• 한국정밀공학회지
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• 제15권1호
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• pp.19-25
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• 1998

Remote fault diagnosis and maintenance system using general telecommunication network is necessary for an effective fault diagnosis and higher productivity of NC machine tools. In order to monitor machine tool condition and diagnose alarm states due to electrical and mechanical faults, a remote data communication system for monitoring of NC machine fault diagnosis and status is developed. The developed system consists of (1) remote communication module among NC's and host PC using PSTN. (2) 8 channels analog data sensing module, (3) digital I/O module for control or NC machine, (4) communication module between NC machine and remote data communication system via RS-232C, and (5) software man-machine interface. Diagnostic monitoring results generated through a successive type inference engine are displayed in user-friendly graphics. The validity and reliability of the developed system is verified to be a powerful commercial version on a vertical machining center through a series of experiments.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제8권1호
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• pp.1-26
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• 1998

본 연구에서는 사례기반추론, 인공신경망, 선형계획법 모형을 결합한 새로운 개념의 지능적인 경영전략수립 및 상충관계 해결 추론메카니즘을 제안한다. 본 연구에서 제안한 경영전략추론 메카니즘의 타당성을 검증하기 위하여 (1) 과거 문헌조사 결과와 (2) 비쥬얼 베이직 언어로 구현한 프로토타입인 CANNIE-SP (CAse-based Neural Network Inference Engine for Strategic Planning)를 제시하였다. 특히 본 연구에서 제안하는 인공신경망은 순방향 추론과 역방향 추론이 가능하도록 설계하여서 What-If분석 및 Goal-Seeking분석이 가능하도록 하였다. 또한 사례기반추론기관은 마이크로 소프트사의 데이터베이스 엔진인 엑세스(Access)를 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 추론 메카니즘의 타당성을 검증하기 위하여 우리나라 화장품 시장의 실제자료를 가지고 실험하였으며 그 결과 매우 의미가 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1118-1120
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• 1993

Fuzzy logic places a considerable burden on an inference engine for applications such as control or approximate reasoning. Various neural network architectures have been proposed to deal with the computational task, and yet, maintain flexibility in the desired traits of the final system. Recently, we introduced a trainable network architecture whose nodes implement weighted Yager additive hybrid operators for fuzzy logic inference in an approximate reasoning setting. In this paper we examine the utility of such networks for control situations. We show that they are capable of learning control functions which are piece-wise monotonic in each of the variables. The learning ability is demonstrated through an example.

• 산업공학
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• 제13권4호
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• pp.599-607
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• 2000

In recent days, Internet advertising effects are expanded by the steep increase of the Internet users and the extension of the advertising market will be accelerated through Internet. This paper indicates the importance of Internet advertising and suggests the solution of a network advertising service. The system is divided into an Advertise Server, an Advertiser and a Web Publisher. This study proposes both the collection and the analysis of traffic data in real time. Also, the banner advertising frames not for sale purpose are levelled for the impression using the solution for the banner exchange engine. In addition, with developing the advertising service system by using Active Server Pages, the newest language of server side script will be able to lead the additional supplement of more various profitable functions when it is considered the rapid increment of Active Server Pages.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.19-28
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• 2019

The purpose of this study is to examine the trends on machine learning and deep learning research in the published journals from the Web of Science Database. To achieve the study purpose, we used the abstracts of 20,664 articles published between 1990 and 2017, which include the word 'machine learning', 'deep learning', and 'artificial neural network' in their titles. Twenty major research topics were identified from topic modeling analysis and they were inclusive of classification accuracy, machine learning, optimization problem, time series model, temperature flow, engine variable, neuron layer, spectrum sample, image feature, strength property, extreme machine learning, control system, energy power, cancer patient, descriptor compound, fault diagnosis, soil map, concentration removal, protein gene, and job problem. The analysis of the time-series linear regression showed that all identified topics in machine learning research were 'hot' ones.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.40-48
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• 2023

Speech Emotions recognition has become the active research theme in speech processing and in applications based on human-machine interaction. In this work, our system is a two-stage approach, namely feature extraction and classification engine. Firstly, two sets of feature are investigated which are: the first one is extracting only 13 Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC) from emotional speech samples and the second one is applying features fusions between the three features: Zero Crossing Rate (ZCR), Teager Energy Operator (TEO), and Harmonic to Noise Rate (HNR) and MFCC features. Secondly, we use two types of classification techniques which are: the Support Vector Machines (SVM) and the k-Nearest Neighbor (k-NN) to show the performance between them. Besides that, we investigate the importance of the recent advances in machine learning including the deep kernel learning. A large set of experiments are conducted on Surrey Audio-Visual Expressed Emotion (SAVEE) dataset for seven emotions. The results of our experiments showed given good accuracy compared with the previous studies.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.141-149
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• 2002

최근 네트워크 구성이 복잡해짐에 따라 정책기반의 네트워크 관리기술에 대한 필요성이 증가하고 있으며, 특히 네트워크 보안관리를 위한 새로운 패러다임으로 정책기반의 네트워크 관리 기술이 도입되고 있다. 보안정책 서버는 새로운 정책을 입력하거나 기존의 정책을 수정, 삭제하는 기능과 보안정책 결정 요구 발생시 정책결정을 수행하여야 하는데 이를 위해서는 보안정책 실행시스템에서 보내온 경보 메시지에 대한 분석 및 관리가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 정책기반 네트워크 보안관리 프레임워크의 구조 중에서 보안정책 서버의 효율적인 보안정책 수립 및 수행을 지원하기 위한 경보데이터 관리기를 설계하고 구현한다. 경보 데이터 관리기는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 경보 관리기나 고수준 분석기가 효율적으로 경보데이터를 분석하고 능동적인 보안정책관리를 지원할 수 있도록 한다.

• 한국경제지리학회지
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• 제15권1호
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• pp.116-130
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• 2012

성장동력산업의 육성 정책에 따라 부가가치가 높은 산업을 광역 경제권단위에서 육성하는 정책이 진행되고 있다. 이 분석의 목적은 창조산업의 대표적 분야인 디자인산업을 발전시키고 있는 지식을 기반으로 한 네트워크의 공간적 특성과 기관별 네트워크 구조를 도출하고, 2000년에서 2010년까지의 시간적 변화에 초점을 두어 분석함으로서 앞으로 나아가야 할 방안을 모색해 보고자한다. 먼저 전국 디자인산업의 변화와 시도별 광역별 성장을 살펴보고 심층인터뷰를 실시하여 기관별 네트워크 현황을 파악하였다. 이를 기반으로 디자인산업과 관계된 공동연구 데이터를 가공하여 구조적, 공간적, 시간적인 측면을 고려하여 종합적인 판단으로 공간적 특성과 기관별 네트워크 구조의 변화에 대해 분석하였다. 또한 그룹분석에 활용되는 지표를 이용하여 네트워크의 밀도, 링크수, 집중도를 기준으로 다른 그룹과 상대적으로 변화하는 하는 과정을 비교 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.2593-2600
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• 2010

최근 무선이동 통신기술 및 임베디드 시스템 기술의 발달과 더불어 그 적용성이 크게 확대되고 있는 MANET을 연구함에 있어서, 에지코스트(Edge Cost)에 기반한 MANET의 특징을 표현할 수 있는 모델링기법을 도입하여 네트워크의 상태변화에 따른 전달성능의 변화를 관찰한 연구결과를 제시하였다. 에지코스트 기반의 모델링 방법론은 4 가지의 에지상태를 통해 어느 한 시점에서의 네트워크의 상태를 표현하는 방법이다. 이러한 에지코스트 기반의 모델링에 Real Edge/Infinity Edge 개념 도입과 네트워크 내에 서로 다른 종류의 전달 프로토콜간 연동기능 도입을 가정하여 10개 시나리오의 대상 네트워크를 구분하여 DEVSim++ 엔진을 통해 시뮬레이션하였다. 그 결과 서로 다른 전달 프로토콜간 연동기능은, 네트워크에 포함된 전달 프로토콜의 종류와 연동기능 노드의 수가 많을수록 전달성능 향상 기여도가 높은 결과를 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.101-106
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• 2004

최근 사이버 테러에 대한 관심이 고조되면서 네트워크 보안 시뮬레이터가 필요하게 되었다. 네트워크 보안 시뮬레이터는 침입 행위 및 방어 행위를 모델링하여 침입에 대한 피해 정도, 방어 대책의 효과성 등을 파악하기 위한 도구이다. 이 도구를 통해서 사이버 테러에 대한 예방과 복구가 가능하기 때문이다. 이를 위해 기존의 시뮬레이터들은 시뮬레이션 수행 전에 모든 시나리오를 작성해 놓고 시뮬레이션을 수행하였다. 그러나 사람의 판단 및 행위를 모델링하지 못한 시뮬레이션은 정확한 결과를 나타내지 못하였다 따라서 본 논문에서는 기존 네트워크 보안 시뮬레이터에 동적 시뮬레이션 요소를 첨가함으로써 정확히 네트워크 침입 및 방어 행위를 표현하고자 하였다. 또한 이를 위한 시뮬레이터 구조 변경 방법을 제안하였다. 시뮬레이터를 구현한 후에는 슬래머 웜의 시뮬레이션을 수행하여 기능이 올바로 구현되었음을 확인하였다.