In this paper, we propose a new clustering combination based on numerical data driven for rule generation mechanism. In large and complicated space, a clustering method can obtain limited performance results. To overcome the single clustering method problem, hybrid combined methods can solve problem to divided simple cluster estimation. Fundamental structure of the proposed method is combined by mountain clustering and modified Chen clustering to extract detail cluster information in complicated data distribution of non-parametric space. It has automatic rule generation ability with advanced density based operation when intelligent systems including neural networks and fuzzy inference systems can be generated by clustering results. Also, results of the mechanism will be served to information of decision support system to infer the useful knowledge. It can extend to healthcare and medical decision support system to help experts or specialists. We show and explain the usefulness of the proposed method using simulation and results.
As artificial intelligence(AI) technologies, which have made rapid growth recently, began to be applied to the marine environment such as ships, there have been active researches on the application of CNN-based models specialized for digital videos. In E-Navigation service, which is combined with various technologies to detect floating objects of clash risk to reduce human errors and prevent fires inside ships, real-time processing is of huge importance. More functions added, however, mean a need for high-performance processes, which raises prices and poses a cost burden on shipowners. This study thus set out to propose a method capable of processing information at a high rate while maintaining the accuracy by applying Quantization techniques of a deep learning model. First, videos were pre-processed fit for the detection of floating matters in the sea to ensure the efficient transmission of video data to the deep learning entry. Secondly, the quantization technique, one of lightweight techniques for a deep learning model, was applied to reduce the usage rate of memory and increase the processing speed. Finally, the proposed deep learning model to which video pre-processing and quantization were applied was applied to various embedded boards to measure its accuracy and processing speed and test its performance. The proposed method was able to reduce the usage of memory capacity four times and improve the processing speed about four to five times while maintaining the old accuracy of recognition.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
/
v.29
no.3D
/
pp.347-356
/
2009
This paper is described clustering analysis of traffic characteristics-based highway classification in order to deviate from methodologies of existing highway functional classification. This research focuses on comparing the clustering techniques performance based on the total within-group errors and deriving the optimal number of cluster. This research analyzed statistical clustering method (Hierarchical Ward's minimum-variance method, Nonhierarchical K-means method) and Kohonen self-organizing maps clustering method for highway characteristic classification. The outcomes of cluster techniques compared for the number of samples and traffic characteristics from subsets derived by the optimal number of cluster. As a comprehensive result, the k-means method is superior result to other methods less than 12. For a cluster of more than 20, Kohonen self-organizing maps is the best result in the cluster method. The main contribution of this research is expected to use important the basic road attribution information that produced the highway characteristic classification.
Neural network is used in many fields of control systems, but input-output patterns of a control system are not easy to be obtained and by using as single feedback neural network controller. And also it is difficult to get a satisfied performance when the changes of rapid load and disturbance are applied. To resolve those problems, this paper proposes a new algorithm which is the neural network controller. The new algorithm uses the neural network instead of activation function to control object at the output node. Therefore, control object is composed of neural network controller unifying activation function, and it supplies the error back propagation path to calculate the error at the output node. As a result, the input-output pattern problem of the controller which is resigned by the simple structure of neural network is solved, and real-time learning can be possible in general back propagation algorithm. Application of the new algorithm of neural network controller gives excellent performance for initial and tracking response and it shows the robust performance for rapid load change and disturbance. The proposed control algorithm is implemented on a high speed DSP, TMS320C32, for the speed of 3-phase induction motor. Enhanced performance is shown in the test of the speed control.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2020.11a
/
pp.8-11
/
2020
4 차 산업혁명 시대의 도래와 함께 AI, ICT 기술의 융합이 진행됨에 따라, 유저 레벨의 디바이스에서도 AI 서비스의 요청이 실현되었다. 이미지 처리와 관련된 AI 서비스는 피사체 판별, 불량품 검사, 자율주행 등에 이용되고 있으며, 특히 Deep Convolutional Neural Network (DCNN)은 이미지의 특색을 파악하는 데 뛰어난 성능을 보여준다. 하지만, 이미지의 크기가 커지고, 신경망이 깊어짐에 따라 연산 처리에 있어 낮은 데이터 지역성과 빈번한 메모리 참조를 야기했다. 이에 따라, 기존의 계층적 시스템 구조는 DCNN 을 scalable 하고 빠르게 처리하는 데 한계를 보인다. 본 연구에서는 DCNN 의 scalable 하고 빠른 처리를 위해 3 차원 메모리 구조의 Processing-In-Memory (PIM) 가속기를 제안한다. 이를 위해 기존 3 차원 메모리인 Hybrid Memory Cube (HMC)에 하드웨어 및 소프트웨어 모듈을 추가로 구성하였다. 구체적으로, Processing Element (PE)간 데이터를 공유할 수 있는 공유 캐시 및 소프트웨어 스택, 파이프라인화된 곱셈기 및 듀얼 프리페치 버퍼를 구성하였다. 이를 유명 DCNN 알고리즘 LeNet, AlexNet, ZFNet, VGGNet, GoogleNet, RestNet 에 대해 성능 평가를 진행한 결과 기존 HMC 대비 40.3%의 속도 향상을 29.4%의 대역폭 향상을 보였다.
Research on AI is essential to build a system with collective intelligence that allows a large number of UAVs to maintain their flight while carrying out various missions. A typical approach of AI includes 'top-down' approach, which is a rule-based logic reasoning method including expert system, and 'bottom-up approach' in which overall behavior is determined through partial interaction between simple objects such as artificial neural network and Flocking Algorithm. In the same study as the existing Flocking Algorithm, individuals can not perform individual tasks. In addition, studies such as UAV formation flight can not flexibly cope with problems caused by partial flight defects. In this paper, we propose organic integration between top - down approach and bottom - up approach through multi - agent system, and suggest a flight flight algorithm which can perform flexible mission through it.
Jang In-Chang;Lee Tae-Seung;Park Mikyoung;Kim Tae-Soo;Jang Dong-Sik
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.30
no.6C
/
pp.505-511
/
2005
Autonomic machines interacting with human should have capability to perceive the states of emotion and attitude through implicit messages for obtaining voluntary cooperation from their clients. Voice is the easiest and most natural way to exchange human messages. The automatic systems capable to understanding the states of emotion and attitude have utilized features based on pitch and energy of uttered sentences. Performance of the existing emotion recognition systems can be further improved withthe support of linguistic knowledge that specific tonal section in a sentence is related with the states of emotion and attitude. In this paper, we attempt to improve recognition rate of emotion by adopting such linguistic knowledge for Korean ending boundary tones into anautomatic system implemented using pitch-related features and multilayer perceptrons. From the results of an experiment over a Korean emotional speech database, the improvement of $4\%$ is confirmed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.8
no.2
/
pp.420-429
/
2004
It has been needed diagnosis technology of the EFG(Electro Functio Gram) measurement concept which is incorporated characteristic of modern science and biomedical engineering, because function abnormality diagnosis can't diagnose with visualization instruments or clinical pathology. The general diagnosis system(EFG system) has been developed to use basic diagnosis instrument that has reappearance, reliance and convenience using the functio diagnosis technology, in the field of western/oriental medicine. Also, we improved sticking electrode and simultaneous measurement method of the limbs 8CH, head 2CH to diagnose body circulation of Qi and acupoints for Oriental Medicine diagnosis/therapy. The result of clinical for adult man 20 persons, the EFG system can diagnose state of 12 meridians and autonomic nervous system. Therefore, in this paper, we designed of oriental medicine diagnosis system by bio-electric response with materialized H/W and S/W for 12 meridians state diagnosis of human body and system construction of the EFG.
With external air pollution forcing many people indoors, new methods of facilitating healthier indoor life are necessary. This study, therefore, investigates the effects of indoor oxygen concentration and respiration methods on biosignals and cognitive ability. The study included twenty healthy subjects who inhaled air through a mask from a gas delivery system. All subjects were asked to perform three types of breathing (nasal, oral, and oral breathing with high oxygenation) and respond to cognitive stimuli (rest close eye, rest open eye, 1-back and 2-back working memory tasks). The changes in cognitive load according to respiration were analyzed by measuring response time, accuracy, and biosignals to stimuli. The result showed that, in all three respirations, heart rate significantly increased with the increase in cognitive load. Also, in oral respiration, the airway respiration rate significantly increased according to the increase in cognitive load. The change appeared to compensate for insufficient oxygen supply in oral respiration during cognitive activity. Conversely, there was no significant change in airway respiration rate during oral respiration with a high concentration oxygen supply as in nasal respiration. This result suggests that a high concentration oxygen supply might play a role in compensating for insufficient oxygen concentration or inefficient oxygen inhalation, such as oral respiration. Based on the results of this study, a follow-up study is necessary to determine the impact of changes in the autonomic nervous system, such as stress and emotions, to find out more precise and comprehensive effects of oxygen concentration and breathing type.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
/
v.31
no.4
/
pp.351-359
/
2011
In a structure, damage can occur at several scales from micro-cracking to corrosion or loose bolts. This makes the identification of damage difficult with one mode of sensing. Hence, a multi-mode actuated sensing system is proposed based on a self-sensing circuit using a piezoelectric sensor. In the self sensing-based multi-mode actuated sensing, one mode provides a wide frequency-band structural response from the self-sensed impedance measurement and the other mode provides a specific frequency-induced structural wavelet response from the self-sensed guided wave measurement. In this study, an experimental study on the pipeline system is carried out to verify the effectiveness and the robustness of the proposed structural health monitoring approach. Different types of structural damage are artificially inflicted on the pipeline system. To classify the multiple types of structural damage, a supervised learning-based statistical pattern recognition is implemented by composing a two-dimensional space using the damage indices extracted from the impedance and guided wave features. For more systematic damage classification, several control parameters to determine an optimal decision boundary for the supervised learning-based pattern recognition are optimized. Finally, further research issues will be discussed for real-world implementation of the proposed approach.
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.