• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제19권2호
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• pp.17-26
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• 2022

Recently, automatic transmissions caused a good improvement in the shift quality of a forklift. An advanced shift control algorithm, which was based on TCU firmware, was applied with embedded control technology and microcontrollers. In the clutch-to-clutch shifting, one friction element is released and the other friction element is activated. During this process, if the release and application timings are not synchronized, an overrun or tie-up occurs and ultimately leads to a shift shock. The TCU, which measures only the speed of the forklift, inevitably applies the open-loop shift control. In this situation, the speed ratio does not change during the clutch fill. The torque phase occurs until the clutch is disengaged. In this study, an offline shift logic of the learning control was proposed. It induced a synchronous shift when the learning control progressed. During this process, the reference current trajectory of the release clutch was corrected and applied to the next upshift. We considered the results of the overrun/tie-up characteristics of the upshift performed immediately before. The vehicle test proved that the deviation in shift quality, which was caused by the difference in the mechanical characteristics of the clutch, could be improved by the learning control.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1990년도 제5회 파동 및 레이저 학술발표회 5th Conference on Waves and lasers 논문집 - 한국광학회
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• pp.126-130
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• 1990

A single-layer Perceptron with 4x4 input neurons and one output neuron is optically implemented. Holo-graphic lenslet arrays are usee for the programmable optical interconnection topology. The hologram is bleached in order to increase the diffraction efficiency. It is shown that the performance of Perceptron depends on the learning rate, the inertia rate, and the correlation of input patterns.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.431-431
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• 2000

The modeling of 5-bar linkage robot manipulator dynamics by means of a mathematical and neural architecture is presented. Such a model is applicable to the design of a feedforward controller or adjustment of controller parameters. The inverse model consists of two parts: a mathematical part and a compensation part. In the mathematical part, the subsystems of a 5-bar linkage robot manipulator are constructed by applying Kawato's Feedback-Error-Learning method, and trained by given training data. In the compensation part, MLP backpropagation algorithm is used to compensate the unmodeled dynamics. The forward model is realized from the inverse model using the inverse of inertia matrix and the compensation torque is decoupled in the input torque of the forward model. This scheme can use tile mathematical knowledge of the robot manipulator and analogize the robot characteristics. It is shown that the model is reasonable to be used for design and initial gain tuning of a controller.

• 무역학회지
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• 제42권3호
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• pp.49-74
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• 2017

본 연구는 기업이 국제 특허 활동을 통해 자사 혁신의 해외 경쟁 우위와 현지 경쟁 기업들에 대한 지식을 습득하여 수출 성과를 높일 수 있지만 기업 규모와 연령에 따른 조직 학습의 비효율성 때문에 국제 특허 활동으로 인한 학습 효과는 기업 규모와 연령에 의해 약화될 수 있다는 가설들을 제시한다. 한국 제약 기업들을 대상으로 실증 분석한 결과 국제 특허 출원 집중도는 수출 집중도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 그리고 기업 규모와 연령이 증가할수록 국제 특허 출원 집중도와 수출 집중도 간의 정의 관계는 약화되었다. 실증 분석 결과는 기업의 해외 시장에 대한 지식 습득은 해외 시장에서의 직접적인 사업 운영 외에도 다양한 경로를 통해 이루어질 수 있으며 이러한 외부 지식 학습에 있어 중소기업 및 신생기업이 상대적인 강점을 지닐 수 있음을 시사한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.291-299
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• 1996

이 논문에서는 다층 구조 고차 신경회로망을 이용하여 로봇 메니퓰레이터와 같이 관성이 크고 복잡한 특성을 갖는 시스템을 효과적으로 동정화하는 새로운 방법을 제안한다. 로봇 메니퓰레이터의 위치 및 속도와 미리 정해준 기준 점들 사이의 차이를 나타내는 특정 성능 지수 함수를 최소화하는 방법을 이용하여 동정화 과정에 필요한 신경회로망의 학습에 이용되는 입력 데이터를 설계하는 방법을 설명한다. 사람의 팔과 같이 비교적 큰 관성을 갖는 2축 로봇 매니퓰레이터를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션으로부터 제안된 방법이 복잡한 특성을 갖는 시스템의 동정화에 필요한 입력 데이터를 효과적으로 설계할 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권6호
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• pp.351-360
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• 2008

개별화 학습은 단지 하나의 교수 학습 방법으로서의 의미가 아니라는 인식이 보편화되어 교실 수업뿐만 아니라, 성인 교육, 기업 교육 등 다양한 교수 학습 상황에서 관심을 끌어왔다. 한편 효과적인 개별화 학습은 학습자 특성에 대한 정확한 분석 및 측정이 필수적으로 요구되나, 학습자 특성에 대한 개념과 범주가 다양하고 광범위하여 그에 대한 계량적인 기술이 어렵다. 이에 본 연구에서는 학습자 특성을 인지구조와 인지양식으로 제한하였다. 또한 학습자 특성을 연결주의적 관점에서 기술하고 이를 기반으로 하여 학습자 특성의 정량화 기법을 제안하며 그에 대한 타당성을 검증하였다. 본 연구에서의 학습자 인지구조는 기존에 연구된 학습자 인지구조 객체를 간소화하였고 인지양식은 학습자 인지의 지식관성력으로 축소하여 기술하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권12호
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• pp.491-498
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• 2019

디지털 트윈은 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터상에 동일하게 가상화시키는 기술로써, IoT을 통해 센서 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 물리적인 사물과 가상 사물을 양방향으로 연결을 할 수 있게 한다. 디지털 트윈 기술은 가상 모델의 시뮬레이션을 통해 동작을 조정하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 위험성을 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 물리적인 사물의 동작을 가상화하여 가상 모델을 관찰하고 다양한 시나리오를 적용하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 인더스트리 4.0에서 공장자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 로봇의 동작을 인지하기 위한 모델링 기반의 연구에 비해 센서 데이터 기반으로 동작을 예측하는 연구는 미비한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 센서 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 조인트 위치 기반으로 로봇의 동작 명령어를 9가지로 분류하고 전류와 관성 센서값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. 이때, 학습에 사용되는 데이터는 협력 로봇이 동작 명령어의 입력 파라미터에 마진을 가지고 작동할 때 수집되는 센서값이다. 이를 통해, 동일한 경로를 따라 이동하는 9가지 동작뿐만 아니라 각 동작과 비슷한 경로를 따라 이동하는 동작에 대해서도 예측하는 모델을 구축하였다. SVM을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 97%로 평가되었다.

• 산업진흥연구
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• 제3권2호
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• pp.87-94
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• 2018

본 연구는 평생 교육이 교육 특성의 모든 활동을 포함하는 평생 학습을 위한 지원 시스템으로 간주되는 것으로 나타났으며, 이는 궁극적으로 자기 교육의 보편화라는 목표를 가지고 있었다. 그 목표는 삶에 성공적으로 적응하는 것이다. 평생 교육의 필요성을 뒷받침하는 성명서는 주로 사회 변화의 가속화와 평생 지속되기에 충분한 교육을 제공하는 본 시스템의 불가능성에 근거한 것으로 밝혀졌다. 시행에 장애가 되는 요인으로는 관성, 변화에 대한 저항, 동기 및 비용이 포함되었다. 반대자들은 평생 교육을 착취와 통제 목적으로 의무 교육을 확대하려는 시도로 간주 할 가능성이 높다. 이 연구는 지지자들 사이에 중요한 합의점이 있음을 밝혀냈지만 많은 의문점이 남아 있다. 평생 교육의 완전한 이행 가능성은 멀리 떨어진 것으로 간주되며, 평생 교육은 방향과 목적의 원천, 사회가 지향해야 할 이상으로 해석되어야한다.

• 인지과학
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• 제16권4호
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• pp.369-386
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• 2005

지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.

• Journal of Korea Trade
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• 제24권1호
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• pp.82-98
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• 2020

Purpose - This study aims to overcome the limitations of existing studies, which linearly determine the precedence factors of competency in overseas subsidiaries. The research objectives are as follows. First, what kind of nonlinear effects does the level of control held by Korean headquarters over foreign subsidiaries have in terms of competency in the subsidiaries? Second, what kind of nonlinear effects do the local experiences of overseas subsidiaries have on their competency? Design/methodology - With data on Korean multinational corporations (MNCs), this paper analyzes the effects of control levels of headquarters (HQs) and host-country experiences of foreign subsidiaries regarding competency in overseas subsidiaries. In particular, this study focuses on nonlinear models, differentiating it from previous studies. In order to examine research hypotheses, this study conducted a survey of overseas subsidiaries of Korean corporations. Surveys were conducted through various methods including e-mail, online questionnaires, fax, and telephone calls. Copies of the questionnaire were distributed to a total of 2,246 overseas subsidiaries, and 409 completed responses were collected. Excluding 15 copies that were insufficiently answered, responses from a total of 394 copies were used for analysis. Findings - This study presents the following results. First, there is a U-shaped relationship between levels of HQ control and competency in foreign subsidiaries. This means that higher levels of HQ control negatively impact the competency levels of subsidiaries because strict control undermines autonomy in subsidiaries. However, if the level of HQ control exceeds a certain point, then the transfer of knowledge between HQs and subsidiaries is facilitated. Knowledge transferred from HQs can be used as prior knowledge by foreign subsidiaries to the benefit of all parties. Accordingly, knowledge transfer negates the negative effects of excessive HQ control and positively affects competency in subsidiaries. Second, there is an inverted U-shaped relationship between the local (host-country) experiences of subsidiaries and competency in foreign subsidiaries. This means that foreign subsidiaries can overcome the liabilities of foreignness and contribute to capability building by accumulating unique knowledge about their host countries. However, if local experiences accumulate excessively beyond a certain point, then the host country-specific experiences of foreign subsidiaries will offset the benefits discussed above. Excessive local experiences not only increase organizational inertia, but also create a problem of goal incongruence due to information asymmetry between HQs and subsidiaries. Therefore, excessive local experiences have negative effects on competency in foreign subsidiaries. Originality/value - This study suggests the following implications. First, unlike existing studies based mainly on linear models, this study presents important theoretical implications in its focus on nonlinear models and its analysis of the effects of HQ control and local experiences on competency in foreign subsidiaries from perspectives of organizational learning theory and agency theory. Second, in terms of practical implications, the results of this study suggest that optimally raising levels of HQ control and managing the local experiences of subsidiaries without increasing organizational inertia is important for enhancing competency in foreign subsidiaries.