• 대한기계학회논문집A
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• 제30권4호
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• pp.409-419
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• 2006

The actuating performance of plate-type unimorph piezoelectric composite actuators having various stacking sequences was evaluated by three dimensional finite element analysis on the basis of thermal analogy model. Thermal residual stress distribution at each layer in an asymmetrically laminated plate with PZT ceramic layer and thermally induced dome height were predicted using classical laminated plate theory. Thermal analogy model was applied to a bimorph cantilever beam and LIPCA-C2 actuator in order to confirm its validity. Finite element analysis considering thermal residual deformation showed that the bending behavior of piezoelectric composite actuator subjected to electric loads was significantly different according to the stacking sequence, thickness of constituent PZT ceramic and boundary conditions. In particular, the increase of thickness of PZT ceramic led to the increase of the bending stiffness of piezoelectric composite actuator but it did not always lead to the decrease of actuation distance according to the stacking sequences of piezoelectric composite actuator. Therefore, it is noted that the actuating performance of unimorph piezoelectric composite actuator is rather affected by bending stiffness than actuation distance.

• 대한전기학회논문지
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• 제40권8호
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• pp.782-791
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• 1991

In the fields of pattern recognition such as speech recognition, several new techniques using Artifical Neural network Models have been proposed and implemented. In particular, the Multilayer Perception Model has been shown to be effective in static speech pattern recognition. But speech has dynamic or temporal characteristics and the most important point in implementing speech recognition systems using Artificial Neural Network Models for continuous speech is the learning of dynamic characteristics and the distributed cues and contextual effects that result from temporal characteristics. But Recurrent Multilayer Perceptron Model is known to be able to learn sequence of pattern. In this paper, the results of applying the Recurrent Model which has possibilities of learning tedmporal characteristics of speech to phoneme recognition is presented. The test data consist of 144 Vowel+ Consonant + Vowel speech chains made up of 4 Korean monothongs and 9 Korean plosive consonants. The input parameters of Artificial Neural Network model used are the FFT coefficients, residual error and zero crossing rates. The Baseline model showed a recognition rate of 91% for volwels and 71% for plosive consonants of one male speaker. We obtained better recognition rates from various other experiments compared to the existing multilayer perceptron model, thus showed the recurrent model to be better suited to speech recognition. And the possibility of using Recurrent Models for speech recognition was experimented by changing the configuration of this baseline model.

• 전기학회논문지
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• 제56권2호
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• pp.407-414
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• 2007

A sensor fault detection scheme(SFDS) for a class of nonlinear systems that can be represented by Takagi-Sugeno fuzzy model is proposed. Basically, the SFDS may be considered as a multiple observer scheme(MOS) in which the bank of state observers and the detection & isolation logic are included. However, the proposed scheme has two great differences from the conventional MOSs. First, the proposed scheme includes fuzzy fault detection observers(FFDO) that are constructed based on the T-S fuzzy model that provides very good approximation to nonlinear dynamic systems. Secondly, unlike the conventional MOS, the FFDOS are driven not parallelly but sequentially according to the predetermined sequence to avoid the massive computational burden, which is known to be the biggest obstacle to the practical application of the multiple observer based FDI schemes. During the operating time, each FFDO generates the residuals carrying the information of a specified fault, and the corresponding fault detection logic unit performs the logical operations to detect and isolate the fault of interest. The proposed scheme is applied to an inverted pendulum control system for sensor fault detection/isolation. Simulation study shows the practical feasibility of the proposed scheme.

• 한국CDE학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.122-132
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• 2004

Progressive mesh representation and generation have become one of the most important issues in network-based computer graphics. However, current researches are mostly focused on triangular mesh models. On the other hand, solid models are widely used in industry and are applied to advanced applications such as product design and virtual assembly. Moreover, as the demand to share and transmit these solid models over the network is emerging, the generation and the transmission of progressive solid models depending on specific engineering needs and purpose are essential. In this paper, we present a Cellular Topology-based approach to generating and transmitting progressive solid models from a feature-based solid model for internet-based design and collaboration. The proposed approach introduces a new scheme for storing and transmitting solid models over the network. The Cellular Topology (CT) approach makes it possible to effectively generate progressive solid models and to efficiently transmit the models over the network with compact model size. Thus, an arbitrary solid model SM designed by a set of design features is stored as a much coarser solid model SM/sup 0/ together with a sequence of n detail records that indicate how to incrementally refine SM/sup 0/ exactly back into the original solid model SM = SM/sup 0/.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.36-43
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• 2017

의미역 결정 연구에 있어 구문 분석 정보는 술어-논항 사이의 의존 관계를 포함하고 있기 때문에 의미역 결정 성능 향상에 큰 도움이 된다. 그러나 의미역 결정 이전에 구문 분석을 수행해야 하는 비용(overhead)이 발생하게 되고, 구문 분석 단계에서 발생하는 오류를 그대로 답습하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 구문 분석 정보를 제외한 형태소 분석 정보만을 사용하는 End-to-end SRL 방식의 한국어 의미역 결정 시스템을 제안하고, 순차 데이터 모델링에 적합한 LSTM RNN을 확장한 Stacked Bidirectional LSTM-CRFs 모델을 적용해 구문 분석 정보 없이 기존 연구보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권8호
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• pp.721-726
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• 2004

본 연구에서는 장치장 운영규칙의 현실성을 높이기 위해서 트랜스퍼 크레인의 작업운영체계를 분석하고 작업우선순위의 적용을 위한 운영규칙의 적용방법을 설명하였다. 또한 장치장에서 주행로의 특성에 따른 트럭의 대기 및 주행로 점거형태를 분석하여 블록에 진입하여 대기할 수 있는 최대 대기차량수를 도출할 수 있는 산정식을 정리하고 공간의 제약상태를 분석하였다. 또한 공간의 제약사항 극복하기 위해서 공간자원을 정의할 수 있는 다작업원칙을 제시하고 그 원칙을 위한 해법과 순서도를 묘사하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권2호
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• pp.135-146
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• 2014

연구의 목적은 예비 초등 교사들이 여러 가지 전기회로를 설명하기 위한 모델을 개발하고 선택하는 과정에서 동원하는 모델 평가 기준들을 탐색하는 것이었다. 한 교육대학교에서 과학교육 강좌를 수강하는 30명의 3학년 학생들이 연구에 참여하였다. 이들을 위한 수업은 표현적, 실험적, 평가적 모델링을 포함하는 순환적 계열에 따라 조직되었다. 예비 교사들에게 다섯 개의 전기회로를 차례로 제공하고, 그것을 설명할 수 있는 모델을 개발하고 동료들 간의 토론을 통해 점차 모델을 개선해 가도록 하였다. 예비 교사들의 모델링 활동을 모두 녹음 또는 녹화하였고, 모델 평가 기준의 분석틀을 이용하여 녹음 또는 녹화된 것과 전사본을 분석하였다. 그 결과 모델을 개발 개선하는 상황과 모델을 선택하는 상황에 동원되는 모델 평가 기준의 유형과 빈도에 차이가 있음을 알 수 있었다. 즉, 경험적 기준과 이론적 기준이 두 상황에서 모두 주된 평가 준거의 역할을 하였지만, 예비 교사들이 여러 가지 대안적인 모델들 중 하나를 선택하는 상황에서 좀 더 다양한 평가 기준들이 사용되었다. 본 연구가 과학 교육과 과학 교육 연구에 시사하는 점들을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권4호
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• pp.203-210
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• 2017

본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하며, 캡션 문장 생성을 위한 매 순환 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있도록 컨볼루션 신경망 층의 출력을 순환 신경망 층의 초기 상태뿐만 아니라 멀티 모달 층의 입력에도 연결하는 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험들을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제10권2호
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• pp.29-35
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• 1991

본 논문에서는 변이음 단위의 Hidden Markov Model (HMM)을 이용하여 고립단어를 인식하는 방법을 논한다. 변이음 단위로 HMM을 구성하여 변이음 사전을 만들고, 이 변이음 사전을 이용하여 단어 사전을 구성한다. 변이음 HMM을 이용하여 단어를 구성하려면 변이음 간의 천이확률이 계산되어야 하므로 본 연구에서는 변이음 간의 천이 확률의 영향을 측정하여 그 변이음으로 이루어지는 임의의 단어를 적응없이 적은 수의 적응 데이터로 단어모델을 구성 인식하는 것을 설명한다. 비교를 위하여 단어인식 HMM으로 인식 실험을 한 결과, 변이음 단위 HMM이 적은 기억 용량과 적은 데이터의 훈련으로 단어단위 HMM 이상의 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.

• 대한산업공학회지
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• 제41권2호
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• pp.173-184
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• 2015

The application of radio frequency identification (RFID) sensor-tags in cold chain systems has recently received a great deal of attention. To design cold chain systems with RFID sensor-tags that minimize the initial investment and operational cost while fulfilling the functional and operational requirements, simulation study is one of the preferable and effective approaches. To simulate the possible design configurations, the individual components in a cold chain system can be extracted and implemented as a DEVS (Discrete Event System Specification) model. Based on the proposed DEVS model, a new cold chain simulation model can be efficiently created by simply connecting each DEVS model around the RFID sensor-tag of interest in sequence according to the structure of the cold chain system, and then executed (or simulated) on Java programming environments by the DEVSJAVA simulator. As a result of simulation, some key performance indexes such as reliability, accuracy or timeliness can be calculated and used to choose better components or to compare different system configurations of cold chain systems.