• 전력전자학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.29-37
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• 2006

본 논문에서는 LM-FNN(learning Mechanism-Fuzzy Neural Network) 제어기를 이용하여 IPMSM 드라이브의 고성능 속도를 제어한다. 고성능제어를 위하여 신경회로망과 퍼지제어를 혼합 적용한 FNN을 설계한고 더욱 성능을 개선하기 위하여 학습 메카니즘을 이용하여 FNN 제어기의 파라미터를 갱신시킨다. 그리고 ANN(Artificial Neural Network)을 이용하여 IPMSM 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다. 그리고 추정된 속도를 지령속도와 비교하여 전류제어와 공간벡터 PWM을 통하여 IPMSM의 속도를 제어한다. 본 연구에서 제시한 LM-FNN과 ANN 제어기의 제어특성과 추정성능을 분석하고 그 결과를 제시한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-13
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• 2001

초등학교 학생들에게 컴퓨터를 지도할 때 일반적으로 컴퓨터의 기능만 가르치므로 인성 교육 부재, 창의력 제한, 자기 주도적 학습 능력 부족 등 여러 가지 문제점이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 컴퓨터의 기능을 공부하면서 인성과 창의력을 기를 수 있고, 교육과정 내용을 익힐 수 있는 주제 통합 교재의 개발이 필요하다. 주제통합교재는 기능교육을 위해 교육과정을 접목하는 방법과 교육과정의 문제를 해결하기 위한 도구로 기능을 익히는 방법이 있다. 이에 맞추어 전자는 운영체제인 '윈도우 98'의 내용을 주제별로 나누어 각 주제에 맞는 인성 요소, 창의적인 요소, 그리고 교육과정 내용을 추출하여 구성을 하고, 후자는 '한글97'을 내용으로 교육과정에서 주제를 추출하여 '한글97'로 해결하는 과정으로 구성하였다. 또한 웹의 동적인 특징을 살려 상호작용이 가능한 주제 통합 교재를 개발함으로써 웹만이 갖고 있는 장점을 살려 학습할 수 있게 하였다.

• 산업공학
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• 제16권3호
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• pp.362-374
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• 2003

The major objective of this paper is to empirically examine the effect of process maturity on the performance of industrial R&D projects. Process maturity, a fundamental concept of the Capability Maturity Model developed by Software Engineering Institute, represents the essential of Total Quality Management (TQM). Based on literature, our research model constructs process maturity in terms of structured process, goal setting and controlling, metrics, and process learning; and links it to the R&D performance that consists of technical, commercial and managerial successes. The model also includes firm size as a moderator of different effects that process maturity may have across firms. Measures for process maturity are based on the best practices identified in literature. Data are obtained from 77 successful R&D projects carried out by Korean manufacturing firms. Multiple regression and t-test are used to test proposed hypotheses. Findings are as follows. (1) In the R&D process, process maturity partially contributes to the performance of R&D projects. More specifically, goal setting and controlling-related practices drive both technical and commercial successes, while process learning-related practices drive commercial success. In contrast, traditionally emphasized elements such as structured process or metrics are found not to be significant. (2) The degree of process maturity is significantly higher in large firms. (3) Process maturity impacts on commercial success in the case of large firms, whereas it does on technical success in the case of small firms. The results imply that the TQM principles are partially associated with R&D performance, and the nature of benefit from high maturity could vary according to firm size.

• 지능정보연구
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• 제7권2호
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• pp.51-63
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• 2001

데이터로부터 학습하여 룰을 추출하는 귀납적 학습기법은 데이터 마이닝의 주요 도구 중 하나이다. 귀납적 학습 기법은 불필요한 변수나 잡음이 섞인 변수를 포함하여 학습하는 경우 생성된 룰의 예측 성능이 떨어지고 불필요하게 룰이 복잡하게 구성될 수 있다. 따라서 귀납적 학습 기법의 예측력을 높이고 룰의 구성도 간단하게 할 수 있는 주요 변수 부분집합을 선정하는 방안이 필요하다. 귀납적 학습에서 예측력을 높이기 위해 많이 사용되는 부분집합 선정을 위한 포장 기법은 최적의 부분집합을 찾기 위해 전체 부분집합을 탐색한다. 이때 전체 변수의 수가 많아지면 부분집합의 탐색 공간이 너무 커져서 탐색하기 어려운 문제가 된다. 본 연구에서는 포장 기법에 신경망 민감도 분석을 결합한 귀납적 학습 기법의 변수 부분집합 선정 방안을 제시한다. 먼저, 신경망의 민감도 분석 기법을 이용하여 전체 변수를 중요도 순으로 순서화 한다. 다음에 순서화된 정보를 이용하여 귀납적 학습 기법의 예측력을 높일 수 있는 부분집합을 찾아 나간다. 제안된 방법을 세 데이터 셋에 적용한 결과 일정한 반복 회수 이내에 예측력이 향상된 부분집합을 얻을 수 있음을 볼 수 있다.

• 한국경영과학회지
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• 제40권1호
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• pp.5-19
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• 2015

Literatures on open innovation have two major limitations. First, either on a firm level or on an industry level did they analyze the open innovation issues. The results of a firm's innovation can be diffused through the whole network and the firm can learn back from the network knowledge. Prior literatures did not consider the feedback loop among firms and network in which the firms are involved. Second, most open innovation research had a static perspective on firm's innovation performance. Since the diffusion, spill-over and learning among network members are involved over time, the open innovation is intrinsically dynamic. From the dynamic perspective, we can appreciate the fundamental attributes of the open innovation network which involves diverse firms, research institutes, and universities. In order to overcome the limitations, we suggest a dynamic model for open innovation network. We build an agent-based model which consists of heterogeneous firms. The firms are connected through a scale-free network which is formed by preferential attachment. Through the diverse scenario of simulation, we collect massive data on the firm level and analyze them both on firm and industry level. From the analysis, we found that, on industry level, the overall performance of open innovation increases as the internal research capability, absorptive capacity, and learning curve coefficient increase. Noticeably, as the deprecation rate of knowledge increases, the variability of knowledge increases. From the firm level analysis, we found that the industry-level variables had a significant effect on the firm's innovation performance lasting through all the time, whereas the firm-level variables had only on the early phase of innovation.

• International Journal of Contents
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• 제14권3호
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• pp.7-16
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• 2018

The extent and depth of the event plan determines the scope of pedagogical experience in situations and consequently the quality of immersive learning based on our simulated world. In contrast to planning in conventional narrative-based systems mainly pursuing dramatic interests, planning in virtual world-based pedagogical systems strive to provide realistic experiences in immersed situations. Instead of story plot comprising predetermined situations, our inter-event planning method aims at simulating diverse situations that each involve multiple events coupled via their associated agents' conditions and meaningful associations between events occurring in a background world. The specific techniques to realize our planning method include, two-phase planning based on inter-event search and intra-event decomposition (down to the animated action level); autonomous and independent agents to behave proactively with their own belief and planning capability; full-blown background world to be used as the comprehensive stage for all events to occur in; coupling events via realistic association types including deontic associations as well as conventional causality; separation of agents from event roles; temporal scheduling; and parallel and concurrent event progression mechanism. Combining all these techniques, diverse exogenous events can be derived and seamlessly (i.e., semantically meaningfully) integrated with the original event to form a wide scope of situations providing chances of abundant pedagogical experiences. For effective implementation of plan execution, we devise an execution scheme based on multiple priority queues, particularly to realize concurrent progression of many simultaneous events to simulate its corresponding reality. Specific execution mechanisms include modeling an action in terms of its component motions, adjustability of priority for agent across different events, and concurrent and parallel execution method for multiple actions and its expansion for multiple events.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권4호
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• pp.203-210
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• 2019

Recently, a number of researchers have produced research and reports in order to forecast more exactly air quality such as particulate matter and odor. However, such research mainly focuses on the atmospheric diffusion models that have been used for the air quality prediction in environmental engineering area. Even though it has various merits, it has some limitation in that it uses very limited spatial attributes such as geographical attributes. Thus, we propose the new approach to forecast an air quality using a deep learning based ensemble model combining temporal and spatial predictor. The temporal predictor employs the RNN LSTM and the spatial predictor is based on the geographically weighted regression model. The ensemble model also uses the RNN LSTM that combines two models with stacking structure. The ensemble model is capable of inferring the air quality of the areas without air quality monitoring station, and even forecasting future air quality. We installed the IoT sensors measuring PM2.5, PM10, H2S, NH3, VOC at the 8 stations in Jeonju in order to gather air quality data. The numerical results showed that our new model has very exact prediction capability with comparison to the real measured data. It implies that the spatial attributes should be considered to more exact air quality prediction.

• 기술혁신연구
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• 제17권1호
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• pp.69-95
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• 2009

본 논문은 벤처기업가의 창업위치결정에 대한 분석을 통해 기업집적의 전략적도구로 인정되는 클러스터의 성장 동력을 체계적으로 분석했다. 한 기업가의 창업위치 결정은 '전략적 사안'으로서, 다음의 세 가지 동력의 상호작용에 의해 작동함을 도출하였다. 그 세가지 동력은 창업위치에 본질적으로 담겨진 효용과 비용의 편차, 신규 진입기업의 연구개발 역량, 클러스터에 이미 진입해 있는 기존기업의 연구개발 역량 등이다. 본 논문은 신생기업의 입장이 클러스터에 진입하는 것에 존재하는 긍정적인 면과 부정적인 면을 제안하면서 연구가설을 도출하였다. 그 긍정적인 면은 기존기업의 지식 스필오버에 의한 지식학습 효과이며, 부정적인 면은 지식뺏김 효과이다. 이 양 측면에 대한 전략적 결정에 의해 창업위치가 결정되고, 거시적으로는 클러스터의 성장 여부가 결정됨을 가설로 설정했다. 한국 바이오 벤처기업 710개를 실증대상으로 선정해서, 앞서 설정한 논리에서 도출된 연구가설들을 검증하였다. 실증분석에서 발견은, 조직유산과 클러스터의 경쟁상황에 의해 비용과 효과가 달라진다는 점, 그리고 클러스터에서 작동하는 협력규범의 존재 등에 의해 신생기업이 클러스터에서 창업하게 됨을 발견하였다. 결론적으로 신생기업에게 전달되는 지식 스필오버 효과가 클 때 기업집적 효과가 증가하며, 클러스터가 성장하게 됨을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-7
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• 2006

본 논문에서는 6개의 특징점을 이용하는 가버 웨이블릿 신경망 기반 적응 표정인식 시스템을 제안한다. 특징 추출부를 포함하는 초기 네트워크의 구성은 Levenberg-Marquardt 기반의 학습방법이 사용되며, 따라서 특징 추출부 결정에 있어서 경험적 요소를 배재시킬 수 있다. 또한 새로운 사용자에 대한 적응 네트워크를 구성하기 위해서 개선된 보상함수를 가지는 Q-학습과, 비지도 퍼지 신경망 모델을 사용하였다. Q-학습을 통해서는 개인 사용자에 대해 분리도가 좋은 특징벡터를 얻을 수 있는 가버필터 세트를 얻을 수 있으며, 퍼지 신경망을 통해서는 사용자의 얼굴변화에 맞게 인식기를 변화시킬 수 있다. 따라서 제안된 시스템은 사용자의 얼굴변화를 따라갈 수 있는 좋은 적응 성능을 보이고 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.309-317
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• 2015

Recently many companies began to realize their visions for the sustainable growth with the advent of CSV(Creating Shared Values). Michael E. Porter, a Harvard Professor, claims that placing social value creation at the core of business strategy has the potential to uncover big opportunities for individual companies and that shared value can play a significant role in increasing competitive advantages while fostering social prosperity. In consequence, the various researches have illustrated how to get the opportunity for competitive advantages from building a social value proposition into corporate strategy, and considerable studies have been promoted heavily from the managerial perspective. However, due to the lack of capability converging information technology with business strategy, any research effort to identify technological or Internet-related issues and to link the issues to CSV does not exist. With Korean being a Internet leading country, the demands of researches analyzing core technology, information, and service utilizing Internet are rapidly growing. The study aims to find out Internet-related enablers for CSV. This paper describes the concepts and features of CSV, identifies emerging Internet-related issues toward the opportunity for competitive advantage, and then depicts the rigorous research endeavors in the areas of Internet information, technology, and services. As a result, 11 papers presented and selected as the outstanding papers at APIC-IST 2014 handle the issues to be brought together, which include: Wireless and Sensor Network, Image Processing and HCI, Big Data and Business Intelligence, Security & Privacy in Internet, SNS & Communication, Smart-Learning and e-Learning, and Internet Business Strategy. The study finally recommends indispensible terms for substantially vitalizing CSV.