• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.410-415
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• 2004

Employing knowledge of adaptive possibilities of agents in multi-agents system, we have explored new aspects of distributed modular systems for building ubiquitous heterogeneous robotic systems using intelligent building blocks (I-BLOCKS) [1] as reconfigurable modules. This paper describes early technological approaches related to technical design, experimental developments and evaluation of adaptive processing and information interaction among I-BLOCKS allowing users to easily develop modular robotic systems. The processing technology presented in this paper is embedded inside each $DUPLO^1$ brick by microprocessor as well as selected sensors and actuators in addition. Behaviors of an I-BLOCKS modular structure are defined by the internal processing functionality of each I-Block in such structure and communication capacities between I-BLOCKS. Users of the I-BLOCKS system can easily do 'programming by building' and thereby create specific functionalities of a modular robotic structure of intelligent artefacts without the need to learn and use traditional programming language. From investigating different effects of modern artificial intelligence, I-BLOCKS we have developed might possibly contain potential possibilities for developing modular robotic system with different types of morphology, functionality and behavior. To assess these potential I-BLOCKS possibilities, the paper presents a limited range of different experimental scenarios in which I-BLOCKS have been used to set-up reconfigurable modular robots. The paper also reports briefly about earlier experiments of I-BLOCKS created on users' natural inspiration by a just defined concept of modular artefacts.

• 정보교육학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.32-39
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• 2000

정적인 CAI 테크닉에 의해 개발된 기존의 프로그램들은 고정된 교육과정과 내용을 가지고 있기 때문에 다양한 수준의 학습자에게 적합한 학습을 하기에는 어려운 점이 매우 많다. 또한 학습자들 개개의 독특한 학습에 대해 적절한 교육방법을 제공하기 위한 보조 기능에 대해 그 유연성이 부족하다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분수 연산을 위한 지식 기반의 교수 시스템의 설계 및 구현을 하였다. 분수 연산에 관련된 지식들을 분석하여 학습자의 이해 수준과 잘못 인식하고 있는 버그, 상호 관련된 오류를 진단하고 학습자에게 적합한 교수학습 모듈을 구현한다. 학습자의 이해 수준과 오류를 진단하기 위한 진단 모듈과 학습자 인터페이스 모듈을 실험을 하여 기존 분수학습 CAI보다 지능형 분수 교수 시스템의 학습 성취도가 높아짐을 살펴보았다.

• 전기학회논문지
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• 제58권2호
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• pp.399-406
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• 2009

In this study, Polynomial Radial Basis Function Neural Network(pRBFNN) based on Fuzzy Inference System is designed and its parameters such as learning rate, momentum coefficient, and distributed weight (width of RBF) are optimized by means of Particle Swarm Optimization. The proposed model can be expressed as three functional module that consists of condition part, conclusion part, and inference part in the viewpoint of fuzzy rule formed in 'If-then'. In the condition part of pRBFNN as a fuzzy rule, input space is partitioned by defining kernel functions (RBFs). Here, the structure of kernel functions, namely, RBF is generated from HCM clustering algorithm. We use Gaussian type and Inverse multiquadratic type as a RBF. Besides these types of RBF, Conic RBF is also proposed and used as a kernel function. Also, in order to reflect the characteristic of dataset when partitioning input space, we consider the width of RBF defined by standard deviation of dataset. In the conclusion part, the connection weights of pRBFNN are represented as a polynomial which is the extended structure of the general RBF neural network with constant as a connection weights. Finally, the output of model is decided by the fuzzy inference of the inference part of pRBFNN. In order to evaluate the proposed model, nonlinear function with 2 inputs, waster water dataset and gas furnace time series dataset are used and the results of pRBFNN are compared with some previous models. Approximation as well as generalization abilities are discussed with these results.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.317-320
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• 2016

2011년 NH농협 전산망마비 사건, 2013년 3.20 사이버테러 및 2015년 12월의 한국수력원자력 원전 중요자료 유출사건이 있었다. 이러한 사이버테러는 해외(북한)에서 조직적이고 장기간의 걸친 고도화된 APT공격을 감행하여 발생한 사이버테러 사건이다. 하지만, 이러한 APT공격(Advanced Persistent Threat Attack)을 방어하기 위한 탁월한 방안 아직 마련되지 못했다. APT공격은 현재의 관제 방식으로는 방어하기가 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 빅데이터 분석을 통해 APT공격을 예측할 수 있는 방안을 연구한다. 본 연구는 대한민국 3계층 보안관제 체계 중, 정보공유분석센터(ISAC)를 기준으로 하여 빅데이터 분석, APT공격 및 취약점 분석에 대해서 연구와 조사를 한다. 그리고 외부의 블랙리스트 IP 및 DNS Log를 이용한 APT공격 예측 방안의 설계 방법, 그리고 전조현상 분석 방법 및 APT 공격에 대한 대응방안에 대해 연구한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.341-349
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• 2015

본 연구는 융복합 시대에 중요한 능력인 비판적 사고와 관련되어 국내 간호대학 교육에서 연구된 논문(1996-2014) 75편을 분석한 문헌고찰 연구이다. 고찰 결과 2006년을 기점으로 비판적 사고 관련 연구가 크게 증가하였으며, 연구 설계는 관련 요인을 탐색하는 수준에서 경로모형 구축까지 진행되었음을 확인할 수 있었다. 비판적 사고에 영향을 미치는 요인으로 학력, 연령, 교우관계, 학업성적, 임상실습 기간, 전공만족도, 자아존중감, 자기효능감, 학습방법 등이 확인되었으며, 비판적사고 성향이 높을수록 임상실습 스트레스, 인지된 스트레스가 낮아지고, 문제해결 능력, 임상수행능력, 감정조절, 의사소통 능력이 증가하는 것으로 나타났다. 비판적 사고는 단기간에 획득, 향상되기 어려우므로 지금까지 연구에서 확인된 비판적 사고와 관련된 원인 및 결과변수를 바탕으로 간호교육과정에서 장기적이고 체계적으로 비판적 사고를 향상시키기 위한 교육 프로그램을 개발할 것을 제언한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제24권3호
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• pp.611-626
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• 2010

본 연구는 일차항수의 합성 성질에 관한 수학적 지식의 발견을 CAS 그래핑 계산기를 도구로 활용하여 조명하였다. 이를 위하여 먼저 CAS 그래핑 계산기와 같은 공학이 도구로 생성되는 의미와 과정을 살펴보았고, 실험수학의 견지에서 CAS를 활용한 관찰, 추측, 추론과 증명 등의 개념 기반형 수학적 활동에 기초한 수학적 지식 발견의 탐구 활동을 구상하였으며, 이 활동의 실제적 적용으로 일차함수의 반복 합성에 의해 얻어진 함수족들의 성질을 분석하였다. 이를 통하여 CAS 그래핑 계산기가 가지는 도구의 기능적 능력인 그래프 그리기, 표의 생성이나 기호 조작은 지필로는 힘든 반복 합성한 함수족의 탐구를 유의미하도록 함을 알 수 있었고, CAS가 수학적 활동에 매개되어 학교수학의 새로운 교수-학습 변화에 대한 주요한 역할을 담당할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국주거학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.59-67
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• 2012

Developing the modern design of Hanok and providing support for the commercialization model development in recent years propelled by the New Hanok Support Strategies of the central government in conjunction with the New Hanok revitalization related projects reflecting local goverments. New Hanok revitalization, the rekindling and revaluing of human behaviors and interests in local goverments following the social and cultural changes of the past decades, has emeraged as an increasingly traditional area of concerning in New Hanok planning. In this paper we attempt to this discussion by describing recent projects in New Hanok revitalization in Jeollanam-do Province. Therefore, this study aims to examine the classification of compound knowledges based multidimensional relationship by using Self-Organizing Maps (SOM). SOM is an unsupervised learning neural network model for the analysis of high-dimensional input data. By using SOM, we were able to create a cluster map reflecting the characteristics of the New Hanok. In this case the pattern of the preference data was easily understood by visual analysis. Liking for compound knowledge deduced from this data was classified into 8 categories according to the compound knowledge properties of New Hanok. As a result, a systematic approach for analysis the characteristics of individual family and living environment of New Hanoks and 10 space usage patterns the changes in some aspects of New Hanok.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권6호
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• pp.758-766
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• 2017

In this paper, we propose a robust duality of CNN(Du-CNN) method which can classify the target and clutter in coastal environment for IR Imaging Sensor. In coastal environment, there are various clutter that have many similarities with real target due to diverse change of air temperature, water temperature, weather and season. Also, real target have various feature due to the same reason. Thus, the proposed Du-CNN method adopts human's multiple personality utilization and CNN technique to learn and classify target and clutter. This method has an advantage of the real time operation. Experimental results on sampled dataset of real infrared target and clutter demonstrate that the proposed method have better success rate to classify the target and clutter than general CNN method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.273-278
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• 2004

본 논문은 주인식기로 흔히 사용되는 HMM 인식 알고리즘을 보완하기 위한 방법으로 회귀신경회로망(Recurrent neural networks : RNN)을 적용하였다. 이 회귀신경회로망 중에서 실 시간적으로 동작이 가능하게 한 방법인 다층회귀신경예측 모델 (Multi-layer Recurrent Neural Prediction Model : MRNPM)을 사용하여 학습 및 인식기로 구현하였으며, HMM과 MRNPM 을 이용하여 Hybrid형태의 주 인식기로 설계하였다. 설계된 음성 인식 알고리즘을 잘 구별되지 않는 한국어 숫자음(13개 단어)에 대해 화자 독립형으로 인식률 테스트 한 결과 기존의 HMM인식기 보다 5%정도의 인식률 향상이 나타났다. 이 결과를 이용하여 실제 DSP(TMS320C6711) 환경 내에서 최적(인식) 코드만을 추출하여 임베디드 음성 인식 시스템을 구현하였다. 마찬가지로 임베디드 시스템의 구현 결과도 기존 단독 HMM 인식시스템보다 향상된 인식시스템을 구현할 수 있게 되었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권1호
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• pp.13-21
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• 2020

유도무기의 설계 및 제어에서 6자유도 공력계수의 신속한 추정을 위해 공력계수 데이터에 기반한 예측 모형이 주로 이용된다. 고정확도의 공력계수 예측 모형은 다수의 풍동시험 데이터로 생성할 수 있지만, 이는 많은 시간과 자원을 요구한다. 따라서 본 연구에서는 소수의 풍동시험 데이터를 다수의 전산유체역학 데이터와 혼합한 코크리깅 기법을 활용해 고정확도의 공력계수를 신속하고 효율적으로 예측하고자 한다. 풍동시험과 전산유체역학 데이터를 혼용한 예측 모형의 우수성을 보기 위해, 전산유체역학 데이터 보조의 유무에 따라 두 가지 공력계수 예측 모형을 생성한 후 수치적 검증과 예측 경향성 점검으로 두 모형의 예측 정확도를 비교하였다. 그 결과, 전산유체역학 데이터의 도움 덕분에 코크리깅 모형으로 크리깅 모형보다 더 정확한 공력계수 산출이 가능한 것을 확인하였다.