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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.