• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.167-170
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• 2015

본 논문에서는 바쁜 현대인들뿐만 아니라 노인 및 어린이들이 보다 편안하고 효율적으로 애완동물을 기를 수 있도록 하기 위한 애완동물 배뇨 훈련 및 먹이 자동 공급을 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 블루투스를 이용해 스마트폰 어플리케이션으로 조작할 수 있도록 하며, 나아가 Wifi를 통해 인터넷에 접속하여 어디서든 조작할 수 있도록 한다. 본 논문의 시스템은 배뇨판과 먹이 공급기로 나뉘어져있다. 배뇨판은 배뇨 인식을 위한 수압 센서와 음성출력을 위한 녹음기 모듈, 스피커로 구성되고 후면부는 먹이 자동 공급을 위한 두 개의 서보 모터와 원격 통신을 위한 블루투스 센서로 구성된다. 배뇨판과 먹이 공급기 모두 아두이노 보드와 C언어 기반의 아두이노 스케치 프로그램으로 제작하였으며 먹이 공급기는 블루투스 통신을 지원하는 라이브러리로 통신할 수 있게 하였다. 구현된 시스템은 애완동물의 종류 및 크기에 관계없이 자동 수위조절과 먹이양이 조절되는 특징을 가진다.

• 대한인간공학회지
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• 제29권4호
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• pp.423-433
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• 2010

The presence of musculoskeletal burden tasks and work related musculoskeletal disorders (WMSDs) at Industrial workers was not well-known until 2000 in Korea. Since The Occupational Safety & Health Law was registered a business of proprietor duty in preventing work-related MSDs of workers In July of 2003 WMSDs became a big issue in Korea. A social previous interest was focused on the manufacturing industry just like auto and shipping industry in manufacturing sectors but nowadays it is spreading out to non-manufacturing fields gradually. Nevertheless, we have WMSD prevention Law and System in Korea to reduce WMSDs effectively and systematically we recognized some mistakes and problems of WMSD Law and System. In this paper we study these recent problems in Korea from about 10 years experience and proposed some proposals as discussion.

• 자동차안전학회지
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• 제13권3호
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• pp.26-31
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• 2021

Although the number of domestic electric vehicle registrations exceeded 100,000 in the first half of 2020, legal and institutional concerns for maintenance and management are insufficient. In particular, the existing automobile maintenance business and qualification holders are not prohibited from performing electric vehicle maintenance without additional qualifications or training under the current laws. In this study, we review the current status of Korean laws and regulations, examine discussions abroad such as the UK, the US, and Germany, and then discuss desirable laws and institutional reform. This study proposes to temporarily reorganize the system in a way that separates the electric vehicle maintenance business and the electric vehicle maintenance qualifications from conventional vehicle.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제2권2호
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• pp.178-187
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• 2007

One important issue in power systems is dynamic instability due to loosing balance relation between electrical generation and a varying load demand that justifies the necessity of stabilization. Moreover, Power System Stabilizer (PSS) must have capability of producing appropriate stabilizing signals over a wide range of operating conditions and disturbances. To overcome these drawbacks, this paper proposes a new method for robust design of PSS by using an auto-tuning fuzzy control in combination with Real-Coded Genetic Algorithm (RCGA). This method includes two fuzzy controllers; internal fuzzy controller and supervisor fuzzy controller. The supervisor controller tunes the internal one by on-line applying of nonlinear scaling factors to inputs and outputs. The RCGA-based method is used for off-line training of this supervisor controller. The proposed PSS is tested in three operational conditions; nominal load, heavy load, and in the case of fault occurrence in transmission line. The simulation results are provided to compare the proposed PSS with conventional fuzzy PSS and conventional PSS. By evaluating the simulation results, it is shown that the performance and robustness of proposed PSS in different operating conditions is more acceptable

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제8권4호
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• pp.193-200
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• 2019

The auto-encoder network which is a good candidate to handle the modeling of the signal strength attenuation is designed for denoising and compensating the distortion of the received data. It provides a non-linear mapping function by iteratively learning the encoder and the decoder. The encoder is the non-linear mapping function, and the decoder demands accurate data reconstruction from the representation generated by the encoder. In addition, the adaptive network width which supports the automatic generation of new hidden nodes and pruning of inconsequential nodes is also implemented in the proposed algorithm for increasing the efficiency of the algorithm. Simulation results show that the proposed method can improve the neural network training surface to achieve the highest possible accuracy of the signal modeling compared with the conventional modeling method.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.617-629
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• 2020

인터넷 컴퓨팅 환경의 변화, 새로운 서비스 출현, 그리고 지능화되어 가는 해커들의 다양한 공격으로 인한 규칙 기반 침입탐지시스템의 한계점을 극복하기 위해 기계학습 및 딥러닝 기술을 활용한 네트워크 이상 검출(NAD: Network Anomaly Detection)에 대한 관심이 집중되고 있다. NAD를 위한 대부분의 기존 기계학습 및 딥러닝 기술은 '정상'과 '공격'으로 레이블링된 훈련용 데이터 셋을 학습하는 지도학습 방법을 사용한다. 본 논문에서는 공격의 징후가 없는 일상의 네트워크에서 수집할 수 있는 레이블링이 필요 없는 데이터 셋을 이용하는 비지도학습 오토 엔코더(AE: AutoEncoder)를 활용한 NAD 적용 가능성을 제시한다. AE 성능을 검증하기 위해 NSL-KDD 훈련 및 시험 데이터 셋을 사용해 정확도, 정밀도, 재현율, f1-점수, 그리고 ROC AUC (Receiver Operating Characteristic Area Under Curve) 값을 보인다. 특히 이들 성능지표를 대상으로 AE의 층수, 규제 강도, 그리고 디노이징 효과 등을 분석하여 레퍼런스 모델을 제시하였다. AE의 훈련 데이터 셋에 대한 재생오류 82-th 백분위수를 기준 값으로 KDDTest+와 KDDTest-21 시험 데이터 셋에 대해 90.4%와 89% f1-점수를 각각 보였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 춘계학술발표논문집
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• pp.147-149
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• 2007

"Dynamic Neural Unit"(DNU) based upon the topology of a reverberating circuit in a neuronal pool of the central nervous system. In this thesis, we present a genetic DNU-control scheme for unknown nonlinear systems. Our methodis different from those using supervised learning algorithms, such as the backpropagation (BP) algorithm, that needs training information in each step. The contributions of this thesis are the new approach to constructing neural network architecture and its trainin.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2006년도 추계학술발표논문집
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• pp.186-190
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• 2006

"Dynamic Neural Unit"(DNU) based upon the topology of a reverberating circuit in a neuronal pool of the central nervous system. In this thesis, we present a genetic DNU-control scheme for unknown nonlinear systems. Our methodis different from those using supervised learning algorithms, such as the backpropagation (BP) algorithm, that needs training information in each step. The contributions of this thesis are the new approach to constructing neural network architecture and its trainin.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.28-38
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• 2010

녹화된 아날로그 영상에 내재하는 잡음을 효과적으로 제거하기 위해서는 잡음의 실제 특성과 정도를 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 실제 방송되는 아날로그 영상을 녹화하여 잡음의 특성을 분석한 후, 녹화된 아날로그 영상을 위한 효과적인 학습기반 잡음개선 방법을 제안한다. 먼저 녹화된 아날로그 영상의 잡음을 분석하여 무시할 수 없는 잡음의 연관성이 존재하는 것을 보임으로써, 전통적인 부가 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 모델에 기반을 둔 잡음의 추정과 잡음 제거 방법이 가지는 한계를 설명한다. 또한 잡음의 연관성을 고려한 자기회귀 모델을 이용해서 녹화된 아날로그 영상에 내재하는 잡음을 추정하고 합성할 수 있음을 보이며, 추정된 자기회귀 모델을 이용해 학습기반 잡음제거 기법에 적용함으로써 비디오 잡음을 제거한다. 실험결과는 제안된 방법이 무시할 수 없을 정도로 잡음 연관성을 가진 실제 녹화된 아날로그 영상의 잡음 제거에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제32권2호
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• pp.43-47
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• 2014

Famous artificial neural network (ANN) is applied to predict proper process window of arc welding. Target weldment is variously combined lap joint fillet welding of automotive steel plates. ANN's system variable such as number of hidden layers, perceptrons and transfer function are carefully selected through case by case test. Input variables are welding condition and steel plate combination, for example, welding machine type, shield gas composition, current, speed and strength, thickness of base material. The number of each input variable referred in welding experiment is counted and provided to make it possible to presume the qualitative precision and limit of prediction. One of experimental process windows is excluded for predictability estimation and the rest are applied for neural network training. As expected from basic ANN theory, experimental condition composed of frequently referred input variables showed relatively more precise prediction while rarely referred set showed poorer result. As conclusion, application of ANN to arc welding process window derivation showed comparatively practical feasibility while it still needs more training for higher precision.