• 대한임베디드공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.85-93
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• 2012

In this paper, we proposed Wireless LAN (WLAN) localization method that enhances database construction based on weighting factor and analyse the characteristic of the WLAN received signals. The weighting factor plays a key role as it determines the importance of Received Signal Strength Indication (RSSI) value from number of received signals (frequency). The fingerprint method is the most widely used method in WLAN-based positioning methods because it has high location accuracy compare to other indoor positioning methods. The fingerprint method has different location accuracies which depend on training phase and positioning phase. In training phase, intensity of RSSI is measured under the various. Conventional systems adapt average of RSSI samples in a database construction, which is not quite accurate due to variety of RSSI samples. In this paper, we analyse WLAN RSSI characteristic from anechoic chamber test, and analyze the causes of various distributions of RSSI and its influence on location accuracy in indoor environments. In addition, we proposed enhanced weighting factor algorithm for accurate database construction and compare location accuracy of proposed algorithm with conventional algorithm by computer simulations and tests.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.701-706
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• 1998

A design method of rule -based fuzzy modeling is presented for the model identification of complex and nonlinear systems. The proposed rule-based fuzzy modeling implements system structure and parameter identification in the efficient form of " IF..., THEN,," statements. using the theories of optimization and linguistic fuzzy implication rules. The improved complex method, which is a powerful auto-tuning algorithm, is used for tuning of parameters of the premise membership functions in consideration of the overall structure of fuzzy rules. The optimized objective function, including the weighting factors, is auto-tuned for better performance of fuzzy model using training data and testing data. According to the adjustment of each weighting factor of training and testing data, we can construct the optimal fuzzy model from the objective function. The least square method is utilized for the identification of optimum consequence parameters. Gas furance and a sewage treatment proce s are used to evaluate the performance of the proposed rule-based fuzzy modeling.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제39권1호
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• pp.71-80
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• 2000

As the new century begins, it is clear that K-l2 education is going through a major change. The increasing power and affordability of personal computers along with wide spread use of the Internet has not only changed the landscape for communication but it has opened up new and exciting opportunities for education. One of the ways that Internet could help improve education is to act as an interactive communication link to gather the knowledge and experience of all the teachers and to serve as an open forum for discussing and exchanging innovative ideas. But developing a successful site is not an easy task since the success of the site depends on the level of participation and cooperation of teachers. In this paper, learnings derived from the development of an interactive web based resource center for K-12 mathematics teacher are described and recommendations for developing an effective site for teachers are suggested. The development of an interactive resource center for mathematics teachers showed that while interest for a web based resource is very high, the main obstacle for effective teacher participation is lack of easy accessibility of internet by teachers, and lack of computer and internet training for teachers. The technical issues regarding hardware installation, software development and cost were minimal. Accessibility will improve in time as more and more schools are connected to the internet, but this alone will not be enough. The study suggests that in order to bring together teachers on the internet more effort needs to be made in training teachers on the use of computers and the internet.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권2호
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• pp.644-652
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• 2022

During the pyroprocessing operation, various signals can be collected by process monitoring (PM). These signals are utilized to diagnose process states. In this study, feasibility of using PM for nuclear safeguards of electrorefining operation was examined based on the use of machine learning for detecting off-normal operations. The off-normal operation, in this study, is defined as co-deposition of key elements through reduction on cathode. The monitored process signal selected for PM was cathode potential. The necessary data were produced through electrodeposition experiments in a laboratory molten salt system. Model-based cathodic surface area data were also generated and used to support model development. Computer models for classification were developed using a series of recurrent neural network architectures. The concept of transfer learning was also employed by combining pre-training and fine-tuning to minimize data requirement for training. The resulting models were found to classify the normal and the off-normal operation states with a 95% accuracy. With the availability of more process data, the approach is expected to have higher reliability.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.259-271
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• 2023

본 연구의 목적은 산업체 수요에 부합하고 외부 환경변화와 트렌드에 기민하게 대응하는 기업 맞춤형 자격 제도를 통해 직업훈련 활성화 방안을 마련하는 것이다. 이를 위해 직업능력개발사업의 현황 및 한계, 국내 자격제도 현황 및 한계, 직업능력개발 관련 정부 정책, 기업 인사담당자 FGI, 중소기업 인사담당자 설문, 전문가 자문 등을 통해 교육훈련 결과 인증 기반의 자격 체계 수립, 수요자인 기업 중심으로 자격체계를 전략으로 설정하여 지역 기업 기반의 맞춤형 자격운영 체계로 BRIDGE 3.0 모델을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.493-507
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• 2018

본 연구는 목조주택시공 및 조경시공분야의 직업훈련과정에 참여한 194명을 대상으로 연령구간에 따른 직업 훈련 특성 및 훈련 활용도를 살펴보았다. 고용가능성, 경력단계등에서의 차이에 따라 이들을 제1직업기(30~45세), 경력전환준비기(46~52세), 경력전환기(53~60세), 퇴직후가교일자리기(61세~68세)로 나누어 살펴본 결과 나이가 많은 그룹일수록 컴퓨터활용수업에서 어려움을 느꼈으며 취업결과가 낮은 것으로 나타났다. 하지만 훈련활용도를 취업에서 뿐 아니라 진로탐색, 노후생활준비 및 취미활동 등의 측면에서 살펴보았을 때, 경력전환기의 경우 진로탐색 활용이 높았으며 퇴직후가교일자리기의 훈련생들은 노후준비 및 취미활동으로 활용하는 것으로 나타났다. 한편 훈련활용도에 영향을 미치는 요인을 살펴보기 위해 회귀분석을 실시한 결과, 훈련난이도 인식, 진로적응성이 진로탐색 및 노후준비에 영향을 미쳤고 취업에는 이전 경력연관성, 진로장벽인식, 훈련난이도 인식, 관계능력이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과에 따르면 중 고령자의 무경계경력 관점에서의 직업훈련 활용은 취업보다 진로탐색이나 노후생활 준비 쪽에 초점이 맞추어져야 할 필요가 있다. 또한 본 연구에 근거, 직업훈련에 진로장벽에 대한 긍정적인 태도형성 및 관계역량을 기를 수 있는 내용을 포함하는 등 중 고령자의 특성 및 수요에 맞는 교육 훈련과정의 개발을 제언하는 바이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.842-845
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• 2004

The aim of this study is to compare the classification results for choosing the fuzzy membership function within fuzzy rules. There are various methods of extracting rules from training data in the process of fuzzy rules generation. Pattern distribution characteristics are considered to produce fuzzy rules. The accuracy of classification results are depended on not only considering the characteristics of fuzzy subspaces but also choosing the fuzzy membership functions. This paper shows how to produce various type of fuzzy rules from the partitioning the pattern spaces and results of land cover classification in satellite remote sensing images by adopting various fuzzy membership functions. The experiments of this study is applied to Landsat TM image and the results of classification are compared by fuzzy membership functions.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.874-880
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• 2016

The gesture classification has been applied to many fields. But it is not efficient in the environment for game interface with low specification devices such as mobile and tablet, In this paper, we propose a effective way for realistic game interface using k-nearest neighbors algorithm for gesture classification. It is time consuming by realtime rendering process in game interface. To reduce the process time while preserving the accuracy, a reconstruction method to minimize error between training and test data sets is also proposed. The experimental results show that the proposed method is better than the conventional methods in both accuracy and time.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.703-705
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• 2002

최근 컴퓨터 해킹이 커다란 사회적 문제로 대두되고 있다. 물론 시스템 보호를 위한 많은 상용 제품들이 존재하지만, 침입피해 상황에서는 대부분의 경우, 시스템 관리자의 현장 경험에 의존하는 실정이다. 따라서 시스템 관리자는 기존의 침입에 관한 해결방법 뿐만 아니라, 새로운 위협들에 대한 대처방안을 항상 준비 하여야 한다. 이러한 침입상황을 시스템 관리자들에게 교육하기 위하여, 본 논문에서는 모의 훈련환경을 설계하고 구현하였다. 본 시스템의 특징은 우선, 지식베이스로부터 동적으로 생성되는 학습 주제들로 이루어진 교과 과정을 학습자에게 제시한다. 학습자에 의해 선택된 학습 주제는 학습목표로 간주되고, 이 주제는 교수 계획에 의해 다수의 임무(mission)들을 생성한다. 학습자는 각 임무에서 주어진 상황을 가상의 UNIX명령어들을 직접 사용하여 모의 실험해 봄으로써 임무 완수에 필요한 지식을 숙지할 수 있게 된다. 시스템은 임무 완수에 요구되는 해 경로(solution paths)를 유지함으로써, 학습자의 문제 해결 과정을 감독할 수 있고, 도움을 요구하거나 실수를 할 때 적절한 힌트를 제공한다. 시스템은 웹 기반의 클라이언트/서버 구조로 설계되어, 학습자는 브라우저만으로도 학습이 가능하고, 자바 애플릿으로 이루어진 가상 운영체제 하에서 직접 침입대처 상황을 학습 할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.61-66
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• 2018

인과관계 추출이란 어떠한 문장에서 인과관계가 존재하는지, 인과관계가 존재한다면 원인과 결과의 위치까지 분석하는 것을 말한다. 하지만 인과관계 관련 연구는 그 수가 적기 때문에 말뭉치의 수 또한 적으며, 기존의 말뭉치가 존재하더라도 인과관계의 특성상 새로운 도메인에 적용할 때마다 데이터를 다시 구축해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 도메인 특화에 따른 데이터 구축비용 문제를 최소화하면서 새로운 도메인에서 인과관계 모델을 잘 구축할 수 있는 통계 기반 모델을 이용한 인과관계 데이터 확장 방법과 도메인에 특화되지 않은 일반적인 언어자질과 인과관계에 특화된 자질을 심층 학습 기반 모델에 적용함으로써 성능 향상을 보인다.