• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2018.07a
• /
• pp.15-16
• /
• 2018

본 논문에서는 다수의 센서 노드로 구성된 Internet of Things (IoT) 환경에서 새로운 환경에 대해 적응하는데 걸리는 시간을 줄이기 위한 새로운 스케줄링 기법을 제안한다. IoT 환경에서는 데이터 수집 및 전송 패턴이 사전에 정의되어 있지 않기 때문에 기존 정적인 Packet scheduling 기법으로는 한계가 있다. Q-learning은 네트워크 환경에 대한 사전지식 없이도 반복적 학습을 통해 Scheduling policy를 확립할 수 있다. 본 논문에서는 기존 Q-learning 스케줄링 기법을 기반으로 각 큐의 패킷 도착률에 대한 bound 값을 이용해 Q-table과 Reward table을 초기화 하는 새로운 Q-learning 스케줄링 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 기존 기법에 비해 변화하는 패킷 도착률 및 서비스 요구조건에 적응하는데 걸리는 시간이 감소하였다.

• Information and Communications Magazine
• /
• v.9 no.11
• /
• pp.34-36
• /
• 1992

여러 개의 문자(혹은 여러 개의 자소로 구성된 한개의 문자)를 인식할때에는 문자(혹은 자소) 상호간에 영향을 미쳐서 오인식이 발생할 가능성이 높다. 개개의 숫자인식에 기초한 숫자열 인식이나, 개개의 자소인식을 바탕으로한 필기체 한글인식이 그 좋은 보기일 것이다. 예를 들어 단순한 한글 '그'를 Neocognitron으로 인식한다고 생각해 보자, 조합 가능한 글자를 모두 기억시키려면 방대한 규모의 회로가 필요하므로 현실적으로 불가능하다. 따라서 기본 자소(자음 14개, 모음 10개)를 인식하도록 학습시키고 이를 바탕으로 한글을 인식하는 것이 효율적이다. 이때, 회로의 각 세포가 보는 receptive field가 유한하여 '?'의 끝 세로부분 'I'가 '?'에 영향을 미쳐서 '?'로 인식된다 즉, 자소간의 섭동에 의해 '그'가 '고'로 인식되는 것이다. 이와같은 예는 '니'가 '넉'으로, '41'이 '4H'로 인식되는 등 매우 많지만 그 해결에 대한 연구는 거의 없다. 이 논문에서는 필기체 한글 자소를 인식하는 Necognitron외에 자소간의 섭동현상을 제거하기 위한 high-level constraint 회로를 Lotka-Volterra동역학에 기초하여 설계하였다. 이로써 off-line필기체 한글인식을 보다 효과적으로 할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.715-721
• /
• 2017

기술거래 시장의 활성화에 대한 연구개발서비스 분야 종사자들의 관심이 높아지고 있으며, 특히 공공 및 민간 분야의 휴면 기술(특허)에 대한 이전 거래를 통해 불필요한 특허유지 비용을 줄이고 부가적인 기술료 창출 효과를 거둘 수 있다. 본 연구에서는 현재까지 기술이전(거래), 현물출자, 기술금융(융자, 담보대출) 등 다양한 목적으로 실무에서 활용되어 온 기술가치평가 모형의 한계점을 고민해 보고, 이에 대한 개선방안으로서 몬테카를로 최소자승법 기반의 확률론적 가치평가 모형을 제시한다. 기존의 가치평가 모형은 평가산출을 위한 입력변수의 확정적 값들에 기반하여 가치액이 산출되었으나, 대표적 기법인 현금흐름 할인법이나 로열티공제법의 경우 미래의 수익예상기간, 예상매출액 등에서는 불확실성(uncertainty)가 내재되어 있다. 따라서 특정 분포(distribution)에 대한 확률론적 가능성을 가정하고 이에 대한 수학적 최적화 논리로부터 몬테카를로 최소자승 관게에 의한 변수결정 및 가치평가액 산정을 할 수 있는 평가모듈을 개발한다. 향후 연구에서는 기 평가된 사례결과를 딥러닝(deep learning) 방식으로 학습하여, 발생가능성 높은 각 변수값의 범위들을 산출하고 이로부터 기술가치 범위를 추론하는 시스템을 개발하는 것도 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.21 no.5
• /
• pp.660-666
• /
• 2011

In this paper, we proposed a Particle Swarm Optimization(PSO) to search the optimal link lengths for legged walking robot. In order to apply the PSO algorithm for the proposed, its walking robot kinematic analysis is needed. A crab robot based on four-bar linkage mechanism and Jansen mechanism is implemented in H/W. For the performance index of PSO, the stride length of the legged walking robot is defined, based on the propose kinematic analysis. Comparative simulation results present to illustrate the viability and effectiveness of the proposed method.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.18 no.4
• /
• pp.55-60
• /
• 2018

This paper shows the initial results of a study applying deep learning technology in power line communication. In this paper, we propose a system that effectively removes noise by applying a deep learning technique to eliminate noise, which is a cause of reduced power line communication performance, by adding a deep learning model at the receive part. To train the deep learning model, it is necessary to store the data. Therefore, it is assumed that the existing data is stored, and the proposed system is simulated. we compare the theoretical result of the additive white Gaussian noise channel with the bit error rate and confirm that the proposed system model improves the communication performance by removing the noise.

• Journal of IKEEE
• /
• v.24 no.1
• /
• pp.333-338
• /
• 2020

This paper proposes a method of estimating the SOC(State of Charge) of a battery cell using a neural network algorithm. To this, we implement a battery SOC estimation simulator and derive input and output data for neural network learning through charge and discharge experiments at various temperatures. Finally, the performance of the battery SOC estimation is analyzed by comparing with the experimental value by Ah-counting using Matlab/Simulink program and confirmed that the error rate can be reduced to less than 3%.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
• /
• v.23 no.2
• /
• pp.175-181
• /
• 2009

In this paper, it is suggested that the selection method of parameter of Power System Stabilizer(PSS) with robustness in low frequency oscillation for Static VAR Compensator(SVC) using a self tuning fuzzy controller for a synchronous generator excitation and SVC system. The proposed parameter self tuning algorithm of fuzzy controller is based on the steepest decent method using two direction vectors which make error between inference values of fuzzy controller and output values of the specially selected PSS reduce steepestly. Using input-output data pair obtained from PSS, the parameters in antecedent part and in consequent part of fuzzy inference rules are learned and tuned automatically using the proposed steepest decent method.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2018.01a
• /
• pp.13-16
• /
• 2018

본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 신뢰성 있는 데이터 패킷 전송을 위한 효율적인 스케줄링 기법을 제안한다. 무선 네트워크는 수천 개의 센서노드, 게이트웨이, 그리고 소프트웨어로 구성된다. 큐러닝(Q-learning)을 기반으로 한 스케줄링 기법은 동적인 무선센서 네트워크 환경의 실시간 및 비실시간적인 데이터에 대한 사전 지식을 필요로 하지 않는다. 따라서 최종 결과 값을 도출하기 전에 스케줄링 정책을 구할 수 있다. 제안하는 기법은 데이터 패킷의 종류, 처리시간, 그리고 대기시간을 고려한 기법으로 신뢰성 있는 데이터 패킷의 전송을 보장하고, 전체 데이터 패킷에 공정성을 부여한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 기존의 FIFO 알고리즘과 비교하여 제안하는 스케줄링 기법이 전체 데이터 패킷에 대한 공정성 및 신뢰성 측면에서 우수함을 증명하였다.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• v.47 no.1
• /
• pp.12-21
• /
• 2010

In this paper, we suggest Location Recognition System using Sensor Network; it distinguishes locations. Furthermore, this paper proposes Intelligent Navigation System which presents the proper route for the user. INS evaluates the user's preference, tendency and environmental state using Sensor Network Module and current driving information. This system also uses Soft-computing method to learn and infer the person’s preference and tendency. This paper defines Intelligent Assistance Module (IAM) which is a connector in between a user and a robot; it is portable. All in all, we created a basic intelligent robot, Location Recognition System, and Environment Sensor Modules; we verified the proposed algorithm through computer simulations.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
• /
• v.14 no.5
• /
• pp.1-8
• /
• 2011

The purpose of this study is to explore vocational high school students' understanding levels and misconceptions regarding the time-efficiency of algorithms. In this study, a questionnaire with nine questions was developed. The questionnaire is base on three misconceptions about the time-efficiency of algorithms that are examined through prior studies. The questionnaire was applied to 51 students who completed a programming course. The result shows that the students didn't sufficiently understand the concept of time-efficiency of algorithms and several common misconceptions appeared repeatedly. Finally, teaching strategies using simulation and assesment framework for algorithm's time-efficiency were presented and some recommendations were suggested for refining the curriculum relating computer programming and algorithms.