Major deficiencies of current automation scheme including various robots for bioproduction include the lack of task adaptability and real time processing, low job performance for diverse tasks, and the lack of robustness of take results, high system cost, failure of the credit from the operator, and so on. This paper proposed a scheme that could solve the current limitation of task abilities of conventional computer controlled automatic system. The proposed scheme is the man-machine hybrid automation via tele-operation which can handle various bioproduction processes. And it was classified into two categories. One category was the efficient task sharing between operator and CCM(computer controlled machine). The other was the efficient interface between operator and CCM. To realize the proposed concept, task of the object identification and extraction of 3D coordinate of an object was selected. 3D coordinate information was obtained from camera calibration using camera as a measurement device. Two stereo images were obtained by moving a camera certain distance in horizontal direction normal to focal axis and by acquiring two images at different locations. Transformation matrix for camera calibration was obtained via least square error approach using specified 6 known pairs of data points in 2D image and 3D world space. 3D world coordinate was obtained from two sets of image pixel coordinates of both camera images with calibrated transformation matrix. As an interface system between operator and CCM, a touch pad screen mounted on the monitor and remotely captured imaging system were used. Object indication was done by the operator’s finger touch to the captured image using the touch pad screen. A certain size of local image processing area was specified after the touch was made. And image processing was performed with the specified local area to extract desired features of the object. An MS Windows based interface software was developed using Visual C++6.0. The software was developed with four modules such as remote image acquisiton module, task command module, local image processing module and 3D coordinate extraction module. Proposed scheme shoed the feasibility of real time processing, robust and precise object identification, and adaptability of various job and environments though selected sample tasks.
결정 트리 기반 상태 공유 방법은 HMM을 사용하는 많은 연속 음성 인식 시스템에서 강인하고 정확한 문맥 종속 음향 모델링 뿐만 아니라 훈련 중에는 나타나지 않은 모델들의 합성을 위하여 널리 사용되고 있다. 음성 결정 트리를 구성하기 위한 표준적인 방법은 단일 가우시안 트라이폰 모델을 이용한 1계층 프루닝 만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 더욱 정교한 음향 모델링을 통하여 인식 성능 향상을 도모하기 위하여 새로운 2가지 접근 방법 즉, 2계층 결정 트리와 복수 혼합 결정 트리를 제안한다. 2계층 결정 트리는 상태 공유와 혼합 가중치 공유를 위하여 2계층 프루닝을 수행하며, 두 번째 계층을 사용하여 공유 상태들도 음성 문맥의 유사도에 따라서 서로 다른 가중치들을 사용할 수 있다. 두 번째 제안된 방법 에서는 훈련 과정 즉, 혼합 분할 및 재추정 과정과 함께 음성 결정 트리가 계속 갱신되어 진다. 복수 혼합 결정 트리를 구성하기 위하여 단일 가우시안 뿐만 아니라 복수 혼합 가우시안 모델이 함께 사용된다. 제안된 방법들을 이용하여 BN-96과 WSJ5k 데이터를 사용한 연속 음성 인식 실험을 수행한 결과, 표준 결정 트리를 사용한 시스템과 비교하여 공유 상태의 개수를 비슷하게 유지하면서 단어 오인식률을 줄일 수 있었다.
Purpose: Corporate social responsibility is a self-regulating business model that helps a firm be socially accountable to the public. By practicing corporate social responsibility, firms can be conscious of the kind of impact they are having on all aspects of society, including economic, social, and environmental. Corporate social responsibility activities are not directly linked to increasing corporate performance and corporate value, but rather involve spending expenses. Based on these facts, this study verifies whether the effects of corporate social responsibility activities differ depending on the firm's situation. Research design, data and methodology: This study analyzed the effect of market competition on corporate social responsibility activities using logistic regression analysis on listed companies in the KOSPI and KOSDAQ for fiscal years 2014 through 2016. In this study, market competition was measured using the Herfindahl-Herschman Index(HHI). Higher HHI value can be interpreted as a lower degree of market competition. We also measured corporate social responsibility activities using the KEJI Index published by the Korea Economic Justice Institute (KEJI). If a firm-year is included in the top 200 companies of the KEJI Index, it is classified as a good corporate social responsibility activity firm. Results: We find that companies in less competitive market were not included in the KEJI Index. This result indicates that firms in the market with lower market competition perform less corporate social responsibility activities that incur costs. An additional analysis showed that there was a significant negative relationship between the market competition and the corporate social responsibility activity scores published by the KEJI Index. These result adds robustness to the result of the hypothesis that firms that have a monopolistic place in the market practice passive corporate social responsibility activities. Conclusions: The results show that managers of a firm in the lower market competition have a lower incentive to use limited resources for projects that are not directly related to revenue. The results of this study imply that corporate social responsibility activities vary according to the position of the business. Therefore, this study suggests that market investors should consider the degree of competition in the market when they evaluate corporate social responsibility activities.
본 논문은 유도전동기를 저속에서 강건하게 제어할 수 있도록 개선된 벡터 제어에 관한 연구이다. 유도전동 기가 정격 속도의 10% 이하인 저속에서 구동될 경우 고조파에 의하여 발생하는 단위 벡터각 오차를 보상하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 저속 및 과도상태에서 회전자 파라미터 변화에 대하여 강건하게 운전하도록 회전 자 시정수에 동조하는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 벡터 제어를 이용하여 자속과 토오크 리플을 감소시킴으로써 저속에서 안정된 출력특성을 얻을 수 있었다. 입출력이 정현적인 상태일 때, 제안한 벡터 제어와 직접 벡터 제어 및 간접 벡터 제어의 저속 특성을 비교 분석하였고, 고조파가 함유된 상태에서 각각의 제어 특성을 비교 분석하였다. 그리고 회전자 시정수의 추종 성능은 시뮬레이션으로 확인하였다. 전체 제어 시스템을 실제의 하드웨어로 구현하고, 제안한 벡터 제어와 직접 벡터 제어를 비교 분석하였다. 두 제어 기법을 저속에서 실험 한 결과, 정상상태에서 직접 벡터를 기준으로 할 경우 토오크 리플이 45% 개선된 특성을 얻었다. 또한 자속 전류 리플은 0.2 p.u. 감소하였고, 토오크 전류 리플은 0.6 p.u. 감소함을 확인하였다. 그리고 회전자 시정수의 변화에 대하여 동조됨을 확인하였다. 따라서 저속에서 제안한 벡터 제어의 타당성과 강건성을 입증하였다.
본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
현재 시중에 많은 복방제제가 유통되고 있음에도 불구하고 이의 품질관리를 위한 시험법은 부족한 실정이다. 여러 주효 성분을 가지는 복방제제의 경우 대부분 약전에 수재된 항목 중 2개 이상의 조합으로 구성되어 있으나 약전에 단일 항목에 대한 시험법이 고시되어 있을 뿐 여러 항목을 한번에 시험하는 방법이 없어 한가지 제제를 관리 하는 데에 여러 시험법이 요구되어 효율이 낮고 비용이 높다. 따라서 본 연구는 현재 유통중인 복방제제의 새로운 분석법을 개발한 과정과 그 때에 적용되는 기준을 제시하고 그 결과를 검증하였다. 복방 프로메스트리엔, 클로르퀴날돌 제제에 대한 새로운 분석법을 HPLC를 기반으로 가장 적용이 용이하게 개발하였으며 직선성, 정밀성, 정확성(회수율), 시스템 적합성(반복성, 분리도) 등의 항목에 대하여 밸리데이션을 수행함으로써 분석법을 검증하였다. 또한 개발된 시험법을 이용하여 시중 제품을 모니터링하고 실험실간 밸리데이션을 수행하여 시험법의 견고성을 확인함으로써 새로운 고시안으로서의 가능성을 제시하였다.
최대수요전력 예측과 제어의 목적은 공장 또는 빌딩등의 전력수용가의 입장에서 수시로 변동하는 부하의추이를 파악 예측하여 에너지 합리화 경제성 증대 산업기기의 보호 수용가의 비용절감과 더불어 크게는 국가적인 전력시스템안정화를 가져가기 위함에 있다. 최대수요전력 예측/제어를 위한 기존의 방법들은 수용가 특성이나 계절별 요일별 차이를 고려하지 않고 고정된 알고리즘에 의해 예측값이 결정되므로 환경변화에 적극적인 대응능력이 부족한 단점이있다. 이와같은 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 현재 많은 연구가 되고 있는 SOFM 신경망을 이용한 예측 방법과 예측치의 보정방법으로 퍼지제어길르 추가한 형태의 최대수요전력예측 제어기를 제안한다, 예측방법의 경우 유동적이며 적은 구간을 통하여 순시부하처럼 변동이 많은 데이터에 대하여 예측시간을 단축함과 동시에 오차를 줄여나갈수 있다. 또한 2단계의 학습을 통하여 SOFMd의 출력값이 패턴이 아닌 예측치가 될 수 있도록 변형하였으며 패턴자체의 변화에 대응하여 패턴오차를 이용하여재학습을 하도록 하여 불안정한 전력에 대하여 보완한다. 그리고 예측후반부에 퍼지제어기를 연결하여 예측의 신뢰성을 높이는 안정된 예측구조를 가지고 있다. 실험결과 시계열 예측방법인 지수평활법보다 제안된 예측/제어 방법이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 두 개의 시스템으로 구성된 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기의 설계를 제안한다. 제안한 슬라이딩 모드 제어기는 두 개의 시스템입력으로 구성된다. 기존의 슬라이딩 모드 제어기는 $approximation{\^{u}}(t)$에 불연속항 sgn함수나 sat함수를 추가하여 상태궤적을 sliding surface로 보내는 제어 기법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 제어기에 또 하나의 불연속항 제어기를 추가하여 불확실한 제어 이득에 의한 disturbance를 줄여주고, 불확실한 외란에 강인한 제어기설계와 알지 못하는 실제 비선형 시스템과 퍼지 시스템 간의 오차에 의한 불안정성도 해결할 수 있는 제어기를 제안하였다. 또한 본 논문에서는 Fuzzy tuning을 통해 슬라이딩 조건을 가변화함으로써 기존의 슬라이딩 모드 제어기에 비해 빠르고 정확하게 추종 가능하도록 제어기의 성능을 향상시킨다. 기존의 슬라이딩 모드 제어방식에서는 ${\eta}$값을 임의의 양의 상수로 두고 설계를 하였다. 하지만 이러한 방식은 높은 overshoot를 발생하게 하거나 늦은 정정시간을 갖게 하였다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 state의 각 상황에 맞는 ${\eta}$값을 fuzzy tuning을 통하여 유도해 내어 overshoot를 줄이며 동시에 정정시간도 줄여 제어성능을 높이는 방법을 제안한다.
초 미세 분광 분해능 센서, 고 공간 분해능 센서로 대표되는 최근의 위성 센서의 실용화 로, 향후 획득되는 위성 영상은 최소 수백 MB/scene 정도의 막대한 양이 될 것으로 예상된다. 또 한, 인터넷 및 초고속 정보망을 이용한 각종 정보의 활발한 교환은 보다 능동적인 형태의 위성영 상의 가공, 분석, 부가가치 정보 생산이 가능한 서비스 시스템의 개발을 요구한다. 본 연구에서는 향후 예상되는 위성 센서의 개발 방향과 이를 처리하기 위하여 고려되어야 할 미래지향적인 개념 인, 객체 파이프를 통한 자료의 입출력, 다중 쓰레드를 활용한 자료 처리 구조에 대하여 분석하 고, 인터넷 언어인 자바를 이용하여 개발 중에 있는, 위성 영상 처리 및 분석 시스템(GeoPixel 1.0)에 대하여 설명한다. 이 시스템은 인터넷 상에서 사용이 가능하며, 사용자 플랫폼에 독립적으 로, 상당 부분이 위성자료 분석 모듈들이 구현되어 있다. 대용량 위성 영상 처리를 위하여 본 연 구에서 개발된 다중쓰레딩, 객체 파이프와 같은 새로운 자료 처리 개념을 이용한 시스템의 개발 로 보다 효율적인 컴퓨터 자원(CPU 시간과 메모리)의 활용과 처리 속도면에서의 향상이 기대된 다.
터널을 비롯한 여러 가지 기반시설물에 발생한 콘크리트 균열을 영상과 딥러닝 기반으로 자동 탐지하는 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구성과를 실제 현장에 적용하려면 딥러닝 모델의 신뢰성을 설명할 수 있어야한다. 본 연구에서는 선형성이 강한 균열의 기하적인 특성을 고려했을 때 화소 기반으로 계산하는 기존 평가지표가 충분치 않다는 점을 지적하며, 균열 분할 딥러닝 모델의 성능을 더 합리적으로 설명할 수 있는 다른 평가지표를 제시하고 비교 분석한다. 먼저 선형 객체의 유사성을 측정할 수 평가방법을 제시한다. 구체적으로는 기준 데이터에 허용 버퍼(tolerance buffer)를 부여하여 평가하는 방법을 설계, 구현, 검증한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하는 방법은 균열 분할 딥러닝 모델 평가시 기존 대비 과대평가 또는 과소평가 문제를 해결할 수 있었으며, 화소 기반 성능 평가 지표에 비해 균열 분할 딥러닝 모델의 성능을 더 잘 설명할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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