• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.169-172
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• 2010

유비쿼터스 화재 방재 시스템은 온도, 습도, 조도, 가속도, CO2, 등의 다양한 센서로부터 얻는 값을 이용해 화재를 판별하여 관리자에게 전달하고 시스템 설정 값에 따라 소화설비를 동작시키는 지능형 화재 탐지 시스템이다. 기존 화재 판별 기법은 크게 영상인식, 퍼지추론, 베이지안 추론으로 나뉠 수 있다. 본 논문에서는 앞선 기술들을 분석하고, ARM9 S3C2440/SHT-75를 이용한 센서기반 유비쿼터스 화재 방재 시스템 최적의 화재 판별 기술로서 가속도 알고리즘과 벡터 랜덤변수 표본공간 영역을 이용한 패턴인식 기술을 사용한 복합 화재 판별 방법을 제안한다.

• Journal of Gifted/Talented Education
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• v.21 no.1
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• pp.107-122
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• 2011

The purpose of this study is to explore the perception of the observation and nomination system for the identification of the gifted and to find out the importance and practice level perceived by the gifted education teachers using the concept mapping approach. For this, twelve gifted education teachers brainstormed and gathered ideas for the ideal ways of observation and nomination system and the gathered statements were solicited. Multidimensional scaling and hierarchical cluster analysis were also used. In addition, 112 gifted education teachers rated the importance of and the practice level for the suggested ideas of observation and nomination system. Results were as follows: First, 36 statements were solicited and as a result of concept mapping the suggested observation and nomination system were categorized as 'attainment of professionality', 'attainment of administrative support', 'attainment of fairness', and 'considering points for recommendation.' Second, there were significant differences between the perceived importance levels and the practice levels. Based on the results, imlications of the study were discussed in depth.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.7 no.2
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• pp.283-287
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• 1996

본 연구는 중풍에서의 한의학의 풍부한 임상자료들에 대한 객관적이고도 논리적인 자료처리방법 및 변증으로부터 증형을 추론할 수 있는 통계적 방법을 연구하고자 한다. 중풍 전문의에 의해 수집된 65명의 환자들의 임상자료로부터 다변량 자료 분석의 하나인 판별분석을 이용하여 증후로부터 증형을 판단할 수 있는 수리적 판별모형을 구축하였다. 구축된 모형은 중풍 전문가 시스템을 개발하기 위한 기초가 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.469-477
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• 2000

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.13 no.4
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• pp.37-45
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• 2009

The identification of significant structural components under seismic loading through a probabilistic approach is of interest to many structural engineers. The First-Order Second Moment method can be used to achieve this goal by estimating uncertainty in the seismic demand of a structural system induced by the capacity uncertainties of each structural component. Significant structural components are those to which the seismic demand of the structure is more sensitive than it is to other ones. The developed procedure demonstrated by a ductile reinforced concrete frame shows that it is computationally effective and robust in terms of identifying significant structural components.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.149-152
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• 2009

본 논문에서는 오차역전파 알고리즘을 사용한 3층 구조의 퍼셉트론형 신경회로망으로 네트워크의 학습을 실시하여, N비트의 패리티판별에 필요한 최소의 중간유닛수의 해석에 관한 연구이다. 따라서 본 논문은 제안한 퍼셉트론형 신경회로망의 중간 유닛의 수를 변화시켜 N 비트의 패리티 판별 실험을 실시하였다. 본 시스템은 패리티 판별의 실험을 통하여 N 비트 패리티 판별이 가능하다는 것을 실험으로 확인한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.15 no.2
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• pp.37-45
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• 2012

The case of South Korea's Internet newspapers, harmful advertising is illegal but rampant. The children and youth are not protected, so effective measures are urgently required. Therefore, to achieve self-regulation, a discrimination system model using collective intelligence and collective emotions is proposed. This study is to suggest a Discrimination System Model of harmful contents using collective intelligence and collective emotions as the actual program of self-regulation. The Discrimination System model forms the level of harmful contents by using contents, form, text, size as well as the implied and reminiscent story of image as discriminant factors of a group testing. The formed level is established for harmful contents discriminant criteria after going through the process of generalization again. It can be not clear and ambiguous for internet newspaper banner ads to be measure the level of harmfulness. This Discrimination System will have the strengths of resolving this problem.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.17A no.2
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• pp.81-92
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• 2010

There has been some research in the equipment defect detection based on vibration information. Most research of them is based on vibration monitoring to determine the equipment defect or not. In this paper, we introduce more accurate system for engine defect detection based on vibration information and we focus on detection of engine defect for boat and system control. First, it uses the duplicated-checking method for vibration information to determine the engine defect or not. If there is a defect happened, we use the method using error part of vibration information basis with error range to determine which kind of error is happened. On the other hand, we use the engine trend analysis and standard of safety engine to implement the vibration information database. Our simulation results show that the probability of engine defect determination is 100% and the probability of engine defect classification and detection is 96%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.411-412
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• 2007

자동음성인식 시스템을 이용하는 사용자 입장에서 보면 음성인식시스템을 사용하기 위하여 음성을 입력할 때마다 버튼을 눌러야 하는 Push-To-Talk (PTT) 방식은 여간 번거로운 일이 아닐 수 없다. 그리고 사용자가 원거리에서 음성을 입력하는 경우처럼 PTT 방식 자체가 용이하지 못 한 음성인식 응용분야에서는 Non-Push-To-Talk (NON-PTT) 방식의 필요성이 대두되게 된다. NON-PTT 방식의 음성 전처리를 위해서는 입력신호로부터 음성신호만을 구분해내는 음성판별기술이 필수적이다. 하지만 일상적인 잡음환경에서 음성신호만을 구분해내는 일은 매우 어려운 일이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 일상적인 가정잡음환경에 강인한 음성판별방식을 제안한다. 여기서는 음성판별을 위해서 음성의 유성음 특성을 이용하였다. 즉, 일정구간 이상의 음성신호에는 일정구간이상의 유성음 구간이 존재하며 만약 잡음환경에서도 유성음 구간을 잘 검출할 수 있다면 이러한 음성의 특성을 이용하여 검출된 신호가 음성인지 아닌지를 판별할 수 있다. 이를 위하여 여기서는 가정잡음환경에서도 유성음을 잘 검출할 수 있도록 11 가지 유성음 특징들과 이를 이용한 음성판별방법을 제안하였다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음성의 끝점검출방법과 통합하여 음성/비음성 판별 테스트를 수행하였으며 테스트 수행결과 열악한 잡음환경에서 80%이상의 비음성을 거절하는 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.245-248
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• 2008

최근 RFID 시스템의 채택이 다양한 분야에서 빠르게 진행되고 있다. 그러나 RFID 시스템의 대중화를 위해서는 RFID 태그의 정보를 무단으로 획득함으로써 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해서 기존 연구들 중에서 가장 안전한 M. Ohkubo 등의 Hash-Chain 기법이 있다. 그러나 이 기법은 태그를 판별할 때 엄청난 태그 수의 증가로 인해 막대한 계산 능력을 요구하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 유지하면서 태그판별시간 절감을 위해서 그리드 환경으로의 이식과 노드별로 m/k개의 SP를 분할하는 균등분할 알고리즘을 적용한 태그 판별 처리 모델을 제안한다. 제안 모델을 그리드 환경에서 동시에 수행할 수 있다면 이상적인 경우 태그를 판별하는 시간은 1/k로 감소한다.