본 논문에서는 퍼지논리 제어방식에서 전문가로부터 소속함수의 관계조정과 제어규칙 베이스 선정 등의 제어지식을 획득해야 하는 문제점을 해결하기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적의 소속함수의 양자화와 제어규칙 베이스를 구성하여 우수한 제어성능을 갖는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 소속함수의 변수 값들과 퍼지제어 규칙을 최적화한 값으로 구하고, 이렇게 구한 값들을 초기 값으로 하여 퍼지 제어기를 오프라인으로 구성하고 실제 하드웨어 상에서 온라인으로 적용하는 방식이다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해서 DC 서보 모터의 위치제어에 대하여 시뮬레이션 하였고, 단일링크 매니플레이터를 이용한 위치제어 실험을 통하여 제어성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 밝기, 형태 둥과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.
서울대학교 공과대학이 보유하고 있는 선형시험수조의 모형선 예인 전차를 개인용 전산기에서 온라인으로 제어 할 수 있도록 속도제어 시스템을 개량한 바 있다. 이 시스템을 활용하여 전차의 속도의 정밀한 제어가 가능하게 되었다. 이를 활용하여 선형시험수조내에 존재하게 되는 잔류 및 정재파와 같은 현상으로 인하여 모형선의 대수속도가 전차의 예인을 위하여 설정한 속도와 미소한 차이를 가지게 되는 것으로 가상하여 전차의 운전속도를 조정하고 모형선을 예인하여 저항성능에 미치는 차이를 실험적으로 확인하고자 하였다.
UCC(UCC: User Created Contents)가 온라인상으로 활발히 거래되고 있다. 현재 UCC의 가격은 판매자가 한번 결정을 하면 이후로는 변함이 없는 고정 정책으로 결정된다. 하지만 시장의 수요와 공급은 매시 변화하고, 이러한 변화에 따라 동적으로 가격을 결정하는 연구들이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 UCC를 검색하는 사용자들을 분석하여 UCC의 동적인 가격 결정 모형을 제안하였다. 트렌드 변화 반영 결정 모형과 상대적 가격 모형을 고안하였고, 시스템 변수와 시장 변수를 통제하여 다양한 환경에서의 실험을 수행하였다. 또한 컴퓨터 모델링 및 시뮬레이션을 통해 성능을 입증하였다. 본 연구의 결과는 UCC 시장에서의 매출 및 수익 향상에 중요한 지침을 제공할 것이다.
본 논문에서는 한계계단 응답특성을 이용하여 영구자석헝 동기전동기의 속도 제어계에 대한 새로운 자동동조 PI(Proportional Integral) 제어기를 설계하였다. 과도응답 기간동안 소위 한계입력이라고 하는 계단입력을 인가하여 Pㅑ 제어기의 자동동조를 위한 정보를 얻기 위한 기법을 제안한다. 시스템 파라메터 추정과 동시에 속도제어가 온라인으로 이루어지는데, 이것은 시스템의 불확실성에도 불구하고 한계입력에 의해서 얻어진 시스템 파라메터 정보가 연속적으로 PI 제어기에 적용될 수 있다는 것이다. 제안된 자동동조 알고리즘은 단조증가 계단응답 특성을 갖는 영구 자석형 동기전동기의 속도제어에 대한 시뮬레이션과 실험결과를 통하여 그 유효함을 확인하였다.
질의실행시간최소화는 분산 데이타베이스 설계에 있어 가장 중요한 목적중의 하나이다. 총시간최소화는 온라인거래처리시스템의 목적인 반면, 반응시간최소화는 의사결정지원 질의시스템의 목적이다. 본 논문에서는 질의실행시간최소화를 달성하기 위해 질의를 세분화하여 최적의 데이터베이스 사이트에 할당하는 분석모델을 개발하였으며, 문제해결방법으로 유전자알고리즘을 채택하였다. 총시간최소화 관점에서의 질의실행 계획은 반응시간최소화 관점의 질의실행계획에는 적합하지 않다는 것을 증명하였으며, 그 반대의 경우도 증명하였다. 최대 20개의 조인이 포함되는 질의를 설계하여 시뮬레이션 실험을 통해 테스트를 수행하였고, 유전자알고리즘과 완전한 전수조사와의 결과를 비교함으로써 모든 경우에 유전자알고리즘을 채택한 해결책이 최적의 결과를 도출하였음을 증명하였다.
사용자 맞춤 서비스를 위하여 온라인상에서 사용자의 관심 분야를 파악하고자 하는 경우에는 적은 수의 훈련 예제로 효율적인 학습이 가능한 능동적 학습이 적절하다. 능동적 학습을 효과적으로 적용하기 위하여 사용자에게 문의할 가치가 높은 예제를 선정하는 것도 중요하지만, 사용자 편의를 위해서는 문의 횟수를 가능한 최소화하여야 한다. 문의 횟수를 줄이면서도 많은 수의 훈련 예제를 획득하기 위해서는 복수의 문의 예제들을 사용자에게 한꺼번에 제시하고 그 관심 여부를 표한하게 하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 능동적 학습 적용 시 사용자에게 문의할 가치가 높은 복수 문의 예제들을 효과적으로 선정하기 위하여 가중치 반영 군집화를 적용하는 방안을 제안한다. 본 제안 방안은 먼저 각 예제의 문의 예제로서의 가치를 파악하고 이를 가중치로 삼아 군집화를 수행하여 상대적으로 유사한 예제들의 집합을 구성한다. 이어서 생성된 각각의 군집에서 가장 보편적인 예제를 문의 예제로 선정하면 선정된 각각의 문의 예지는 문의할 가치가 높으면서 함께 문의하게 될 예제들은 서로 충분히 달라 학습에 보다 유용하게 사용할 수 있는 훈련 예제들을 얻을 수 있다. 문서 분류 문제를 대상으로 본 제안 방안을 실험한 결과, 단순히 문의 가치가 높은 복수의 예제들을 함께 문의할 예제들로 선정하는 방안에 비해 학습 성능이 뛰어났으며, 한 번에 문의하는 예제 수를 증가시키더라도 분류기의 성능 저하가 적음을 확인하였다.
본 논문에서 불확실한 근사화 오차 유계 추정을 이용한 불확실한 비선형 계통에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기를 제안하였다. 계통 출력이 기준 출력을 추종하기 위해 시스템의 불확실성은 결론부 파라미터의 적응 알고리즘에 의해 온라인으로 조정되는 IF-THEN 규칙을 가지는 퍼지 시스템에 의해 근사화하였다. 또한 근사화 오차가 미지의 상수에 의해 유계된다는 가정 하에 리아프노프 합성법으로 근사화 오차 유계 추정 알고리즘을 제안하였다. 전체 제어 시스템은 제어기내의 모든 신호가 균등 유계이고 추종오차가 점근 안정함을 보장한다. 제안한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기의 성능을 도립진자 계통에 대한 컴퓨터 모의실험을 통해 입증하였다.
자본시장법 개정과 벤처 창업 활성화를 위해 크라우드펀딩(Crowdfunding)의 역할이 매우 중요해지고 있다. 크라우드펀딩은 자금 수요자가 자신의 사업이나 자금조달 목적을 홍보하여 불특정 대중(crowd)으로부터 자금공급 여부에 대한 집단지성(collectiveintelligence)을 이끌어내고, 온라인상의 전문중개기관(intermediation)을 통해 소액의 자금을 조달(funding)하는 행위이다(김세련, 2017). 본 연구는 2017년 4월부터 약 1년간의 질적연구로 주식 및 채권 발행을 통한 증권형 크라우드펀딩을 준비하여 성공한 기업 5곳의 면담 자료와 실제 현장에서 강사로 교육을 하면서 관찰한 참여관찰일지를 전사 및 코딩하였다. 이를 기반으로 첫째, 크라우드펀딩에 성공한 기업들의 특징을 밝혀내고 둘째, 크라우드펀딩에 관한 사전교육이 성공에 영향을 미치는지 확인하였다. 본 연구결과를 바탕으로 궁극적으로는 크라우드펀딩을 통해 성공적으로 자금 유치를 하기 위한 교육법을 밝혀내고자 하였다. 기존 교육방식에 자코토 교육철학을 접목시켜 자코토 교육법이 크라우드펀딩을 통한 자금유치 성공에 긍정적인 영향을 준다는 것을 밝혀낸다. 자코토의 교육법은 어떤 '설명'도 하지 않고 프랑스어를 완벽하게 배우도록 한 자코토의 실험이 누구나 알려는 의지를 갖는다면 새로운 것을 배울 수 있다는 지능의 동일성에 근거하여 학생들에게 알려는 의지를 불러일으키고 빠져나갈 수 없는 고리를 강제하여 스스로 앎을 얻도록 한 것을 말한다.
최근 들어 인터넷 게시판이나 개인 블로그 등은 온라인상에서 사람들의 정보 공유나 의견 교환의 중요한 매체가 되고 있다. 많은 수의 블로그들은 현재 사회적으로 이슈가 되는 여러 문제들을 반영하고 있다. 또한 최근 댓글을 통해 적극적으로 자신의 의사 표현하거나 다른 사람들의 의견을 살피는 인터넷 사용자의 증가로 인터넷 뉴스나 블로그 기사에 많은 수의 댓글이 달리고 있다. 그러나 대부분의 블로그나 인터넷 포털 사이트의 경우 기사나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 자신이 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 전체 댓글에 대한 전반적인 파악은 힘든 일이다. 따라서 본 논문에서는 기사에 달린 많은 수의 댓글들을 분류하고, 이를 시각화 하는 시스템인 TRIB(Telescope for Responding comments for Internet Blog)을 제안한다. TRIB은 미리 정의된 사용자 정의 사전을 이용하여 댓글을 내용에 따라 분류하여 시각화 하므로 사용자들은 자신의 관심과 흥미에 따라 개인화 된 뷰를 볼 수 있다. 1,000개 이상의 댓글을 가진 뉴스 기사들을 대상으로 한 실험을 통해 TRIB 시스템의 댓글 분류와 시각화 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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