Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.137-143
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1999
전문가시스템은 지식베이스를 이용하여 지식을 추론하는 추론엔진과 해당분야의 전문지식이 쌓여있는 지식베이스로 구성되어진다. 전문가시스템연구에 있어서 지식베이스에 저장되는 지식획득과 정의 규명이 가장 핵심적인 연구분야하고 할 수 있다. 전문지식은 일반적으로 지식공학자들이 전문가로부터 전문지식을 획득하여 구현하는 것이 가장 일반적인 방법으로서 많은 전문가시스템 개발방법 이론들은 지식획득과정에서 지식공학자들의 역할을 필수적인 것으로 이해하고 있다. 그러나 지식획득에 관한 광범위한 해결책은 여전히 제시되고 있지 못하며, 이러한 문제점은 전문가 시스템의 상용화에 가장 큰 어려움으로 지적되고 있다. 최근에는 이러한 지식획득병목현상을 해결하기 위하여 상황인식론과 같은 지식에 대한 새로운 해석을 기반으로한 지식획득 방법 이론들이 소개되고 있다. Multiple Classification Ripple Down Rules 이론은 1995년 소개된 이론으로서 지식의 획득과정을 지식의 유지보수라는 소프트웨어 공학적 개념에서 접근하고 있다. 지식의 획득과정에서 완전무결한 지식의 모델 찾기를 지양하고 지식이란 단계적 확장개념에서 진화한다고 이해한다. 즉 지식베이스의 구축 단계를 개발과 완료가 불가능하다는 관점에서 지식베이스 끊임없이 유지보수가 필요한 대상으로 이해하고 이러한 유지보수를 가능하게 하는 방법론을 제시한다. MCRDR에서 가장 핵심적인 부분은 지식공학자의 역할을 최소화하고 시스템 내부에서 지식의 관리와 획득을 수행하여 연구실험을 통하여 실용성이 입증되었고 의료분야에서 상용화 시스템 개발 툴로서 사용되어져 왔다. 그러나 MCRDR 이론이 적용된 전문가시스템들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR 이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.306-311
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2003
최근 자동차산업의 경영 환경은 법적 및 환경규제 강화, 원가절감 압박, 고객요구 수준 증대, 글로벌리제이션 등으로 급속한 변화에 직면하고 있다. 이러한 환경변화에 대응하기 위해 자동자업계는 자체 설계, 최적의 부품/소재 선정, 조립 및 제조 공정 등 각 부문별로 공급업체와 공동대응 체제를 강화하고 있다. 특히 Early Involvement Program 등 신차 개발단계부터 공급업체의 조기참여를 유도함으로써 완성차업계와 공급업계간의 동반자적 가치창출을 위한 Win-Win 기술개발 활동 및 기술전략을 구현하고 있다. 본 연구에서는 자동차용 강판을 제조, 공급하는 철강업제의 전략적 기술경영을 전략, 프로세스, 인적/물적 자원, 조직 등의 관점에서 고찰함으로써 자동차용 강판 기술역량 획득 및 자동차업체와 공동 성장을 위한 철강업제의 총체적 대응전략을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2011.06a
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pp.1-3
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2011
선박관제시스템(VMS)는 최근 선박에서 도입되어 설치된 선박자동식별장치(AIS)에 의해 많은 정보를 획득하여 처리하고 있으나 AIS가 미설치된 소형선박, 어선 및 기타선박들에 대해 지속적으로 설치를 확대하고 있다. 특히 항계 내의 선박들의 주 통신시스템인 VHF 무선전화기는 항내에 입출항 중인 모든 선박들이 사용하기 때문에 통화 교신량의 폭주로 원활한 통신이 힘들어지고 또한 선박자동식별장치의 데이터 통신채널 또한 VHF이므로 class A 선박들도 동적 데이터의 누락현상이 발생하고 class B 선박들도 지역적으로 데이터 폭주현상이 발생하는 것으로 평가되고 있는 실정이다. 따라서 연안에서 운항하고 있는 모든 선박들을 모니터링하기 위해 소형선 및 심지어 어선들까지 선박자동식별장치의 설치를 유도하고 있는 실정이므로 통신채널의 폭주현상에 따른 데이터 누락현상은 더욱 심해질 것이다. 따라서 본 연구는 주파수공용방식(TRS: Trunk Radio System)의 통신시스템을 이용한 선박위치 자동발신장치에 적용방안을 제안하고 그 활용성을 입증하고자 한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2002.10e
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pp.292-299
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2002
본 연구는 텍스트 코퍼스로부터 용어의 정의를 자동으로 추출하여 용어의 자동 추출기술과 통합하여 다목적의 용어뱅크를 구축하기 위한 목적으로부터 출발하였다. 지식정보의 확산에 따라 기존 전문분야 용어집에 수록되지 알은 용어의 수는 폭발적으로 증가하고 있다. 기존의 용어집 혹은 용어사전의 디지털화만으로는 새로운 전문용어의 포괄성에서 한계가 있는 것이다. 정보의 획득이라는 면에서 보면 이러한 한계를 극복하고 모든 용어에 대해서 즉시적으로 용어의 정의를 제공받는 것이 바람직하다. 자동으로 구축된 용어집의 응용은 여러 가지로 기대된다. 새로운 용어에 대한 의미 파악을 위해서는 물론, 확장된 전문용어집의 작성이나 전문분야 온톨로지의 구축 등에도 이용될 수 있다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.44
no.3
s.357
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pp.12-19
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2007
This paper proposes the enhanced auto-focus algorithm detecting several objects and selecting the target object. Proposed algorithm first detects some objects distributed in the image using focus measure operator and multi-window and then selects the target object through fuzzy reasoning with three fuzzy membership functions. Implementation can be simple because it only needs image sensor instead of infrared or ultrasonic equipment. Experimental result shows that the proposed algorithm can improve the quality of image by focusing to the target object.
This paper presents an automatic method to detect and count the cells from microorganism images based on mobile environments. Cell counting is an important process in the field of biological and pathological image analysis. In the past, cell counting is done manually, which is known as tedious and time consuming process. Moreover, the manual cell counting can lead inconsistent and imprecise results. Therefore, it is necessary to make an automatic method to detect and count cells from biological images to obtain accurate and consistent results. The proposed multi-step cell counting method automatically segments the cells from the image of cultivated microorganism and labels the cells by utilizing topological analysis of the segmented cells. To improve the accuracy of the cell counting, we adopt watershed algorithm in separating agglomerated cells from each other and morphological operation in enhancing the individual cell object from the image. The system is developed by considering the availability in mobile environments. Therefore, the cell images can be obtained by a mobile phone and the processed statistical data of microorganism can be delivered by mobile devices in ubiquitous smart space. From the experiments, by comparing the results between manual and the proposed automatic cell counting we can prove the efficiency of the developed system.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.16
no.3
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pp.65-69
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2008
This study is aimed to develope a remote control ship for acquisition of various underwater information. Remote control ship equipped with GPS, echosounder, sidescan sonar, subbottom profiler. Remote control ship is an automatic system for acquisition of inland water and coast information. For the development of remote control ship, underwater information acquisition of reservoir, dam, polluted area is expected. Also, multibeam echosounder, image sensor, water analysis sensor, etc. could be equipped in one ship. So robot-ship will be applied for the most part of industry managing water resources and preventing the flood by making bed topographic map and estimating water volumes.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.478-482
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2010
최근 개발된 표면영상유속계(Surface Image Velocimetry, SIV)는 하천 표면의 영상을 분석하여 유속을 산정하는 매우 실용적이며 간편한 유속측정 방법이다. 그러나, 표면영상유속계는 수표면의 움직임을 계산하여 표면유속을 산정하기 때문에 야간의 경우 획득영상시 수표면의 움직임을 확인할 수 없어 유속측정이 어렵다는 단점이 있었다. 이 때문에 표면영상유속계의 간편성과 유용성에도 불구하고, 주간에만 유속측정이 가능하여 연속적인 하천유량측정을 하기 어려웠다. 과거 수표면에 야광 입자를 흘려보내면서 야간유속측정을 실시하였으나 대하천의 경우 야광 물질의 크기가 작아 영상내에서 식별이 어렵고, 측정시마다 야광 입자를 뿌려주어야 하기 때문에 환경적인 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 적외선 카메라를 이용하여 야간에도 영상획득이 가능하도록 시스템을 개선하였다, 야간 영상획득 장비는 최대 가시거리가 200 m까지 가능하고, 주야간 모두 영상획득이 가능하도록 시스템을 구성하였다. 적외선 카메라에서 획득된 동영상은 초당 최대 30장까지 자동 분할이 가능하여 홍수시 고유속을 분석하기에 문제가 없도록 제작하였다. 이와 같이 제작된 야간유속측정 시스템을 이용하여 동일한 유속조건에 대하여 현장에서 주간과 야간 표면유속 측정의 정확도 분석을 수행한 결과 만족스러운 결과를 얻었으며, 향후 실제 하천유량측정에 적용하게 된다면 보다 간편하게 실시간으로 주야간 유량측정이 모두 가능할 것으로 기대된다.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.8
no.6
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pp.103-111
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2005
This paper presents a novel automated threshold-decision algorithm that uses the mean and standard-deviation values obtained from the difference values of consecutive frames. At first, the calculation of difference values is obtained by the weighted ${\chi}^2$-test algorithm which was modified by joining color histogram to ${\chi}^2$-test algorithm. The weighted ${\chi}^2$-test algorithm can subdivide the difference values by imposing weights according to NTSC standard. In the first step, the proposed automatic threshold-decision algorithm calculates the mean and standard-deviation value from the total difference values, and then subtracts the mean value from the each difference values. In the next step, the same process is performed on the remained difference values, and lastly, the threshold is detected from the mean when the standard deviation has a maximum value. The proposed method is tested on various video sources and, in the experimental results, it is shown that the proposed method efficiently estimates the thresholds and reliably detects scene changes.
In this paper, we study how to improve the performance of a machine learning-based automatic music transcription model by adding musical information to the input data. Where, the added musical information is information on the number of pitches that occur in each time frame, and which is obtained by counting the number of notes activated in the answer sheet. The obtained information on the number of pitches was used by concatenating it to the log mel-spectrogram, which is the input of the existing model. In this study, we use the automatic music transcription model included the four types of block predicting four types of musical information, we demonstrate that a simple method of adding pitch number information corresponding to the music information to be predicted by each block to the existing input was helpful in training the model. In order to evaluate the performance improvement proceed with an experiment using MIDI Aligned Piano Sounds (MAPS) data, as a result, when using all pitch number information, performance improvement was confirmed by 9.7 % in frame-based F1 score and 21.8 % in note-based F1 score including offset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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