• 정보보호학회논문지
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• 제31권5호
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• pp.1063-1070
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• 2021

IT 기술이 발전함에 따라 IT 전문인력 양성의 중요성이 강조되고 있으며, IT 인력 양성을 위한 교육이 기술적인 인재 양성을 위한 성인 대상의 교육 뿐만 아니라 초중등 교육과 같은 어린 피교육자들을 대상으로 하는 교육의 필요성이 확대되고 있다. 특히 2015 개정 교육과정에서부터는 필수교과로 정보 교과가 추가됨에 따라 초중등 대상의 교육과정에서 IT 기술의 원리를 이해하며, 이해한 내용을 바탕으로 문제를 풀어나가는 응용력을 기를 수 있도록 요구하고 있다. 현재 IT 기술들을 융합하여 새로운 서비스들을 제공하기 위해 갖은 연구가 진행되고 있으며, 그 과정에서 개인정보의 사용이 요구되는 경우 개인정보의 유출을 방지하기 위한 철저한 보안이 선결된다. 또한 데이터를 외부로 전송하는 과정에서 개인정보를 식별할 수 없도록 하고 있다. 본 논문에서는 데이터의 전달 과정에서 발생하는 비식별화 과정을 초등과정 피교육자를 대상으로 파이프 게임을 이용하여 이해할 수 있도록 하는 교육 방법을 제안함으로써 교육 현장에서 효과적인 IT 교육에 도입할 수 있는 교육 요소를 제언하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.636-642
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• 2015

본 논문에서는 계단응답으로부터 시 지연을 갖는 선형 연속시스템을 식별하기 위해 HS 최적화 알고리즘을 적용에 관하여 연구하였다. 인식 모델은 1차 시 지연 모델 (FOPDT)로써, FOPDT은 많은 화학 공정과 HAVC 공정에 실효성이 있으며 PID 튜닝에도 적합하다. 최근에 개발된 HS 알고리즘은 완벽한 하모니를 찾아가는 음악적 과정을 개념화 한 것이다. 수학을 기반으로 하는 전통적 기법과 달리 HS는 확률적인 방법을 사용하므로 미분과 같은 수학적 접근을 필요로 하지 않는다. 제시된 인식 방법의 효과를 입증하기 위해 많은 수치 예를 수행하여 결과를 제시하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제16권4호
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• pp.403-414
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• 1995

심전도 분석은 심장 전문의마다 기준이 다르고, 심전도 처리 시스템마다 측정된 변수 검출오차 때문에 많은 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 심전도 식별과정에서 발생하는 애매 모호성을 줄여주고, 불규칙한 심전도를 구간의 빈번도에 따라 통계학적으로 분석될 수 있도록 디지털 퍼지 프로세서를 사용한 STD-BUS용 실시간 심전도 신호 식별 시스템을 설계.제작하였다. 심전도를 판별하기 위해 사용된 변수는 나이, QRS폭, 평균 RRI, RRI등을 사용하였고, 이들 변수를 본 연구에서 제작한 심전도 신호 식별 시스템에 입력으로 사용한 결과, 일반 프로세서의 알고리즘에서 구별이 불가능했던 심전도 파형을 실시간으로 식별이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 디자인학연구
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• 16호
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• pp.173-182
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• 1996

최근 국내에서도 유수 기업체들이 앞다투어 CI를 도입함으로써 일종의 붐을 불러일으키고 있다. 이 같은 CI 붐은 디자인을 통한 기업이미지 관리의 중요성에 대한 인식이 증대되고 있음을 반영하는 것이다. 본 연구는 CI 기본 시스템에서 가장 중요한 비중을 차지하는 기본시스템의 구축 프로세스를 체계화하는 것을 목적으로 진행되었다. 기본 시스템 구축의 기본요소인 심볼, 로고타입, 코오포레이트 칼라 등의 선정 프로세스 및 평가기준을 합리적으로 체계화하고자 하였다. 이를 위해 문헌연구와 현장조사를 토대로 CI를 통한 기업이미지 관리의 본질 및 기본시스템 구축 프로세스 정립이 필요성을 고찰하였다. 이어 기본시스템 구축 프로세스를 정립하고 각 단계별 세부 활동내용 및 관리지침을 제시하였다. 또한 기업활동의 목적이나 기본 이미지 전략, CI 도입유형에 따라 그에 부합하는 기본요소 선정절차 및 평가기준도 마련되었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.55-62
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• 2004

산업공정에 가장 많이 활용되고 있는 일차 시지연 공정은 긴 지연시간으로 인하여 정확한 공정모델을 구하기 어려울 뿐만 아니라,플랜트와 모델불일치에 따른 제어성능에 문제가 발생할 수 있다. 따라서 일차 시지연 공정의 제어 문제에 있어서 기본적으로 공정의 정확한 모델을 구하기 위한 공정 파라메타 식별이 아주 중요하다. 본 논문에서는 지금까지 제안된 계단입력 시험에 의한 공정식별법보다 더 효율적인 실수형 유전알고리즘에 의한 공정식별법을 제안하였다. 또한, 이러한 추정전략은 다양한 사례를 통하여 유용한 결과를 얻었다.

• Computational Structural Engineering : An International Journal
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• 제3권1호
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• pp.1-7
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• 2003

For system identification of large structures, it is not practical to identify the entire structure due to the prohibitive computational time and difficulty in numerical convergence. This paper explores the possibility of performing system identification at substructure level, taking advantage of reduction in both the number of unknowns and the number of degrees of freedom involved. Another advantage is that different portions (substructures) of a structural system can be identified independently and even concurrently with parallel computing. Two substructural identification methods are formulated on the basis whether substructural approach is used to obtain first-order or second-order model. For substructural first-order model, identification at the substructure level will be performed by means of the Observer/Kalman filter Identification (OKID) and the Eigensystem Realization Algorithm (ERA) whereas identification at the global level will be performed to obtain second-order model in order to evaluate the system's stiffness and mass parameters. In the case of substructural second-order model, identification will be performed at the substructure level throughout the identification process. The efficiency of the proposed technique is shown by numerical examples for multi-storey shear buildings subjected to random forces, taking into consideration the effects of noisy measurement data. The results indicate that both the proposed methods are effective and efficient for damage identification of large structures.

• 비파괴검사학회지
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• 제35권6호
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• pp.414-420
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• 2015

Concrete undergoes significant phase changes from liquid to solid states as hydration progresses. These phase changes are known as the setting process. A liquid state concrete is electrically conductive because of the presence of water and ions. However, since the conductive elements in the liquid state of concrete are consumed to produce non-conductive hydration products, the electrical conductivity of hydrating concrete decreases during the setting process. Therefore, the electrical properties of hydrating concrete can be used to monitor the setting process of concrete. In this study, a parameter identification method to estimate electrical parameters such as ohmic resistance of concrete is proposed. The effectiveness of the proposed method for monitoring the setting process of concrete is experimentally validated.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권1호
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• pp.101-110
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• 2003

This paper introduces an identification method for nonlinear models in the form of rule-based Fuzzy-Neural Networks (FNN). In this study, the development of the rule-based fuzzy neural networks focuses on the technologies of Computational Intelligence (CI), namely fuzzy sets, neural networks, and genetic algorithms. The FNN modeling and identification environment realizes parameter identification through synergistic usage of clustering techniques, genetic optimization and a complex search method. We use a HCM (Hard C-Means) clustering algorithm to determine initial apexes of the membership functions of the information granules used in this fuzzy model. The parameters such as apexes of membership functions, learning rates, and momentum coefficients are then adjusted using the identification algorithm of a GA hybrid scheme. The proposed GA hybrid scheme effectively combines the GA with the improved com-plex method to guarantee both global optimization and local convergence. An aggregate objective function (performance index) with a weighting factor is introduced to achieve a sound balance between approximation and generalization of the model. According to the selection and adjustment of the weighting factor of this objective function, we reveal how to design a model having sound approximation and generalization abilities. The proposed model is experimented with using several time series data (gas furnace, sewage treatment process, and NOx emission process data from gas turbine power plants).

• Earthquakes and Structures
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• 제13권4호
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• pp.397-407
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• 2017

With the growing demand for metallic dampers in engineering practice, it is urgent to establish a reasonable approach to evaluating the mechanical performance of metallic dampers under seismic excitations. This paper introduces an effective method for parameter identification of the modified Bouc-Wen model and its application to evaluating the fatigue performance of metallic dampers (MDs). The modified Bouc-Wen model which eliminates the redundant parameter is used to describe the hysteresis behavior of MDs. Relations between the parameters of the modified Bouc-Wen model and the mechanical performance parameters of MDs are studied first. A modified Genetic Algorithm using real-integer hybrid coding with relative fitness as well as adaptive crossover and mutation rates (called RFAGA) is then proposed to identify the parameters of the modified Bouc-Wen model. A reliable approach to evaluating the fatigue performance of the MDs with respect to the Chinese Code for Seismic Design of Buildings (GB 50011-2010) is finally proposed based on the research results. Experimental data are employed to demonstrate the process and verify the effectiveness of the proposed approach. It is shown that the RFAGA is able to converge quickly in the identification process, and the simulation curves based on the identification results fit well with the experimental hysteresis curves. Furthermore, the proposed approach is shown to be a useful tool for evaluating the fatigue performance of MDs with respect to the Chinese Code for Seismic Design of Buildings (GB 50011-2010).

• 전기학회논문지
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• 제67권8호
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• pp.1062-1070
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• 2018

This paper presents a simple identification method for discrete-time low-order model of unknown delay process from pulse response. The key idea is to find the parameters of the model such that the first N moments of the unknown process and the model are equal. We first show that the k-th moment of a process can be determined by the moments of the input and output. The parameters and delay are estimated separately. It is shown that for a given delay, the parameters of the low-order model can be determined by solving linear equations in a matrix form. Delay of the model is estimated such that the integral of the absolute errors (IAE) of the candidate models with possible delays minimizes. The illustrative example shows that the proposed method can directly identify low-order models without order reduction process from a single pulse response.