• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.1113-1119
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• 2000

To operate a process plant safely and economically, process monitoring is very important. Process monitoring is the task to identify the state of the system from sensor data. Process monitoring includes data acquisition, regulatory control, data reconciliation, fault detection, etc. This research focuses on the data recon-ciliation using scale-space filtering and fault detection using functional-link associative neural networks. Scale-space filtering is a multi-resolution signal analysis method. Scale-space filtering can extract highest frequency factors(noise) effectively. But scale-space filtering has too large calculation costs and end effect problems. This research reduces the calculation cost of scale-space filtering by applying the minimum limit to the gaussian kernel. And the end-effect that occurs at the end of the signal of the scale-space filtering is overcome by using extrapolation related with the clustering change detection method. Nonlinear principal component analysis methods using neural network have been reviewed and the separately expanded functional-link associative neural network is proposed for chemical process monitoring. The separately expanded functional-link associative neural network has better learning capabilities, generalization abilities and short learning time than the exiting-neural networks. Separately expanded functional-link associative neural network can express a statistical model similar to real process by expanding the input data separately. Combining the proposed methods-modified scale-space filtering and fault detection method using the separately expanded functional-link associative neural network-a process monitoring system is proposed in this research. the usefulness of the proposed method is proven by its application a boiler water supply unit.

• 한국측량학회지
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• 제29권2호
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• pp.141-147
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• 2011

본 연구는 최근 많이 촬영되고 있는 고해상도 디지털 항공영상자료를 가지고 제작된 대축척 수치지도를 이용하여 소축척 수치지도를 제작하는데 있어서의 문제점 및 효용성을 분석하였다. 이를 위하여 수치지도지형 지물들의 상관성 분석을 수행하였고, 이들 자료를 기초로 축소편집 작업 공정에 따라 자료를 입력, 지형 지물항목정리 및 삭제, 자료편집 및 검수 등을 수행하였다. 그 결과 18개의 불필요한 지형지물을 삭제하였고, 1/5,000 수치지도 정확도에 만족하였으며, 자료크기와 지형지물 수는 증가하였으나, 이는 디지털 항공영상의 표현능력이 우수하여 나타난 것으로 분석되었다. 따라서 디지털 항공영상에 의한 대축척 수치지도를 가지고 소축척 수치지도를 제작하는 것은 표현능력이 우수하여 질 좋은 수치지도 정보 제공이 가능한 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.381-390
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• 2009

본 연구는 호텔기업에서의 상사의 리더십이 종사원의 신뢰 및 집단응집력에 어떤 영향을 미치는가를 나타내었다. 첫째, 호텔종사원의 리더십은 신뢰 및 집단응집력에 모두 통계적으로 유의한 상관관계를 가지고 있었다. 그들의 잠재능력 및 창의력을 최대한으로 발휘하게 하기 위해서는 조직 내에서 리더십에 대한 관심을 증대시킬 필요가 있다. 둘째, 신뢰는 집단응집력에 매우 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 집단응집력은 어느 조직에서나 마찬가지로 서비스 조직에도 많은 긍정적 결과를 가져오기 때문에 호텔종사원들은 이런 결과에 관심을 가져야 할 것이다. 따라서 호텔종사원은 이에 걸 맞는 인식과 교육제도 등을 파악하여 앞으로 적용 시킬 수 있어야 할 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.25-30
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• 2009

강화학습을 통한 지능형시스템은 게임, 웹 검색 등 많은 분야에서 연구되고 있다. 좋은 훈련 모델은 훈련데이터에도 적합해야 하며 이전에 접해 보지 못한 레코드들도 정확하게 분류되어야 한다. 훈련 데이터에 잘 맞는 모델은 과인적합 되어서 좋지 못한 일반화의 오류를 가질 수 있다. 어떤 분야에서도 이런 과잉적합은 피할 수 없는 문제이며 과잉적합을 방지하는 연구는 필요하다. 본 논문에서는 과잉적합을 감소시키기 위한 방법으로 자연계의 모델인 엔트로피와 돌연변이를 웹 검색에 적용하여 제시한다. 학습과정은 엔트로피의 변화량으로 설명될 수 있고, 자연계의 적자로 생존할 수 있는 돌연변이 현상은 데이터마이닝에서 엔트로피의 인위적 발생으로 설명될 수 있다. 즉, 최대 엔트로피를 주기적으로 발생시키는 방안을 본 논문에서 제시한다. 훈련데이터의 최대 엔트로피 모델은 지능형 웹 검색의 주기적 일반화 강화과정이라고 볼 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제40권2호
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• pp.195-215
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• 2001

The purpose of this paper is to present a specific set of home teaching methods in hopes to prevent slow learner of the elementary mathematics. This paper deals with the number and operations, one of five topics in the elementary mathematics A survey of two hundred elementary school teachers was made to see the teacher's opinions of the role of home studying and to concretize the contents of the research topics. There were asked which is the most essential contents for the concrete loaming and which is the most difficult monad that might cause slow leaner. And those were found to be; counting, and arithmetic operations(addition and subtraction) of one or two-digit numbers and multiplication and their concepts representations and operations(addition and subtraction) of fractions. The home teaching methods are based on the situated learning about problem solving in real life situations and on the active teaming which induces children's participation in the process of teaching and learning. Those activities in teaching each contents are designed to deal with real objects and situations. Most teaching methods are presented in the order of school curriculum. To teach the concepts of numbers and the place value, useful activities using manipulative materials (Base ten blocks, Unifix, etc.) or real objects are also proposed. Natural number's operations such as addition, subtraction and multiplication are subdivided into small steps depending upon current curriculum, then for understanding of operational meaning and generalization, games and activities related to the calculation of changes are suggested. For fractions, this paper suggest 10 learning steps, say equivalent partition, fractional pattern, fractional size, relationship between the mixed fractions and the improper fraction, identifying fractions on the number line, 1 as a unit, discrete view point of fractions, comparison of fractional sizes, addition and subtraction, quantitative concepts. This research basically centers on the informal activities of kids under the real-life situation because such experiences are believed to be useful to prevent slow learner. All activities and learnings in this paper assume children's active participation and we believe that such active and informal learning would be more effective for learning transfer and generalization.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.435-441
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• 2024

수집된 대량의 데이터셋이 딥러닝 학습데이터로 사용되기 위해서는 주민번호, 질병 정보등과 같이 민감한 개인정보는 해커에게 노출되지 않도록 값을 변경하거나 암호화해야 하고 구축된 딥러닝 모델의 구조와 일치 하도록 데이터를 재구성 해주어야 한다. 현재, 이러한 작업은 전문가에 의해 수동으로 이루어지기 때문에, 시간과 비용이 많이 소요 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 딥러닝 과정에서 개인정보 보호를 위한 데이터 처리 작업을 자동으로 수행할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 데이터 일반화에 기반한 개인정보 보호 작업을 수행하고 원형큐를 사용하여 데이터 재구성 작업을 수행한다. 제안된 기법의 타당성을 검증하기 위해, C언어를 사용하여 직접 구현하였다. 검증 결과, 데이터 일반화가 정상적으로 수행되고 딥러닝 모델에 맞는 데이터 재구성이 제대로 수행됨을 확인 할 수 있었다.

• 한국가스학회지
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• 제7권3호
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• pp.24-31
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• 2003

화학공장은 수많은 장치들로 구성되어 있고 매우 복잡한 구조를 가지고 있다. 특히 분산 제어 시스템(Distributed Control System, DCS)이나 공정 정보 시스템(Process Information System, PIS) 등을 설치하여 매분 또는 매초 단위로 공정 데이터를 얻고 있다. 화학공장의 경우, 데이터들의 방대한 양 뿐 만 아니라 데이터들간의 상호 연관성이 크고 재순환이나 화학 반응 등으로 인하여 막대한 계산량 및 비선형성을 지니기 때문에 효과적 분석에 곤란한 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 함수연결연상 신경망을 이용하여 입력변수들을 확장함으로써 신경망의 비선형성 표현능력과 학습능력이 뛰어난 프로그램의 개발에 주안점을 두고 있다. REFA (Real Time Fault Analyzer)는 실시간으로 공정정보를 입력받은 후 입력값을 PC로 매핑하고, 이를 다시 역으로 매핑하여 입력값을 예측하여 공정을 감시하는 시스템으로 개발되었으며, Tennessee Eastman 공정에 적용해 우수성을 입증하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제61권2호
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• pp.273-286
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• 2022

본 연구의 목적은 교사와 학생 간의 의사소통을 바탕으로 수학 문제를 해결하는 과정에서 교사의 담론 구조를 분석하는 것이다. 이러한 목적 달성을 위해 학생들의 수업 참여를 바탕으로 수학적인 의미들을 만들어 가는 교수법을 다년간 실행한 경력 교사의 한 학기 수업을 관찰하였다. 한 학기 수업 중에서 주어진 문제를 해결하기 위해 담론의 구조를 만들어가는 과정들 간의 공통점을 분석하였다. 분석 결과 교사는 담론을 시작하는 과정에서는 목표에 집중을 할 수 있도록 하였고, 담론을 전개하는 과정에서는 문제 이해에 초점을 두고 문제를 해결하였으며, 담론을 정리하는 과정에서는 문제 해결 과정과 결과에서의 핵심을 요약하였다. 교사 담론 구조의 일반화 가능성을 바탕으로 향후 학생들과 소통하여 수학 문제를 해결하는 교수법을 실행하는 과정에 실질적인 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.343-350
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• 2000

본 논문에서는, 최적 시스템을 위해서 FNN과 PNN에 기반을 둔 Multi-FPNN(다중 퍼지 다항식 뉴럴네트워크) 모델을 제안한다. 여기서 FNN 구조는 각각의 분리된 입력변수에 의해 분할된 퍼지 입력공간을 사용해서 설게되고, 간략 퍼지추론 방법과 오류 역전파 알고리즘을 이용한다. FNN은 더 좋은 출력성능을 얻기 위해 PNN과 결합한다. GMDH 방법에 기초한 PNN 구조의 각 노드는 1차 및 2차 고계 다항식의 두 형태를 사용하고, 그 노드의 입력의 입력은 2, 3, 4의 세 종류의 다변수 입력을 사용한다. 그리고 다중 FPNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위햐 HCM 크러스터링방법과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM 클러스터링 방법은 입출력 공간분할에 의해 다중 FPNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 충분한 군형을 ？기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수(목적함수)를 사용한다. 데이터 개수, 비선형의 정도(입.출력 데이터 분포)에 위존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택 및 조절을 통하여 최적의 다중 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 본 연구는 두 개의 대표적 수치예의 도움으로 설명되고, 그 모델의 근사화 및 일만화 능력에 관련된 합성 성능 지수가 평가되고, 도한 토의된다.

• 디자인학연구
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• 제16권2호
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• pp.355-364
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• 2003

본 연구는 디자인의 프로세스를 2단계모델과 3단계모델로 구분하고 이들 각 모델의 효율성에 대하여 검증하였다. 2단계모델은 디자이너의 창의적인 마인드를 바탕으로 주관적이고 감각적으로 수행하는 디자인활동을 의미하며 반대로 3단계모델인 경우 객관적이고 논리적인 소비자 중심적자인 활동을 의미한다. 기존 연구에서는 이러한 두 가지 모델에 대하여 상대적으로 어떤 모델이 더 효과적인가에 대하여 의견의 일치를 이루어내지 못하였다. 본 연구에서는 이들 두 모델에 대하여 시장선도전략(market leader strategy)과 시장탐색전략(market seeker strategy)의 개념을 통해 각각의 효율성을 제시하였다 즉, 실증분석을 통해 명성브랜드라면 2단계모델을 바탕으로 한 시장선도전략이 그리고 비명성브랜드인 경우에는 3단계 모델을 바탕으로 한 시장탐색전략이 더 효율적이라는 상황적 입장을 제시하였으며 다만 어떤 상황에서 어떤 모델이 더 효율적인지에 대한 다각적인 검토가 더 필요하다고 제안하고 있다.