셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세포자동자와 같이 이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비전 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다. 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습에 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다.
Ultra-wideband (UWB) 시스템의 동기화에 대한 이제까지의 연구에서는 참조 신호와 다중경로 성분들 중 어느 한 성분과의 위상을 맞추는 것을 동기화라 정의하고 빠르게 동기화하는 기법에 대하여 연구하였다. 그러나 다중경로 성분들은 서로 다른 전력을 갖기 때문에, 동기화 이후 과정들에서, 낮은 전력을 갖는 다중경로 성분에서 동기화가 될 경우에는 좋지 않은 성능을 가지며, 높은 전력을 갖는 다중경로 성분에서 동기화 할 경우에는 좋은 성능을 갖는다. 일반적으로 첫 번째 다중경로 성분이 가장 큰 전력을 가지며, 따라서 첫 번째 다중경로 성분에서 동기화함으로서 동기화 이후 과정들의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 첫 번째 다중경로 성분과 참조 신호의 위상이 맞았을 때를 동기화라 새롭게 정의하고, 최대 우도 (maximum-likelihood: ML) 방법을 이용하여 UWB 다중경로 채널에서 첫 번째 다중경로 성분을 찾기 위한 최적 결정 법칙을 유도하였으며, 동시에 이에 바탕을 둔 준 최적 결정 법칙을 제안하였다. 모의실험을 통해, 새로운 동기화의 정의에 따라 동기화하였을 때, 그렇지 않을 때보다 좋은 복조 성능을 갖는 것을 확인할 수 있었으며, 본 논문에서 제안된 최적 및 준 최적 결정 법칙은 기존 결정 법칙과 비교할 때 월등한 성능을 갖는 것을 확인할 수 있었다.
Nowadays, globally high-grade companies have done their best for increasing their competitive power through a many kinds of method in incisive competition for making certain of a pacesetting position. Among the rest, Six Sigma have been the best methodology of improving process and have proven to be effective by the result of improving process in many of manufacturing business, however, it has not obtained excellent results in the transaction business. In transaction business, a $30\sim50%$ costs in total costs is generated by slow-speed working and reworking. The slow processes decrease the quality and increase the cost, which decreases customer satisfaction, and finally the income is decreased. All of them are so called wastes in processes. For this, adopting of lean six sigma methodology in process management can eliminate the wastes and reduce the variation. This study focuses on distribution with the domains like capacity, layout, amount of location, assignment of product, operation procedure and operation rule in order to improve these domains, we make a further application of eight analysis ways based on DMAIC method for improving operation of processes of distribution center as the third profit source. The goal of this study is to trace an approach that can easily adopt of Lean Six Sigma in operational management of distribution center by a kind of data, analysis method and template.
Park, Hae-Chul;Shin, Ho-Chul;Lee, Jin-Sung;Cho, Ju-Hyun;Kim, Seong-Dae
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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pp.1968-1971
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2003
We propose a knowledge-based algorithm for extracting an object boundary from low-quality image like the forward looking infrared image. With the multi-classes training data set, the global shape is modeled by multispace KL(MKL)[1] and curvature model. And the objective function for fitting the deformable boundary template represented by the shape model to true boundary in an input image is formulated by Bales rule. Simulation results show that our method has more accurateness in case of multi-classes training set and performs better in the sense of computation cost than point distribution model(PDM)[2]. It works well in distortion under the noise, pose variation and some kinds of occlusions.
매 학기마다 반복되는 대학의 강의시간표 작성 방법은 대학 상황에 따라 다르며, 교육환경의 변화에 따라 그 복잡도와 문제의 크기가 증가되는 NP-hard 문제로 알려져 있다. 그 동안, 효과적인 강의자원 배분을 위한 강의시간표 자동생성의 필요성으로 대학 강의시간표 작성에 관한 여러 방법의 연구가 진행되어 왔다. 일반적으로 교양과목 강의시간표는 대학행정부서에서, 전공과목은 학과에서 작성하는데 각 학과 단위의 전공강의시간표작성지원시스템은 학생들의 편의를 도모하고 수업의 효과와 전공강의자원의 효과적인 배분를 위해 중요한 역할을 한다. 이를 위하여 본 연구는 한신대학교의 새로운 강의시간표 작성체계에 따라, 사례 기반의 템플릿을 생성하고, 이로부터 규칙 기반의 상호대화형으로 효과적인 강의자원 배분이 가능한 전공강의시간표를 작성하는 두 단계 지원시스템을 제안하였으며, 사례 데이터를 이용한 프로토타입으로 그 효과를 검정하였다. 과거 사례와의 유사도는 학과 평균 41.72%로 템플릿의 유용성을 볼 수 있으며, 민감도 분석 결과에서 동일 시간 개설과목 허용 임계치를 90% 이상 설정한다면 강의시간표가 더 고른 분포를 갖게 됨을 검정하였다.
한옥은 단순히 전통건축의 의미를 넘어서 우리 선조들의 삶에 대한 양식과 인식을 담고 있는 지금도 살아 숨 쉬는 문화유산이다. 최근 한옥이 자연친화적 건축으로 주목을 받게 되면서 한옥의 전통적 방식을 훼손하지 않으면서도 건축과정에 효율을 꾀할 수 있는 방안이 모색될 필요가 대두되었다. 이에, 본 논문에서는 건축정보모델링을 기반으로 하는 설계 지원도구를 개발하여 한옥의 설계에서 검증, 생산 공정에 이르는 전 과정을 지원하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 먼저, 전통건축의 통시대적 고찰과 한옥의 목구조 방식에 대한 체계적인 분석을 통해 전통건축 설계에 필요한 부재들에 대한 효율적 설계 방식을 제시한다. 논문에서 제안하는 방식은 특성이 비슷한 부재들을 모아서 하나의 템플릿으로 설계하고 다양한 형태의 유사부재들을 속성 값에 따라 자유롭게 생성할 수 있도록 객체지향 방식의 표현기법을 사용하는 것이다. 이 방식은 객체지향 방식의 부재를 표현함에 있어서 연결 부재간의 상관관계를 부재와 부재간의 관련 파라미터들 사이의 결합규칙을 적용함으로써 설계의 오류를 최소화 하도록 지원할 수 있다. 또한 개발된 시스템은 서양건축 설계 위주의 CAD프로그램에 플러그 인 형태로 수행할 수 있기 때문에 전통적인 방식의 한옥설계는 물론 한옥 건축문화를 현대적 생활공간에 쉽게 접목할 있도록 고안되었다.
본 논문에서는 모니터링 에이전트를 통한 웹 서비스 선정 과정의 자동화를 위해 프록시 클라이언트 코드를 자동 생성하는 방안을 제안한다. 본 논문의 기법은 템플릿 룰에 따라 WSDL 문서의 특정 엘리먼트의 속성 값을 가져옴으로써 서비스 사용자에게 프록시 클라이언트의 소스 코드를 제공할 수 있게 해 준다. 즉 XSLT 스크립트 파일은 클라이언트 코드 생성시 필요한 동적 호출 인터페이스 모델의 코드 골격을 제공한다. 이러한 코드 자동생성 기법은 이동 에이전트 기술과 더불어 선정 아키텍처에서의 기아 상태를 해결하기 위해 필요하다. 선정 서비스를 제외하더라도 검색 결과상의 모든 서비스들에 대한 요청 HTTP 메시지를 발생시키기 위해서는 코드 자동 생성 기법이 필요하다. 생성된 프록시 클라이언트 프로그램 코드는 검색된 서비스들에 대한 더미 메시지를 발생시킨다. 본 논문에서 제시한 클라이언트 코드 생성 방안은 자동 생성 프로그래밍 영역에서의 적용 가능성을 보여준다.
An architectural pre-design, which is conducted prior to the architecture design, supports fundamental configuration during the entire AEC project by predicting the cost, demand, etc., of the building, and is therefore gaining importance. In particular, the massing calculation of the pre-design phase should be prioritized, as it is fundamental to architectural outline. However, most architects depend on only their experience and intuition while conceptualizing an integrated framework of design conditions, including the building code and requirements for the massing calculation of the object. Therefore, many difficulties arise in terms of performing appropriate tasks. Thus, the purpose of this study is to implement a knowledge-based BIM for explicitly representing the design knowledge, which is the basis of decision making for an architect while performing the massing calculation. In particular, the 3D knowledge relevant to a project can be provided and accumulated in the massing calculation by the BIM system; this facilitates an integral understanding. Consequently, the approximate result of massing calculation in 3D BIM environment, through both the knowledge-based BIM template and plug-in, can be swiftly provided to the architect. In addition, the architect can invent various alternatives, estimate resulting costs, and reuse the accumulated knowledge in future BIM design processes.
무선 인터넷을 이용하는 사용자는 정보의 양의 따른 시간적 통신비용의 증가 문제로 개인화 에이전트가 사용자의 관심에 따라 서비스를 제공하는 기능과 맞춤화된 정보를 제공하는 기능, 지식 기반 방식으로 정보를 예측하는 기능을 가지기를 바라고 있다. 본 논문에서는 이와 같이 무선 인터넷을 사용하는 사용자를 위한 PDA 개인화 에이전트 시스템을 구축하고자 한다. PDA 개인화 에이전트 시스템 구축을 위해 프로파일 기반의 에이전트 엔진과 사용자 프로파일을 이용한 지식기반 방식을 사용한다. 사용자가 웹페이지에서 행하는 행위들을 모니터링하여 사용자가 관심 가지는 문서를 파악하고 정보 검색을 통해 얻어진 문서를 분석하여 사용자 각각의 관심 문서로 나누어 서비스하게 된다. 모니터링 되어진 문서를 효과적으로 분석하기 위해 unsupervised clustering 기계학습 방식인 Cobweb을 이용한다. unsupervised 기계 학습은 conceptual 방식을 이용하여 검색되어진 정보를 사용자의 관심 분야별로 clustering한다. 클러스터링을 통해 얻어진 결과를 다시 기계학습을 통해 사용자 관심문서에 대한 프로파일을 생성하게 된다. 이렇게 만들어진 프로파일을 룰(Rule)로 만들어 이를 기반으로 사용자에게 서비스하게 된다. 이러한 룰은 사용자의 모니터링 결과로 얻어지기 때문에 주기적으로 업데이트하게 된다. 제안하는 시스템은 인터넷신문이나 웹진 등에서 사용자들에게 뉴스를 전달하기 위한 목적으로 생성하는 뉴스문서를 특정 대상으로 선정하였고 사용자 정보를 이용한 검색을 실시하고 결과로 얻어진 정보를 정보 분류를 통해 PDA나 휴대폰을 통해 사용자에게 제공한다. 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of compu
Human histamine H1 receptor (HHR1) is a G protein-coupled receptor and a primary target for antiallergic therapy. Here, the ligand-based three-dimensional pharmacophore models were built from a set of known HHR1 inverse agonists using HypoGen module of CATALYST software. All ten generated pharmacophore models consist of five essential features: hydrogen bond acceptor, ring aromatic, positive ionizable and two hydrophobic functions. Best model had a correlation coefficient of 0.854 for training set compounds and it was validated with an external test set with a high correlation value of 0.925. Using this model Maybridge database containing 60,000 compounds was screened for potential leads. A rigorous screening for drug-like compounds unveiled RH01692 and SPB00834, two novel molecules for HHR1 with good CATALYST fit and estimated activity values. The new lead molecules were docked into the active site of constructed HHR1 homology model based on recently crystallized squid rhodopsin as template. Both the hit compounds were found to have critical interactions with Glu177, Phe432 and other important amino acids. The interpretations of this study may effectively be deployed in designing of novel HHR1 inverse agonists.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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