인간은 외부로부터 새로운 정보를 입력받고 나서 시간이 지남에 따라 그 정보가 점차 잊혀져 가지만 그 정보를 반복적으로 학습하면 오래도록 기억에 남고 잘 잊혀지지 않게 된다. 우리가 처음 듣는 전화번호를 기억할 때 한번 듣고 나서 다시 생각하지 않는다면 곧 잊혀지게 되지만 반복하여 말하고 기억해내면 좀 더 오래 기억할 수 있는 것도 그와 비슷한 현상이다. 또한 인간이 강한 자극과 함께 새로운 정보를 입력받을 때에는 그것을 반복하여 학습하지 않는다 하더라도 기억에 오랫동안 남을 수 있다. 목숨을 잃을 뻔했던 사고를 당한 적이 있지나 뜻밖의 큰 행운을 얻은 경험이 있는 사람은 누구나 그 순간을 쉽게 잊을 수 없을 것이다. 인간은 기억력의 한계가 있음에도 불구하고 위와 같은 과정에 의해서 기억을 오래 유지할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이러한 과정을 신경 회로망과 퍼지를 이용하여 구현하고자 한다.
Elevator industry is a field that is mechanical, electrical and electronic technology and constantly requires inspection and maintenance considering various applications and various types. Recently, various elevator control and monitoring technologies with IT are developing for elevators on land. But technologies with IT have been hardly done in marine elevator that is consistently assured safety and reliability of life cycle for its parts in poor environment. In this paper, we implemented embedded main controller, floor controller and car controller that meet the requirements and use NMEA network protocol by analyzing home and abroad integrated elevator operation and management systems. Especially, we secured reliability of maintenance by real-time fault diagnosis and control that was implemented with limit switch, gyro sensor, temperature/humidity/barometric pressure sensor and fire detection sensor thinking over the environmental conditions of terrestrial and marine elevator.
In this paper, Elevator is designed for real time security & management. Security & Management System is designed for wireless communication between an Elevator and an manager, between Elevation and an manager. Also, to have remote control capability, embedded system platform with TCP/IP techniques are applied to process control system with independent open structure for the precise data transmission and without constraint of operating system. Security and Management system is designed to solve problem of network port by Bluetooth module. Moved recording, unworked table, life of device and replacement time of device are made database, database is applied to Fuzzy Rule for pre-detection unworked Elevator. Security & Management system is designed safety and convenience for customers using Elevator as well as rapidly treatment with unworked Elevator.
The partial discharge has been blown as the chief breakdown of power equipments. The analysis and the recognition is much difficult because the partial discharge signal is very small and has complex aging pattern. Recently, insulation aging diagnosis based on pattern of phase(Ф), partial discharge magnitude(q), number(n) has been very important. Owing to depreciate the reappearance of aging progress at the electrical tree pattern and to be difficult to analyze visually, the study on partial discharge pattern is suggested to normalizing analysis method of partial discharge signals. This parer is purposed on prediction of life-time measurement of cv-cable, on decision of risk degree with normalization and real-time measurement of partial discharge signals for aging diagnosis of cv-cable. As normalizing the aging signals of electrical tree in cv-cable, it is able to confirm risk degree of insulation material with the distribution of Ф-q-n and recognize the process of aging pattern using neural network.
Smart structures are those structure that could adopt some behavior to prevent instability in their responses. The recognition of stability deterioration has been performed through rigid mathematical formulations in control theory and unpredicted results could not be addressed in control systems since they are able to only work under their predefined condition. On the other hand, incorporating all affecting parameters could result in high computational cost and delay time in the response of the systems. Artificial intelligence (AI) method has shown to be a promising methodology not only in the computer science by at everyday life and in engineering problems. In the present study, we exploit the capabilities of artificial intelligence method to obtain frequency response of a smart structure. In this regard, a comprehensive development of equations is presented using Hamilton' principle and first order shear deformation theory. The equations were solved by numerical methods and the results are used to train an artificial neural network (ANN). It is demonstrated that ANN modeling could provide accurate results in comparison to the numerical solutions and it take less time than numerical solution.
Development of technology in the $20^{th}$ century has made great contributions to women's lives. With the development of digital convergence, home network, and DMBs (Distance Method Bracings), the ubiquitous technology information era is expected to create a new progressive era for women. The purpose of this study is to investigate the lifestyle that Korean women would like to pursue, especially in regards to the sense of value within the personal and social life of each individual. As a method to suggest how the socio-cultural trends of women's lifestyle will change in the ubiquitous era, qualitative interviews have been conducted over 6 groups with 77 persons between the digital ages of 20s and 30s, living in Seoul. The majority had positive opinions regarding the economic, cultural, emotional, and physical prospects of the ubiquitous information environment. Results show high expectations evolved around freedom from household chores, the equality between the sexes (at home and in society), enhancing the working environment at home, an expansion of human relationships leading to creative knowledge, being able to maintain a single life without economic constraints, and the enjoyment that the internet provides. for suggestions to improve the quality of women's lifestyle through ubiquitous technology, issues such as individual based customization, time management, creating emotional hyperspaces, multi-media communication systems, and women as leaders were studied.
4G mobile networks are expected to support various multimedia services over IP networks and also satisfy high spectral efficiency requirement. In cellular systems including 4G networks, hotspot cells can occur when available wireless resources at some location are not enough to sustain the needs of users. The hotspot cell can potentially lead to blocked and dropped calls, which can deteriorate the service quality for users. In a 4G mobile network, a band of users enjoying multimedia services can move around, which may generate heavy flows of traffic load. This situation can generate the hotspot cell which has a short life span of only a few minutes. In this paper, we propose a handover-based scheme which can effectively manage hotspot cells in 4G mobile networks. With the scheme, the current serving cell can recognize the load status of the target cell in advance before handover execution. Adaptive handover time control according to the amount of traffic load of cells can effectively and flexibly manage the hotspot cell in the network. And, through our hotspot cell management scheme, acceptable service quality can be supported as users continuously maintain connections with the network. In the simulation results, we find that our scheme generates smaller number of hotspot cells and supports higher service quality than the compared schemes.
스마트기기 대중화에 따른 소셜 네트워크 서비스의 폭발적인 증가로 온라인상의 관계와 활동이 오프라인상의 실생활까지 영향을 미침에 따라 온라인상의 소셜 네트워크 활동에 대한 관심과 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 SNS 활동에 영향을 미치는 요소를 대상(object, 사용자(User), 영향력 방향(Influence direction), 영향력 강도(Influence distance) 4가지 요소로 정의하고 SNS 사용자 상호간 영향을 유기적 관점에서 측정하는 방법을 제안하였다. 기존 영향력 측정 요소를 반응횟수, 친구의 수, 접촉횟수 등 정형 데이터와 원인시간과 반응시간의 차이, 호감도, 반응의 유형 등 비정형 데이터까지 확대하여 영향력 방향(Influence Directio)과 영향력 강도(Influence Strength or Distance)의 측정 기법을 정교화 하였다. 또한, 영향력 측정을 위한 data를 수집하고 분석하는 시스템과 facebook으로 수집한 sample data를 이용한 영향력 측정 기법 프로세스를 실험하고 구현 가능성을 설명하였다.
무선 센서 네트워크에 사용되는 센서들은 제한된 배터리에 의해서 가동되며 배터리의 수명이 다하면 센서 네트워크가 정상적으로 동작할 수 없으므로 각 센서들의 에너지를 효과적으로 사용하는 라우팅 기법이 사용되어야 한다. 이러한 라우팅 기법 중에 가장 널리 알려진 기법이 LEACH와 PEGASIS 기법이나 LEACH(혹은 LEACH-C) 기법은 헤드 노드의 전력 소모가 심하여 다른 노드보다 먼저 수명을 다하는 단점이 있으며 PEGASIS 기법은 LEACH 기법보다 성능이 우수한 것으로 알려져 있으나 소스 노드에서 싱크노드로 데이터를 전송하기 위해 매우 긴홉을 통과하여 데이터가 전달되기 때문에 전송시간이 길고 싱크 노드에 가까운 노드들의 에너지 소모가 급격하게 진행된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 LEACH의 클러스터링 기법과 PEGASIS 기법 체인연결 기법을 혼합하여 사용함으로써 센서네트워크를 보다 오래 사용할 수 있는 하이브리드 기법을 제시하였으며 LEACH-C 기법보다는 33% PEGASIS 기법보다는 18%의 성능의 향상을 가져올 수 있었다.
엔진오일 교환 시기 예측은 엔진의 수명을 연장하고 연비를 증가시킨다. 그러나, 엔진오일의 교환 시기는 자동차를 주행한 거리나, 장거리를 운행한 차량, 단거리를 운행한 차량, 엔진오일의 종류 등에 따라서 크게 달라진다. 본 논문에서는 엔진오일 교환 시기를 예측함에 있어서 단지 주행 거리나 엔진오일의 색깔의 변화 등의 데이터를 퍼지 및 신경망 알고리즘을 이용하여 값을 구하였다. 모의실험결과, 지능형 엔진오일 교환 시스템이 기존의 사람이 예측하여 결정하는 방식 보다는 더 정확하게 엔진 오일을 교환할 수 있음을 입증할 수 있었다. 따라서 지금의 자동차에 이러한 알고리즘을 적용한다면 보다 편리한 차량이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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