• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.63 no.7
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• pp.916-923
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• 2014

This paper proposes a low-cost switched-mode rectifier (SMR) for a small-scale wind turbine with a permanent magnet synchronous generator (PMSG) system. Also, a sensorless Fuzzy MPPT control is realized by the proposed system. In the PMSG system with the SMR, the synchronous impedance can be replaced as the input inductor of a boost converter. Moreover, the sensorless MPPT control using the Fuzzy technique is carried out by the duty-ratio regulation of the SMR. The relation between the generating power and the duty-ratio is ruled by the chain rule. The wind turbine model is implemented by the squirrel cage induction motor and generated the variable torque when the generator speed is varied. To verify the performance of the proposed system, simulation and experimental results are executed.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.233-238
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• 2005

본 논문에서는 학습을 이용한 발음 변이 모델링을 통해 특정 영역에 최적화된 발음 사전 자동 생성의 방법을 제시하였다. 학습 방법을 이용한 발음 변이 모델링의 오류를 최소화 하기 위하여 본 논문에서는 발음 변이 규칙의 적응 기법을 도입하였다. 발음 변이 규칙의 적응은 대용량 음성 말뭉치에서 발음 변이 규칙을 유도한 후, 상대적으로 작은 용량의 음성 말뭉치에서 유도한 규칙과의 결합을 통해 이루어 진다. 본 논문에서 사용된 발음 사전은 해당 형태소의 앞 뒤 음소 문맥의 음운 현상을 반영한 발음 사전이며, 학습 방법으로 얻어진 발음 변이 규칙을 대용량 문자 말뭉치에 적용하여 해당 형태소의 발음을 자동 생성하였다. 발음 사전의 평균 발음의 수는 적용된 발음 변이 규칙의 확률 값들의 한계 값 조정에 의해 이루어졌다. 기존의 지식 기반의 발음 사전과 비교 할 때, 본 방법론으로 작성된 발음 사전을 이용한 대화체 음성 인식 실험에서 0.8%의 단어 오류율(WER)이 감소하였다. 또한 사전에 포함된 형태소의 평균 발음 변이 수에서도 기존의 방법론에서 보다 5.6% 적은 수에서 최상의 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.349-351
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• 2002

XML문서를 작성하는데 있어서 그 규칙이나 DTD에 익숙하지 않은 개발자에게 구문 지향 편집기는 효율적인 환경을 제공해 준다. 이러한 구문 지향 편집기를 생성하는 도구로서 Synthesizer Generator등이 잘 알려져 있는데, 사용자는 Synthesizer Generator를 위해 구문 지향 편집기 생성 정보 표현 언어인 SSL(Syntheizer Specification Language)을 직접 작성해야 한다. 본 연구는 웹 문서 표준인 XML 구문 지향 편집기를 자동 생성하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 XML DTD를 AST 형태로 변경하여DAG(Directed Acyclic Graph)를 추출하는 DAG 변환기, 생성된 DAG를 SSL로 변환하기 위한 DAG 핸들러와 SSL 변환기 모듈 그리고 변환된 SSL을 이용해 XML 구문 지향 편집기를 자동 생성하기 위한 Synthesizer Generator 사창을 포함한다. SSL 변환기는 SSL문서를 자동 생성하기 위한 모듈로서 추상 구문변환 모듈 역 파싱(Unparsing scheme)모듈 변형 규칙(Transformation rule) 표현 모듈로 구성된다. 사용자는 SSL변환기와 Synthesizer Generator의 사용을 통해 SSL을 직접 코딩해야 하는 노력과 불필요한 학습시간을 줄이고 빠르고 정확한 XML 구문 지향 편집기를 생성하므로 효율적인 XML 문서 작성할 수 있다.

• Korean Management Science Review
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• v.29 no.1
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• pp.1-14
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• 2012

The goal of the multi-reservoir operation planning is to provide an optimal release plan that maximize the reservoir storage and hydropower generation while minimizing the spillages. However, the reservoir operation is difficult due to the uncertainty associated with inflows. In order to consider the uncertain inflows in the reservoir operating problem, we present a Stochastic Dynamic Programming (SDP) model based on the markov decision process (MDP). The objective of the model is to maximize the expected value of the system performance that is the weighted sum of all expected objective values. With the SDP model, multi-reservoir operating rule can be derived, and it also generates the steady state probabilities of reservoir storage and inflow as output. We applied the model to the Geum-river basin in Korea and could generate a multi-reservoir monthly operating plan that can consider the uncertainty of inflow.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.4
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• pp.55-62
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• 2006

Important issues emerging with the opening of the ubiquitous age are how to present ubiquitous environment and how services and access methods can be provided to users. The present research proposes a system that can provide users with useful information dynamically through intelligent multi agents in mobile environment. The system is composed of profile module, rule generation module, filtering module and service module. It was designed to find users' demands in an intelligent way based on information on users registered through the recommendation agent. We implemented an applied system and proved its performance through an experiment.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.35-39
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• 2002

광고성 메일이 개인 당 하루 평균 10통 내외로 오며, 그 제목만으로는 광고메일을 효율적으로 제거하기 어려운 현실이다. 이러한 어려움은 주로 광고 제목을 교묘히 인사말이나 답신처럼 변경하는 데에서 오는 것이며, 이처럼 제목으로 광고를 삭제할 수 없도록 은폐하는 노력은 계속될 추세이다. 그래서 제목을 통한 변화에 적응하면서, 제목뿐만 아니라 내용에 대한 의미 파악을 자동으로 수행하여 스팸 메일을 차단하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 정상 메일과 스팸 메일의 범주화(classification) 방식으로 접근하였다. 이러한 범주화 방식에 대한 기준을 자동으로 알기 위해서는 사람처럼 문장 해독을 통한 의미파악이 필요하지만, 기계가 문장 해독을 통해서 의미파악을 하는 비용이 막대하므로, 의미파악을 단어수준 등에서 효율적으로 대신하는 text mining과 web contents mining 기법들에 대한 적용 및 비교 연구를 수행하였다. 약 500 통에 달하는 광고메일을 표본으로 하였으며, 정상적인 편지군(500 통)에 대해서 동일한 기법을 적용시켜 false alarm도 측정하였다. 비교 연구 결과에 의하면, 메일 패턴의 가변성이 너무 커서 wrapper generation 방법으로는 해결하기 힘들었고, association rule analysis와 link analysis 기법이 보다 우수한 것으로 평가되었다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2001.10a
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• pp.280-287
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• 2001

There have been some studies about hybrid production system, which integrate push system and pull system. Most of them are based on the simple production system considering one product line. Though there are many studies about hybrid production system, it\`s not practical to implement them for real factory, because most of them did not consider various factors about real factory. On this study we designed hybrid production system considering some factor - one is automatic kanban generation, the other is dispatching rule for Multi-tasking worker, and the last one is the priority of kanban. At last, We give simulation results fur a real company, which produce various cameras in Korea.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1993.10a
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• pp.570-575
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• 1993

화학 공정에서의 이상 진단 시스템 개발 및 응용에 대한 연구는 지난 5년간 많은 발전이 이루어졌다. 화학 공정의 본질적인 특성으로 대형 시스템, 비선형 특성, 모델링 자체의 어려움, 공정 변수의 large dead time 및 복잡한 인과 관계등을 들수 있으며, 이러한 어려움에도 불구하고 적절한 이상 진단 시스템의 중요성을 인식하여, 초기에는 주로 rule-based approach가 도입되어 현장에서의 조업에 많은 도움을 주었었다. 그러나 개발 기간의 단축화, 개발 과정의 표준화 뿐 아니라 개발된 시스템 자체의 일관성 등을 위하여 체계적인 접근 방법이 필요하게 되었으며, 그중 지식 베이스 합성 문제는 그 동안 활발하게 연구되어 오고 있는 분야이다. 이에 본 연구에서는 기호화된 정성적인 정보를 얻기위한 기존의 실험 방법의 한계를 극복하고자 동적 모사를 이용하여 정량적인 정보로부터 정성적인 정보를 생성시키는 방법론에 대해 연구하였다. CSTR(Continuous Stirred Tank Reactor)에서 나타날수 있는 이상의 종류에 대한 동적 모사를 수행하여 이상 진단 시스템을 위한 지식이 생성되는 과정을 보였다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• v.15 no.8
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• pp.1132-1142
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• 2001

The paper describes the construction of global function approximation models for use in design optimization via global search techniques such as genetic algorithms. Two different approximation methods referred to as evolutionary fuzzy modeling (EFM) and neuro-fuzzy modeling (NFM) are implemented in the context of global approximate optimization. EFM and NFM are based on soft computing paradigms utilizing fuzzy systems, neural networks and evolutionary computing techniques. Such approximation methods may have their promising characteristics in a case where the training data is not sufficiently provided or uncertain information may be included in design process. Fuzzy inference system is the central system for of identifying the input/output relationship in both methods. The paper introduces the general procedures including fuzzy rule generation, membership function selection and inference process for EFM and NFM, and presents their generalization capabilities in terms of a number of fuzzy rules and training data with application to a three-bar truss optimization.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.4 no.5
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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).