• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.97-99
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• 2022

대장암의 조기 발견과 치료를 위해서는 정확한 폴립의 분할이 중요하나 다음과 같은 제약이 따른다. 개별 폴립의 위치, 크기 및 모양이 서로 상이하며, 모션 흐림 및 빛 반사와 같은 특정 상황에서 폴립과 주변 환경 간에 상당한 정도의 유사성이 존재한다. 인코더와 디코더 역할을 하는 Convolutional Neural Networks로 구성된 U-net은 이러한 한계를 극복하기 위해 다양하게 사용된다. 본 연구는 보다 정확한 폴립 분할을 위한 비전트랜스포머가 포함된 U-net 아키텍처를 제안하였고, 그 결과 제안된 방식은 표준 U-net 아키텍처보다 더 나은 성능을 보였음을 확인할 수 있었다.

• 대한산업공학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-22
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• 1997

Learning control refers to controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this specific task. In a previous work, the authors presented a theory of indirect decentralized learning control based on use of indirect adaptive control concepts employing simultaneous identification and control. This paper extends these results to apply to the indirect repetitive control problem in which a periodic (i.e., repetitive) command is given to a control system. Decentralized indirect repetitive control algorithms are presented that have guaranteed convergence to zero tracking error under very general conditions. The original motivation of the repetitive control and learning control fields was learning in robots doing repetitive tasks such as on an assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the desired trajectory. Decentralized repetitive control is natural for this application because the feedback control for link rotations is normally implemented in a decentralized manner, treating each link as if it is independent of the other links.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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• 제18권1호
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• pp.41-54
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• 2014

This study investigated the visual-mental capability of pre-service and in-service mathematics teachers as well as academicians making a career change to mathematics teachers with regard to manipulations of two geometric shapes (from 2- to 3-dimensional). Moreover, it investigated whether there are differences between the visual-mental capability of these participant groups. Findings illustrate that most of the participants demonstrate an adequate visual capability relating to the task dealing with a cube. Conversely, very low percentage of participants manifested a visual-mental capability in a task requiring the identification of a solid resulting from rotation of a square page, whose diagonal serves as the rotation axis. The study indicates that learners' high visual view should be developed in order to enhance their visual-mental capability.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권4호
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• pp.11-16
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• 2023

The present study examines how a cognitive attention affects Korean learners of English (L2) in perceiving the English stop voicing distinction (/d/-/t/). This study tested the effect of attentional distractor on primary and non-primary acoustic cues, focusing on the role of Voice Onset Time (VOT) and fundamental frequency (F0). Using the dual-task paradigm, 28 Korean adult learners of English participated in the stop identification task carried with (distractor) and without (no-distractor) arithmetic calculation. Results showed that when distracted, Korean learners' sensitivity to VOT decreased as priorly reported with native English speakers. Furthermore, as F0 is a primary cue for a L1 Korean stop laryngeal contrast, its role in L2 English voicing distinction was also affected by a distractor, without compensating for the reduced VOT sensitivity. These findings suggest that flexible use of multiple cues in L1 is not necessarily beneficial for L2 phonological processing when coping with a adverse listening condition.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.107-112
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• 2024

Nowadays the deadly virus famous as COVID-19 spread all over the world starts from the Wuhan China in 2019. This disease COVID-19 Virus effect millions of people in very short time. There are so many symptoms of COVID19 perhaps the Identification of a person infected with COVID-19 virus is really a difficult task. Moreover it's a challenging task to identify whether a person or individual have covid test positive or negative. We are developing a framework in which we used machine learning techniques..The proposed method uses DecisionTree, KNearestNeighbors, GaussianNB, LogisticRegression, BernoulliNB , RandomForest , Machine Learning methods as the classifier for diagnosis of covid ,however, 5-fold and 10-fold cross-validations were applied through the classification process. The experimental results showed that the best accuracy obtained from Decision Tree classifiers. The data preprocessing techniques have been applied for improving the classification performance. Recall, accuracy, precision, and F-score metrics were used to evaluate the classification performance. In future we will improve model accuracy more than we achieved now that is 93 percent by applying different techniques

• 벤처창업연구
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• 제16권6호
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• pp.269-285
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• 2021

조직 내 개인 및 개별 기기에 산재 되어 있는 지식의 체계적 관리가 조직의 지속적 성장을 위한 핵심 요인으로 인식되면서, 조직들은 지식경영에 대한 관심을 높이고 있다. 하지만, 조직 지식경영의 지속적 운영은 지식을 생산하는 구성원의 능동적인 공유 행동을 필수적으로 요구하지만, 리더 및 조직원의 참여 부족과 같은 이유로 실패 사례들이 제시되고 있다. 본 연구는 지식 생산 역량이 상대적으로 부족한 중소기업 내 리더의 진성 리더십이 조직에 대한 가치 인식을 통해 개인의 지식공유 의도로 이어지는 메커니즘을 제시하는 것을 목적으로 한다. 또한, 업무적 활동의 상호교환 관점에서 상호피드백과 업무 상호의존성이 지식공유 의도에 미치는 영향을 조절하는 것을 확인한다. 연구는 선행연구를 기반으로 연구 모델을 도출하였으며, 지식경영 정책을 도입한 중소기업에 근무하는 직원들을 대상으로 설문을 실시하여 272개의 표본을 확보하였다. 또한, 연구는 AMOS 22.0 기반의 구조방정식모델링을 적용하여 가설을 검증하였다. 연구 결과는 진성 리더십이 조직 동일시와 조직 몰입을 매개로 지식공유 의도에 긍정적 영향을 미치는 것을 확인하였으며, 상호피드백과 업무 상호의존성이 지식공유 의도에 영향을 주는 선행요인들에 대한 조절 효과를 가지는 것을 확인하였다. 본 연구는 중소기업의 리더의 진정성 있는 행동이 구성원의 지식공유 행동에 미치는 절차를 제시하고, 업무적 협력이 절차의 영향을 강화하는 것을 제시하였기 때문에, 지식경영을 위해 중소기업 리더와 조직 차원에서 접근해야 할 행동 방향을 제시한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권5호
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• pp.347-352
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• 2010

자동화된 서비스 식별 및 품질평가는 서비스 지향 컴퓨팅의 주요한 특징 중의 하나이며, 특히 최근 몇 년간 이에 관한 활발한 연구가 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 어플리케이션 서비스 식별 및 품질평가에 집중되어 있으며, 비즈니스 프로세스로부터 비즈니스 서비스를 식별하고 품질평가를 자동화하는 방안은 제시하지 못하고 있다. 일반적으로 비즈니스 서비스 식별은 전문가에 의해 수작업으로 이루지기 때문에 많은 비용과 모호성을 유발할 수 있을 뿐만 아니라 작업 실수 및 오해로 인해 낮은 품질의 서비스 설계로 이어질 수 있다. 본 연구에서는 전사적 아키텍처를 기계가 이해할 수 있는 지식데이터베이스로 활용한 비즈니스 서비스 식별과 품질평가의 자동화 방안을 제안한다. 제안 방안의 효용성을 보이기 위해 미국 국방부의 전사적 아키텍처를 활용한 실험결과를 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.19-28
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• 2024

본 논문은 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 이용하여 선박 소음의 로파그램 분석을 통한 선박 식별 시 허프 변환을 적용함으로써 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 수동소나에 수신된 신호를 처리하면 시간-주파수 영역인 로파그램이 생성된다. 로파그램에는 선박이 방사하는 기계류 소음이 토널 신호로 나타나고 이를 분석하면 선박의 클래스를 특정할 수 있다. 그러나 로파그램의 분석은 숙달된 인원에 의해 진행되는 전문적이고 오랜 시간이 소요되는 작업이다. 또한, 로파그램에는 수중환경 특성 상 다양한 배경소음이 같이 전시되기 때문에 표적 식별을 위한 분석이 매우 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 로파그램에 허프 변환을 적용하여 선을 추가함으로써 토널 신호를 강조하였다. 원본 로파그램과 허프 변환을 적용한 로파그램에 대해 CNN 모델을 이용해 식별을 시도한 결과, CNN 모델의 정확도와 매크로 F1 점수를 통해 허프 변환을 적용한 것이 로파그램 식별 성능을 향상시켰음을 보여주었다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권1호
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• pp.1-10
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• 2003

This paper presents a high-precision magnetically levitated (maglev) stage to meet demanding motion specifications in the next-generation precision manufacturing and nanotechnology. Characterization of dynamic behaviors of such a motion stage is a crucial task. In this paper, we address the issues related to the stochastic modeling of the stage including transfer function identification, and noise/disturbance analysis and prediction. Provided are test results on precision dynamics, such as fine settling, effect of optical table oscillation, and position ripple. To deal with the dynamic coupling in the platen, we designed and implemented a multivariable linear quadratic regulator, and performed time-optimal control. We demonstrated how the performance of the current maglev stage can be improved with these analyses and experimental results. The maglev stage operates with positioning noise of 5 nm rms in $\chi$ and y, acceleration capabilities in excess of 2g(20 $m/s^2$), and closed-loop crossover frequency of 100 Hz.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.395-399
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• 2006

A method to recognize unpaved road region using a 3D depth measurement system is proposed for mobile robots. For autonomous maneuvering of mobile robots, recognition of obstacles or recognition of road region is the essential task. In this paper, the 3D depth measurement system which is composed of a rotating mirror, a line laser and mono-camera is employed to detect depth, where the laser light is reflected by the mirror and projected to the scene objects whose locations are to be determined. The obtained depth information is converted into an image. Such depth images of the road region represent even and plane while that of off-road region is irregular or textured. Therefore, the problem falls into a texture identification problem. Road region is detected employing a simple spatial differentiation technique to detect the plain textured area. Identification results of the diverse situation of unpaved trail are included in this paper.