스마트폰내 GPS 및 다양한 센서 데이터를 이용하여 스마트폰 사용자의 이동 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 사용자 목적지와 경로를 예측하여 사용자의 의도에 맞는 서비스를 제공하는 위치기반 지능형 개인화 서비스(Intelligent personal assistant) 연구가 활발히 진행 되고 있다. 위치기반 개인화 서비스의 지능성은 불완전한 센서 데이터로부터 사용자 이동 정보를 처리하여, 실시간으로 사용자의 경로를 예측하는 정확성과 효율성에 좌우된다. 본 논문은 불완전한 정보로부터 사용자의 경로와 목적지를 추론하는 동적 베이지안 네트워크 기반의 강인한 파티클 필터(Robust particle filter)를 제안한다. 제안한 강인한 파티클 필터 방법은 부정확하고, 불완전한 센서 정보를 보완할 수 있는 파티클 생성, 실시간에 계산 복잡도를 감소시키는 효율적인 스위칭 함수와 가중치 함수, 파티클의 정확도를 향상시키는 재표본화로 구성되며, 사용자의 목적지와 경로의 예측 정확성과 효율성의 성능을 향상시켰다.
최근 지속적이고 치명적인 데이터베이스에 대한 공격성향은 보안 정책과 유사한 발전형태를 가지고 비례적으로 진보하고 있다. 폐쇄적 네트워크에서 생성된 정보에 대한 접근제어 기반의 방어기법과 제한된 접근경로에 대한 공격을 과거 축적되고 학습되어진 공격패턴을 기반으로 많은 시스템과 데이터베이스가 침해당하는 사례가 늘고 있다. 따라서 본 논문 연구를 통하여 제한된 인증과 접근권한에 대한 안정성 확보를 위해 이원화된 VM(Virtual Machine)을 탑재한 가상 침해 패턴 시스템 기반으로 공격정보와 형태를 분리하고 공격 네트워크에 대한 침해 패턴 집중관리를 통해 침해를 차단하는 시스템을 제안하고 최종 데이터베이스를 방어하는 실험과 최적의 방어 기법 및 보안 정책을 구현하기 위한 메커니즘을 개선코자 한다
본 연구는 국내 유일의 상업용 위성을 생산, 수출하는 기업인 (주)쎄트렉아이의 사례를 살펴보았다. 위성산업의 기술학습과정과 기술능력의 한계를 극복하고 기술능력의 축적에 이르기까지의 경로와 패턴을 연구하였다. 사례기업의 연구결과, 기술혁신과정과 영향요인을 도출할 수 있었다. 첫째, 위성산업의 기술학습은 모방에 의한 기술획득, 소화, 개선의 과정으로 축적되며 기술능력으로 구체화된다. 둘째, 위성산업의 축적된 기술능력은 기술혁신에 영향을 준다. 셋째, 최고경영자팀(TMT)은 기술학습에 영향을 주며, 기술능력 향상에도 영향을 미친다. 넷째, TMT는 기술능력이 기술혁신성과로 나타나도록 영향을 미친다. 마지막으로 중소벤처기업이 이루어낸 기술혁신은 기술능력과 기술학습의 원천이 되는 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 기업의 지속적인 기술혁신을 위해서는 TMT이 역할이 매우 중요하며, 기술적 측면, 생산적 측면에서 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인 하였다. 또한 기술기반의 기업이 지속적이고 안정적인 성장을 위해서는 기술학습을 통한 경쟁력을 확보해야하며, 이는 기술기반의 기업이면 기술혁신의 바탕이 기술학습에서 시작된다는 것을 시사한다.
컴퓨터의 기술적 발전은 사회 여러 분야에 막대한 영향을 끼쳤다. 그중 악보 인식분야에도 커다란 영향을 주었다 그러나, On-line 상에서 그린 악보를 실시간으로 정형화된 악보형태로 변환하는 처리에 대한 연구가 미흡하여 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 실시간으로 악보를 인식하고, 사용자의 편의를 도모하기 위해 DP(Dynamic Programming) 매칭법을 이용한 On-Line 악보인식에 관한 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 실시간으로 입력되는 악상기호를 인식하기 위해, 가장 유효한 정보인 악상 기호내의 방향, x, y 좌표를 이용하여 벡터형태로 추출한 후 음표와 비음표(쉼표, 기타기호)의 두개의 그룹으로 나누어진 표준패턴과의 DP매칭을 통해 인식한다. 먼저 tablet을 통해 실시간으로 악상 기호를 입력할 때 생기는 x, y좌표를 이용하여, 펜의 움직임에 대한 16방향 부호화를 수행한다. 음표와 비음표를 구분하기 위한 시간을 줄이고자 16방향 부호화를 적용하치 않고 사사분면부호화를 적용한다. 음표를 약식으로 그릴 경우 음표 머리에 해당하는 부분의 좌표는 삼사분면에 분포하고, 폐곡선의 음표일 경우에는 좌표가 사사분면에 고르게 나타난다. 폐곡선을 제외한 음표의 머리는 폐곡선과 같은 조건이면서 입력받은 y좌표값들 중에서 최소값과 최대값을 구한 다음 2로 나눈 값을 지나는 y좌표의 개수가 임의의 임계값 이상이면 음표로 판단한다. 위 조건을 만족하지 않을 경우 비음표로 취급한다. 음표와 비음표를 결정한 다음, 입력패턴과 표준패턴과의 DP매칭을 통하여 벌점을 구한다. 그리고 경로탐색을 통해 벌점에 대한 각각의 합계를 구해 최소값을 악상기호로 인식 하였다. 실험결과, 표준패턴을 음표와 비음표의 두개의 그룹으로 나누어 인식함으로써 DP 매칭의 처리 속도를 개선시켰고, 국소적인 변형이 있는 패턴과 특징의 수가 다른 패턴의 경우에도 좋은 인식률을 얻었다.r interferon alfa concentrated solution can be established according to the monograph of EP suggesting the revision of Minimum requirements for biological productss of e-procurement, e-placement, e-payment are also investigated.. monocytogenes, E. coli 및 S. enteritidis에 대한 키토산의 최소저해농도는 각각 0.1461 mg/mL, 0.2419 mg/mL, 0.0980 mg/mL 및 0.0490 mg/mL로 측정되었다. 또한 2%(v/v) 초산 자체의 최소저해농도를 측정한 결과, B. cereus, L. mosocytogenes, E. eoli에 대해서는 control과 비교시 유의적인 항균효과는 나타나지 않았다. 반면에 S. enteritidis의 경우는 배양시간 4시간까지는 항균활성을 나타내었지만, 8시간 이후부터는 S. enteritidis의 성장이 control 보다 높아져 배양시간 20시간에서는 control 보다 약 2배 이상 균주의 성장을 촉진시켰다.차에 따른 개별화 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라 능동적인 참여를 유도하여 학습효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.향은 패션마케팅의 정의와 적용범위를 축소시킬 수 있는 위험을 내재한 것으로 보여진다. 그런가 하면, 많이 다루어진 주제라 할지라도 개념이나 용어가 통일되지 않고 사용되며 검증되어 통용되는 측정도구의 부재로 인하여 연구결과의 축적이 미비한 상태이다. 따라서, 이에 대한 재고와 새로운 방향 모색이 필요하다고 사료된다.로 사료되며, 임신관련 cytokine에 대한 다양한 연구가 요구되고 있다.₂/Hf(Variable)/Si 계에서 HfO₂ 박막이 Si 기판위에 직접 증착되면, 순수 HfO₂ 박막의
생산현장이나 불확실한 환경에서 자율이동로봇의 정확한 경로 추종은 고전적 제어 알고리즘인 경우에 많은 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경망을 이용하여 이동로봇이 바닥 위에 설치된 선을 따라갈 수 있도록 하였다. 로봇에 부착된 3 개의 센서들로부터 인식된 정보뿐만 아니라 센서들이 인식하지 못하는 영역에서도 10등분된 세밀한 정보가 입력패턴으로 학습되기 때문에 센서들이 인식하지 못하는 영역에서도 이동로봇은 라인을 따라 원활하게 이동한다. 로봇이 목적지까지 이동하는데 걸리는 시간이 단축되고 라인과의 오차를 최소화하는 효과를 가져온다. 제안된 신경회로망 제어기의 효과를 검증하기 위하여 이동로봇의 이동 각의 변화에 따른 두개의 모터의 속도 변화가 컴퓨터로 시뮬레이션 된다.
정보기술의 발달과 교통기술의 발달로 인해 현재 많은 정보화 시스템들이 등장하고 있다. 최근 GPS(Global Positioning System)의 보급과 위치정보의 중요성 이 대두되면서 위치 정보기반 서비스(LBS, Location Based Service)의 개발이 눈에 띄게 두드러지고 있다. 그러나 사용자 위치 정보 획득 기술이 발달함에 따라 한편으로는 사용자의 위치정보가 악용되어 사생활 침해와 같은 문제점도 나타나고 있다[1]. 본 논문은 사용자의 위치정보를 기반으로 이동경로 혹은 궤적을 패턴으로 분류하고 일반적인 사용자의 생활권역의 경로에 대해 학습을 실시하여 사용자의 위치정보를 개인의 처한 상황에 따라 전송하는 방식의 LBS 플랫폼을 제안하여 사생활 침해 문제에 대한 해결방법을 제시한다.
차량 이동환경에서 빈번하게 발생하는 핸드오버는 서비스 품질 저하의 주된 원인이다. 본 논문에서는 규칙적인 이동경로를 갖는 차량의 이동 패턴을 학습하여 핸드오버 제어를 수행함으로서 핸드오버 빈도를 줄이고, 체류 시간이 매우 짧거나 이동 가능성이 낮은 셀로의 핸드오버를 방지하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 차량의 이동 패턴을 Markov Chain으로 모델링하였으며, 각 셀에서의 체류시간과 평균 신호의 세기를 관찰하여 핸드오버 제어에 이용하였다. 제안한 이동성 관리 기법의 검증을 위해 4개의 서울 시내버스 노선에 대해 적용하였으며, 실험 결과 제안 기법이 기존의 핸드오버 기법보다 핸드오버 빈도를 줄일 수 있으며, 버스 왕복 구간 동안의 평균 처리율이 더 높음을 확인할 수 있었다.
첨단기술을 활용한 문화예술 교육은 기술에 대한 문해력 향상과 자기표현, 그리고 융합적 역량 개발의 측면에서 그 중요성이 증대되고 있다. 이에 혁신적인 멀티모달 AI의 생성과정과 결과평가는 확대된 시청각 경험을 제공하고 창의적 영감을 향상할 수 있다. 특히, AI와 함께 음악을 만드는 과정은 멜로디와 악상을 떠올리는 것부터 가사 개선, 편집과 변주, 악기 연주 등 모든 영역에 걸쳐 혁신적 경험을 제공한다. 이에 본 연구에서는 음악 생성 AI 플랫폼을 활용하여 과제를 수행하고 동료 학습자와 토론하는 과정을 실증적으로 분석하고자 하였다. 그 결과 자발적 참여를 통해 12개의 서비스와 10개의 평가기준 유형을 수집하여 사용패턴과 목적으로 구분할 수 있었다. 이를 토대로 학습자 관점의 AI 기반 교양교육을 위한 학술적, 기술적, 정책적 시사점을 제시하였다.
본 논문에서는 핵심어 검출 시스템을 실시간 적용이 가능한 하드웨어로 구현하기 위해 연산량이 적고 구조가 간단한 단일 끝점 DTW 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 일반적 DTW가 양쪽 끝점을 요구하는데 비하여 단지 한쪽 끝점만 필요하므로 이용하기에 편리하며, 국부 검색의 연속이 전역 경로를 이루게 되므로 매우 적은 연산량을 가진다. 그리고, 제안한 단일 끝점 DTW가 보다 나은 성능을 지니도록 하기 위해 새로운 경사 가중치와 거리 측정법을 가지도록 하였다. 이외에도, 단일 끝점 DTW는 특징벡터 정규화를 적용하여 특징벡터 각각의 차원에서 데이터들이 같은 표준편차를 가지게 하며 모든 프레임이 같은 에너지를 가지도록 정규화 되었다 또한, 주어진 학습 패턴들에 클러스터링을 적용한 후, 각 클러스터 내에서 평균을 계산하여 구한 패턴을 해당 핵심어를 대표하는 여러 개의 기준패턴으로 삼았다. 이러한 기준패턴들과 입력 음성의 특징벡터가 이미 정해진 문턱값 보다 작은 거리 내에 있을 때 핵심어는 검출된다. 제안된 알고리즘을 고립단어 음성인식과 핵심어 검출 실험에 적용하여 다른 방법을 이용한 결과보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.
도로의 중앙에 일정한 간격으로 마그네틱 마커를 설치하고 차량에 자기 센서를 장착하여 차량의 이동에 따른 자기장의 변화를 측정하여 차량의 주행 경로를 인식하는 시스템의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 도로에 설치하는 마그네틱 마커들의 설치비를 절감하기 위하여 마커들 간의 설치간격을 기존의 경우보다 넓혔다. 이를 위하여 마커들의 간격에 따른 자계의 분석을 행하여 적절한 마커들의 간격을 알아내고, 6개 센서들의 배치방법과 신경회로망을 이용한 제어방법을 제안하였다. 자기장 분석, 지자기 소거. 학습패턴 획득, 신경망 학습에 의해 조향 제어기를 구성하고 컴퓨터 주행 시뮬레이션을 통해 제안된 방법에 의한 자율주행 차량의 성능이 개선될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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