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An Intelligent Supply Chain Operation System between Multiple Suppliers and Customers (다수의 공급자-수요자간 지능형 공급망운영 시스템)

  • 윤한성
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.239-246
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    • 2002
  • 기업간 거래에서 다수의 공급자-수요자간 거래대상자의 선택을 인터넷(Internet)상의 e-Marketplace 시스템을 통해 효율화할 수 있을 것이다. 구매기업 중심의 공급자 선택이나 구매/조달에는 e-Procurement 시스템이 적절할 수 있다. 또한, 거래대상자의 선택이나 계약과정 이후, 다수의 공급자-수요자간 여러 협력관계 속에서 거래 물량의 효율적인 공급과 운송을 위한 시스템 기능 역시 필요한 것이다. 지능형 에이전트를 비롯한 지능형 시스템은 인터넷 거래상에서 공급자-수요자간 경쟁이나 선택 또는 거래절차의 처리에 대해 활용방안이 제안되고 범위를 넓혀 가고 있다. 이러한 맥락에서 본고에서는, 공급자-수요자간 경쟁이나 선택과정의 다음 단계에 필요한, 다수의 공급자-수요자간 실제 거래 물량의 공급을 위한 최적 공급망운영(supply chain operation) 시스템을 지능형 에이젼트 체계를 활용하여 구성하였다.

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Deep Learning based Behavior Analysis System for High Rise Worker at Industrial Field. (딥러닝 기반 산업현장 고소작업자 행동분석 시스템)

  • Lee, Se-Hoon;Moon, Hyo-Jae;Yu, Jin-Hwan;Kim, Hyun-Woo;Yeom, Dae-Hoon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2018.01a
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    • pp.51-52
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    • 2018
  • 산업 현장에서 작업자의 잘못된 작업행동으로 인한 안전사고가 꾸준히 발생하고 있다. 현재는 관리자가 육안으로 작업자의 위험행동 여부를 관리하고 있지만, 모든 작업자를 관리자 한명이 관리하기에는 현실적으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 고소 작업자의 안전벨트에 IoT 장치를 부착하여 행동 데이터를 클라우드에 업로드하고, 딥러닝을 통해 작업자 위험행동 여부를 분석한다. 분석한 결과를 관리자가 쉽게 모니터링 할 수 있도록 하여, 안전사고를 예방하도록 하는 시스템을 설계하였다.

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Learner-Adaptable Cyber Tutoring System Using Mobile Agents (학습자 수준에 적응하고 이동 에이전트를 이용한 가상교수 시스템)

  • Kim, Tae-Ryoung;Bang, Dae-Wook
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.251-254
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    • 2001
  • 인터넷의 발달로 등장한 가상강의에서는 기존의 교사중심의 강의가 아닌 학습자의 입장을 고려할 수 있는 강의를 요구하게 되었다. 이런 관점에서 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 지식수준과 이해력 그리고 학습자가 처해 있는 환경에 대한 배려가 필요하다. 학습자가 학습을 진행함에 있어서 학습의 계획을 설정하고 학습방법을 제시해 주는 역할을 수행하는 교사가 필요하다. 본 논문에서는 이런 교사로서의 역할을 수행하는 Tutor 에이전트를 제안한다. Tutor 에이전트는 학습형태를 난이도별로 나누고 학습자에 맞는 난이도의 학습을 선택한다. 그리고 Tutor 에이전트는 학습자의 학습결과를 추론 알고리즘으로 학습자 수준을 결정하여 새로운 학습모델을 구성한다. 새롭게 구성된 학습모델은 학습자의 수준에 적응하는 학습이 이루어지게 한다.

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Implementation of a Teaching and Learning Evaluation System (교수-학습 평가 시스템 구현)

  • 이미영;한현구
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10a
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    • pp.256-258
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    • 2004
  • 정보통신 기술의 발전은 교육시스템의 많은 변화를 가져오고 있으며 정보통신 기술을 이용한 학습자의 학습효과를 높이기 위한 많은 연구와 기술들이 적용되고 있다. 그러나 이러한 기술을 이용한 효율적인 교육평가시스템은 부족한 편이다. 현재의 교육평가의 경우 교수자가 기계적으로 학습자의 응답에 대해 정, 오답을 체크하고 단순히 점수화 된 결과만 출력한다. 학습자 오답 응답에 대한 교수자의 적절한 피드백이 잘 이루어지지 않고 있으며, 학습자의 학습곤란 및 학습결손에 대한 정보 취득이 어려운 현실이다. 또한 교수자 자신의 교수방법과 교수 내용 혹은 출제된 문제의 적절성 등에 대한 정보 취득은 어려울뿐더러 많은 시간과 노력이 필요하여 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 이러한 비효율적이며 단순 평가의 문제점을 해결하고 교수-학습방법을 개선할 수 있는 평가 시스템을 구현하였다. 난이도와 이원분류를 문제 출제 시 적용하고 그에 따른 결과를 자동으로 분석하는 시스템을 설계하였으며 이러한 평가시스템을 통하여 학습자의 인지도 및 학습장애 등을 정확히 평가할 수 있으며 교수자는 출제된 문제의 적절성과 교수방법 또는 교수 내용 등을 스스로 평가할 수 있다.

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A Novel On-line MRAS Rotor Resistance Identification of Induction Motor Using Magnitude of Rotor Flux (MRAS를 이용한 유도전동기의 새로운 실시간 회전자 저항 추정 기법)

  • Lee, Seung-Myung;Kang, Shin-Won;Kim, Rae-Young
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.211-212
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    • 2015
  • 본 논문에서는 MRAS(Model Reference Adaptive System)을 이용한 유도 전동기의 회전자 저항을 추정하는 방법을 제안하였다. 슬립 계산은 회전자 저항 값과 연관되어 있기 때문에, 잘못된 회전자 저항 값 정보는 벡터제어의 동특성을 저하시킬 수 있다. 따라서 회전자 저항 값을 정확히 측정 또는 추정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 회전자 자속의 크기 기반의 MRAS를 바탕으로 회전자 자속 전압 모델을 기준 모델로 구성하고 회전자 자속 전류 모델을 적응 모델로 구성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 두 모델 사이의 오차 신호를 영으로 수렴하도록 적응 메커니즘을 구성하여 회전자 저항 값을 추정한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.

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A Study on Pedestrian Signal Warrants at Urbanized Area (도시부 보행자 교통신호기 설치기준 연구)

  • 장덕명;이병철;김윤지
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.16 no.3
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    • pp.59-72
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    • 1998
  • 교통신호기는 다양한 교통 통행에 우선권을 부여하는 교통안전시설물로써, 교통소통에 지대한 영향을 끼치는 매우 중요한 통제시설이다. 그러나 현행 부적절한 신호기 설치 및 미설치로 차량 교통의 흐름을 방해하거나 교통사고를 증가시키는 경우가 있다. 본 연구 는 교통안전시설실무편람에 제시된 9가지 신호기 설치기준중 보행자 신호기 설치 기준에 대하여 국내 도로상황 및 보행자 특성 등에 맞는 새로운 설치기준을 제시하는데 목적이 있다. 보행자가 보도상에서 기다릴 수 있는 최대한도 대기시간은 단일로상의 무신호 횡단보도에 교통신호기가 설치되었을 경우를 가정하여 설정하였으며, 보행자 신호기 설치를 위한 차량 교통량과 보행자 교통량을 도로폭 관련 차로수별로 도출하였다. 왕복 2차로 도로인 경우 차량 교통량은 시간당 990대, 4차로인 경우 420대, 6차로인 경우 120대를 보행자 신호기 설치를 위한 최소 차량 교통량 기준값으로 하고, 차로수에 무관하게 보행자 교통량은 시간당 150명을 최소 기준값으로 제시하였다. 또한 차량 교통량과 보행자 교통량 상관관계에 의한 신호기 설치, 설치고려, 미설치 영역을 그래프로 작성하여 실무자의 편의를 도모하고자 하였다.

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Multiple Pedestrian Tracking based on Decision Trees (의사결정 트리 기반의 다중 보행자 추적)

  • Yu, Hye-Yeon;Kim, Young-Nam;Kim, Moon-Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.1302-1304
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    • 2015
  • 컴퓨터 비전에서 다수의 보행자 궤적을 생성하는 문제는 여전히 어려운 문제이다. 전경에서 추출된 보행자 윤곽은 음영과 밝기 등의 문제로 윤곽이 명확하지 않고, 보행자들이 서로 다른 방향으로 움직이며 상호작용을 한다. 이로 인해 보행자를 식별하고 궤적을 생성하기에는 다소 어려움이 있다. 우리는 의사결정 트리를 사용하여 보행자 영역의 병합과 분할 상황을 개별 분리된 보행자로 검출한다. 검출된 개별 보행자는 점 대응 알고리즘으로 각 보행자의 궤적을 생성한다. 우리는 수정된 $A^*$ 검색 알고리즘으로 새로운 휴리스틱 점 대응 알고리즘을 소개한다. 우리의 실험은 PETS2010 데이터 세트로 구현되고 실험했다.

Detecting pedestrians from depth images using Kinect (키넥트를 이용한 깊이 영상에서 보행자 탐지)

  • Cho, Jae-hyeon;Moon, Nam-me
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.40-42
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    • 2019
  • 색상 영상과 이에 상응하는 깊이 영상으로 3차원 비디오를 만드는 방법은 최근 키넥트 깊이 카메라와 같이 저가임에도 불구하고 높은 성능을 보이는 카메라가 시중에 출시되면서 다양한 형태의 응용분야에 많이 사용되기 시작했다[1]. 본 연구는 TOF(Time Of Flight) 카메라와 RGB 카메라가 같이 있는 키넥트를 이용해서 깊이 영상에서 보행자를 탐지한다. 전처리 작업으로 배경 깊이 맵을 미리 저장하고, 깊이의 차이로 보행자 유무를 알아낸다. 보행자를 지속적으로 탐지하기 위해 CAMShift 알고리즘을 사용해 라벨링과 보행자 추적을 하며, 보행자의 진행 방향과 속도를 탐지하기 위해 Dense Optical Flow를 사용해 보행자의 벡터 정보를 저장한다. 보행자가 깊이 맵 밖으로 나가면 해당 보행자에 대한 탐지를 종료한다.

Effects of Pupils' Learning Styles in Project-based Elementary Mathematics Instruction (프로젝트 기반 초등 수학교육의 학습양식 효과분석)

  • Lee, Myung-Geun;Oh, Eu-Gene
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2011.06a
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    • pp.261-264
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    • 2011
  • 이 연구에서는 프로젝트 기반 초등수학교육에서 학업성취도와 수학적 태도에 대한 학습양식의 효과를 분석하였다. 이 연구는 프로젝트 기반 초등수학교육이 어떤 양식의 학습자에게 학업성취도와 수학적 태도 신장에 더 효과적인지 검증하여, 학습자 중심교육 환경 설계에 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 104명의 초등학생을 대상으로 Kolb의 자기보고식 검사지를 사용하여 분산자, 융합자, 수렴자, 적응자 학습양식으로 분류하고, 4주간 12차시에 걸쳐 프로젝트 기반 수학교육을 실시하였다. 연구결과, 학습양식이 학업성취도와 수학적 태도 향상에 효과를 나타내었다. 프로젝트 기반 초등수학교육은 수렴자 학습양식의 학업성취도 향상에 효과적인 것으로 판단되었다. 또한, 수학적 태도의 세부요인에서는 수렴자 학습양식의 자신감, 목적의식 신장과 융합자 학습양식의 흥미신장에 효과적인 것으로 판단되었다.

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Generative Adversarial Network Pruning using Discriminator (판별자를 활용한 적대적 생성 신경망 프루닝)

  • Dongjun Lee;Seunghyun Lee;Byungcheol Song
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.123-125
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    • 2022
  • 본 논문에서는 판별자를 활용하여 Image to Image translation(I2I) 분야에서 사용되는 적대적 생성 신경망(GAN)을 압축하는 방법을 제시한다. 우선, 잘 학습된 판별자와 생성자 사이의 adversarial loss 를 활용하여 생성자 내 필터들의 중요도 점수를 매겨준다. 그리고 생성자 내의 필터들을 중요도 점수를 기준으로 나열한 후 점수가 낮은 필터들을 제거하는 필터 프루닝을 한번 수행하여 적은 시간 비용으로 생성자를 압축한다. 마지막으로 지식 증류를 활용해 압축된 생성자를 학습시켜 기존의 생성자와 유사한 성능을 보이도록 하였다. 이 과정들을 통해 효과적이고 빠르게 GAN 모델을 압축할 수 있음을 확인하였다.

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