• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.198-201
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• 2001

Recently the wireless-internet has been spreading extensively. People are spending a large part of their time gaining access to information using a mobile device. With the rapid growth of on-line Electronic Commerce, the use of mobile devices creates a new paradigm that provides users with location-independent real time service. Although this new paradigm does have some advantages, limited process speed, low bandwidth, the low battery capacity of mobile devices, and a high rate of wireless network errors causes many overhead expenses during service time with the server. In this paper, we suggest an autonomous service delivery system, which provides mobile agent capability to users that cannot maintain a connection. We have developed the system based on java mobile agent technology. Using this system, we can provide more effective service to users when the user is sending requirements for service through a mobile device that has limited resources. Furthermore we can manage the contact server dynamically when new services are added.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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• pp.733-736
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• 1996

Neural Network(NN) is known to be suitable for forecasting corporate bankruptcy because of discriminant capability. Bankruptcy prediciton on NN by now has mostly been studied based on financial indices at specific point of time. However, the financial profile of corporates fluctuates within a certain range with the elapse of time. Besides, we need a lot of data of different bankrupt types in order to apply NN for better bankruptcy prediciton. Therefore, we have decided to focus on textiles and clothing industries for bankruptcy prediction with limited data. One part of the collected data was used for training and calibration, and the other was used for verification. The model makes a learning with extended data from financial indices at specific point of time. The trained model has been tested and we could get a high hitting ratio relatively.

• 경영과학
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• 제14권2호
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• pp.91-111
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• 1997

Neural Network(NN) is known to be suitable for forecasting corporate bankruptcy because of discriminant capability. Bandkruptcy prediction on NN by now has mostly been studied based on financial indices at specific point of time. However, the financial profile of corporates fluctuates within a certain range with the elapse of time. Besides, we need a lot of data of different bankrupt types in order to apply NN for better bankruptcy prediction. Therefore, We have decided to focus on textile and clothing industries for bankruptcy prediction with limited data. One part of the collected data was used for training and calibration, and the other was used for verification. The model makes a learning with extended data from financial indices at specific point of time. The trained model has been tested and we could get a high hitting ratio relatively.

• Smart Structures and Systems
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• 제3권3호
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• pp.299-320
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• 2007

Smart sensors densely distributed over structures can provide rich information for structural monitoring using their onboard wireless communication and computational capabilities. However, issues such as time synchronization error, data loss, and dealing with large amounts of harvested data have limited the implementation of full-fledged systems. Limited network resources (e.g. battery power, storage space, bandwidth, etc.) make these issues quite challenging. This paper first investigates the effects of time synchronization error and data loss, aiming to clarify requirements on synchronization accuracy and communication reliability in SHM applications. Coordinated computing is then examined as a way to manage large amounts of data.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.99-106
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• 1998

본 논문에서는 탐색영역 제한방식과 스케일링 방식을 이용하여 프랙탈 부호화시에걸리는 시간을 줄이는 방법으로서 영상통신을 위한 새로운 프랙탈 부호화 기법을 제안한다.먼저, 원영상을 스케일링 방식을 이용해 이분의 일과 사분의 일의 크기를 가지는 영상으로축소한다. 이어서, 이분의 일의 크기를 가지는 레인지 블럭들 중에 사분의 일의 크기를 가지는 도메인 블럭과 가장 유사한 블럭을 탐색영역 제한방식을 이용해 검색하게 된다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 Jacquin의 방법에 비해 복원된 영상의 화질은 약간 떨어졌으나, 압축율이 향상되고 부호화 시간을 크게 감소시킬 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.135-140
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• 1999

본 논문은 영상 부호화시에 걸리는 오랜 시간을 줄이기 위해 스케일링 방식과 탐색영역 제한방식을 이용한 어핀변환 부호화 방식을 제안한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해, 제안한 알고리즘과 전통적인 어핀변환 부호화 방식을 사용하는 Jacquin의 방법과 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘은 스케일링 방식과 탐색영역 제한 방식을 사용하므로써, 부호화 시간을 상당히 줄일 수 있었다. Jacquin의 방식과 비교해, 복원된 영상의 화질은 약간 저하되었지만 부호화 시간을 많이 단축하였다.

• 한국경영과학회지
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• 제14권2호
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• pp.91-91
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• 1989

Neural Network(NN) is known to be suitable for forecasting corporate bankruptcy because of discriminant capability. Bandkruptcy prediction on NN by now has mostly been studied based on financial indices at specific point of time. However, the financial profile of corporates fluctuates within a certain range with the elapse of time. Besides, we need a lot of data of different bankrupt types in order to apply NN for better bankruptcy prediction. Therefore, We have decided to focus on textile and clothing industries for bankruptcy prediction with limited data. One part of the collected data was used for training and calibration, and the other was used for verification. The model makes a learning with extended data from financial indices at specific point of time. The trained model has been tested and we could get a high hitting ratio relatively.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.64-69
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• 2000

본 논문은 고속 및 고압축을 위한 프랙탈 영상 부호화 기법에 대해서 제안한다. 먼저, 원영상의 크기를 스케일링 방식 및 비트플레인 이용하여 1/2 및 1/4로 축소한다. 이어서, 부호화 시간의 단축을 위해 제한된 영역내에서 원영상의 1/4 크기의 도메인 블록과 가장 유사한 블록을 원영상의 1/2 크기를 가지는 레인지 영역에서 찾는다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 재퀸의 방식에 비해 화질은 다소 저하되었으나, 부호화 시간과 압축율은 많이 향상되었다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제21권6호
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• pp.439-444
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• 2018

The performance improvement in the high speed region for the sensorless based synchronous machine drive is discussed in the paper. Conventional dynamic overmodulation method in the vector controlled AC driver requires some calculation of maximum amplitude of the applying voltage vector to limit its amplitude, which leads to increase the calculation time of microprocessor. For low performance microprocessor, this might be impossible to complete the control loop within limited control time. Thus, to reduce the calculation time, the constantly limited amplitude for applying voltage vector is tried in this paper to drive sensorless based synchronous motor. Certainly, there exists some errors in amplitude and phase angle between inverter voltage and calculating voltage in the sensorless algorithm. But, this errors are too small to prevent the high speed sensorless operation within overmodulation region. The validities of the proposed method is proved by the experimental results.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.21-25
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• 2005

본 연구는 인간의 정신부하작업중 반응시간이 제한된 긴급상황에서 시스템이 비정상적인 상태로 변화할 경우 인간의 수행도 특성을 살펴보고 이를 보조할 수 있는 보조장치의 설계에 도움을 주는 기준 안을 제시하고자 한다. 긴급상황에서 최우선시 되는 수행도는 반응시간보다는 시스템을 성공적으로 제어하여 비극적인 재해를 방지하는 일이다. 그러므로 여러 작업 수행도들 중에서 제어에 실패하게 되는 요인의 영향도를 알아내는 것이 중요하다. 실험결과 인간의 반응은 극히 제한된 짧은 반응시간내의 단일작업에서의 수행도는 시스템의 전체 영향도를 제대로 반영하지 못함을 알 수 있었다. 이럴 경우 부수작업을 부여했을 때 시스템의 변화 요인의 영향도를 더욱 잘 나타내는 것임을 유도하였다. 그러므로 시스템의 상황이 비 정상적인 상태로 진행될 경우, 특히 이러한 상황에서 반응해야 할 시간이 제한적일 경우 수행도 측정에는 다양한 형태의 부수작업을 개발하고 이를 이용한 측정이 더욱 효율이 있다는 점을 제시한다. 이러한 실험의 결과를 유추해보면 안전장치 기기의 설계를 위해서는 운용되는 상황에 맞는 측정방법이 개발되어야 긴급 상황의 수행도를 측정할 수 있다.