• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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• pp.780-791
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• 1996

A hybrid image processing system which automatically distinguished lean tissues in the image of a complex beef cut surface and generated the lean tissue contour has been developed. Because of the in homegeneous distribution and fuzzy pattern of fat and lean tissue on the beef cut, conventional image segmentation and contour generation algorithm suffer from a heavy computing requirement, algorithm complexity and poor robustness. The proposed system utilizes an artificial neural network enhance the robustness of processing. The system is composed of pre-network , network and post-network processing stages. At the pre-network stage, gray level images of beef cuts were segmented and resized to be adequate to the network input. Features such as fat and bone were enhanced and the enhanced input image was converted tot he grid pattern image, whose grid was formed as 4 X4 pixel size. at the network stage, the normalized gray value of each grid image was taken as the network input. Th pre-trained network generated the grid image output of the isolated lean tissue. A training scheme of the network and the separating performance were presented and analyzed. The developed hybrid system showed the feasibility of the human like robust object segmentation and contour generation for the complex , fuzzy and irregular image.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.116-121
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(10⁸ 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 10⁸으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.1184-1190
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• 2006

Most chemical companies try to maximize their energy efficiencies due to high oil price and reinforcement of environmental regulation. An individual factory continuously has tried to reduce energy consumption or carbon dioxide discharge for high profit. Nevertheless, it is found that waste heat is disposed with forms of low or medium pressure steams. It can be improved by the aspect of entire industrial complex. Therefore, we have developed a steam network optimization method using Steam Networking Matrices(SNMs) in this research. Results from an illustrative example show that energy consumption can be reduced by optimizing steam exchange networks.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 춘계종합학술대회논문집
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• pp.351-355
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• 2003

포유류 동물의 시각피질 세포에 나타나는 특징은 크게 단순특징을 추출하는 simple cell과 복잡한 특징에 반응하는 complex cell로 구분된다. 이 연구에서는 입력영상에 독립성분분석을 적응하여 complex cell에 대응하는 복잡한 특징을 추출하였다. 이 결과는 시각피질 세포의 정보처리에 대한 방식을 이해하는 데 기여할 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2007년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.67-89
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• 2007

This study addresses manufacturers' ability to influence their supply chain network in order to adapt to their competitive environment. From the perspective of a manufacture, the supply chain comprises a network of suppliers and customers, and is theoretically viewed as a complex adaptive system. This study considers the following questions: (1) How can adaptability of supply chain network be operationally defined? (2) How does adaptability of supply chain network lead to combinative capabilities? (3) What is the influence of adaptability of supply chain network on business performance? Drawing on literature streams in supply chain management, operations strategy, organizational change and learning, and complexity theory, this study develops and tests the constructs and operational measures of adaptability of supply chain network and model the nomological set of relationships among constructs that form the basis of our theory. This study then develops and tests a model describing the outcomes of adaptability of supply chain network and its influence on combinative capability and business performance. Empirical results of this study show that adaptability supply chain network directly and positively affects combinative capability. Further, this study finds that adaptability of supply chain network does not impact business performance directly, but rather is mediated through combinative capability, which provides the requisite variety for firms to survive and thrive in dynamic environments.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.908-921
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• 2022

연구목적: 도시의 물리적·비물리적 구조간 연결이 확대되고 복잡해짐에 따라 재난으로 인한 피해가 복합적으로 발생하는 복합재난의 위험성이 증가하고 있다. 이러한 복합재난에 대비하기 위해서는 복합재난으로 전개될 수 있는 재난들을 선제적으로 식별하여 관리하는 것이 중요하다. 이러한 배경에서 본 연구는 국내외 복합재난 관련 연구의 동향을 분석함으로써 복합재난으로 연구된 재난 유형을 분석하고, 이를 통해 향후 복합재난 관리의 방향성을 제시하고자 한다. 연구방법: 본 연구는 재난과 관련된 국내외 학술지에 최근 20년(2002-2021년)간 등재된 복합재난 관련 993편의 서지정보에 기반하여 동시출현 빈도분석을 수행하여 재난 유형 간 네트워크를 구축하였으며, 네트워크 분석을 통해 복합재난 연구 동향에 관한 국내외 및 시기별 비교분석을 수행하였다. 연구결과: 국내에서는 풍수해(집중호우, 태풍등), 기반시설 붕괴, 화재와 관련한 복합재난 연구의 비중이 높았으며, 최근 들어 지진과 산사태와 관련된 복합재난 연구가 증가하는 것으로 분석되었다. 반면, 국외에서는 풍수해 및 지진과 더불어 기반시설 붕괴에 관한 연구의 비중이 높았으며, 지진해일과 정전 등 재난 연계 유형이 다양하게 나타났다. 결론:본 연구는 복합재난 연구 동향에 대한 이해도를 높이고, 앞으로 국내 복합재난 연구가 가져야 할 방향성을 제안하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.217-220
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• 2000

This paper describes the application of a neural network based adaptive line enhancer (ALE) for enhancement of the weak QRS complex corrupted with background noise. Modified fully-connected recurrent neural network is used as a nonlinear adaptive filter in the ALE. The connecting weights between network nodes as well as the parameters of the node activation function are updated at each iteration using the gradient descent algorithm. The real ECG signal buried with moderate and severe background noise is applied to the ALE. Simulation results show that the neural network based ALE performs well the enhancement of the QRS complex from noisy ECG signals.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.323-330
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• 2008

복합질환은 다수의 유전자들이 상호작용하여 유발되는 질병으로서, 여러 유전자들이 관여한다는 복잡성 때문에 전통적인 분석 방법을 적용하는데 한계가 있다. 최근에는 기계학습 기법을 이용한 새로운 분석 방법들이 제안되고 있다. 신경망은 이처럼 복잡한 데이터에서 일정한 패턴을 찾아 이를 분류하는데 적합한 모델이다. 그러나 다량의 데이터가 입력으로 들어오는 경우에 학습에 오랜 시간이 걸리고 패턴을 찾기가 어려워지는 단점이 있다. 본 연구에서는 다량의 SNP 데이터로부터 질병에 연관된 소수의 중요 SNP을 찾기 위한 통계학적인 방법인 집합결합(set association)과 신경망을 결합한 모델을 제시한다. 이 모델을 천식 관련 SNP 데이터에 적용하여 천식 발병 여부를 예측한 결과, 신경망만 사용했을 때보다 실행 시간도 빠르고 예측 정확도도 높았다. 이 모델은 다른 복합질환의 예측에도 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.1-9
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• 2011

In this paper, Wireless sensor network technology applied to various greenhouse agro-industry items such as horticulture and local specialty etc., we was constructed automatic control system for optimum growth environment by measuring growth status and environmental change. existing monitoring systems of greenhouse gather information about growth environment depends on the temperature. but in this system, Can be efficient collection and control of information to construct wireless sensor network by growth measurement sensor and environment monitoring sensor inside of the greenhouse. The system is consists of sensor manager for information processing, an environment database that stores information collected from sensors, the GUI of show the greenhouse status, it gather soil and environment information to soil and environment(including weather) sensors, growth measurement sensor. In addition to support that soil information service shows the temperature, moisture, EC, ph of soil to user through the interaction of obtained data and Complex Growth Environment information service for quality and productivity can prevention and response by growth disease or disaster of greenhouse agro-industry items how temperature, humidity, illumination acquiring informationin greenhouse(strawberry, ginseng). To verify the executability of the system, constructing the complex growth environment measurement system using wireless sensor network in greenhouse and we confirmed that it is can provide our optimized growth environment information.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2469-2490
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• 2019

A low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) protocol is a low-power adaptive cluster routing protocol which was proposed by MIT's Chandrakasan for sensor networks. In the LEACH protocol, the selection mode of cluster-head nodes is a random selection of cycles, which may result in uneven distribution of nodal energy and reduce the lifetime of the entire network. Hence, we propose a new selection method to enhance the lifetime of network, in this selection function, the energy consumed between nodes in the clusters and the power consumed by the transfer between the cluster head and the base station are considered at the same time. Meanwhile, the improved FTBA algorithm integrating the curve strategy is proposed to enhance local and global search capabilities. Then we combine the improved BA with LEACH, and use the intelligent algorithm to select the cluster head. Experiment results show that the improved BA has stronger optimization ability than other optimization algorithms, which the method we proposed (FTBA-TC-LEACH) is superior than the LEACH and LEACH with standard BA (SBA-LEACH). The FTBA-TC-LEACH can obviously reduce network energy consumption and enhance the lifetime of wireless sensor networks (WSNs).