• Environmental Engineering Research
• /
• 제21권4호
• /
• pp.333-340
• /
• 2016

An Artificial Neural Network including a Radial Basis Function (RBF) and a Time Delay Neural Network (TDNN) was used to predict total dissolved solid (TDS) in the river Zayanderud. Water quality parameters in the river for ten years, 2001-2010, were prepared from data monitored by the Isfahan Regional Water Authority. A factor analysis was applied to select the inputs of water quality parameters, which obtained total hardness, bicarbonate, chloride and calcium. Input data to the neural networks were pH, $Na^+$, $Mg^{2+}$, Carbonate ($CO{_3}^{-2}$), $HCO{_3}^{-1}$, $Cl^-$, $Ca^{2+}$ and Total hardness. For learning process 5-fold cross validation were applied. In the best situation, the TDNN contained 2 hidden layers of 15 neurons in each of the layers and the RBF had one hidden layer with 100 neurons. The Mean Squared Error and the Mean Bias Error for the TDNN during the training process were 0.0006 and 0.0603 and for the RBF neural network the mentioned errors were 0.0001 and 0.0006, respectively. In the RBF, the coefficient of determination ($R^2$) and the index of agreement (IA) between the observed data and predicted data were 0.997 and 0.999, respectively. In the TDNN, the $R^2$ and the IA between the actual and predicted data were 0.957 and 0.985, respectively. The results of sensitivity illustrated that $Ca^{2+}$ and $SO{_4}^{2-}$ parameters had the highest effect on the TDS prediction.

• 인지과학
• /
• 제25권4호
• /
• pp.417-433
• /
• 2014

이 연구는 한국인 프랑스어 학습자들이 프랑스어 담화 내의 대명사를 해석할 때 담화 구조의 영향을 받는지 알아보았다. 한국인 프랑스어 학습자, 프랑스어 원어민 참가자들은 세 문장으로 구성된 46개의 짧은 이야기를 읽고 이야기의 연결이 얼마나 자연스러운지 7점 척도로 평가했다. 이야기들은 마지막 문장의 주어가 이전 문장의 주어와 동일한지 여부와 마지막 문장의 주어가 반복된 명사구 또는 대명사로 지시되었는지에 따라 4가지 경우로 나누어졌다. 프랑스어 원어민 참가자들은 선행연구에서와 같이 마지막 주어가 이전 문장의 주어와 동일할 때, 주어가 변환될 경우에는 대명사보다 반복 명사구로 언급될 때 이야기가 더 자연스럽다고 판단하였다. 반면 한국인 참가자들은 주어 연속 여부에 무관하게 대명사 주어 문장을 반복 명사구 주어 문장보다 부자연스럽다고 판단하였다. 이와 같은 한국인 프랑스어 학습자의 대명사 해석 방식은 영 프랑스어권 아동의 모어 학습과정에서 대명사 해석의 기제 습득과정과 비교하여 논의되었다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국추진공학회 2006년도 제27회 추계학술대회논문집
• /
• pp.139-145
• /
• 2006

액체추진제로켓엔진(LRE)은 로켓의 궤도 및 동특성 제어에 있어서 가장 중용한 부분 중 하나이다. LRE 제어 목적은 주어진 추력 궤도에 맞추어 추력을 조절하는 것과 주연소실과 가스발생기 내의 연소가스의 온도가 일정 범위를 넘어가지 않도록 추진제의 혼합비를 일정하게 유지시키는 것이다. 이런 제어 목적을 가진 LRE는 LRE를 구성하고 있는 구성품 간의 상호간섭에 의하여 다중제어가 쉽게 이루어지지 않는다. 본 연구에서는 LRE에 대한 동특성 모델을 구성하였으며 PID 제어와 PID+Q-ILC 제어로직을 적용한 결과에 대해 해석하였다. 전산모사 결과, PID 제어 보다 PID+Q-ILC 제어 방식을 적용할 경우 오차를 더욱 더 줄일 수 있는 것을 확인하였다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
• /
• 제16권5호
• /
• pp.657-663
• /
• 2016

In this work, a novel silicon (Si) based floating body synaptic transistor (SFST) is studied to mimic the transition from short-term memory to long-term one in the biological system. The structure of the proposed SFST is based on an n-type metal-oxide-semiconductor field-effect transistor (MOSFET) with floating body and charge storage layer which provide the functions of short- and long-term memories, respectively. It has very similar characteristics with those of the biological memory system in the sense that the transition between short- and long-term memories is performed by the repetitive learning. Spike timing-dependent plasticity (STDP) characteristics are closely investigated for the SFST device. It has been found from the simulation results that the connectivity between pre- and post-synaptic neurons has strong dependence on the relative spike timing among electrical signals. In addition, the neuromorphic system having direct connection between the SFST devices and neuron circuits are designed.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.180-189
• /
• 2017

운전면허시험을 응시하는 사람들은 면허취소 등으로 재시험을 보는 사람들도 있지만, 대부분 자동차를 운전하기 위해 최초로 운전을 배워 시험을 응시하는 사람들이 대부분이다. 자동차 운전은 생명과 직결되는 것으로 초기의 정확한 운전습관이 무엇보다 중요하다. 특히 사회에 첫 진출을 하면서 운전면허를 취득하는 사람들이 많기 때문에 처음 운전을 배울 때 객관적이고 공정한 기준에 의해 올바른 운전능력을 평가받아 면허를 취득하는 것이 매우 중요하다. 본 논문을 통해 구현하고자하는 시스템은 효율적이면서도 공정하고 정확한 자동화 채점을 통해 양질의 운전자를 배출할 수 있는 S/W 설계 및 주요 기능들에 대해 고찰, 제안하였다. 이를 통해 자동채점 운전면허 시스템 개선을 제안하여, 교통사고를 예방하고 올바른 운전을 통해 교통사고를 줄이는데 목적이 있다.

• 한국전문물리치료학회지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.1-11
• /
• 2018

Background: The continuous co-contraction of the trunk muscles through trunk stabilization exercises is important to patients with lumbar spinal stenosis (LSS). However, intentional abdominal muscle contraction (IAMC) for trunk stabilization has been used only for specific training in the treatment room. Objects: The purpose of this study was to provide feedback to adults with LSS to enable IAMC during activities of daily living (ADLs). Methods: The participants with spinal stenosis were divided into an experimental group of 15 adults and a control group of 16 adults. Electromyographic signals were measured while the subjects kept their both hands held up at $90^{\circ}$. The measured muscles were the rectus abdominis (RA), external oblique (EO), internal oblique (IO), and erector spinae (ES). Pelvic tilt was measured using a digital pelvic inclinometer. The degree of pain was measured using the visual analogue scale (VAS) and functional capacity was measured using the Korean version of the Oswestry disability index (KODI). Results: While the experimental group showed statistically significantly higher activities in the RA, EO, and IO after the intervention compared with the control group. Pelvic tilt was significantly decreased only in the experimental group. Both the experimental and control groups exhibited statistically significant declines in the VAS and KODI (p<.01). In terms of the levels of changes, the experimental group exhibited a statistically significant larger decline only in the VAS and the pelvic tilt when compared with the control group (p<.05). Conclusions: The subjects could stabilize their trunks, and relieve their pain and dysfunctions and reduce pelvic tilt by learning abdominal muscle contraction during ADLs. The combination of therapeutic exercises and IAMC may have greater effects on patients with LSS.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.150-159
• /
• 1998

본 논문은 필기체 한글의 특징을 추출한 후 이를 신경망을 이용하여 인식하였다. 한글의 특징 추출을 위해 $5{\times}5$ 윈도우 방법을 사용하였는데, 이는 $3{\times}3$ 윈도우 방법을 수정한 것이다. 추출된 특징을 이진화 코드로 변환하여 신경망의 입력으로 사용하며, 백프로퍼게이션 알고리즘으로 학습시켰다. 수직 모음, 수평모음, 자음 인식을 위한 3개의 신경망을 각각 구성하였고, 결과를 비교하기 위하여 3가지 학습 방법을 사용하였다. 3가지 학습 방법은 고정 코드 방법, 학습 코드 방법 I, 학습 코드 방법 II이고 학습 코드 방법 II가 가장 좋은 결과를 보였다. 이 경우 수직 모음과 수평 모음은 100%의 인식률을, 자음은 93.75%의 인식 결과를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제16권9호
• /
• pp.97-105
• /
• 2011

본 논문에서는 종이형의 아날로그 콘텐츠와 다양한 멀티미디어 요소가 가미된 디지털 콘텐츠를 결합한 라이브북 서비스 방법에관해 연구하였다. 라이브 북 서비스는 종이 매체 위에 멀티미디어형의 부가 콘텐츠를 투사하여 종이 매체의 아날로그적 특성과 투사되는 디지털 정보를 혼합하는 새로운 서비스이다. 종이책의 특징정보를 취득할 수 있는 소형 RGB/IR 카메라와 멀티미디어 정보를 투사할 수 있는 피코 프로젝터를 결합한 일체형 모듈의 스탠드형 라이브 북 시스템을 개발하고, 종이책 위에 투사된 멀티미디어 정보를 제어할 수 있는 맨손 인식을 목표로 사용자와의 인터랙션 기능을 수행하는 저 연산 알고리듬을 제안하였다. 기존의 전자책과는 달리 종이 책만의 활용이 가능하고, 다양한 부가 멀티미디어 정보를 통해 몰입감을 높여 학습효과를 증진시킬 수 있다는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제14권4호
• /
• pp.179-200
• /
• 2008

본 연구에서는 사례기반 추론 기법을 대상으로 효율성과 효과성을 함께 증진시킬 수 있는 속성선정 방법을 개발하였다. 기본적으로, 본 연구에서 개발한 속성선정 방법은 기존에 개발된 단변량 분석 방법과 LVF 알고리즘을 통합하는 것이다. 먼저, 단변량 분석 방법 중 선택효과를 사용하여 전체 속성 중에서 예측력이 우수하다고 판단되는 일부분의 속성들을 추려낸다. 이 속성들로부터 생성해낼 수 있는 모든 가능한 부분집합을 생성해낸 후에, LVF 알고리즘을 이용하여 이 부분집합들이 가지는 불일치 비율을 평가함으로써 최종적으로 속성 부분집합을 선정한다. 본 연구에서 개발한 속성선정 방법을 UCI에서 제공하는 데이터 집합들에 적용하여 성능을 측정한 후, 기존 기법의 성능들과 비교한 결과, 본 연구에서 개발된 속성선정 방법이 선정된 속성의 개수도 만족할만하고 적중률도 향상되어서, 효율성과 효과성 모두의 측면에서 우수함을 보였다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.338-344
• /
• 2015

국가 직무능력 표준 (NCS; national competency standards)은 직무를 수행하기 위해 요구되는 능력에 대한 체계화 및 표준화이다. NCS는 특정 직무능력인 능력단위 요소로 구체화하고 표준화하여 학습모듈을 개발한다. 기존 교육과정은 NCS 능력단위 요소를 교육 훈련에 활용하기 위해서 갭 분석 (gab analysis)이 필수적이다. 기존에 갭 분석은 전문가가 주관적으로 평가하였다. 전문가에 의한 갭 분석은 심리적 요소에 의해 주관적 결정, 정확성 결여, 시간 및 공간적 비효율성 문제가 제기되었다. 본 논문은 주관적 평가의 문제 해결을 위해 자동화 평가모델을 제시하였다. 본 논문은 기존 교육과정과 능력단위 요소 간 갭 분석을 위해, 색인어 추출, 단어빈도수-역 빈도수 기반 특징 값 추출, 코사인 유사도 알고리즘을 이용하였다. 또한, 기존 교육과정과 NCS 능력단위요소 사이 유사도 매핑 테이블을 제시하였다. 본 논문의 평가모델은 구조적 특징이나 속도 면에서 개선된 알고리즘을 통해 보완해야 한다.