• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.1-17
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• 2012

최근에 들어 많은 관심과 인기 속에 사용되고 있는 스마트폰은 클라우드 컴퓨팅의 편재적 기능성을 접목하여 즉각적인 지식의 획득에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 지식의 주제어 또는 명칭을 자동으로 파악하여 해당 지식을 저장할 수 있다면 전반적인 지식 획득 과정이 자동화될 수 있다. 본 논문은 텍스트마이닝 기반 주제어 추출 기술과 클라우드 스토리지 기반 스마트폰을 접목하여 지식이 발생되는 지점 및 시점에 즉각적으로 해당 지식을 획득할 수 있는 학제적 방안을 제시한다. 이를 위해 스마트폰은 지식이 포함된, 지식소유자의 대화를 녹음하는 역할을 함과 동시에 지식소유자의 대화의 내용을 부가적으로 특성화 할 수 있는 상황정보를 채취할 수 있는 센서의 역할을 수행한다. 또한 기계학습 알고리듬 중 텍스트마이닝분야에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려진 Support Vector Machine 알고리듬을 사용하여 해당 대화의 주제어를 추출한다. 파악된 주제어와 상황정보를 연관시켜 일종의 비즈니스 규칙을 생성할 수 있으며, 최종적으로 규칙, 주제어, 상황정보, 그리고 문서화된 대화를 종합하여 하나의 지식을 자동으로 획득할 수 있다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제18권3호
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• pp.63-70
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• 2016

The main point of this study is to find out duplicates and differences among various regulations from different organizations. Also, it focuses on creating a reasonably unified regulation system to standardize safety & environment management. In this study, I analyzed the commonalities and the differences of two systems which are typical korean Process Safety Management System and off-site Consequence Analysis. It is confirmed that there are 25 species of overlapped material of those two systems and assessment like handling material information, facilities lists, hazardous substances and list of machine power. Process safety report focuses on onsite workers and facility protect. On the other hand, off-site Consequence Analysis focuses on design, arrangement and management of handling facility from off-site influence. I found difference two system of Enforcement purposes and way. Contradiction of Harmful information of Chemicals Control Act and occupation safety and health acts from same material. To be specific, There are no unit rule of occupation safety and health acts. so it permit inch, psi etc. But Chemicals Control Act provides that m, Mpa units. Therefore, Each regulatory duplication of items for chemicals management, standardization is writing so that you can coordinate overlapping items in the measures the need to be presented.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.727-734
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• 2019

본 논문은 인간의 의지가 뇌로부터 전달되는 과정에서 근육의 움직임이나 동작이 뇌의 특정 부위에서 유의미한 특징을 나타내는 신호를 찾아낼 수 있는지를 확인한다. 일반적으로 뇌파의 발생은 특정한 동작을 유발하고 유발된 동작으로부터 신호를 받아 변화를 보인다. 이러한 신호는 불확실성이 높으며 육안으로 판별하기엔 그 차이를 파악하기 어렵다. 따라서 분류에 앞서 어떤 신호를 분석할 것인지 정의하는 과정이 필요하다. 뇌파 혹은 뇌전도의 형태는 주파수 대역별로 분류하였을 경우, 알파, 베타, 델타, 쎄타, 감마의 영역으로 나눌 수가 있다. 뇌파의 측정 부위에 따라 활성화되는 주파수의 대역이나 에너지의 차이가 다르기 때문에 이들 신호의 특정한 크기가 정확한 동작이나 의지를 표현한다고 할 수는 없지만, 특정한 영역에서 다른 동작을 했을 경우의 뇌파 활성도를 기준으로 동작을 분류하거나, 동작에 영향을 미치는 뇌파의 경향성을 판단할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 1차적으로 근육의 좌우 이두근의 근전도가 활성화 되는 시점을 기준으로 뇌파의 발현형태를 관찰하고, 이후 좌완과 우완의 근육 활성화에 따른 뇌파의 유의미한 차이를 뇌파를 통해 유추할 수 있는지를 검증한다. 근전도의 좌우활성화에 따른 뇌파의 분류기준을 찾을 수 있다면, 뇌로부터 발현된 신호가 각각의 근육에 전달되는 과정에서 전이된 신호의 형태를 파악하는데 도움을 줄 수 있으며, 향후 더욱 복잡한 뇌신호의 발생 유형을 통해 알려지지 않은 많은 뇌파의 정보를 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.188-196
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• 2010

본 논문은 MMORPG 게임플레이 경험에서 사용자의 행동패턴(Behavior Pattern)과 감정요소(Emotion Factors)간의 관계를 규명하여 사용자의 플레이 가능성(Play Capability)을 실증적으로 설계하기 위한 방법에 관한 것이다. 게임플레이 프로세스와 감정요소 도출을 모델링하기 위해 인지심리학적 측면(Process of Ruled-Based Systems on Cognitive Science Approach)에서 선행를 고찰하였다. 퀘스트(Quest)기반의 RPG게임내 특정상황에서 유저의 인지적 감정상태를 도출하기 위해 게임플레이 과정에서 생성되는 유저의 감정반응을 게임 설계과정에서 적용할 수 있는 프로세스를 정립하였다. 이러한 방법은 게임플레이 설계시 유저의 주류행동에 대한 통제 뿐만 아니라 비주류행동에 대한 감정상태의 실시간적 대응이 가능할 것으로 본다. 따라서 본 논문의 결과는 게임플레이 설계시 게임플레이 가능성을 향상시키기 위한 감정 분석 구조(Analytic Framework)를 제시함에 있어 의의를 갖는다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.99-109
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• 2010

기존의 반도체 생산 공장에서 운용되는 공정설비의 자동화된 웨이퍼 이송을 위한 스케줄링 운용전략에 대한 연구는 일반적으로 특정 공정 환경과 시스템 형태에서 운용되는 이송패턴에 최적화시킨 규칙기반으로 진행되어 왔다. 그러나 이러한 방식은 시스템이나 공정이 달라지면 새로운 규칙이 필요하거나 전체 운용 전략을 변경해야 하는 문제가 발생할 수 있다. 또한, 규칙이 추가될수록 확장, 유지 보수 시에 추가된 규칙들의 상호 연관 작용에 대한 고려가 부족한 경우 예기치 않은 문제를 유발할 시킬 수 있는 위험성을 내포하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 이송패턴이나 설비의 형태에 일반적으로 적용 가능한 동적 우선순위 기반의 기본 이송작업 선택 알고리즘을 제시하였다. 또한 특수한 요구 사항에 대해서는 범용성을 저하시키지 않는 범위 내에서의 최소한의 규칙 처리부를 별도로 관리하는 방식으로 운용 환경 변화에 일관된 스케줄링 정책을 유지하고 확장 시의 안정성 저하를 최소화하여 생산성 향상을 이끌 수 있는 범용 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 이에 대한 검증을 위하여 트윈 슬롯 형태의 반도체 공정설비를 대상으로 모델링 및 시뮬레이션 환경을 구축하였고, 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권2호
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• pp.664-677
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• 2014

Wind energy has proven its viability by the emergence of countless wind turbines around the world which greatly contribute to the increased electrical generating capacity of wind farm operators. These infrastructures are usually deployed in not easily accessible areas; therefore, maintenance routines should be based on a well-guided decision so as to minimize cost. To aid operators prior to the maintenance process, a condition monitoring system should be able to accurately reflect the actual state of the wind turbine and its major components in order to execute specific preventive measures using as little resources as possible. In this paper, we propose a fault detection approach which combines cluster analysis and frequent pattern mining to accurately reflect the deteriorating condition of a wind turbine and to indicate the components that need attention. Using SCADA data, we extracted operational status patterns and developed a rule repository for monitoring wind turbine systems. Results show that the proposed scheme is able to detect the deteriorating condition of a wind turbine as well as to explicitly identify faulty components.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제15권2호
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• pp.57-65
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• 2019

The weapon system applies the rule that the system engineering procedure must be applied at the acquisition stage. Naval ships, which are one of the important naval weapon systems, take a long period of time to acquire, and the leadership must be commissioned. Therefore, in order to acquire a naval ship, high risk management is necessary, and it is necessary to promote business success through effective application of system engineering which is a scientific management method. However, in the case of naval ships, there are no specific procedures and methods for applying the system engineering. Therefore, research on application method of system engineering which can be easily used by person in charge is necessary. This should have a simple approach to ensure effective business performance by systematically refining and simplifying existing works. QFD (Quality Function Deployment) is a way to improve product satisfaction, impress customers, reduce defective products, reduce design errors, and reduce costs. This systematically develops these mutual relationships by converting the needs of customers into quality characteristics of products and defining them as the design quality of products considering the functions, quality, and process elements of parts. The purpose of this research is to present concrete methodology at the practical level using QFD in a way to ensure traceability of requirements which is an important element of system engineering.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.447-450
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• 2003

In this research, we propose an automatic knowledge acquisition and composite knowledge expression mechanism based on machine learning and relational database. Most of traditional approaches to develop a knowledge base and inference engine of expert systems were based on IF-THEN rules, AND-OR graph, Semantic networks, and Frame separately. However, there are some limitations such as automatic knowledge acquisition, complicate knowledge expression, expansibility of knowledge base, speed of inference, and hierarchies among rules. To overcome these limitations, many of researchers tried to develop an automatic knowledge acquisition, composite knowledge expression, and fast inference method. As a result, the adaptability of the expert systems was improved rapidly. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to support the entire process of development of expert systems. Our proposed mechanism has five advantages empirically. First, it could extract the specific domain knowledge from incomplete database based on machine learning algorithm. Second, this mechanism could reduce the number of rules efficiently according to the rule extraction mechanism used in machine learning. Third, our proposed mechanism could expand the knowledge base unlimitedly by using relational database. Fourth, the backward inference engine developed in this study, could manipulate the knowledge base stored in relational database rapidly. Therefore, the speed of inference is faster than traditional text -oriented inference mechanism. Fifth, our composite knowledge expression mechanism could reflect the traditional knowledge expression method such as IF-THEN rules, AND-OR graph, and Relationship matrix simultaneously. To validate the inference ability of our system, a real data set was adopted from a clinical diagnosis classifying the dermatology disease.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.250-255
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• 2005

For navigation of a service robot, mapping and localization are very important. To estimate the robot pose, the map of the environment is required and it can be built by exploration or SLAM. Exploration is the fundamental task of guiding a robot autonomously during mapping such that it covers the entire environment with its sensors. In this paper, an efficient exploration scheme based on the position probability of the end nodes of a topological map is proposed. In this scheme, a topological map is constructed in real time using the thinning-based approach. The robot then updates the position probability of each end node maintaining its position at the current location based on the Bayesian update rule using the range data. From this probability, the robot can determine whether or not it needs to visit the specific end node to examine the environment around this node. Various experiments show that the proposed exploration scheme can perform exploration more efficiently than other schemes in that, in most cases, exploration for the entire environment can be completed without directly visiting everywhere in the environment.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권2호
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• pp.194-199
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• 2003

Data are an expression of the language or numerical values that show some features. And the information is extracted from data for the specific purposes. The knowledge is utilized as information to construct rules that recognize patterns or make a decision. Today, knowledge extraction and application of that are broadly accomplished for the easy comprehension and the performance improvement of systems in the several industrial fields. The knowledge extraction can be achieved by some steps that include the knowledge acquisition, expression, and implementation. Such extracted knowledge is drawn by rules with data mining techniques. Clustering (CL), input space partition (ISP), neuro-fuzzy (NF), neural network (NN), extension matrix (EM), etc. are employed for the knowledge expression based upon rules. In this paper, the various approaches of the knowledge extraction are surveyed and categorized by methodologies and applied industrial fields. Also, the trend and examples of each approaches are shown in the tables and graphes using the categories such as CL, ISP, NF, NN, EM, and so on.