• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.425-427
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• 1997

In this paper, a new approach to modeling and control of nonlinear systems using fuzzy theory is presented. To express the various and complex behavior of nonlinear system, we combine multiple model method with hierachical prioritized structure. The mountain clustering technique is used in partitioning of system, and TSK rule structure is adopted to form the fuzzy rules. Also we soften the paradigm of Mamdani's inference mechanism by using Yager's S-OWA operators.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.107-114
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• 2018

Recently, various wearable personal devices such as a smart watch have been developed and these personal devices are being miniaturized. The user desires to receive new services from personal devices as well as services that have been received from personal computers, anytime and anywhere. However, miniaturization of devices involves constraints on resources such as limited input and output and insufficient power. In order to solve these resource constraints, this paper proposes a resource collaboration system which provides a service by composing sharable resources in the resource sharing environment like IoT. the paper also propose a method to infer and recommend user-customized resources among various sharable resources. For this purpose, the paper defines an ontology for resource inference. This paper also classifies users behavior types based on a user model and then uses them for resource recommendation. The paper implements the proposed method as a prototype system on a personal device with limited resources developed for resource collaboration and shows the effectiveness of the proposed method by evaluating user satisfaction.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.46-48
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• 2003

본 논문에서는 실제환경에서와 같이 예측할 수 없는 상황에서 에이전트의 인지와 자동 행동 생성 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 다양하고 복잡한 환경에 적응할 수 없었다. 최근, 미리 알려지지 않은 환경에서 자동으로 행동을 생성할 수 있는 센서와 행동을 연결하는 행동 기반의 방법과 추론, 학습 및 계획 기능의 부여를 위한 하이브리드 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경조건으로 움직이는 장애물을 인지하고 피할 수 있는 행동을 생성하기 위해 행동 네트워크에 Bayesian 네트워크를 결합한 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 센서 정보와 미리 정의된 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 가장 높은 우선순위의 행동을 선택한다. 그리고 Bayesian 네트워크는 센서 정보들로부터 상황을 미리 추론하고 이 확률 값을 행동 네트워크의 가중치로 주어 행동 선택을 조정하도록 한다. 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크와 Bayesian 네트워크의 결합 방법으로 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제5권1호
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• pp.129-139
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• 2010

To be satisfied with complex load condition of electric vehicle, fuzzy logic control (FLC) is applied to improve speed response and system robust performance of induction traction machine based on indirect rotor field orientation control. The proposed propulsion system consists of two induction motors (IM) that ensure the drive of the two back driving wheels of lightweight electric vehicle by means the vehicle used for passenger transportation. The electronic differential system ensures the robust control of the vehicle behavior on the road. It also allows controlling, independently, every driving wheel to turn at different speeds in any curve. Our electric vehicle fuzzy inference system control's simulated in Matlab SIMULINK environment, the results obtained present the efficiency and the robustness of the proposed control with good performances compared with the traditional PI speed control, the FLC induction traction machine presents not only good steady characteristic, but with no overshoot too.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.475-477
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• 2004

이동전화 가입자 수의 폭발적 증가와 전송속도 향상으로 고성능 이동전화인 스마트폰이 주목을 받고 있으며, 스마트폰상에서 작동하는 지능형 서비스의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에서 지능형 서비스를 구현하는 방법으로 지능형 캐릭터를 제안한다. 캐릭터는 사용자가 친숙하게 느낄 수 있어 지능형 서비스의 좋은 인터페이스가 될 수 있다. 제안하는 캐릭터는 베이지안 네트워크를 이용하여 추론된 사용자의 감정 상태, 바쁨의 정보 등의 정보와 스마트폰에서 수집된 디바이스 상태에 기반하여 행동 선택을 행동 선택을 하여 디바이스와 사용자의 상태를 반영한다. 실제 작동 예를 통해 제안하는 캐릭터의 유용성을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.239-242
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• 2006

현재 우리생활은 언제 어디서나 네트워크에 접속하여 통신할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경화 되고 있다. 이러한 환경에서 상황인식 서비스는 의료, 여행, 가정, 교육 등 사회 전 분야에 걸쳐 응용될 수 있어 사회 전반에 걸쳐 영향을 주고 있다. 기존의 대부분의 상황인식 시스템의 연구들은 센서로부터 입력된 주변 환경 정보를 기반으로 사용자에게 적합한 서비스 제공에 중점을 두고 있다. 이로써 환경정보와 별개로 사용자가 궁극적으로 원하는 분야에 상황인식 시스템을 적용하기 위해서는 서비스 부합되지 않은 여러 요소가 존재하였다. 본 논문에서는 이러한 요소를 착안하여 사용자의 의도를 포함한 상황인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 지능형 홈 도메인 환경에서 시간에 따라 변화하는 사용자의 행위 정보를 기반하여 사용자가 향후 궁극적으로 원하는 의도를 예측 할 수 있는 시스템으로 되어있다. 또한 여러개의 작은 행위에 따른 사용자의 의도가 모여 보다 큰 사용자의 의도를 파악하는 기법을 정의하였다.

• Computers and Concrete
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• 제30권4호
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• pp.269-276
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• 2022

In this paper, frequency vibrations of double-walled carbon nanotubes (CNTs) has been investigated based upon nonlocal elastic theory. The inference of small scale is being perceived by establishing nonlocal Love shell model. The wave propagation approach has been operated to frame the governing equations as eigen value system. An innovational nonlocal model to examine the scale effect on vibrational behavior of armchair, zigzag and chiral of double-walled CNTs. An appropriate selection of material properties and nonlocal parameter has been considered. The influence of dimensionless nonlocal parameter has been studied in detail. The dominance of end condition via nonlocal parameter is explained graphically. The results generated furnish the evidence regarding applicability of nonlocal shell model and also verified by earlier published literature.

• 콘크리트학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.19-27
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• 2010

건축물이나 교량과 같은 RC 구조물의 경우, 다양한 유해 환경하의 재료적인 열화나 구조적 문제로 콘크리트의 노후화 및 손상이 발생하게 된다. 콘크리트의 균열이나 철근의 부식, 구조 단면의 변형 등은 구조적 안전성 저하 및 구조물 거동 특성 변화의 주요 원인이 되기도 한다. 따라서 이와 같은 콘크리트 구조물의 보수 보강을 위하여, 효과적이고 적용이 간편한 공법의 개발이 콘크리트 분야의 중요한 연구 과제 중의 하나로 인식되어 왔다. 다양한 보수 보강 기법들이 과거 수십 년 동안 개발되어 적용되고 있으며, 이중에서도 최근 FRP 복합 재료를 구조물의 외부에 접착시키는 방법을 통한 보강 방식이 많이 사용되고 있다. 이 연구는 인공 지능(AI)의 일종인 뉴로퍼지모델(ANFIS) 을 이용하여, FRP로 보강된 원주형 콘크리트 부재의 보강 효과를 분석하는데 그 목적이 있다. ANFIS 모델을 이 연구에 적용하기 위하여, 기존 연구 자료 및 실험에서 얻은 결과를 통해 학습 데이터와 시험 데이터 세트를 구축하였다. 이 연구에서 구축된 ANFIS 모델은 기존 피보강 콘크리트의 압축강도, 보강재의 두께, 보강재의 보강 겹수, 보강재의 탄성계수, 보강재의 파단강도 및 보강재와 피보강재의 체적비, 피보강재의 부재크기를 입력 자료의 파라미터로 사용하여, 압축강도, 변형률, 2차탄성계수 등을 예측하는 방식으로 활용될 수 있으며, ANFIS 모델을 통하여 예측된 결과를 기존 연구자들이 제안한 FRP 보강 콘크리트 부재의 구성 방정식과 비교할 때 더 높은 정확도로 예측이 가능함을 확인할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권5호
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• pp.531-540
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• 2009

과학적 관찰은 과학 탐구 및 과학적 지식생성과정에 있어 기초적이며, 매우 중요한 과정으로써 인식되고 있다. 그러나 과학적 관찰의 중요성에 대한 인식에 비해 학습자에게 제시되어야 하는 과학적 관찰의 의미와 과정에 대한 연구는 미비한 실정이다. 과학적 관찰에 대한 대다수의 연구들은 관찰행동과 관찰사실의 특징과 유형을 알아보기 위한 것들로써 학습자에게 제공되는 관찰활동이 어떻게 구조화되어야 하는지에 대한 해답을 제시하는데 한계점을 지니고 있다. 이 연구에서는 이전의 체계적이고 다양한 연구결과들을 바탕으로 과학적 관찰의 의미와 과정에 대해 알아보았다. 과학적 관찰이란 대상으로부터 얻을 수 있는 감각 정보를 수용하여 관찰자의 주관적 요소로 구성된 지적틀을 통해 정보를 인식하는 활동이라고 할 수 있다. 또한, 관찰행동을 통해 인식된 정보는 관찰자의 주관적 요소에 해당하는 지적틀을 통해 관찰사실로 생성되어 추론과 독립적으로 지적틀에 영향을 미치거나, 추론에 의해 변환되어 지적틀에 영향을 주게 된다. 결국, 관찰자의 지적틀은 과학적 관찰에 의해 계속적으로 변화됨으로써, 이후에 수행되는 관찰행동과 관찰 사실 생성에 영향을 주는 것이라고 할 수 있다. 그러므로 과학적 관찰활동은 학습자의 주관적 요소가 고려되어야 하며, 추론과 연계된 관찰활동이 제시되어야 한다. 또한, 다양한 대상에 대한 관찰뿐만 아니라, 지속적 관찰활동을 통해 학습자의 지적틀이 변화될 수 있는 기회가 제공되어야 한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권10호
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• pp.599-604
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• 2017

유저의 일상 스케쥴을 제안하고 예측하는 서비스는 스마트 비서의 흥미로운 응용이다. 전통적인 방법에서는 유저의 행동을 예측하기 위하여, 유저가 직접 자신의 행동을 기록하거나, e-mail 혹은 SNS 등에서 명시적인 일정 정보를 추출하여 사용해왔다. 하지만, 유저가 모든 정보를 기록할 수 없기에, 스마트 비서가 얻을 수 있는 정보는 제한적이며, 유저는 유저의 일상의 routine한 정보를 기록하지 않는 경향이 있다. 본 논문에서는 스케줄러에 적히는 정형화된 일정인 스케줄과 비정형화된 일정을 만드는 일상 행동 패턴들을 동시에 고려하는 접근 방법을 제안한다. 이를 위하여 마코프 의사 결정 프로세스 (MDP)를 기반으로 하는 추론 방법과 역강화 학습 (IRL)을 통한 보상 함수 학습 방법을 제안한다. 실험 결과는 우리가 6주간 모은 실제 생활을 기록한 데이터 셋에서 우리의 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 보임을 논증한다.