• 한국공작기계학회논문집
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• 제15권5호
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• pp.59-64
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• 2006

The automation of hot rolling process requires the developments of several mathematical models for simulation and quantitative description of the industrial operations involved in order to achieve the continuously increasing productivity, flexibility and quality(dimensional accuracy, mechanical properties and surface properties). The mathematical modeling of hot rolling process has long been recognized to be a desirable approach to investigate rolling operating practice and design of mill requirement. To achieve this objectives, a new teaming method with neural network to improve the accuracy of rolling force prediction in hot rolling mill is developed. Also, Genetic Algorithm(GA) is applied to select the optimal structure of the neural network and compared with that of engineers experience. It is shown from this research that both structure selection methods can lead to similar results.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제15권5호
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• pp.114-122
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• 2006

This paper presents a new control scheme that combines a sliding mode control and a neural network. In the proposed sliding mode control, a continuous control is employed removing the switching phenomena and the equivalent control within the boundary layer is estimated through on-line teaming of the neural network. The performances of the proposed control are compared with off-line neural network and on-line neural sliding mode control by computer simulation. The simulation results show that the proposed control reduces high frequency chattering and tracking error in example of the two link manipulator.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2001년도 제2회 생물정보 워크샵 (DNA Chip Bioinformatics)
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• pp.1-9
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• 2001

scale genomic and postgenomic data means that many of the challenges in biomedical research are now challenges in computational sciences and information technology. The informatics revolutions both in clinical informatics and bioinformatics will change the current paradigm of biomedical sciences and practice of clinical medicine, including diagnostics, therapeutics, and prognostics. Postgenome informatics, powered by high throughput technologies and genomic-scale databases, is likely to transform our biomedical understanding forever much the same way that biochemistry did a generation ago. In this talk, 1 will describe how these technologies will in pact biomedical research and clinical care, emphasizing recent advances in biochip-based functional genomics. Basic data preprocessing with normalization and filtering, primary pattern analysis, and machine teaming algorithms will be presented. Issues of integrated biochip informatics technologies including multivariate data projection, gene-metabolic pathway mapping, automated biomolecular annotation, text mining of factual and literature databases, and integrated management of biomolecular databases will be discussed. Each step will be given with real examples from ongoing research activities in the context of clinical relevance. Issues of linking molecular genotype and clinical phenotype information will be discussed.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.219-226
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• 2003

In this paper, it is presented a new scheme of adaptive-neuro control system to implement real-time control of robot manipulator. Unlike the well-established theory fir the adaptive control of linear systems, there exists relatively little general theory fir the adaptive control of nonlinear systems. Adaptive control technique is essential fir providing a stable and robust performance fir application of robot control. The proposed neuro control algorithm is one of teaming a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. Through simulation, the proposed adaptive-neuro control scheme is proved to be a efficient control technique f3r real-time control of robot system using DSPs.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.312-318
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• 2003

We propose a new technique for the cruise control system design of a mobile robot with three drive wheel. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the fuzzy neural network and back propagation algorithm to train the fuzzy neural network controller in the framework of the specialized teaming architecture. It is proposed a learning controller consisting of too neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the neural networks-fuzzy. The performance of the proposed controller is shown by performing the computer simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a mobile robot driven by three independent wheels.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.651-657
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• 1998

In this study, an intelligent scheduling with hybrid architecture, which integrates expert system and neural network, is proposed. Neural network is trained with the data acquired from simulation model of FMC to obtain the knowledge about the relationship between the state of the FMC and its best dispatching rule. Expert system controls the scheduling of FMC by integrating the output of neural network, the states of FMS, and user input. By applying the hybrid system to a scheduling problem, the human knowledge on scheduling and the generation of non-logical knowledge by machine teaming, can be processed in one scheduler. The computer simulation shows that comparing with MST(Minimum Slack Time), there is a little increment in tardness, 5% growth in flow time. And at breakdown, tardness is not increased by expert system comparing with EDD(Earliest Due Date).

• Asia pacific journal of information systems
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• 제32권3호
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• pp.477-495
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• 2022

This paper proposes how to design and implement data-driven strategies by investigating how a firm can increase its value using data science. Drawing on prior studies on architectural innovation, a behavioral theory of the firm, and the knowledge-based view of the firm as well as the analysis of field observations, the paper shows how data science is abused in dealing with meso-level data while it is underused in using macro-level and alternative data to accomplish machine-human teaming and risk management. The implications help us understand why some firms are better at drawing value from intangibles such as data, data-science capabilities, and routines and how to evaluate such capabilities.

• 융합보안논문지
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• 제16권3_1호
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• pp.27-35
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• 2016

미국이 추진하고 있는 제3차 국방과학기술 상쇄전략에 대하여 그 출현 배경, 상쇄전략에 의하여 추진되는 국방과학기술 분야, 그리고 시사점을 분석하였다. 중국과 소련은 지난 수년간 군사력 현대화를 추진하여 왔으며, 미국과 국방과학기술의 여러 분야에서 수준 격차를 줄여 왔다. 미국은 과거에 누렸던 압도적인 국방과학기술의 우세성이 더 이상 보장받을 수 없다고 판단하고, 경쟁국가와 국방과학기술의 간격을 다시 벌릴 수 있는 제3차 상쇄전략을 추진하게 되었다. 핵심적으로 구상하고 있는 국방과학기술 분야는 인공지능을 응용한 학습기계 기술, 인간과 기계의 협동, 인간과 기계의 전투팀 구성, 로봇, 자율무기 등이다. 제3차 상쇄전략은 상대방 국가가 확보하기 어려운 분야이여야 하고, 중국과 군비경쟁으로 발전되지 말아야 하며, 우방국들과 갈등도 발생하지 않도록 관리되어야 할 것이다. 민간영역의 신기술이 국방영역으로 순조롭게 유입되도록 미 국방획득체계의 개선도 과제이다. 한국도 국방과학기술 분야에 대하여 스마트한 연구개발 전략 수립이 필요하다. 한국은 장차 미국의 3차 상쇄전략 기술 분야 중에서 상호 협력할 수 있는 국방과학기술을 검토하는 것도 요구된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권1호
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• pp.1-8
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• 2004

인터넷의 발달과 데이터베이스의 구축이 보편화됨에 따라 막대한 양의 데이터 속에서 의사 결정에 필요한 지식을 찾아내는 작업은 결코 쉬운 일이 아니다 본 논문에서는 대규모 데이터의 효율적인 분석을 위하여 지식의 탐사 이전에 데이터에 대한 축소 작업을 수행하기 위한 효과적인 차원 축소 전략에 의한 패턴분류 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 통계적학습 모형인 Support Vector Machine의 VC-dimension에 기반한 RBF 신경망 모형을 제안한다. 기존의 RBF 신경망 모형은 주로 퍼셉트론 모형의 전처리 작업만을 수행하지만 제안하는 신경망 모형은 VD-dimension과 연계한 독자적으로 데이터를 분석할 수 있는 능력을 갖춘 모형을 구축하고 이를 바탕으로 개체들을 정확한 레이블로 분류한다. 기계 학습 데이터를 이용하여 본 논문에서 제안하는 모형의 성능을 비교 평가한 결과 기존의 여러 분류 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보임이 실험을 통해 확인되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.385-395
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• 2005

긴 문장 분석은 높은 분석 복잡도로 인해 기계 번역에서 매우 어려운 문제이다. 구문 분석의 복잡도를 줄이기 위하여 문장 분할 방법이 제안되었으며 본 논문에서는 문장 분할의 적용률과 정확도를 높이기 위한 최대 엔트로피 확률 모델 기반의 문장 분할 방법을 제시한다. 분할 위치의 어휘 문맥적 특징을 추출하여 후보 분할 위치를 선정하는 규칙을 학습을 통해 자동적으로 획득하고 각 후보 분할 위치에 분할 확률 값을 제공하는 확률 모델을 생성한다. 어휘 문맥은 문장 분할 위치가 표시된 말뭉치로부터 추출되며 최대 엔트로피 원리에 기반하여 확률 모델에 결합된다. Wall Street Journal의 문장을 추출하여 학습 데이타를 생성하는 말뭉치를 구축하고 네 개의 서로 다른 영역으로부터 문장을 추출하여 문장 분할 실험을 하였다. 실험을 통해 약 $88\%$의 문장 분할의 정확도와 약 $98\%$의 적용률을 보였다. 또한 문장 분할이 효율적인 파싱에 기여하는 정도를 측정하여 분석 시간 면에서 약 4.8배, 공간 면에서 약 3.6배의 분석 효율이 향상되었음을 확인하였다.