International journal of advanced smart convergence
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v.6
no.4
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pp.67-72
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2017
Deep learning neural network becomes very popular nowadays due to the reason that it can learn a very complex dataset such as the image dataset. Although deep learning neural network can produce high accuracy on the image dataset, it needs a lot of time to reach the convergence stage. To solve the issue, we have proposed a scaling method to improve the neural network to achieve the convergence stage in a shorter time than the original method. From the result, we can observe that our algorithm has higher performance than the other previous work.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.26
no.1
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pp.1-9
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1989
The convergence analysis of adavtive control schemes has been studied over the past decades, but the importance of structure to fast conversgece of adaptive control systems is still a controversial issue. This paper deals with the relative improvement of the exponential rate of convergence in adaptive error models. The Lyapunov's direct method is applied to adaptive control systems in order to improve the convergence rate by modifying the feedback structure of the error systems. Some simulation examples are illustrated to show fast convergence and robustness of these schemes.
This paper aimed to look at the awareness of foreign workers in social platforms by using text mining, one of the big data techniques and draw suggestions for foreign workers. To achieve this purpose, data collection was conducted with search keyword 'Foreign Worker' from Jan. 1, to Dec. 31, 2020, and frequency analysis, TF-IDF analysis, and degree centrality analysis and 100 parent keywords were drawn for comparison. Furthermore, Ucinet6.0 and Netdraw were used to analyze semantic networks, and through CONCOR analysis, data were clustered into the following eight groups: foreigner policy issue, regional community issue, business owner's perspective issue, employment issue, working environment issue, legal issue, immigration issue, and human rights issue. Based on such analyzed results, it identified national awareness of foreign workers and main issues and provided the basic data on policy proposals for foreign workers and related researches.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.4
no.2
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pp.199-205
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2001
With the growth of BiCMOS technology in ASIC design, the issue of analyzing fault characteristics and testing techniques for BiCMOS circuits become more important In this paper, we analyze the fault models and characteristics of high speed full-swing BiCMOS circuits and the DFT technique to enhance the testability of full-swing high speed BiCMOS circuits is discussed. The SPICE simulation is used to analyze faults characteristics and to confirm the validity of DFT technique.
International journal of advanced smart convergence
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v.5
no.3
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pp.27-31
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2016
High-tech industries in a state well enough to troubleshoot hacking information introduction a big barrier to delay the growth of the market related to IoT(Internet of Things) as is likely to be on the rise. This early on, security issues introduced in the solution, a comprehensive solution, including the institutional laws/precautions needed. Recent examples of frequent security threats while IoT is the biggest issue of introducing state-of-the-art industry information due to the vulnerable security hacking. This high-tech industries in order to bridge the information responsible for the target attribute, target range, and the protection of security and how to protect the subject, IoT environment (domestic industrial environment) considering the approach is needed. IoTs with health care and a wide variety of services, such as wearable devices emerge. This ensures that RFID/USN-based P2P/P2M/M2M connection is the implementation of the community. In this study, the issue on the high-tech industrial information and the vulnerable security issues of IoT are described.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.7
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pp.1235-1241
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2007
Convergence being process varietly and quickly, with complex products and services based on digital technology and with start its creating new form of products and service, influenced to diversity of consumers need, and social trend. Thus, in this paper, convergence it presents the application instance according to variation of the convergence commit, and observed the advantage which is the possibility of appearing from here, it has the necessity of the effect and the policy preparatio, appearing on it try the electronic government of domestic convergence with role of the u-Gov due to an evolution with convergence, for it attains the administrative idea which u-Gov pursues. And by convergence analysis of issue, hereafter it presented a policy propulsion direction of convergence.
In the development of an underwater construction robot, the reliability of the operating system is the most important issue because of its huge maintenance cost, especially in a deep sea application. In this paper, we propose a new redundant architectural design for the hydraulic control system of an underwater construction robot. The proposed architecture consists of dual independent modular redundancy management systems linked with a commercial profibus network. A cold standby redundancy management system consisting of a preprocessing switch circuit is applied to the signal network, and a hot standby redundancy management system is adapted to utilize two main controllers.
Kim, Hyunseok;Kim, Hyunseok;Lee, Donghun;Jang, Ingook
ETRI Journal
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v.43
no.6
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pp.1004-1012
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2021
The collaboration productively interacting between multi-agents has become an emerging issue in real-world applications. In reinforcement learning, multi-agent environments present challenges beyond tractable issues in single-agent settings. This collaborative environment has the following highly complex attributes: sparse rewards for task completion, limited communications between each other, and only partial observations. In particular, adjustments in an agent's action policy result in a nonstationary environment from the other agent's perspective, which causes high variance in the learned policies and prevents the direct use of reinforcement learning approaches. Unexpected social loafing caused by high dispersion makes it difficult for all agents to succeed in collaborative tasks. Therefore, we address a paradox caused by the social loafing to significantly reduce total returns after a certain timestep of multi-agent reinforcement learning. We further demonstrate that the collaborative paradox in multi-agent environments can be avoided by our proposed effective early stop method leveraging a metric for social loafing.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.2
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pp.183-190
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2019
In the era of the Fourth Industrial Revolution, digital transformation, which means changes in all industrial structures, politics, economics and society as well as IT technology, is an important issue. It is difficult to know which research topic is being studied because digital transformation is being studied in various fields. Convergence research is possible because a research topic is studied in various fields such as computer science area and Decision science area. However, it is difficult to know the specific research status of the research topic. In this study, eight research topics were derived using the topic modeling technique of text mining for abstract of academic literature and the trend of each topic was analyzed. We also proposed to create a Topic-Word Proportions Table in the LDA based Topic modeling process to predict the topic of new literature. The results of this study are expected to contribute to advanced convergence research on topic of digital transformation. It is expected that the literature related to each research topic will be grasped and contribute to the design of a new convergence research.
In this study, HRD-NET (http://hrd.go.kr), a vocational and training integrated computer network operated by the Ministry of Employment and Labor, is used to confirm whether job training information required by job seekers is being provided smoothly The question bulletin board was extracted using 'R' program which is optimized for big data technique. Therefore, the effectiveness, appropriateness, visualization, frequency analysis and association analysis of the vocational training system were conducted through this, The results of the study are as follows. First, the issue of vocational training card, video viewing, certificate issue, registration error, Second, management and processing procedures of learning cards for tomorrow 's learning cards are complicated and difficult. In addition, it was analyzed that the training cost system and the refund structure differentiated according to the training occupation, the process, and the training institution in the course of the training. Based on this paper, we will study not only the training system of the Ministry of Employment and Labor but also the improvement of the various training computer system of the government department through the analysis of big data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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