• Management Science and Financial Engineering
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• 제3권2호
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• pp.71-92
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• 1997

Developing FMS controllers has been a difficult problem largely because of the variety of the system configuration. The purpose of this paper is to develop a method of building an FMS controller. The controller consists of control module and execution module. A hierarchically layered structure of these modules is proposed. The control module generates abstract-level execution requested by identifying a set of activities that can be executed without creating any irregular state. The execution module transmits the requests to physical device controllers and reports back the completion of the requests to the control module. Both of these two modules use Petri Net-based models. In this paper, a controllable Petri Net model is automatically synthesized from declarative specifications provided by a user. An execution Petri Net model for the execution module is designed to ensure the consistency between the control module and the real target system. The controller operates in MMS on TCP/IP and UNIX environment.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.13-24
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• 2003

In this study, we propose a scheduling analysis method of the Flexible management system using the transitive matrix. The Scheduling problem is a combination-optimization problem basically, and a complexity is increased exponentially for a size of the problem. To reduce an increase of a complexity, we define that the basic unit of concurrency (short BUC) is a set of control flows based on behavioral properties in the net. And we propose an algorithm to divide original system into some BUC. To sum up, we divide a petri net model of the Flexible management system Into the basic unit of concurrency through the division algorithm using the transitive matrix. Then we apply it to the division-scheduling algorithm to find an efficient scheduling. Finally, we verify its efficiency with an example.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.81-88
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• 2018

In this paper, we present some problems with the Groupware Messenger functionality based on dot net 2.0 and implement a new design structure to solve them. They include memory leakage, slow processing, and client window memory crash. These problems resulted in the inconvenience of using instant messaging and the inefficient handling of office tasks. Therefore, in this paper, instant messaging functionality is implemented according to a new design architecture. The new system upgrades dot net 4.5 for clients and deploys the new features based on MQTT for the messenger server. We verify that the memory leak problem and client window memory crash issues have been eliminated on the system with the new messenger functionality. We measure the amount of time it takes to bind data to a set of messages and evaluate the performance, compared to a given system. Through this comparative evaluation, we can see that the new system is more reliable and performing.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.677-687
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• 1992

본 논문은 신경계 행위 표현의 효율성과 동작의 정당성을 검증할 수 있는 모형화 도구로 FPN을 제안 하였다. 설계를 위해 기존의 통신망과 신경망 행위의 표현과 검증의 유사성 및 차이점을 분석하고, 신경계의 애매 모호성의 효율적인 표현을 위하여, PN에 Fuzzy 집합 이론을 적용하여 FPN 모형을 설계하였다. 설계된 FPN을 다층 퍼센트론 구조로 표현하여 그 효율성이 우수함을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권11호
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• pp.3493-3506
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• 2022

In the field of scene segmentation, the precise segmentation of object boundaries in sports movement scene images is a great challenge. The geometric information and spatial information of the image are very important, but in many models, they are usually easy to be lost, which has a big influence on the performance of the model. To alleviate this problem, a parallel dense dilated convolution merging Network (termed PDDCM-Net) was proposed. The proposed PDDCMNet consists of a feature extractor, parallel dilated convolutions, and dense dilated convolutions merged with different dilation rates. We utilize different combinations of dilated convolutions that expand the receptive field of the model with fewer parameters than other advanced methods. Importantly, PDDCM-Net fuses both low-level and high-level information, in effect alleviating the problem of accurately segmenting the edge of the object and positioning the object position accurately. Experimental results validate that the proposed PDDCM-Net achieves a great improvement compared to several representative models on the COCO-Stuff data set.

• 수산해양기술연구
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• 제31권1호
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• pp.15-23
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• 1995

여수 연안 정치망 어장의 주변 해역을 중심으로 1990년 4월부터 11월까지 매월 채집해서 분석한 식물플랑크톤의 분포량과 여수수협 위판장으로부터 구한 어획량 자료등을 이용하여 여수 연안 정치망 어장의 환경요인인 식물플랑크톤의 분포량과 어획량 변동과의 관계를 분석 정리한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 식물성 플랑크톤의 출현량은 춘계와 추계보다 하계에 최대가 되고, 특히 육수의 유입이 많은 여수만 중 돌산연안 수역 분포량이 많고, 소리도와 세존도부근의 식물성 플랑크톤 분포량은 내만수의 확장 경향을 추정하는데 유익하게 이용될 수 있다. 2) 여수 연안 정치망에 어획되는 주요 어종의 어획량은 삼치, 갈치, 고등어, 정어리, 멸치, 전갱이 및 방어의 순이고, 어획되는 시기는 정어리와 멸치가 4~6월, 전갱이, 갈치 및 고등어는 6~10월이 였으며, 삼치는 전 어기에 걸쳐 어획되었다. 3) 여수 연안 정치망 어장의 어획량은 식물성 플랑크톤 출현량과 상관 관계가 있고, 이들 식물성 플랑크톤량은 하계 육수의 영향을 많이 받는 내만수에 최대의 출현량을 보인다. 또, 이 어장의 어획량은 하계에 많으므로 여수 연안 정치망 어장은 육수의 유입에 의해 풍부한 영양염류를 공급받는 내만수내의 이료생물의 생산력이 어획량을 좌우하는 어장의 중요한 환경요인이 될 수 있다

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.211-225
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• 2003

본 논문은 웹서비스 프로토콜을 기반으로 B2B 애플리케이션을 위한 collaborative 아키텍처의 디자인을 목적으로 하며, 시스템의 가능성을 제시하기 위해서 이 아키텍처를 기초로 하여 개발한 시스템의 사례를 소개하고 있다. 상이한 비즈니스 프로세스가 B2B 환경에서 인터페이스가 되어져야 하므로 협업의 기능은 B2B 구현을 위해서 필요한 분야이다. 본 시스템의 개발 및 구현을 위한 플랫폼으로는 웹서비스, XML 및 ASP.NET을 이용하였다. 웹서비스는 애플리케이션간의 상호작용을 위해 체계적이고 확장 가능한 프레임웍을 제공한다. 웹서비스 프레임웍은 통신프로토콜, 서비스 기술 및 서비스 제공의 세부분으로 구성되는데 SOAP, WSDL, UDDI가 각각 여기에 해당한다. ASP.NET은 .NET의 상위 계층에 위치한 서비스 집합과 컴포넌트에 맞게 활용되어진다. B2B환경에서 시스템 구현을 위한 상품의 범주와 이에 대한 상세한 설명의 서비스를 위해 웹서비스에서는 SQL 서버 데이터 베이스를 이용하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권6호
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• pp.44-51
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• 1999

HMM-Net은 은닉 마르코프 모델(HMM)의 계산과정을 신경망 구조로 구현한 것으로, HMM이 갖고 있는 시계열 모델링 능력과 신경망이 갖고 있는 우수한 변별력을 결합한 것이다. HMM-Net 분류기를 학습하는 방법으로는 HMM의 학습에 이용되는 最尤法(ML)과 신경망 학습의 最小二乘誤差法(MMSE)를 적용할 수 있다. 이들 중 ML이 MMSE보다 안정된 학습을 보장하는 반면 초기 학습조건을 적절하게 설정하였을 경우에는 MMSE가 ML보다 우수하다고 알려져 있다[3]. 따라서 이 논문에서는 먼저 ML을 이용하여 초기학습을 수행한 다음 보다 학습성능이 우수한 MMSE로 바꾸어 최적 또는 준최적으로 학습하는 하이브리드 학습법(ML/MMSE)을 제안한다. 실험용 시계열 패턴으로 /0/부터 /9/까지의 고립 숫자음을 이용하여 실험한 결과, 제안한 방법이 학습특성 및 인식률면에서 ML이나 MMSE만을 이용하는 기존의 방법보다 우수하였음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.17-24
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• 2019

최근 화두가 되고 있는 AI분야에서 가장 큰 문제점은 학습데이터의 부족 문제를 꼽을 수 있다. 수동 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요되기에 개인이 손쉽게 필요 데이터를 구축하기는 매우 어렵다. 반면, 수동 데이터 구축에 비해 자동으로 구축하는 것은 높은 품질을 유지하는 것이 관건이다. 본 논문에서는 한국어 음성 명령어 인식기 개발에 필요한 데이터를 웹에서 자동으로 추출하고, 학습데이터로 사용할 수 있는 데이터를 자동으로 선별하는 방법을 소개한다. 특히, 자동 구축된 한국어 음성 데이터를 대상으로 우수한 성능을 보이는 ResNet기반의 수정 모델을 기반으로, 건강 및 일상생활도메인의 명령어 셋을 대상으로 적용가능성을 보이기 위한 실험을 진행하였다. 자동으로 구축된 데이터만을 사용한 일련의 실험에서 건강도메인은 ResNet15에서 89.5%, 일상생활도메인에서는 ResNet8에서 82%의 정확도를 보임으로써, 자동 수집 데이터의 활용 가능성을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.549-554
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• 2016

컨셉넷은 일반상식을 노드(개념)와 에지(관계)로 표현해 놓은 그래프 형태의 지식 베이스이다. 완전한 지식 베이스를 구축하는 것은 매우 어려운 문제이기 때문에 지식 베이스는 미완결된 형태의 데이터를 담고 있는 경우가 많다. 불완전한 지식을 담고 있는 지식 베이스로부터의 추론 결과는 신뢰하기 어렵기 때문에 지식의 완결성을 높이기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 신경 텐서망을 이용하여 컨셉넷의 지식 미완결성 문제를 완화해 보고자 한다. 컨셉넷에서 추출한 사실주장(assertion)을 이용하여 신경 텐서망을 학습시킨다. 학습된 신경 텐서망은 두 개의 개념 정보를 입력으로 받고, 그 두 개념이 특정 관계로 연결될 수 있는지를 나타내는 점수값을 출력한다. 이와 같이 신경 텐서망은 노드들의 연결 차수(degree)를 높여, 컨셉넷의 완결성을 증대시킬 수 있다. 본 연구에서 학습시킨 신경 텐서망은 평가데이터에 대해서 약 87.7%의 정확도를 보였다. 또한 컨셉넷에 연결이 없는 노드 쌍에 대하여 85.01%의 정확도로 새로운 관계를 예측할 수 있었다.