• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권3호
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• pp.186-199
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• 2013

We pose pattern classification as a density estimation problem where we consider mixtures of generative models under partially labeled data setups. Unlike traditional approaches that estimate density everywhere in data space, we focus on the density along the decision boundary that can yield more discriminative models with superior classification performance. We extend our earlier work on the recursive estimation method for discriminative mixture models to semi-supervised learning setups where some of the data points lack class labels. Our model exploits the mixture structure in the functional gradient framework: it searches for the base mixture component model in a greedy fashion, maximizing the conditional class likelihoods for the labeled data and at the same time minimizing the uncertainty of class label prediction for unlabeled data points. The objective can be effectively imposed as individual mixture component learning on weighted data, hence our mixture learning typically becomes highly efficient for popular base generative models like Gaussians or hidden Markov models. Moreover, apart from the expectation-maximization algorithm, the proposed recursive estimation has several advantages including the lack of need for a pre-determined mixture order and robustness to the choice of initial parameters. We demonstrate the benefits of the proposed approach on a comprehensive set of evaluations consisting of diverse time-series classification problems in semi-supervised scenarios.

• 기술혁신연구
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• 제10권1호
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• pp.148-173
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• 2002

This study examines the impact of the Internet on the organizational innovation. With the introduction of digital technology, the entire organizational process and structure is now being restructured. The purpose of this study is to develop a framework to help classify the organizational innovations and understand organizational innovation processes. This study suggests that the wide diffusion of digital technology has affected the modularization of the organizational routines and processes. The modularization of knowledge and organization give rise to a new organizational architecture, a modular architecture. In the Fordist regime, the characteristics of organizations were depicted as vertically integrated and tightly coupled system. The organizational processes and routines were tightly linked and integrated. However, the diffusion of Internet, which has a tendency to disassemble this tightly coupled system, has resulted in the emergence of loosely coupled and vertically disintegrated system. Eventually the modular architectures are emerging as a new organizational paradigm in the post-Fordist regime. In this study, the modes of organizational innovation is classified as follows. If the organizational innovation enhances both existing organizational components and tile tightly coupled architecture, it is incremental innovation (Mode 1): if it destroys both existing components and the tightly coupled architecture, it is radical innovation (Mode 4): however if only the tightly coupled architecture is transformed into the modular architecture and the codification of organizational component is enhanced, the innovation is architectural (Mode 3). The last one is component innovation (Mode 2), in which existing organizational components are destroyed but tightly coupled architecture is enhanced. It is argued that the organizational innovation process follows Mode I$\longrightarrow$ Mode II $\longrightarrow$ Mode III $\longrightarrow$ Mode IV in order.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.104-111
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• 2000

A fuzzy logic Run-by-Run(RbR) controller and an in -line wafer characteristics prediction scheme for the rapid thermal processing system have been developed for the study of process repeatability. The fuzzy logic RbR controller provides a framework for controlling a process which is subject to disturbances such as shifts and drifts as a normal part of its operation. The fuzzy logic RbR controller combines the advantages of both fuzzy logic and feedback control. It has two components : fuzzy logic diagnostic system and model modification system. At first, a neural network model is constructed with the I/O data collected during the designed experiments. The wafer state after each run is assessed by the fuzzy logic diagnostic system with featuring step. The model modification system updates the existing neural network process model in case of process shift or drift, and then select a new recipe based on the updated model using genetic algorithm. After this procedure, wafer characteristics are predicted from the in-line wafer characteristics prediction model with principal component analysis. The fuzzy logic RbR controller has been applied to the control of Titanium SALICIDE process. After completing all of the above, it follows that: 1) the fuzzy logic RbR controller can compensate the process draft, and 2) the in-line wafer characteristics prediction scheme can reduce the measurement cost and time.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제17권2호
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• pp.23-36
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• 2021

Recently, the rapid development of drones is increasing as a variety of threats to important facilities of the country. In order to build an anti-drone system that responds to drones with high technical characteristics, standardization is required in terms of operation, system, and technology. By applying the defense architecture framework, it contributes to the establishment of the optimal system by proposing a standardization plan for the operational and system perspectives of the anti-drone system by creating outputs equivalent to the stage of prior research on weapons systems. It is a prerequisite for building a drone system the operational concept of the anti-drone system, the definition of the drone threat, the function of each component, the interface, the definition of data flow, the system performance and effect scale, etc. Management, security officers, and equipment manufacturers of important national and public facilities on site expect that it will be used as an objective standard at the government level for the component technology of the equipment to respond to the drone threat and the performance required in the environment.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권4호
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• pp.369-388
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• 2023

In this paper, we develop the two-step procedure that detects and estimates the position of structural changes for multivariate nonstationary time series, either on mean parameters or second-order structures. We first investigate the presence of mean structural change by monitoring data through the aggregated cumulative sum (CUSUM) type statistic, a sequential procedure identifying the likely position of the change point on its trend. If no mean change point is detected, the proposed method proceeds to scan the second-order structural change by modeling the multivariate nonstationary time series with a multivariate locally stationary Wavelet process, allowing the time-localized auto-correlation and cross-dependence. Under this framework, the estimated dynamic spectral matrices derived from the local wavelet periodogram capture the time-evolving scale-specific auto- and cross-dependence features of data. We then monitor the change point from the lower-dimensional approximated space of the spectral matrices over time by applying the dynamic principal component analysis. Different from existing methods requiring prior information on the type of changes between mean and covariance structures as an input for the implementation, the proposed algorithm provides the output indicating the type of change and the estimated location of its occurrence. The performance of the proposed method is demonstrated in simulations and the analysis of two real finance datasets.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권3호
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• pp.309-322
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• 2024

Identifying algae in water is important for managing algal blooms which have great impact on drinking water supply systems. There have been various microscopic approaches developed for algae classification. Many of them are based on the morphological features of algae. However, there have seldom been mathematical frameworks for comparing the shape of algae, represented as a planar continuous curve obtained from an image. In this work, we describe a recent framework for computing shape distance between two different algae based on the elastic metric and a novel functional representation called the square root velocity function (SRVF). We further introduce statistical procedures for multiple shapes of algae including computing the sample mean, the sample covariance, and performing the principal component analysis (PCA). Based on the shape distance, we classify six algal species in watersheds experiencing algal blooms, including three cyanobacteria (Microcystis, Oscillatoria, and Anabaena), two diatoms (Fragilaria and Synedra), and one green algae (Pediastrum). We provide and compare the classification performance of various distance-based and model-based methods. We additionally compare elastic shape distance to non-elastic distance using the nearest neighbor classifiers.

• 한국전자거래학회지
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• 제8권3호
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• pp.87-105
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• 2003

비즈니스 프로세스 자동화 (Business Process Management. BPM)는 이 기종 시스템간의 통합을 추구하면서 비즈니스 프로세스의 수명주기를 체계적으로 관리하기 위한 최근의 정보시스템 추세중의 하나이다. 이러한 BPM은 e-Business와 같이 다수의 조직 및 기업이 상호작용 하여 이루어지는 복잡한 프로세스의 자동실행을 위해서는 반드시 필요한 요소로 인식되고 있다. 다조직 프로세스에서는 각 비즈니스 주체들간에 자원의 변경과정을 이해하고 명확히 하는 것 이 중요하다. 그러나, 부족한 용량, 프로세스 구조의 복잡성 및 모델의 부재로 인하여 자원의 변경관리가 어려운 문제로 인식되어 왔다. 본 논문에서는 새로운 프레임워크를 제안하여 비즈니스 프로세스 자원의 가장 중요한 요소 중 하나인 문서의 변경을 지원한다. 이를 위하여 기존프로세스자동화 도구에서와 같이 프로세스수명주기를 '정의 시'와 '실행 시'의 두 가지로 구분하고 프로세스 진행과정에서 문서의 변경을 관리할 수 있는 새로운 모듈을 도입하여 추가한다. 제안된 방법론은 문서 구조모델, 프로세스 구조모델, 문서와 프로세스간 연계모델과 버전 저장모델을 제공한다. 이러한 프레임워크의 유용성을 보이기 위하여 원형을 구현하여 본 논문에 제시한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.105-119
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• 2015

포화상태인 국내 공간정보산업시장을 확장하기 위해서는 해외 진출이 필수적이나, 현재의 공간정보산업 해외 진출 방식은 시장 확장에 한계를 보이고 있다. 산업 간 융합을 통한 공간정보산업 해외 진출은 인접 ODA 재원을 활용한 해외 진출을 가능하게 하고 국제 경쟁력을 보유한 산업과의 융합을 통한 선진국 진출을 가능하게 할 수 있다는 점에서 시장 확장의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 이러한 산업 간 융합 방안을 수립하기 위해 먼저 복수의 해외 국가에 대한 상세 현황 조사를 수행하여 개발도상국 및 선진국의 수요를 분석하였다. 수요 분석 결과 산업 간 융합을 위해서 는 융합 용이성, 표준에 기반한 정보의 보안성, 열악한 인프라 극복, 다양한 수요 대응체계, 유지 보수체계의 마련이 필요하다는 것을 밝히고 이러한 수요를 충족시키기 위한 기술적/방법론적/법제도적 융합 기반을 모색하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권6호
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• pp.651-656
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• 2003

멀티미디어, 이동 컴퓨팅 등 최근 등장하고 있는 새로운 기술들은 이기종 환경에서의 보다 유연한 서비스를 제공하기 위해서 높은 적응성을 지원하는 미들웨어 플랫폼을 요구하고 있다. 분산 유무선 환경에서 높은 서비스 품질을 제공하기 위해서는, 응용 프로그램과 미들웨어가 사용자 요구사항의 변화 뿐만 아니라 환경의 상태 변화를 인지해야 할 필요가 있으며 변화에 따라 시스템 동작을 적응시킬 수 있어야 한다. 이러한 미들웨어에서의 적응성 지원 요구에 따라, 본 논문에서는 리플렉션(Reflection) 기법을 적용하여 컴포넌트 기반의 이동 에이전트 프레임워크를 베이스 레벨(base level)과 메타 레벨(meta level)로 구조화하고 이동 에이전트에 의해 발생하는 변경 사항을 시스템에 반영할 수 있도록 하는 메타 에이전트(meta agent) 및 메타-서비스 에이전트(meta-service agent)를 제안한다. 프레임워크의 메타 레벨에서 메타 에이전트는 이동 에이전트의 실행을 감시하며, 메타 에이전트와 메타-서비스 에이전트를 통해 동적인 사용자 요구 사항 반영 및 응용 서비스 배치, 서비스 맞춤 구성을 제공할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.76-87
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• 2009

고성능 CPU의 개발과 고속 통신 기술의 발전은 네트워크 기반의 지능형 서비스 로봇 개발에 대한 연구가 활성화 되는 데에 많은 공헌을 하였다. 로봇 소프트웨어는 로봇의 올바른 수행과 사용자의 안전을 보장해야 하며, 이를 지원하기 위해 로봇 소프트웨어를 구성하는 컴포넌트의 QoS 보장에 대한 연구가 절실히 요구된다. 로봇 컴포넌트의 QoS는 컴포넌트가 원하는 데이터의 흐름을 가능하게 하여 안정적으로 수행함을 목적으로 하며, QoS를 보장함으로써 이러한 로봇의 지능화와 안정성을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 제한된 자원을 가진 로봇 플랫폼 상에서 운용되는 로봇 컴포넌트들이 요청한 QoS를 최대한 보장하도록 하는 QoS 프레임워크를 설계하고 구현하였다. 또한 QoS의 요청에 대한 응답시간을 측정하고 그에 따른 성능분석 결과를 제시한다.