• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.69-81
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• 2010

Physical manifestations of aging due to the lack of exercise include the slowing down of motor learning, cardiopulmonary degradation, and the increasing difficulty to adapt to the environment. Aging is manifested with the lack of aerobic exercise work, decrease in muscular endurance, decline in skeletal and muscular strength, flexibility and agility, and the decrease in reaction speed and balance. Added to those are aging-related physiological changes, including the reduction of muscle bulk, increased body fat, decrease in total body water and basic metabolic rate as activities are reduced, and a decrease in cell and Lean Body Mass (LBM). These changes are known to cause problems. Interest and participation in appropriate physical activities among the elderly is needed to help them increase stamina, avoid diseases, maintain a clear intellect, and basically enable the elderly to live their daily lives as easy as possible. Therefore, physical activities are necessary for the elderly to enhance health-related factors. Special exercises should be performed for the enhancement of muscle function, muscle endurance, flexibility, agility, and balance. An accurate measurement of cardio-respiratory endurance and stamina through basic physical and cognitive characteristics of older adults is also required to ensure safety. Also, the development of a more scientific resistance exercise prescription system for the elderly is desperately needed.

• 한국측량학회지
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• 제35권5호
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• pp.339-348
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• 2017

Due to recent improvements in computer processing speed and image processing technology, researches are being actively carried out to combine information from a camera with existing GNSS (Global Navigation Satellite System) and dead reckoning. In this study, the mathematical model based on SPR (Single Photo Resection) is derived for image-based assistant algorithm for vehicle positioning. Simulation test is performed to analyze factors affecting SPR. In addition, GNSS/on-board vehicle sensor/image based positioning algorithm is developed by combining image-based positioning algorithm with existing positioning algorithm. The performance of the integrated algorithm is evaluated by the actual driving test and landmark's position data, which is required to perform SPR, based on simulation. The precision of the horizontal position error is 1.79m in the case of the existing positioning algorithm, and that of the integrated positioning algorithm is 0.12m at the points where SPR is performed. In future research, it is necessary to develop an optimized algorithm based on the actual landmark's position data.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.490-495
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• 1999

본 논문에서는 인공 신경망과 퍼지 논리의 장점을 뉴런 구조에 적용하여 학습 속도가 마르며 수렴률을 향상시키는 방법을 제안한다. 인공신경망의 벤치 마크로 사용되는 XOR문제 n 비트 parity문제와 현실적인 이미지 응용을 위해 자동차 번호 판에서 숫자 이미지에 적용시켜 보았다. 실험결과, 모든 자료 값과 목표 값에 대해서 항상 수렴을 보장하는 것은 아니다. 그렇지만, 학습 속도가 빠르며 수렴률의 향상을 보였다. 제안된 방법은 임의의 충으로 확장이 가능하다. 여기서는 단층의 경우만을 고려하여 빠른 속도와 방대한 이미지에 대해서 빠른 처리를 가능하게 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.2247-2253
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• 2010

와이브로는 OFDMA/TDD 기술을 기반으로하는 고속 이동 인터넷 표준이고, IEEE802.16e 무선 MAN 표준 통합버전의 하나이다. 본 논문에서는 LVQ 자력등화를 이용한 와이브로 시스템의 성능 개선을 제안하였다. 제안한 방법은 Broadband 와이브로 시스템 수신단에 전처리 LVQ 신경망 자력등화를 사용한다. 전처리 LVQ 신경망은 송신데이터 형태인 16QAM으로 분류하고 자력등화는 ICI를 제거한다. 제안한 방법의 유용성을 확인하기 위하여 MSE와 BER에 대하여 시뮬레이션 하였으며, 시뮬레이션 결과 제안한 LVQ 자력등화를 이용한 와이브로 시스템은 기존의 와이브로 시스템보다 성능이 개선되었음을 확인하였다.

• Journal of Power Electronics
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• 제18권5호
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• pp.1380-1397
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• 2018

The synchronous reluctance motor (SynRM) servo-drive system has highly nonlinear uncertainties owing to a convex construction effect. It is difficult for the linear control method to achieve good performance for the SynRM drive system. The nonlinear backstepping control system using upper bound with switching function is proposed to inhibit uncertainty action for controlling the SynRM drive system. However, this method uses a large upper bound with a switching function, which results in a large chattering. In order to reduce this chattering, a nonlinear backstepping control system using an adaptive law is proposed to estimate the lumped uncertainty. Since this method uses an adaptive law, it cannot achiever satisfactory performance. Therefore, a nonlinear backstepping control system using a reformed recurrent Hermite polynomial neural network with an adaptive law and an error estimated law is proposed to estimate the lumped uncertainty and to compensate the estimated error in order to enhance the robustness of the SynRM drive system. Further, the reformed recurrent Hermite polynomial neural network with two learning rates is derived according to an increment type Lyapunov function to speed-up the parameter convergence. Finally, some experimental results and a comparative analysis are presented to verify that the proposed control system has better control performance for controlling SynRM drive systems.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.616-618
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• 2002

MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 이점이 있어 다양한 문제영역에서 사용되고 있다 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 실시간 처리를 요구하는 문제나 대규모 데이터 및 MLP 구조로 인해 학습시간이 상당히 긴 문제에서 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 은라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부 가중치 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 응용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률을 고정함으로써 온라인 방식에서 패턴별 갱신의 특성을 완전히 활용하지 못하는 비효율성이 발생한다. 또한, 학습도중 패턴군이 학습된 패턴과 그렇지 못한 패턴으로 나뉘고 이 가운데 학습된 패턴은 학습을 위한 계산에 포함될 필요가 없음에도 불구하고, 기존의 온라인 EBP에서는 에폭에 할당된 모든 패턴을 일률적으로 계산에 포함시킨다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습이 진행됨에 따라 패턴마다 적절한 학습률을 적용하고 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습률 및 학습생략(COIL) 방댑을 제안한다. 제안한 COIL의 성능을 입증하기 위해 화자증명과 음성인식을 실험하고 그 결과를 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.776_777
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• 2009

Optimal efficiency control of synchronous reluctance motor(SynRM) is very important in the sense of energy saving and conservation of natural environment because the efficiency of the SynRM is generally lower than that of other types of AC motors. This paper is proposed a novel efficiency optimization control of SynRM considering iron loss using neural network(NN). The optimal current ratio between torque current and exciting current is analytically derived to drive SynRM at maximum efficiency. This paper is proposed an efficiency optimization control for the SynRM which minimizes the copper and iron losses. The design of the speed controller based on adaptive learning mechanism fuzzy-neural networks(ALM-FNN) controller that is implemented using fuzzy control and neural networks. The objective of the efficiency optimization control is to seek a combination of d and q-axis current components, which provides minimum losses at a certain operating point in steady state. The control performance of the proposed controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.63-67
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• 2004

신경회로망은 많은 제어분야에서 이용되고 있다. 제어기로 사용될 경우에, 신경망 제어기는 입출력 패턴에 의하여 학습을 하게 된다. 그러나 제어분야의 대부분의 경우에 있어서 신경망 제어기의 입출력 패턴을 구할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 논문에서는 신경망 출력노드에 제어 대상체를 가져오는 새로운 제어 방법을 시도하였다. 이와 같은 새로운 제어 방법의 적용으로 신경회로망제어기의 입출력 데이터를 얻는 문제를 해결할 수 있었다. 제의된 제어 알고리즘의 효과는 직류 서보 전동기의 모의실험에 의하여 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.642-651
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• 2014

본 논문에서는 음절 단위의 한국어 형태소 분석 방법에 적용할 수 있는 세 가지 확률 모델을 제안하고, 품사 태깅 말뭉치를 이용하여 각 확률 모델의 성능을 평가한다. 성능 평가를 위해 1,000만 어절 규모의 세종 말뭉치를 10 개의 세트로 나누고 10 배수 교차 검증 결과 98.4%의 정답 제시율을 얻을 수 있었다. 제안된 확률 모델은 각 음절에 대하여 품사 태그를 먼저 부착한 후 원형 복원 및 형태소 생성을 하기 때문에 원형 복원을 먼저 하는 기존 확률 모델에 비하여 탐색 공간이 크게 줄어들어 형태소 분석 과정이 훨씬 간결하고 효율적이어서 분석 속도가 기존의 초당 수 백 어절에서 14만 7천 어절로 약 174배 가량 향상시킬 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.1513-1517
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• 2005

본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 피부색 특성을 고려하여 밝기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 M배i-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Harr 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.