• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.57-62
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• 2014

본 논문에서는 대역폭 제한과 시분산 특성을 갖는 통신 채널에서 부호간 간섭을 제거시킬 수 있는 MCMA 블라인드 등화 기에 Adaptive Modulus 개념을 적용하여 등화 성능을 개선시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 학습열의 도움없이 채널에서 발생되는 부호간 간섭의 진폭과 위상 회전을 동시에 경감시킬 수 있는 MCMA 블라인드 알고리즘에서 송신 신호의 통계적 특성인 Constant Modulus를 고정시켜 사용하지만, 제안 방식에서는 등화기 출력 신호에 따라 Modulus를 적응적으로 변화시킴으로서 개선된 성능을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 이를 위해 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 수렴 성능을 나타내는 성능 지수인 MSE, MD(Maximum Distortion) 및 잔류 isi 특성 곡선을 사용하였으며, 동일한 조건의 적응 등화 알고리즘에서 제안 방식이 기존 MCMA 알고리즘보다 우월함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권3호
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• pp.104-113
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• 2000

본 연구에서는 웨이브렛 변환과 신경망 기반 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 일정한 조도 상태에서 두 개의 영상을 그레이 레벨로 취득하고 가우시안 필터를 이용하여 영상 내에 존재하는 잡음을 제 거한 후 배경영상과 얼굴이 포함된 입력영상의 차를 구하여 차영상에 대해 축소와 팽창과정을 통한 전처리 과정을 거치게 된다. 그리고 팽창 영상으로부터 마스크를 생성하여 마스크를 얼굴이 존재하는 원 영상에 투영하여 배경과 얼굴을 분할하고 분할된 얼굴영상의 에지를 조사하여 눈, 코, 입, 눈썹 그리고 뺨이 포함된 사 각 모양의 특징영역을 검출한다. 그리고 특징영역에 대해 이산 웨이브렛 변환을 수행하여 특징벡터를 추출하고 정규화한 후 신경망의 입력벡터로 하여 학습에 의한 인식을 수행한다. 시뮬레이션 결과 학습된 영상에 대해서는 100%의 인식률을 보였고 학습되지 않는 실험적 영상에 대해서도 92%의 인식률을 나타내었다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권8호
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• pp.409-416
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• 2017

국내 게임 시장은 10조 원대 규모에 이를 뿐 아니라 게임의 사용 형태 및 기능도 변하고 있다. 기능성 게임은 기존의 게임이 가지고 있는 단순한 재미요소 이외에 게임의 순기능에 초점을 두어 교육과 재미를 결합한 게임이다. 최근 교육, 스포츠, 의료, 군사, 공공 등의 분야에서 게임의 긍정적인 측면을 강조하여 관련 콘텐츠를 쉽게 배울 수 있도록 개발되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 기능성 게임의 활성화를 위해 플랫폼, 주제, 정부지원, 컨소시엄 등 4개 요인들을 활용하여 대표적인 5개 응용분야의 개발 사례 분석을 통해, 기능성 게임 개발에 있어 우선적으로 고려할 특성요인들이 무엇이며, 그 중요도를 전망하고자 한다. 분석 결과, 기능성 게임에서 우선 고려되어야 할 요인으로 유용성과 재미가 도출되었으며, 응용분야 기능성 게임은 교육, 학습, 체험, 시뮬레이션 등 '체험형 게임'으로 개발되었다. 게임 개발에 있어서 기능성 게임이 갖추어야 할 목표를 분명히 제시하는 것과 아울러 잠재적 이용자들이 체감형 게임을 선호한다는 특성을 고려하여 기능성 게임을 개발하는 것이 매우 효과적이라는 것을 의미한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1-8
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• 2014

e-러닝의 활성화와 인터넷 비디오 서비스 증가로 인하여 대규모 사용자에 대한 비디오 전송 서비스에 대한 요구가 매년 증가하고 있다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 기존 방식은 비디오 서버를 루트 노드로 갖는 트리 구조를 이용하는데 이 방식은 경로상의 한 노드에서만 문제가 발생해도 그 노드 하위 노드들 전체의 서비스가 단절되는 위험성을 안고 있다. 본 연구에서는 다중 경로를 활용한 주문형 비디오 전송 서비스를 제안한다. 기존의 구조에서 사용하는 경로에 백업과 속도 향상을 위한 새로운 경로를 추가함으로서 상위 노드의 문제가 하위 노드의 서비스에 미치는 영향을 방지하여 고품질의 비디오 서비스를 제공할 수 있음을 실험을 통해 보인다.

• 응용통계연구
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• 제32권6호
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• pp.899-908
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• 2019

수 많은 모수들을 가지고 있는 방대한 심층신경망은 매우 강력한 기계학습 방법이지만 모형의 과도한 융통성으로 인하여 과적합문제를 내포하고 있다. 드롭아웃 방법은 크기가 큰 신경망의 과적합 문제를 해결하는 다양한 방법들 중 하나이며 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 드롭아웃 방법은 훈련과정에서 각각의 표본에 다른 모형을 적용하는데 이들 모형은 입력과 은닉층의 노드들을 무작위로 제거한 모형들 중에 임의로 선택된다. 본 연구에서는 임의로 선택된 모형에 둘 이상의 표본을 적용하여 모형의 가중치들에 대한 추정치의 안정성을 높이는 하이브리드 드롭아웃 방법을 제시하였다. 실제 자료를 이용한 시뮬레이션 결과 노드의 선택확률과 모형의 적합에 사용되는 표본의 수를 적절하게 선택하여 기존의 방법에 비하여 추정치의 변동성이 감소시킬 수 있었으며 동시에 검증자료에 대한 최저오차도 줄일 수 있음을 보였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.53-54
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• 2006

The main purpose of tunnel ventilation system is to maintain CO pollutant and VI (visibility index) under an adequate level to provide drivers with safe driving condition. Moreover, it is necessary to minimize power consumption used to operate ventilation system. To achieve the objectives, the control algorithm used in this research is reinforcement teaming (RL) method. RL is a goal-directed teaming of a mapping from situations to actions. The goal of RL is to maximize a reward which is an evaluative feedback from the environment. Constructing the reward of the tunnel ventilation system, two objectives listed above are included. RL algorithm based on actor-critic architecture and natural gradient method is adopted to the system. Also, the recursive least-squares (RLS) is employed to the learning process to improve the efficiency of the use of data. The simulation results performed with real data collected from existing tunnel are provided in this paper. It is confirmed that with the suggested controller, the pollutant level inside the tunnel was well maintained under allowable limit and the performance of energy consumption was improved compared to conventional control scheme.

• 센서학회지
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• 제8권6호
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• pp.461-468
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• 1999

다중 센서 어레이와 신경회로망을 이용하여 메탄, 프로판, 부탄 등의 폭발성 가스의 종류 및 농도를 실시간으로 분석하고, 인식하여 결과를 실시간으로 출력할 수 있는 가스 인식 시스템을 구현하였다. 정유 공장이나 도시가스 배관 등에 비교적 많이 분포하는 폭발성 가스인 메탄, 프로판, 부탄 등의 가스들을 분류하고, 그 농도를 인식할 수 있는 시스템의 구현을 위해, 우선 9개의 후막형 반도체식 가스 센서로 구성된 가스 센서 어레이로부터 얻어지는 다차원 신호를 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 그 특성을 분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 오차역전파 학습 알고리즘을 갖는 다층 구조 신경회로망을 이용하여 가스 종류 및 농도를 정확하게 인식할 수 있는 가스 인식 시스템을 구현하였으며, 실시간 처리 시스템을 위해 TMS320C31 DSP 보드를 이용하여 가스인식 시스템을 구현하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제45권2호
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• pp.191-204
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• 2006

Computer technology has a potential to change the contents of school mathematics and the way of teaching mathematics. But in our country, the problem whether computer technology should be introduced into mathematics classroom or not was not resolved yet. As a tool, computer technology can be used by teachers who are confident of the effectiveness and who can use it skillfully and can help students to understand mathematics. The purpose of this study was to investigate the effective way to introduce and utilize computer technology based on the status quo of mathematics classroom setting. One possible way to utilize computer technology in mathematics classroom in spite of the lack of computer and the inaccessibility of useful software is using domain specific simulation software like 'Polyhedron'. 'Polyhedron', as we can guess from the name, can be used to explore regular and semi regular polyhedra and the relationship between them. Its functions are limited but it can visualize regular polyhedra, transform regular polyhedra into other polyhedra. So it is easier to operate than other dynamic geometry software like GSP. To investigate the effect of using this software in mathematics class, three classes(one in 6th grade from science education institute for the gifted, two in 7th grade) were chosen. Activities focused on the relationship between regular and semi regular polyhedra. After the class, several conclusions were drawn from the observation. First, 'Polyhedron' can be used effectively to explore the relationship between regular and semi regular polyhedra. Second, 'Polyhedron' can motivate students. Third, Students can understand the duality of polyhedra. Fourth, Students can visualize various polyhedra by reasoning. To help teachers in using technology, web sites like NCTM's illuminations and NLVM of Utah university need to be developed.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권3호
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• pp.417-424
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• 2015

산업의 고도화 및 새로운 기계의 도입, 화학물질 사용 등 산업재해의 다양한 양상과 더불어 생산설비들의 자동화, 대형화로 인해 산업재해 발생의 양상이 점차 다양해지고 있다.국내 산업재해는 OECD(Organization for Economic Cooperation and Development) 경제협력개벌기구대비, 상대적 하위수준에 있어 기업 발생 산업재해는 근로자들의 심리적 및 치료와 보상 손실에도 타격이 되어 기업 총 생산과 이윤 추구에도 중요문제가 야기되고 있다. 더불어, 장애자와 사망유족들의 증가로 생활 안정문제 등 사회적 문제도 제기된다. 이러한 동기에서 본 논문은 산업재해 통계와 산재예방사업을 분석하고, 시스템다이내믹스 법론을 이용하여 산업재해율을 예측하고 평가하는 모델을 개발하였다. 모델은 근로자수 모델, 재해자수 모델, 재해율 모델 등 총 12개의 모델로 구성되었고, 규모별 분석에서는 근로자수를 기준으로 12개 그룹으로, 업종별 분석에서는 제조업, 건설업 등 총 10개의 업종으로 구분하여 개발하였다. 개발된 모델을 토대로 업종별 규모별 산업재해율을 예측하고 산재예방사업을 다각도로 평가하는 방법론을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.457-466
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• 2005

본 논문에서는 다중 입$\cdot$출력을 갖는 이동 로봇의 경로 추종을 위해 웨이블깃 신경 회로망에 기반한 예측 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 상태 예측기로는 학습 능력이 뛰어난 신경 회로망의 특성 및 웨이블릿 분해의 특성을 합성한 웨이블릿 신경 회로망을 사용한다. 예측기는 경사 하강법을 사용하여 웨이블릿 신경회로망의 출력에 대한 실제 이동 로봇의 상태 오차를 최소화하도록 학습된다. 또한 이동 로봇의 제어 신호인 직진 속도 및 각속도는 추종하고자 하는 기준 경로에 대한 이동 로봇의 예측 상태 오차를 이용하여 정의된 비용 함수를 최소화하도록 구해진다. 컴퓨터 모의 실험에서 변화되는 기준 경로에 대한 경로 추종 성능을 통해 제안한 예측 제어 시스템의 적용 가능성 및 효율성을 보인다.