서비스간의 연관성에 기반을 둔 기술이며, 구현 방법 및 적용 기술은 다양한 형태로 구상될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 상황인식 컴퓨팅 응용 기술에 대한 동향으로 디지털 홈 환경을 적용 대상으로 하는 센싱기술, 네트워킹 기술, 멀티미디어 기술 및 지능형 에이전트 기술을 유기적으로 결합할 수 있는 광의의 상황인식 컴퓨팅 기반의 응용 기술 사례를 중심으로 소개하고 이 기술 범주에 속한 세부 기술에 대하여 살펴보도록 한다.
식품관련 질병의 증가, 식품산업의 거대한 성장과 제품, 생산과정의 다양성 등으로 식품안전성 문제가 대두됨에 따라 전 세계적으로 식품위생 시스템에 기초한HACCP을 확대 적용하고 있는 추세이다. HACCP은 식품의 안전성 확보를 위하여 식품의 생산단계에서 발생 가능한 위해 요소를 사전에 관리하는 과학적 관리시스템이다. 국내의 90% 이상을 차지하고 있는 중소규모 식품산업체는 현실여건상 HACCP을 적용할 수 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 중소규모 식품산업체에서 효율적으로 적용할 수 있는 HACCP의 적용방안을 제시하였다. 미국, 일본, 캐나다, EU, 한국의 HACCP 현황 자료를 수집하였으며, 미국, 일본, 캐나다, 영국의 중 소규모 식품산업체를 위한 지원방안을 조사하였다. 국외의 경우기업체의 크기 등에 따라 차등화 된 유예기간을 적용하거나, HACCP 적용을 위해 재정상의 보조금 지급, 교육, training, 의사소통 등으로 식품산업체에 HASCP적용을 지원하고 있었다. 설문 방문조사를 통해 국내 중소규모 식품산업체에서의 실태 및 HACCP 적용의 문제점을 조사하였다. 재정상의 어려움, 전문인력의 부족, 경영자의 위생인식 부족이 가장 큰 문제점으로 파악되었다. 이를 토대로 유예기간 지정으로 그 문제점을 개선하는 한시적 간소화방안을 제시하였다. 식품의 안전성은 기업의 크기와 상관 있는 것이 아니라 operation과 관련된 것이기 때문에 중소규모 식품산업체도 대기업과 같은 식품위생기준을 적용하여 관리하여야한다. 따라서 HACCP 적용의 일정 기간의 유예기간를 두고 경제적 지원과 지도 교육, HASCP 원칙 중기록 및 검증의 단순화, 전문 인력의 양성 등을 통해 그 기간 후에는 중소규모 식품산업체에 HACCP 적용을 용이토록 하는 안을 제시하였다.
본 논문에서는 본 연구실에서 개발한 주소 음성인식 시스템의 인식 속도를 개선시키기 위하예 새로운 가변 프루닝 문턱치를 적용하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하였다. 기존의 가변 프루닝 문턱치는 일정 프레임이 경과하면 일정 값을 가진 문턱치를 계속하여 감소시켜나가는 방법을 반복하기 때문에, 불필요한 탐색공간을 탐색하게 된다. 본 논문에서 새로이 제안하는 가변 프루닝 문턱치를 채용하는 방법은 처음 일정 구간이 경과되면 일정 문턱치를 감소시키나, 다음 일정 프레임에서는 탐색되어야할 후보에 따라서 문턱치를 변화시켜 프루닝시키기 때문에 탐색공간을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 제안된 방법의 유효성을 확인하기 위하여, 본 연구실에서 개발한 한국어 주소 입력 시스템에 적용하였다. 이 시스템은 48개의 연속 HMM 유사음소단위(Phoneme Like Units; PLUs)를 인식의 기본단위로 하고, .사용환경 변화에 의한 인식성능의 저하를 최소화하기 위해 최대사후 확률추정법(Maximum A Posteriori Probability Estimation; MAP)을 사용하며, 인식알고리즘으로는OPDP(One Pass Dynamic Programming)법을 이용하고 있다. 남성화자 3인에 의한 75개의 연결주소명을 이용하여 인식 실험을 수행한 결과 고정 프루닝 문턱치를 적용한 경우 인식률은 평균 $96.0\%$, 인식 시간은 5.26초였고, 기존의 가변 프루닝 문턱치의 경우 인식률은 평균 $96.0\%$, 인식 시간은 5.1초인 데 비하여, 새로운 가변 프루닝 문턱치를 적용찬 경우에는 인식률 저하없이 인식 시간이 4.34초로, 기존에 비해 각각 0.92초, 0.76초 인식 시간이 감소되어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.는 달리 각 산란 영역에서 그 지수는 1씩 작은 값을 갖는다.향에 따라 음장변화가 크게 다를 것이 예상되므로 이를 규명하기 위해서는 궁극적으로 3차원적인 음장분포 연구가 필요하다. 음향센서를 해저면에 매설할 경우 수충의 수온변화와 센서 주변의 수온변화 사이에는 어느 정도의 시간지연이 존재하게 되므로 이에 대한 영향을 규명하는 것도 센서의 성능예측을 위해서 필요하리라 사료된다.가지는 심부 가스의 개발 성공률을 증가시키기 위하여 심부 가스가 존재하는 지역의 지질학적 부존 환경 및 조성상의 특성과 생산시 소요되는 생산비용을 심도에 따라 분석하고 생산에 수반되는 기술적 문제점들을 정리하였으며 마지막으로 향후 요구되는 연구 분야들을 제시하였다. 또한 참고로 현재 심부 가스의 경우 미국이 연구 개발 측면에서 가장 활발한 활동을 전개하고 있으며 그 결과 다수의 신뢰성 있는 자료들을 확보하고 있으므로 본 논문은 USGS와 Gas Research Institute(GRI)에서 제시한 자료에 근거하였다.ऀĀ 耀 Ā 삱?⨀ Ā Ā ?⨀ ጀĀ 耀 Ā ? 돀ꢘ?⨀ 硩?⨀ ႎ?⨀ ?⨀ 넆 돐 쁖잖⨀ 쁖잖⨀ /ࠐ?⨀ 焆 덐 瀆 倆 Āⶇ퍟 ⶇ퍟 Ā Ā Ā Ā 磀鲕 좗?⨀ 肤?⨀ ⁅ Ⴅ?⨀ 쀃잖⨀ 䣙熸 ጁ ?⨀
최근 각종 공학문제의 해결을 위해 결정론적(Deterministic) 관점보다는 각종 불확실성을 고려한 확률적 (Probabilistic) 또는 추계적(Stochastic) 관점에서 분석 평가하려는 노력이 증가하고 있다. 이는 신뢰성분석 및 설계 측면에서 특히 중요하게 인식되고 있으며, 이를 구현하는 방법론으로 베이지안 통계기법(Bayesian Statistics)이 최근 많은 주목을 받고 있다. 이 글에서는 이러한 기법을 신뢰성 평가 및 고장예지에 어떻게 적용하고 있는지 사례를 중심으로 설명하고자 한다.
최근에 복잡,다양해지는 정보통신환경에서의 정보통신기기간 상호운용성이 중요한 이슈로 부각되면서, 국내에서도 정보통신기기에 대한 국가권고표준의 준수 여부를 검증할 필요성이 폭넓게 인식되어 가고 있다. 본 고에서는 이러한 국가권고표준 적합인증의 전반적인 절차에 적용될 ''OSI 상호접속-적합성시험 방법론 및 체계'' 표준안에 대한 이해를 돕기 위하여, 본 표준안의 제정 배경과 주요 내용, 그리고 적합성시험 방법론과 시험지침을 설명한다.
본 논문에서는 한국어 음성인식 시스템의 성능 향상을 위해 청각 주파수 분해능을 가진 MEL-LPC Cepstrum을 음소단위의 HMM(Hidden Markov Model)을 기반으로 하는 인식 시스템에 적용하여 그 결과를 비교 검토하였다. 선형예측(LP) 분석 후에 후처리로서 주파수를 왜곡시킨 LPC-MEL 분석이 계산량이 적고 효과적이라 일반적으로 많이 사용되고 있으나 주파수 분해능은 많이 개선되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 주파수 분해능을 개선하기 위해, 원 음성신호로부터 직접적으로 멜주파수로 왜곡시킨 후 선형 예측 분석을 수행하는 MEL-LPC 분석방법을 이용한 음소기반의 화자 독립 음성인식 시스템을 구성하여 기존의 LPC-MEL 분석방법과 비교실험을 통하여 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 검토하였다. 실험에 사용한 음성 데이터베이스는 음소 및 단어 인식실험에서는 ETRI 445단어 DB, 연속 숫자음인식 실험에서는 KLE 4연속 숫자음 DB를 사용하였다. 화자 독립 음소인식 실험의 경우, 묵음을 제외한 47개의 유사 음소에 대하여 4상태 3출력의 Left-to-Right 모델을이용하였다. 단어 및 연속 숫자음 인식 실험의 경우, 유한상태 네트워크에 의한 OPDP법을 이용하였다. 화자 독립 음소, 단어 및 4연속 숫자음 인식 실험결과, 기존의 LPC-MEL Cepstrum을 사용한 경우보다 MEL-LPC Cepstum을 사용한 경우가 더 높은 인식률을 나타내어 한국어 음성인식 시스템에서 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 애매성을 고려한 이론을 적용하여 유사도를 측정한 후 퍼지 관계 행 렬을 생성하여 인식을 행하는 방법을 제안하고자 한다. 인식 시스템은 모델과 입력 영상의 특징값을 정합하여 행하게 되는데 이때 얼마나 유사한가를 계산하는 유사도 측정은 대단히 중요한 작업중의 하나가 된다. 이를 위해 톨이론과 퍼지이론의 일치도 연산을 이용하여 유 사도를 측정하며, 퍼지 관계 행렬을 생성하여 정합을 행하고자 한다. 제안한 알고리즘에 대 해 3차원 물체와 얼굴 영상을 대상으로 실험을 수행하였으며 이를 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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