• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1954-1955
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• 2011

본 연구에서는 교육용으로 제작된 NXT 장비에 설치된 Light 센서, Ultrasonic센서, Sound센서를 이용하여 각 거리(10~60cm)에서 5cm 간격으로 각 센서 데이터를 취득하였다. 데이터 취득은 NI(National Instrument)에서 제공하는 LabVIEW Software를 사용하여 각 거리마다 100개의 셈플 데이터를 취득하였다. 취득한 데이터는 제안한 모델의 입력 데이터로 사용하여 실제거리와 모델 출력과의 정확도를 평가 하였다. 본 연구에서 제안한 모델은 지능형 모델 중 퍼지추론 기반의 최적 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Radial Basis Function Neural Network; RBFNN)를 설계한다. 제안된 RBFNN은 기존 RBF 뉴럴네트워크를 기반으로 한 구조로, 퍼지추론 메커니즘의 기능적 모듈 동작 특성을 갖도록 정규화 부분을 추가하고, 은닉층과 출력층 사이의 연결가중치를 기존 상수항에서 선형식(first order)으로 확장한 형태이다. 또한 최적의 알고리즘인 PSO(Paticle Swarm Optimization)와 DE(Differential Evolution)을 이용하여 제안된 모델의 파라미터들을 동정하여 성능을 비교, 분석 하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.9
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• pp.2435-2446
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• 1998

In this paper. We describe a dataflow model for efficient execution of a functional logic language and a method of translation a functional logic language into a dataflow graph. To explore parallelism and intelligent backtracking, we us model in which clause and function are represented as independent dataflow graph. The node denotes basic actions to be performed when the clause and function are executed. The dataflow mechanism allows an operation to be executed as soon as all its operands are available. Since the operations can never be executed earlier, a dataflow model is an excellent base for increasing execution speed. We did decrease a delay time with concurrent execution of dependency analysis and subgoal.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.3
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• pp.59-64
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• 2020

In the Paris Climate Agreement, Korea submitted an ambitious goal of reducing the greenhouse gas emission forecast (BAU) by 37% by 2030. And as one of the countermeasures, a smart grid, an intelligent power grid, was presented. In order to apply the smart grid, EMS(Energy Management System) needs to be installed and operated in various fields, and the supply is delayed due to the lack of awareness of users and the limitations of system ROI. Therefore, recently, various data analysis and control technologies have been proposed to increase the efficiency of the installed EMS. In this study, we present a measurement control algorithm that analyzes and predicts big data collected by IoT using a SARIMA model to check and operate energy consumption of public sports facilities.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.6
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• pp.1283-1292
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• 2022

At present, several artificial intelligence projects in the healthcare and medical field are competing with each other, and the interfaces between the systems lack unified specifications. Thus, this study presents an artificial intelligence platform for healthcare and medical fields which adopts the deep learning technology to provide algorithms, models and service support for the health and medical enterprise applications. The suggested platform can provide a large number of heterogeneous data processing, intelligent services, model managements, typical application scenarios, and other services for different types of business. In connection with the suggested platform application, we represents a medical service which is corresponding to the trusted and comprehensible tracking and analyzing patient behavior system for Health and Medical treatment using Internet of Behavior concept.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.227-234
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• 2000

지금까지 수행된 대부분의 유가예측은 주고 계량 데이터를 기반으로 하는 여러 가지 계량 모델을 구성하여 수행되었으며, 그 결과 산유국 동향과 같은 국제 유가시장의 불확실성을 제대로 반영하지 못했다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 계량경제학적인 접근방법과 전문가시스템을 통합한 유가예측 시스템을 설계 및 구현하였다. 즉, 계량 데이터를 기초로 유가예측 모델을 구성하고, 산유국동향과 같은 비계량적인 요인이 유가에 미치는 영향에 대한 실무자의 경험적인 지식은 지식베이스로 구축함으로써, 유가예측과 관련된 다양한 요인들을 폭넓게 고려할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 유가예측 모델로는 대표 유종의 유가 및 수급 전망을 위한 동적 선형연립 모델과 유종간 유가의 균형차액을 예측하기 위한 Fully Modified 공적분 회귀분석 모델을 구성하였으며, 유가예측 모델에서 반영하기 어려운 산유국 동향이나 OPEC정책, 선물시장 동향 등은 실무자의 경험적인 지식을 바탕으로 시스템 예측변수로 설정하여 유가예측에 반영할 수 있도록 지식베이스를 구축하였다. 또한, 본 시스템에서는 유가예측 이외에 석유 수급을 전망하고, 유가 및 수급과 관련된 다양한 정보를 제공하고 관리하는 기능을 제공하고 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.445-446
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• 2017

신재생 에너지 분야의 산업과 기술의 발달과 함께 스마트 그리드와 에너지 저장 시스템이 주목받고 있다. 기존의 에너지 공급망에 정보통신기술(ICT)을 접목하여 에너지 공급자와 소비자가 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로써 에너지 효율을 최적화하는 차세대 지능형 에너지망에 대한 수요가 늘고 관리기술에 대한 요구가 증가함에 따라, 다양한 에너지 공급원마다의 최적화된 운영시스템을 요구하고 있다. 본 논문에서는 산업분야에서 사용되고 있는 태양열에 기반한 시스템과 누적된 기상 데이터와 집열량에 대한 데이터를융합분석하여 수평면전일사량을 예측할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.11a
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• pp.537-539
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• 2014

IoT (Internet of Things), 사물 인터넷은 인터넷을 기반으로 네트워크로 연결해 다양한 분야에서 사람과 사물, 사물과 사물 간의 정보를 공유하는 지능형 기술 및 서비스로 각 분석기관마다 2014년 10대 기술 중 하나로 꼽고 있다. 각국과 다수의 업체들이 사물인터넷 시장에 적극적으로 참여중이고, 관련 시장 규모도 급성장 할 것으로 전망하고 있다. 하지만 IoT의 빠른 발전과 함께 나타나는 것은 '보안'이라는 해결 과제이다. 실제로 IoT 사용에 따른 보안 위협이 발생하고 있다는 보고가 적지 않게 나오고 있고, IoT 환경의 보안은 아직 시작단계에 불과하다. IoT에서 발생하는 보안 위협의 형태의 대부분은 데이터 전송 그 자체에서 발생할 것이고, 데이터 전송에서 취약한 암호화나 인가되지 않은 주체로부터 접근, 보안이 취약한 네트워크 등에서 많은 보안 문제가 발생할 것이다. 본 논문에서는 IoT 기술의 개요와 IoT 환경에서의 보안위협에 대해 살펴보고 향후 연구의 방향을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.417-418
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• 2019

4차 산업혁명 시대의 도래로, 제조업 기반의 기업들은 단순히 제품을 가공 또는 조립하여 제품을 판매하는 과거의 공정 행태를 지식화하여 부가가치를 높이는 지능형 생산 체계를 도모하고 있다. 제품을 생산하는데 있어서 현대의 제조기업들은 대부분 관련 장비 또는 설비들에 대한 의존도가 높다. 본 논문에서는 이와 같은 제조 장비를 생산하고 사후관리까지 하는 일련의 데이터들을 수집하고 분석하여 장비의 고장예측부터 신규장비의 기획까지 활용할 수 있는 장비 이력관리 시스템을 제안한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.4
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• pp.11-17
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• 2020

In this paper, we propose a method to build a knowledge base based on natural language processing for intelligent battlefield awareness service. The current command and control system manages and utilizes the collected battlefield information and tactical data at a basic level such as registration, storage, and sharing, and information fusion and situation analysis by an analyst is performed. This is an analyst's temporal constraints and cognitive limitations, and generally only one interpretation is drawn, and biased thinking can be reflected. Therefore, it is essential to aware the battlefield situation of the command and control system and to establish the intellignet decision support system. To do this, it is necessary to build a knowledge base specialized in the command and control system and develop intelligent battlefield awareness services based on it. In this paper, among the entity names suggested in the exobrain corpus, which is the private data, the top 250 types of meaningful names were applied and the weapon system entity type was additionally identified to properly represent battlefield information. Based on this, we proposed a way to build a battlefield-aware knowledge base through mention extraction, cross-reference resolution, and relationship extraction.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.299-300
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• 2024

첨단 기술의 발전과 함께 지능형 운전자 보조 시스템의 성능 및 교통 시스템 체계가 고도화됨에 따라 전반적인 교통사고 발생 건수는 줄어드는 추세지만 대한민국의 교통사고 발생 빈도는 아직 OECD 평균 대비 높은 실정이다. 특히, 2020년 경제 협력 개발 기구(OECD) 통계에 따르면 대한민국의 인구 10만 명당 교통사고 사망자 수는 회원국 36개 중 29위로 매우 높은 축에 속한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고 발생률을 낮추는 데 도움을 줄 수 있는 주행 이상 패턴 감지 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 실시간 영상 분석을 통해 신호등 및 차선을 인식함과 동시 차량 내부 진단 데이터에 대한 시계열 분석을 기반으로 운전자의 운전 패턴을 분석한 후 평소와 다른 이상 징후를 발견하면 운전자에게 경고 알림을 제공하여 위험한 상황을 회피할 수 있도록 지원한다.