• Asia pacific journal of information systems
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• 제20권3호
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• pp.191-204
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• 2010

Recently, the CO2 emission and energy consumption have become critical global issues to decide the future of nations. Especially, the spread of IT products and the increased use of internet and web applications result in the energy consumption and CO2 emission of IT industry though information technologies drive global economic growth. EU, the United States, Japan and other developed countries are using IT related environmental regulations such as WEEE(Waste Electrical and Electronic Equipment), RoHS(Restriction of the use of Certain Hazardous Substance), REACH(Registration, Evaluation, Authorization and Restriction of CHemicals) and EuP(Energy using Product), and have established systematic green business/IT strategies to enhance the competitiveness of IT industry. For example, the Japan government proposed the "Green IT initiative" for being compatible with economic growth and environmental protection. Not only energy saving technologies but energy saving systems have been developed for accomplishing sustainable development. Korea's CO2 emission and energy consumption continuously have grown at comparatively high rates. They are related to its industrial structure depending on high energy-consuming industries such as iron and steel Industry, automotive industry, shipbuilding industry, semiconductor industry, and so on. In particular, export proportion of IT manufacturing is quite high in Korea. For example, the global market share of the semiconductor such as DRAM was about 80% in 2008. Accordingly, Korea needs to establish a systematic strategy to respond to the global environmental regulations and to maintain competitiveness in the IT industry. However, green competitiveness of Korea ranked 11th among 15 major countries and R&D budget for green technology is not large enough to develop energy-saving technologies for infrastructure and value chain of low-carbon society though that grows at high rates. Moreover, there are no concrete action plans in Korea. This research aims to deduce the priorities of the Korean green business/IT strategies to use multi attribute weighted average method. We selected a panel of 19 experts who work at the green business related firms such as HP, IBM, Fujitsu and so on, and selected six assessment indices such as the urgency of the technology development, the technology gap between Korea and the developed countries, the effect of import substitution, the spillover effect of technology, the market growth, and the export potential of the package or stand-alone products by existing literature review. We submitted questionnaires at approximately weekly intervals to them for priorities of the green business/IT strategies. The strategies broadly classify as follows. The first strategy which consists of the green business/IT policy and standardization, process and performance management and IT industry and legislative alignment relates to government's role in the green economy. The second strategy relates to IT to support environment sustainability such as the travel and ways of working management, printer output and recycling, intelligent building, printer rationalization and collaboration and connectivity. The last strategy relates to green IT systems, services and usage such as the data center consolidation and energy management, hardware recycle decommission, server and storage virtualization, device power management, and service supplier management. All the questionnaires were assessed via a five-point Likert scale ranging from "very little" to "very large." Our findings show that the IT to support environment sustainability is prior to the other strategies. In detail, the green business /IT policy and standardization is the most important in the government's role. The strategies of intelligent building and the travel and ways of working management are prior to the others for supporting environment sustainability. Finally, the strategies for the data center consolidation and energy management and server and storage virtualization have the huge influence for green IT systems, services and usage This research results the following implications. The amount of energy consumption and CO2 emissions of IT equipment including electrical business equipment will need to be clearly indicated in order to manage the effect of green business/IT strategy. And it is necessary to develop tools that measure the performance of green business/IT by each step. Additionally, intelligent building could grow up in energy-saving, growth of low carbon and related industries together. It is necessary to expand the affect of virtualization though adjusting and controlling the relationship between the management teams.

• 식품과학과 산업
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• 제51권4호
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• pp.278-301
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• 2018

최근 들어 먹거리와 건강에 대한 사람들의 관심이 점점 높아지면서 이에 관한 정보 또한 중요시 되고 있다. 우리나라 전체 사회가 고령화 사회로 접어들면서 환경의 악화로부터 오는 질병과 생활 습관병의 증가를 자기 자신의 문제로 받아들이는 사람들이 늘고 있기 때문이다. 의료 분야는 치료 중심에서 예방 의학으로 관심이 높아지고 있지만 예방약이라고 할 수 있는 약품은 매우 적다. 암, 동맥경화, 당뇨병 같은 성인병을 예방하려면 약에 의한 예방이 아닌 먹거리에 의한 예방을 적극적으로 도입시킬 필요가 있다. 해양은 육상과는 다른 특이한 생태계를 이루는 환경 때문에 적자생존의 경쟁 속에서 살아남기 위하여 특히 물리적 방어 능력이 부족한 해양생물의 2차 대사산물은 육상생물의 그것과는 상이한 화학적 특성을 가진다. 이러한 다양한 2차 대사산물은 화학적 방어 수단의 일환으로 생성되는 것으로 알려져 있는데 이들 물질이 인체나 다른 포유동물에 투여되면 강력한 생리활성을 발현하는 경우가 많다. 이러한 이유들 때문에 해양생물로부터 새로운 생리활성 선도물질을 개발하여 인류의 건강 보전에 이용하고자 하는 연구가 최근 각광받고 있다. 해조류, 어패류 및 수산가공부산물(폐기물)에서 기능성을 나타내는 단백질 가수분해물 및 펩티드의 제조 방법 및 항균, 항산화, 심장보호(항고혈압, 항동맥경화 및 항응고), 면역조절, 항당뇨, 식욕억제 및 신경보호 활성과 같은 여러가지 생리 기능성에 대하여 살펴보았다. 무엇보다도 해양단백질 가수분해물 및 펩티드가 다양한 생리활성을 갖고 있어 건강식품 및 식의약 산업에서 응용이 가능하고 원료인 해조류 및 수산가공부산물이 대부분 미이용자원이므로 관련기업에서의 상품화 개발이 이루어질 것으로 기대된다. 최근에 소비자나 환자들도 의약품에 대한 바람직하지 않은 부작용을 의식하고 있고 화학적으로 합성된 의약품을 기피하는 경향이 있고 자연식품이나 천연 생리기능성 물질에 대한 욕구로 자가치료에 대한 사고방식이 높아지고 있어 의약품 보다는 효능이 다소 낮을지라도 어떤 질병의 예방이나 치료를 위해 특수한 생리기능성 물질의 섭취는 더욱 더 인기를 끌게 될 것으로 기대된다. 그러나 단백질 가수분해물이나 펩티드가 신체에서 나타내는 상태와 생리기능성 효과 사이에 상호관계를 충분히 밝혀져야 하며 이들을 이용한 제품의 보다 확실한 생리기능성의 작용 메커니즘과 임상에서의 효능의 확인이 이루어져야 하며 마켓팅을 위해서는 무엇보다도 공인기관인 식약처 또는 FDA에 인증을 받아야 할 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권7호
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• pp.122-130
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• 2013

본 논문에서는 주로 고속 디지털 통신시스템 응용을 위해 고해상도, 저전력 및 소면적을 동시에 만족하는 45nm CMOS 공정으로 제작된 4단 파이프라인 구조의 12비트 100MS/s ADC를 제안한다. 입력단 SHA 회로에는 높은 입력 주파수를 가진 신호가 인가되어도 12비트 이상의 정확도로 샘플링할 수 있도록 게이트-부트스트래핑 회로가 사용된다. 입력단 SHA 및 MDAC 증폭기는 요구되는 DC 이득 및 높은 신호스윙을 얻기 위해 이득-부스팅 구조의 2단 증폭기를 사용하며, 넓은 대역폭과 안정적인 신호정착을 위해 캐스코드 및 Miller 주파수 보상기법을 선택적으로 적용하였다. 채널길이 변조현상 및 전원전압 변화에 의한 전류 부정합을 최소화하기 위하여 캐스코드 전류 반복기를 사용하며, 소자의 부정합을 최소화하기 위하여 전류 반복기와 증폭기의 단위 넓이를 통일하여 소자를 레이아웃 하였다. 또한, 제안하는 ADC에는 전원전압 및 온도 변화에 덜 민감한 저전력 기준 전류 및 전압 발생기를 온-칩으로 집적하는 동시에 외부에서도 인가할 수 있도록 하여 다양한 시스템에 응용이 가능하도록 하였다. 제안하는 시제품 ADC는 45nm CMOS 공정으로 제작되었으며 측정된 DNL 및 INL은 각각 최대 0.88LSB, 1.46LSB의 값을 가지며, 동적성능은 100MS/s의 동작속도에서 각각 최대 61.0dB의 SNDR과 74.9dB의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 면적은 $0.43mm^2$ 이며 전력소모는 1.1V 전원전압 및 100MS/s 동작속도에서 29.8mW이다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.670-680
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• 2010

본 논문에서는 0.13 ${\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여, 이동단말기 탑재에 적합한 저 전력, 저 잡음 구조 개별 소자 (LNA, Mixer, VCO, frequency doubler, signal generator, down converter)들을 제안하고, 나아가 이를 하나의 칩으로 집적화 시킨 60 GHz 단일 칩 수신기 구조를 제안한다. 저전력화를 위해 current re-use 구조를 적용시킨 LNA의 경우, 11.6 mW 의 전력 소모 시, 56 GHz부터 60 GHz까지 측정된 잡음지수(NF)는 4 dB 이하이다. 저전력화를 위한 resistive mixer의 경우, Cgs의 보상 회로를 통하여 낮은 LO 신호 크기에서도 동작 가능하도록 하였다. -9.4dB의 변환 이득을 보여주며, 20 dB의 LO-RF isolation 특성을 가진다. Ka-band VCO는 4.99 mW 전력 소모 시측정된 출력 신호 크기는 27.4 GHz에서 -3 dBm이 되며, 26.89 GHz에서부터 1 MHz offset 기준으로 -113 dBc/Hz의 phase noise 특성을 보인다. 49.2 dB의 원신호 억제 효과를 보이는 Frequency Doubler는 총 전력 소모가 9.08 mW일 경우, -4 dBm의 27.1 GHz 입력 신호 인가 시 -53.2 dBm의 fundamental 신호(27.1 GHz)와 -4.45dBm의 V-band second harmonic 신호(54.2 GHz)를 얻을 수 있었으며, 이는 -0.45 dB의 변환 이득을 나타낸다. 60 GHz CMOS 수신기는 LNA, resistive mixer, VCO, frequency doubler, 그리고 drive amplifier로 구성되어 있으며, 전체 전력 소모는 21.9 mW이다. WLAN과의 호환 가능성을 위하여, IF(Intermediate Frequency) bandwidth가 5.25GHz(4.75~10 GHz)이며, RF 3 dB bandwidth는 58 GHz를 중심으로 6.2 GHz이다. 이때의 변환 손실은 -9.5 dB이며, 7 dB의 NF와 -12.5 dBm의 높은 입력 P1 dB를 보여주고 있다. 이는 60 GHz RF 회로의 저전력화, 저가격화, 그리고 소형화를 통한 WPAN용 이동단말기의 적용 가능성을 입증한다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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• pp.1520-1521
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• 2008

There are several ways to demonstrate white organic light emitting diodes (OLEDs) for displays and solid state lighting applications. Among these approaches are the stacked three primary or two complementary colors light-emitting layers, multiple-doped emissive layer, and excimer and exciplex emission [1-10]. We report on white phosphorescent excimer devices by using two light emitting materials based on platinum complexes. These devices showed a peak EQE of 15.7%, with an EQE of 14.5% (17 lm/W) at $500\;cd/m^2$, and a noticeable improvement in both the CIE coordinates (0.381, 0.401) and CRI (81). Devices with the structure ITO/PEDOT:PSS/TCTA (30 nm)/26 mCPy: 12% FPt (10 nm) /26 mCPy: 2% Pt-4 (15 nm)/BCP (40 nm)/CsF/Al [device 1], ITO/PEDOT:PSS/TCTA (30 nm)/26 mCPy: 2% Pt-4 (15 nm)/26 mCPy: 12% FPt (10 nm)/BCP (40 nm)/CsF/Al [device 2], and ITO/PEDOT:PSS/TCTA (30 nm)/26 mCPy: 2% Pt-4: 12% FPt (25 nm)/BCP (40 nm)/CsF/Al [device 3] were fabricated. In these cases, the emissive layer was either the double-layer of 26 mCPy:12% FPt and 15 nm 26 mCPy: 2% Pt-4, or the single layer of 26mCPy with simultaneous doping of Pt-4 and FPt. Device characterization indicates that the CIE coordinates/CRI of device 2 were (0.341, 0.394)/75, (0.295, 0.365)/70 at 5 V and 7 V, respectively. Significant change in EL spectra with the drive voltage was observed for device 2 indicating a shift in the carrier recombination zone, while relatively stable EL spectra was observed for device 1. This indicates a better charge trapping in Pt-4 doped layers [10]. On the other hand, device 3 having a single light-emitting layer (doped simultaneously) emitted a board spectrum combining emission from the Pt-4 monomer and FPt excimer. Moreover, excellent color stability independent of the drive voltage was observed in this case. The CIE coordinates/CRI at 4 V ($40\;cd/m^2$) and 7 V ($7100\;cd/m^2$) were (0.441, 0.421)/83 and (0.440, 0.427)/81, respectively. A balance in the EL spectra can be further obtained by lowering the doping ratio of FPt. In this regard, devices with FPt concentration of 8% (denoted as device 4) were fabricated and characterized. A shift in the CIE coordinates of device 4 from (0.441, 0.421) to (0.382, 0.401) was observed due to an increase in the emission intensity ratio of Pt-4 monomer to FPt excimer. It is worth noting that the CRI values remained above 80 for such device structure. Moreover, a noticeable stability in the EL spectra with respect to changing bias voltage was measured indicating a uniform region for exciton formation. A summary of device characteristics for all cases discussed above is shown in table 1. The forward light output in each case is approximately $500\;cd/m^2$. Other parameters listed are driving voltage (Bias), current density (J), external quantum efficiency (EQE), power efficiency (P.E.), luminous efficiency (cd/A), and CIE coordinates. To conclude, a highly efficient white phosphorescent excimer-based OLEDs made with two light-emitting platinum complexes and having a simple structure showed improved EL characteristics and color properties. The EQE of these devices at $500\;cd/m^2$ is 14.5% with a corresponding power efficiency of 17 lm/W, CIE coordinates of (0.382, 0.401), and CRI of 81.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.53-69
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• 2011

로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제35권4호
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• pp.975-984
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• 2018

급속열분해 바이오오일은 사용 용도를 제한하는 바람직하지 않은 많은 특성을 가지고 있다. 낮은 산도, 불안정성, 수분과 산소 함량, 식성 증가, 저장동안에 중합 및 낮은 발열량이 적용을 제한하는 주요 특징이다. 에스터 반응을 이용한 공비 수분 제거는 이 모든 특성을 개선할수 있다. 본 연구에서는 바이오오일의 특성 변화를 알아보기 위하여 0.3~1.4 mm 크기의 신갈나무 시료 500 g을 $550^{\circ}C$에서 2초 동안 급속열분해하여 바이오오일을 제조하였다. 제조된 바이오오일을 감압(100 hPa) 조건에서 30 min 동안 비휘발성 알콜인 n-butanol 처리하였다. 제조 오일의 수분, 점도, 고위발열량, 산도, FT-IR 및 GC/MS을 분석하였다. 수분은 91.4 % 감소(from 31.5 % to below 2.7 %), 점도는 65.8 % 감소(from 36.5 to 12.5 cP), 발열량은 96.8 % 증가(from 3,918 to 7,712 kcal/kg), 산도는 1.3 증가했다(from 2.7 to 4.0). FT-IR 및 GC/MS 분석결과 불안정한 산성물질, 알데히드, 케톤 및 저급 알콜이 안정된 목표 물질로 변환한 것으로 나타났다. 특히 실험 수행 과정에서 급속열분해 바이오오일의 수분 함량이 상당히 감소했다. 이렇게 개선된 품질 개선된 급속열분해 바이오오일은 표준보일러와 열병합발전소(CHP)의 연료로 이용이 가능하다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1041-1043
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• 1993

Fuzzy logic based Control Theory has gained much interest in the industrial world, thanks to its ability to formalize and solve in a very natural way many problems that are very difficult to quantify at an analytical level. This paper shows a solution for treating membership function inside hardware circuits. The proposed hardware structure optimizes the memoried size by using particular form of the vectorial representation. The process of memorizing fuzzy sets, i.e. their membership function, has always been one of the more problematic issues for the hardware implementation, due to the quite large memory space that is needed. To simplify such an implementation, it is commonly [1,2,8,9,10,11] used to limit the membership functions either to those having triangular or trapezoidal shape, or pre-definite shape. These kinds of functions are able to cover a large spectrum of applications with a limited usage of memory, since they can be memorized by specifying very few parameters ( ight, base, critical points, etc.). This however results in a loss of computational power due to computation on the medium points. A solution to this problem is obtained by discretizing the universe of discourse U, i.e. by fixing a finite number of points and memorizing the value of the membership functions on such points [3,10,14,15]. Such a solution provides a satisfying computational speed, a very high precision of definitions and gives the users the opportunity to choose membership functions of any shape. However, a significant memory waste can as well be registered. It is indeed possible that for each of the given fuzzy sets many elements of the universe of discourse have a membership value equal to zero. It has also been noticed that almost in all cases common points among fuzzy sets, i.e. points with non null membership values are very few. More specifically, in many applications, for each element u of U, there exists at most three fuzzy sets for which the membership value is ot null [3,5,6,7,12,13]. Our proposal is based on such hypotheses. Moreover, we use a technique that even though it does not restrict the shapes of membership functions, it reduces strongly the computational time for the membership values and optimizes the function memorization. In figure 1 it is represented a term set whose characteristics are common for fuzzy controllers and to which we will refer in the following. The above term set has a universe of discourse with 128 elements (so to have a good resolution), 8 fuzzy sets that describe the term set, 32 levels of discretization for the membership values. Clearly, the number of bits necessary for the given specifications are 5 for 32 truth levels, 3 for 8 membership functions and 7 for 128 levels of resolution. The memory depth is given by the dimension of the universe of the discourse (128 in our case) and it will be represented by the memory rows. The length of a world of memory is defined by: Length = nem (dm(m)＋dm(fm) Where: fm is the maximum number of non null values in every element of the universe of the discourse, dm(m) is the dimension of the values of the membership function m, dm(fm) is the dimension of the word to represent the index of the highest membership function. In our case then Length=24. The memory dimension is therefore 128*24 bits. If we had chosen to memorize all values of the membership functions we would have needed to memorize on each memory row the membership value of each element. Fuzzy sets word dimension is 8*5 bits. Therefore, the dimension of the memory would have been 128*40 bits. Coherently with our hypothesis, in fig. 1 each element of universe of the discourse has a non null membership value on at most three fuzzy sets. Focusing on the elements 32,64,96 of the universe of discourse, they will be memorized as follows: The computation of the rule weights is done by comparing those bits that represent the index of the membership function, with the word of the program memor . The output bus of the Program Memory (μCOD), is given as input a comparator (Combinatory Net). If the index is equal to the bus value then one of the non null weight derives from the rule and it is produced as output, otherwise the output is zero (fig. 2). It is clear, that the memory dimension of the antecedent is in this way reduced since only non null values are memorized. Moreover, the time performance of the system is equivalent to the performance of a system using vectorial memorization of all weights. The dimensioning of the word is influenced by some parameters of the input variable. The most important parameter is the maximum number membership functions (nfm) having a non null value in each element of the universe of discourse. From our study in the field of fuzzy system, we see that typically nfm 3 and there are at most 16 membership function. At any rate, such a value can be increased up to the physical dimensional limit of the antecedent memory. A less important role n the optimization process of the word dimension is played by the number of membership functions defined for each linguistic term. The table below shows the request word dimension as a function of such parameters and compares our proposed method with the method of vectorial memorization[10]. Summing up, the characteristics of our method are: Users are not restricted to membership functions with specific shapes. The number of the fuzzy sets and the resolution of the vertical axis have a very small influence in increasing memory space. Weight computations are done by combinatorial network and therefore the time performance of the system is equivalent to the one of the vectorial method. The number of non null membership values on any element of the universe of discourse is limited. Such a constraint is usually non very restrictive since many controllers obtain a good precision with only three non null weights. The method here briefly described has been adopted by our group in the design of an optimized version of the coprocessor described in [10].

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.