• Convergence Security Journal
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• v.15 no.6_2
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• pp.121-127
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• 2015

In this study, we try to present the evolutionary direction with respect to the issue of police martial arts education. First, the facilities for martial arts training and modernization of its proper area $8.5m^2/1$ person should be over. There is a need for facilities that can be trained in various martial arts event takes place. Second, if you look from the perspective of the education program of the police martial arts, martial arts and physical fitness is to be carried out in the separation subject, there is a need for expansion of classes. Third, technical, due to the high learning effect is education, it is necessary to develop a police martial arts materials. Fourth, it is necessary to expand a variety of martial arts professor, appointment of external experts should also try to take into account.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.35C no.11
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• pp.63-75
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• 1998

Since many co-articulation problems are occurring in continuous spoken Korean language, several researches use words as a basic recognition unit. Though the word unit can solve this problem, it requires much memory and has difficulty fitting an input speech in a word list. In this paper, we propose an hidden Markov model(HMM) based recognition model that is an interconnection network of word HMMs for a syntax of sentences. To match suitably the input sentence into the continuous word list in the network, we use a level building search algorithm. This system represents the large sentence set with a relatively small memory and also has good extensibility. The experimental result of an airplane reservation system shows that it is proper method for a practical recognition system.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.416-419
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• 2003

The cellular neural networks have the circuit structure that differs from the form of general neural network. It consists of an array of the same cell which is a simple processing element, and each of the cells has local connectivity and space invariant template property. In this paper, time-multiplex image processing technique is applied for processing large images using small size CNN cell block, and we simulate the edge detection of a large image using the simulator implemented with a c program and matlab model. A 5$\times$5 CNN hardware and pre post processor is also implemented and is under test.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.55-62
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• 1999

교차언어 문서검색에서는 단일언어 문서 상황을 만들기 위하여 질의나 문서를 다른 언어로 변환하게 되는데, 일반적으로 간단하면서도 실용적인 질의 변환의 방법을 주로 사용하고 있다. 하지만 단순한 대역 사전을 사용한 질의 변환의 경우에 변환 모호성 때문에 40% 이상의 검색 효과의 감소를 가져온다. 본 논문에서는 이러한 변환 모호성을 해결하기 위하여 대역 코퍼스로부터 추출한 상호 정보를 이용하는 단순하지만 효과적인 사전 기반 질의 변환 방법을 제안한다. 본 연구에서는 변환 모호성으로 발생한 다수의 후보들에서 가장 좋은 후보를 선택하는 모호성 해소 뿐 아니라 후보 단어들에 적절히 가중치를 부여하는 방법을 사용한다. 본 질의 변환 방법은 단순히 가장 큰 상호 정보의 단어를 선택하여 모호성 해소만을 적용하는 방법과 Krushall의 최소 스패닝 트리 구성과 유사한 방법으로 상호 정보가 큰 순서대로 간선들을 연결하여 모호성 해소와 가중치 부여를 적용하는 방법들과 질의 변환의 검색 효과를 비교한다. 본 질의 변환 방법은 TREC-6 교차언어 문서검색 환경의 실험에서 단일 언어 문서검색의 경우의 85%, 수작업 모호성 해소의 경우의 96%에 도달하는 성능을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.162-165
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• 2002

Q-learning은 강화학습의 한 방법으로서, 여러 분야에 널리 응용되고 있는 기법이다. 최근에는 Linear Quadratic Regulation(이하 LQR) 문제에 성공적으로 적용된 바 있는데, 특히, 시스템모델의 파라미터에 대한 구체적인 정보가 없는 상태에서 적절한 입력과 출력만을 가지고 학습을 통해 문제를 해결할 수 있어서 상황에 따라서 매우 실용적인 대안이 될 수 있다. Neural Q-learning은 이러한 Q-learning의 Q-value를 MLP(multilayer perceptron) 신경망의 출력으로 대치시킴으로써, 비선형 시스템의 최적제어 문제를 다룰 수 있게 한 방법이다. 그러나, Neural Q방식은 신경망의 구조를 먼저 결정한 후 역전파 알고리즘을 이용하여 학습하는 절차를 취하기 때문에, 시행착오를 통하여 신경망 구조를 결정해야 한다는 점, 역전파 알고리즘의 적용으로 인해 신경망의 연결강도 값들이 지역적 최적해로 수렴한다는 점등의 문제점을 상속받는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 Neural-0 학습의 도구로, 역전파 알고리즘으로 학습되는 MLP 신경망을 사용하는 대신 최근 들어 여러 분야에서 그 성능을 인정받고 있는 서포트 벡터 학습법을 사용하는 방법을 택하여, $\varepsilon$-SVR(Epsilon Support Vector Regression)을 이용한 Q-value 근사 기법을 제안하고 관련 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여, 제안된 서포트 벡터학습 기반 Neural-Q 방법의 적용 가능성을 알아보았다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.2
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• pp.283-290
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• 2006

The cellular neural networks have the structure that consists of an array of the same cell which is a simple processing element, and each of the cells has local connectivity and space invariant template properties. So, it has a very suitable structure for the hardware implementation. But, it is impossible to have a one-to-one mapping between the CNN hardware processors and the pixels of the practical large image. In this paper, a $5{\times}5$ CNN hardware processor with pipeline input and output that can be applied to the time-multiplexing processing scheme, which processes the large image with a small CNN cell block, is designed. the operation of the implemented $5{\times}5$ CNN hardware processor is verified from the edge detection and the shadow detection experimentations.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.11a
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• pp.155-156
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• 2015

본 논문은 마이크로그리드의 seamless mode transfer 를 위한 부하 위치에 따른 고조파 보상 기능을 가진 간접 전류 제어기법을 다루고 있다. 분산 발전 기반의 마이크로그리드는 계통 연계 모드와 독립 운전 모드시 각각 전류 제어기와 전압 제어기로 정의되며 각 모드에서 고품질의 전력공급을 위하여 강인한 제어기가 필요되어진다. 이때 계통 왜곡이나 비선형 부하의 연결등은 시스템의 전력 품질 악화를 초래할 수 있으며 이러한 문제를 해결하고자 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 계통연계 모드 뿐만 아니라 독립 운전 모드에서도 사용 가능한 비례공진 제어 기반의 간접 전류 제어기법을 제안하였고 부하 위치에 따른 고조파 보상 기법과 안정적인 모드변환을 동시에 고려하였다. 또한 비례 공진 제어기의 실용적인 모델을 사용함으로 인해 때때로 야기되는 독립 운전시의 전압 크기 감소에 대한 대책으로 적용이 간편한 전압 회복 기법도 추가되었다. 결과적으로 비선형 부하를 공급하기 위한 제안된 방식은 계통 연계와 독립 운전 모드에서 안정적인 전력 공급과 모드 절환 특성을 가짐을 PSIM 시뮬레이션을 통해 입증되었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.195-212
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• 1998

본 연구는 새로운 설계일관성 검토기법의 정립을 위하여 수행되었으며, 이를 위해 속도추정 모형을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 모형은 차량의 주행속도에 가장 큰 영향을 미치는 주 요소를 고려한 장점을 지니고 있다. 즉 평면곡선에서는 운전자의 시각적 판단을 기초로 등판차량의 주행속도를 추정하였다. 또한 이러한 속도추정이 승용차뿐만 아니라 트럭의 경우로 나누어 이루어짐으로써, 차종별 고려가 가능하도록 하였다. 다음은 본 연구를 통해 이루어진 결과이다. 평면곡선에서는 승용차와 트럭의 속도가 같게 추정되었으며, 시거를 통해 산정된 추정속도는 곡선반경과 밀접한 관계를 갖는다. 종단선형에서 승용차의 속도는 구배의 영향을 받지 않으나, 트럭은 구배의 영향으로 속도가 감소한다. 이 때 트럭에 작용되는 가속도는 모두 세 종류로써, 첫째, crawl speed에 도달할 때까지 작용한 가속도$(a_1)$와 둘째, crawl speed 이후 작용한 가속도$(a_2)$ 그리고 셋째, 하향구배 주행시 작용된 가속도$(a_3)$로 구분된다. Watanatade가 제시한 것과 같이 평지에서 나타나는 평면곡선의 주행속도와 구배지에서의 속도를 단순 비교 함으로써, 작은 속도의 궤적을 따라 평지에서 나타나는 평면곡선의 주행속도와 구배지에서의 속도를 단순 비교함으로써, 작은 속도의 궤적을 따라 합성선형의 속도를 추정하는 것은 합성선형이 차량의 주행속도에 미치는 영향을 간과한 것으로 판단할 수 있다. 그러나 본 모형에서는 합성선형의 영향을 고려하여 승용차와 트럭의 주행속도를 추정함으로써, 보다 현실적으로 주행속도를 추정하였다. 본 연구의 결과는 도로의 설계일관성을 검토하는데 매우 유용한 도구가 될 것이며 향후 운전자의 희망속도 결정, 감속율의 산정, 교통류의 고려, 도로설계의 전산화 자료와 연결 등을 통해 보다 실용적인 결과를 산출할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.1
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• pp.251-261
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• 2024

In this study, based on S-O-R theory and social identity theory, we aim to explore how cause-related marketing influences consumer purchase intention. Analyzing 306 questionnaire responses, our findings indicate that cause-related marketing significantly impacts perceived value, cognitive identification, and purchasing behavior. Both perceived value and cognitive identification further facilitate purchasing. Acting as mediators between cause-related marketing and consumer purchase intention, perceived value and cognitive identification strengthen the connection between marketing behavior and purchase intention. Additionally, enhanced perceived value contributes to consumers' cognitive identification with marketing activities. These findings provide crucial theoretical insights and practical implications for business marketing.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.8
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• pp.507-516
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• 2013

Mobile devices have limited computing power and resources. Since mobile devices are equipped with rich network connectivity, an approach to subscribe cloud services can effectively remedy the problem, which is called Mobile Cloud Computing (MCC). Most works on MCC depend on a method to offload functional components at runtime. However, these works only consider the limited verion of offloading to a pre-defined, designated node. Moveover, there is the limitation of managing services subscribed by applications. To provide a comprehensive and practical solution for MCC, in this paper, we propose a self-stabilizing process and its management-related methods. The proposed process is based on an autonomic computing paradigm and works with diverse quality remedy actions such as migration or replicating services. And, we devise a pratical offloading mechanism which is still in an initial stage of the study. The proposed offloading mechanism is based on our proposed MCC meta-model. By adopting the self-stabilization process for MCC, many of the technical issues are effectively resolved, and mobile cloud environments can maintain consistent levels of quality in autonomous manner.