• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.11-19
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• 2009

다중 판별자를 가지는 RAM 기반 신경망은 단일판별자의 신경 망보다 다범주에서 더 우수한 성능 가진다. 다중 판별자를 가지는 경험유관이진신경망과 3차원 뉴로 시스템(3DNS)은 RAM 기반 이진신경망의 단점인 추가 및 반복 학습, 일반화 패턴 추출 등을 개선하였다. 다중 판별자를 사용하는 신경망의 범주 결정 방법은 MRD 기법으로, 각 판별자의 출력합들 중 최대응답 값으로 결정된다. 그러나 학습 패턴량이 증가하면 신경소자와 판별자의 메모리 포화 문제가 발생되며 이는 MRD의 변별력 저하로 전체 성능이 떨어지는 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 기존 MRD의 성능을 향상시킬 수 있는 연구가 필요하다고 본다. 본 논문에서는 최적의 MRD 방법을 찾기 위해 사상 매칭, 누적 필터비 인형 응답 차 그리고 제안된 MRD 기법들을 이용한 최적 MRD 기법 등을 제안하였다. 제안된 MRD의 평가는 3DNS에 전처리 과정 없이 MNIST의 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였다. 제안된 기법들은 기존 MRD보다 우수한 인식률과 입력 패턴의 변형 및 노이즈에 대하여 안정적인 결과를 보였다.

• 환경영향평가
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• 제24권2호
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• pp.134-153
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• 2015

도시 계획적 측면에서 도시의 구조적 변화에 따른 기후영향을 파악하여 그 결과를 도시계획에 반영하는 것은 중요하다. 서울시에서는 도시계획 시나리오 정보를 제공하기 위해 도시계획정보시스템(Urban Plan Information System, UPIS)을 활용 중이다. 지자체의 실제 도시계획에 따른 기후영향을 평가하고 분석하기 위해서는 UPIS에서 제공하는 도시계획시나리오와 도시기후분석모델을 손쉽게 연계할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국립기상과학원의 도시기후분석모델(Climate Analysis Seoul, CAS)과 도시계획 시나리오를 연계하는 기술을 개발하였다. CAS는 건물과 식생의 물리적 배치에 따른 온도, 바람 등의 국지규모 변화와 중규모 기상모델인 MetPhoMod(METeorology and atmospheric PHOtochemistry mesoscale MODel)의 분석결과를 바탕으로 찬공기의 생성, 이동, 정체와 바람흐름, 열적환경 등을 분석하는 기능을 가지고 있다. 정밀한 도시정보를 모델에 적용하기 위해 고해상도의 항공 LiDAR(LIgit Detection And Ranging) 측량을 통해 생성된 래스터자료(1m 해상도)와 KOMPSAT-2(KOrea Multi-Purpose SATellite) 위성영상 자료(4m 해상도)를 이용하여 토지피복 및 수치표고자료로 활용할 입력자료를 생성하였다. 보다 정확한 도시지면 특징을 반영하기 위해 수치표면모델인 DSM(Digital Surface Model)과 수치지형모델인 DTM(Digital Terrain Model)을 전산유체역학모델(Computational Fluid Dynamics, CFD) 입력자료로 사용하여 상세바람분석을 수행하였다. 8방위의 유입류를 고려하여 재정비 전후의 도시구조물 주변의 흐름 및 풍속 분포와 녹지축 형성 전후의 열환경 변화를 분석하였다. 현실적인 기상상태 반영을 위해 CAS의 중규모 기상장을 입력자료로 사용하였으며, 그 결과 재정비에 따른 도시구조물 변화에 의해 바람길에 큰 변화가 확인되었다. 녹지축 형성 이후 전반적으로 재정비지역 주변의 온도가 감소하였다. CAS와 CFD의 연동을 통해 도시지역 재정비와 녹지축 형성 전후의 주변 바람길과 열환경에 대한 실제적인 평가가 가능하며, 도시개발계획과 녹지조성계획 수립에 유용할 것으로 기대된다.

• 감성과학
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• 제12권3호
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• pp.289-298
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• 2009

본 연구에서는 상용화된 MP3-playing 의류와 생체신호 센싱 의류 제품에 따라 소비자들의 수용모델에 있어서 차이가 있는지를 분석하였다. 제품종류에 따른 구성변수의 차이를 분석하기 위하여 SPSS 15.0 package를 사용하여 t-test를 하였고, 구조방정식 모형에 있어서 제품종류에 따라 각 경로의 차이를 밝히기 위하여 AMOS 5.0을 이용한 다중집단 분석을 실시하였다. 총 557부의 온라인 설문에 대한 유효 표본을 분석한 결과, 소비자들은 지각된 사용용이성은 MP3-playing 의류를 높게 인식하였으나 지각된 유용성, 지각된 가치, 태도, 수용의도는 모두 생체신호 센싱 의류를 MP3-playing 의류에 비해 상대적으로 높게 인식하는 것으로 나타났다. 상용화된 제품의 판매가격에 대한 소비자들의 인식을 밝히고자 투입한 지각된 가치는 소비자들의 태도나 수용의도를 형성하는데 중요한 매개역할을 하는 것으로 입증되었다. 제품의 종류에 따른 특성상 소비자들의 수용모델에 있어서 경로의 차이도 발생했다. 생체신호 센싱 의류의 경우 MP3-playing 의류에서는 지지되었던 '지각된 유용성$\rightarrow$태도' 경로가 기각되었고 '지각된 가치$\rightarrow$태도'의 경로가 상대적으로 높게 나타났으며 MP3-playing 의류보다 지각된 가치의 매개 역할이 더 높게 분석되었다. 이와 같은 결과를 고찰해 볼 때, 스마트 의류는 이제 상용화 초기 단계에 있으므로 소비자들은 구매의사결정과정 중 필요의 인식이나 정보의 탐색단계에 있을 것이므로 이에 필요한 효과적인 상용화 전략의 수립이 필요하다고 할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권1호
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• pp.73-80
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• 2018

고속도로 교통류 제어는 기존의 Reactive 방식(실시간 대응)에서 Proactive 방식(사전 대응)으로 발전하고 있다. 첨단 고속도로 교통류 제어의 핵심 입력자료 중 하나는 여러 시간대에 걸치는 장래 교통량 상태이다. 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 극복해야 한다. 이는 예측 시간대의 확장에 따라 장래 상태의 불확실성은 증가하기 때문이다. 따라서 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복할 수 있는 실행 가능한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 대용량 이력자료에 내재된 교통류 상태의 시간적 진화 행태를 이용하여 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 다중 시간대 장래 교통량 상태를 예측하는 모형을 제시하도록 한다. 개발 모형은 현행 교통량의 상태 진화를 기반으로 대용량 자료에 내재된 과거 상태를 추출하고, 이를 이용하여 장래 상태를 예측한다. 추가로, 개발된 모형은 실제 적용을 고려하여 자료관리시스템에 적합하도록 설계되었다. 적용결과, 개발모형은 다중 시간대에 걸치는 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 우수한 예측력을 보였으며, 첨단자료관리시스템에 실제 적용이 가능하다고 판단된다.

• 농업과학연구
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• 제51권3호
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• pp.315-329
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• 2024

This study was conducted for simulation model development of an electric all-wheel-drive vehicle to adapt the agricultural machinery. Data measurement system was installed on a four-wheel electric driven vehicle using proximity sensor, torque-meter, global positioning system (GPS) and data acquisition (DAQ) device. Axle torque and rotational speed were measured using a torque-meter and a proximity sensor. Driving test was performed on an upland field at a speed of 7 km·h^-1. Simulation model was developed using a multi-body dynamics software, and tire properties were measured and calculated to reflect the similar road conditions. Measured and simulated data were compared to validate the developed simulation model performance, and axle rotational speed was selected as simulation input data and axle torque and power were selected as simulation output data. As a result of driving performance, an average axle rotational speed was 115 rpm for each wheel. Average axle torque and power were 4.50, 4.21, 4.04, and 3.22 Nm and 53.42, 50.56, 47.34, and 38.07 W on front left, front right, rear left, and rear right wheel, respectively. As a result of simulation driving, average axle torque and power were 4.51, 3.9, 4.16, and 3.32 Nm and 55.79, 48.11, 51.62, and 41.2 W on front left, front right, rear left, and rear right wheel, respectively. Absolute error of axle torque was calculated as 0.22, 7.36, 2.97, and 3.11% on front left, front right, rear left, rear right wheel, respectively, and absolute error of axle power was calculated as 4.44, 4.85, 9.04, and 8.22% on front left, front right, rear left, and rear right wheel, respectively. As a result of absolute error, it was shown that developed simulation model can be used for driving performance prediction of electric driven vehicle. Only straight driving was considered in this study, and various road and driving conditions would be considered in future study.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1-9
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• 2009

최근 역감, 촉감 피드백을 생성할 수 있고 3 차원 상호작용이 가능한 컴퓨터 인터페이스 기술이 발전하면서 기존의 입출력 장치에 의존하던 컴퓨터 시뮬레이션의 한계가 줄어들어 그 종류가 다양해지고 있다. 특히, 가상현실 기반 수술 시뮬레이터의 수요가 증가 하면서 사실적인 가상환경을 제공하는 방법에 관련된 연구가 활발히 진행 되고 있으며 그 중에서 가상 장기 모델의 사실적인 표현 기술은 사용자의 몰입감을 높여주는데 중요한 역할을 하기 때문에 반드시 필요한 분야이다. 가상 장기 모델의 사실성을 높이기 위해서는 사용자의 상호작용에 따라 변형되는 시각적 피드백과 알맞은 햅틱 피드백을 전달해야한다. 본 연구에서는 이 두 가지 피드백은 사람이 인지하는 방법과 시스템의 요구 사항이 다르기 때문에 보다 효과적인 시뮬레이션을 하기 위하여 서로 다른 두 모델을 구현하고 두 모델간의 동기화를 위한 기술로써 적응성 질량-스프링 모델 기법을 제안한다. 또한, 유연체 변형에 대하여 표면의 세부 형태를 보여주는 시각모델과 사용자의 상호작용에 따른 햅틱 피드백을 전달하는 햅틱 모델, 그리고 이 두개의 모델을 연동시키는 동기화 모델을 통하여 유연체의 거동을 실시간, 사실적으로 제공할 수 있는 가변형 모델 시뮬레이션 프레임워크를 설계한다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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• 제3권2호
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• pp.45-51
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• 2002

Recently the interest for the environment is increasing. So the criterion for the evaluation of the burner has changed. For efficient driving problem, if the thermal efficiency is higher and the oxygen in exhaust gas is lower, then burner is evaluated better. For environmental problem. burner must satisfy NOx limit, soot limit and CO limit. Generally the experienced operator judge of the combustion status of the burner by the color of flame. we don't still have any satisfactory solution against it. the relation of the combustion status and the color of the flame hasn't still been established. This paper is the study about the relation of the combustion status and the color of the flame. This paper describes development of real time flame diagnosis technique that evaluate and diagnose combustion state such as consistency of components in exhaust gas, stability of flame in quantitative sense. In this paper, it was proposed on the flame diagnosis technique of burner using image processing algorithm, the parameter extracted from the image of the flame was used as the input variables of the flame diagnostic system. at first, linear regression algorithm and multiple regression algorithm was used to obtain linear multi-nominal expression. Using the constructed inference algorithm, the amount of NOx and CO of the combustion gas was successfully inferred. the combustion control system will be realized sooner or later.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.135-135
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• 2017

Greenhouse have been developed to provide the plants with good environmental conditions for cultivation crop, two major factors of which are the inside air temperature and humidity. The inside temperature are influenced by the heating systems, ventilators and for systems among others, which in turn are geverned by some type of controller. Likewise, humidity environment is the result of complex mass exchanges between the inside air and the several elements of the greenhouse and the outside boundaries. Most of the existing models are based on the energy balance method and heat balance equation for modelling the heat and mass fluxes and generating dynamic elements. However, greenhouse are classified as complex system, and need to make a sophisticated modeling. Furthermore, there is a difficulty in using classical control methods for complex process system due to the process are non linear and multi-output(MIMO) systems. In order to predict the time evolution of conditions in certain greenhouse as a function, we present here to use of recurrent neural networks(RNN) which has been used to implement the direct dynamics of the inside temperature and inside humidity of greenhouse. For the training, we used algorithm of a backpropagation Through Time (BPTT). Because the environmental parameters are shared by all time steps in the network, the gradient at each output depends not only on the calculations of the current time step, but also the previous time steps. The training data was emulated to 13 input variables during March 1 to 7, and the model was tested with database file of March 8. The RMSE of results of the temperature modeling was $0.976^{\circ}C$, and the RMSE of humidity simulation was 4.11%, which will be given to prove the performance of RNN in prediction of the greenhouse environment.

• 물과 미래
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• 제7권2호
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• pp.11-22
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• 1974

Comparing with Seoul city's other administrative works, the work to arrange and collect monthly water rates with 470,000 faucets is tremendous in volume and simple repetition in quality. In order to cover the shortage of handling, it is urgent for us to replace the present manual system with EDP(Electronic Data Processing) system to mechanize a series of handling works of simple repeated calculation such as water consumption, rate calculation, statistics arrangement, bills and specification of water rate by computer. When this work is completely mechanized, inspectors of water meter just turn over their checking results to the Data Center and all data are processed through Input Media(OMR Card, Punched Card) and computer for programming final bills. Then, the delivery of the bills to citizens will be the only work to be carried out. such mechanization will bring about the following benefits: 1. Improvement of administrative work by efficiency and rationalization. 2. Improvement of administrative service with people. 3. Possibility of scientific with trustworthy multi-purpose policy-making data. 4. An effect to cover the personnel shortage of 252 persons (at all the water works offices) and save manpower of 166 persons (47,619 man-days). The application of the above mentioned mechanization will be started to only Chongro and Chung-ku water works offices as model cases out of all water works offices in Seoul. As the electronic calculating machines are inducted, this system will be gradually applied to other water works offices. The billing and collection works of water rates which are connected directly to the daily life of the citizenes, should be handled by the scientific EDP system as soon as possible in order to promote the convenience of consumers and effective operation. This study is to promote the sound and rational operation of this work.