• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.758-761
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• 2004

This paper proposes a design and implementation of multiplierless digital PID (Proportional-Integral-Derivative) controller using FPGA (Field Programmable Gate Array) for controlling the speed of DC motor in digital system. The multiplierless PID structure is based on Distributed Arithmetic (DA). The DA is an efficient way to compute an inner product using partial products, each can be obtained by using look-up table. The PID controller is designed using MATLAB program to generate a set of coefficients associated with a desired controller characteristics. The controller coefficients are then included in VHDL (Very high speed integrated circuit Hardware Description Language) that implements the PID controller onto FPGA. MATLAB program is used to activate the PID controller, calculate and plot the time response of the control system. In addition, the hardware implementation uses VHDL and synthesis using FLEX10K Altera FPGA as target technology and use MAX+plusII program for overall development. Results in design are shown the speed performance and used area of FPGA. Finally, the experimental results can be shown when compared with the simulation results from MATLAB.

• 정보화연구
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• 제9권3호
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• pp.275-285
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• 2012

모의기반획득 과정에서 물리적으로 분산되어 있는 기관들 간의 상호운용성을 향상 시키기 위해서는 데이터 교환 서식(DIF: Data Interchange Format)을 필요로 한다. 데이터 교환서식은 분산제품 기술서(DPD: Distributed Product Description)의 템플릿 역할을 하며, 분산제품 기술서의 각종 정보 및 M&S 자원을 입력 및 출력하게 함으로써 별도의 변환 과정 없이 정보를 바로 이용할 수 있게 하는 장점이 있다. 이러한 특징은 모의기반획득을 지원하는 통합협업환경이 상호운용성을 제공하기 위하여 반드시 필요하다. 본 논문에서는 모의기반획득의 제반 절차 단계 중에서 설계 및 제조와 관련된 형상 데이터를 대상으로 데이터 교환서식 개발을 위한 프레임워크 및 단계별 산출물을 제안하고, 이를 바탕으로 데이터 교환서식 모델 설계에 대한 연구를 수행하였다. 또한 제안된 데이터 교환서식 모델을 기반으로 XML 기반의 데이터 교환서식 모델을 구현하고, 사례를 통하여 데이터 교환서식을 이용한 데이터 변환을 시연함으로써 제안된 데이터 교환서식의 성능을 검증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.233-240
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• 2006

인터넷 쇼핑몰을 이용하는 구매자의 상품 구매를 돕는 방법으로 가격 비교 서비스가 가장 많이 이용되고 있다. 가격비교 서비스는 구매자가 구매할 상품을 이피 결정했다고 가정하고 동일 상품을 판매하는 사이트들의 가격과 서비스 정보를 비교하여 구매자치 구매 결정에 많은 도움을 주고 있다. 가격 비교 서비스는 구매자에게 인터넷 쇼핑몰 사이트에서 판매되는 수많은 상품 중 어떤 상품을 선택할 지에 대한 고민을 해결해 주지는 못하고 있다. 구매자가 구매할 상품을 결정하지 못했을 때, 상품의 선택을 도울 수 있는 방법은 서로 다른 상품 모델에 대한 기능적 차이를 비교할 수 있도록 해주어야 한다. 상품에 대한 기능의 차이점은 상품의 상세 정보를 통해서 파악이 가능하다. 따라서 상품의 상세 정보를 구매자가 한눈에 파악할 수 있도록 제공하는 것은 상품을 선택하는데 매우 중요한 요소이다. 각 상품의 상세 정보는 구매자에게 해당 상품이 어떤 기능을 가지고 있는지 보기 쉽게 기술되어 있지만 다른 상품과는 기능을 설명하는 순서가 다르거나 사용한 용어 및 단위 표현에 같은 의미의 다른 표현 방식을 사용하기도 한다. 본 논문은 상품들의 기능적인 차이점을 파악하는 것을 도울 수 있도록 하기 위해서, 개별 상품에 대해서는 상품의 상세 정보가 보기 쉽게 기술되었다는 점을 이용하여 상품의 상세 정보로부터 상품의 정보를 추출한다. 추출된 정보는 상품을 구성하는 기능 계층 정보를 이용하여 각 상품들의 기능과 기능에 대한 설명을 일치시키는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권2호
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• pp.179-191
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• 2001

비교 쇼핑은 웹 상에 존재하는 웹 상점으로부터 구매를 원하는 상품에 대해 저렴한 가격을 찾아주는 일종의 판매자 중개 방법이다. 보다 쉽게 확장 가능한 비교 쇼핑 시스템을 생성하기 위해서 에이전트는 각각의 준 구조화된 상점으로부터 필요한 정보만을 추출할 수 있는 wrapper를 자동으로 생성해낼 수 있어야 한다. 웹 문서를 작성하기 위한 HTML은 포함하고 잇는 정보의 의미가 아닌 브라우저를 통한 정보의 표현에 대해서만 정의하고 있다. 또한 각 웹 상점들은 사용자의 다양한 상품 검색 요구를 수용하기 위해 다양한 상품 검색 방법과 검색 결과의 출력 형태를 가진다. 따라서 자동으로 필요한 정보만을 추출하는 wrapper의 생성은 어려운 작업이다. wrapper의 귀납적인 생성은 이러한 이질적인 환경을 극복하기 위한 기술이다. 그러나 Shopbot과 같은 기존의 확장 가능한 비교 쇼핑 에에전트는 원하는 상품 정도를 추출하기 위해 강한 바이어스에 의존한다. 따라서 Shopbot은 바이어스를 따르지 않는 많은 웹 상점으로부터 wrapper를 생성할 수 없다. 본 논문에서는 강한 바이어스를 사용하지 않고 wrapper를 생성해 낼 수 있는 비교 쇼핑 에이전트 시스템인 모피우스를 제안한다. 모피우스는 간단하면서도 견고한 학습 알고리즘을 바탕으로 wrapper를 생성한다. 제안하는 학습 알고리즘의 핵심은 상품 검색 결과를 논리적 라인으로 나누고 여기서 나타나는 상품 설명 단위의 패턴으로 wrapper를 생성하는 것이다. 모피우스 대부분의 웹 상점에 대한 wrapper를 정확하게 생성해 낸다. 또한 학습하려는 검색 결과에 노이즈가 존재하는 경우에도 wrapper를 정확하게 추출할 수 있다. 모피우스는 헤더나 광고와 같은 불필요한 정보들을 제거하는 별도의 단계를 거치지 않으므로 wrapper를 빠르게 생성한다. 궁극적으로 모피우스는 새로운 웹 상점을 사용자가 자유롭게 추가, 삭제할 수 있는 환경을 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.33-48
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• 2006

의미 웹(Semantic Web)과 이에 대한 관련기술들은 웹을 통해 자유롭게 정보를 공유할 수 있는 새로운 지평을 마련해 주었다. 이를 토대로 온톨로지(Ontology)에 대한 연구 역시 활발히 진행되어 왔으며, 결과적으로 온톨로지는 여러 가지 측면에서 가시적인 성과들을 이룩해 낼 수 있었다. 의미 웹에 대한 기대가 고조되면서, 온톨로지는 많은 연구 학자들로부터 각광을 받는 분야로 떠오를 수 있었으며, 오늘날, 이러한 온톨로지에 대한 연구는 지식표현Knowledge-Representation)등과 같은 학술적인 단계에서 벗어나 전자상거래 분야까지 그 영역을 넓혀 나가고 있다. 그러나 일부에서는 이러한 온톨로지의 양산으로 인해 발생할 문제들에 대한 우려의 목소리가 적지 않다. 즉, 현재 온톨로지들은 서로간의 이질성으로 인해 그 효용 가치를 위협받고 있다는 것이다. 예를 들어, 현재 Yahoo나 DMOZ Open Directory(www.(dmoz.org)등으로부터 제공 중인 상품 카테고리의 경우, 시각적으로는 유사해 보일지 모르나 그들이 지닌 카테고리 구조라든지 사용된 용어 등을 살펴보면 상당한 차이점이 존재한다는 사실을 발견해 낼 수 있다. 따라서 현재 온톨로지가 지향하는 본래의 효용 가치를 극대화시키기 위해서는 이러한 이질성을 극복할 수 있는 방법론이 반드시 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 현재 온톨로지 분야에서 가장 커다란 이슈로 떠오르고 있는 정보통합에 대한 해결책을 제시해 보고자 한다. 정보통합이란, 서로 이질적인 프로그래밍 언어나 형식으로 이루어진 데이터들을 통합하여 요약한 형태로 제공하는 기술이라 정의 내릴 수 있다. 이러한 정보 통합의 대표적인 분야로 Merging, Alignment, Translation, Articulation을 들 수 있는데, 이 가운데, 본 연구에서는 "Ontology Alignment"에 대해 집중적으로 다루어 보고자 한다. 이와 더불어, 현재 의미 웹이 지향하는 대표적인 특성 중 하나로써 상호운영성을 꼽을 수 있다. 온톨로지 매핑(Ontology mapping)은 이러한 상호운영성을 지원하기 위한 대표적인 기술로써 각광을 받고 있다. 따라서 우리는 이러한 온톨로지 매핑에 대한 방법론을 쇼핑몰 환경에 적용함으로써 서로 이질적인 상품 카테고리로 구성된 두 쇼핑몰간의 상품에 대한 매핑 알고리즘(Mapping Algorithm)을 제안하고자 한다. 또한, 효용성 검증을 위하여 온톨로지 매핑에 있어 이미 효용성을 검증 받은 PROMPT와의 비교 분석도 수행하여 본다.

• 한국경영과학회지
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• 제39권3호
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• pp.7-22
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• 2014

By the publications of RDF and OWL, the Semantic Web is confirmed as a technology through which information in the Internet can be processed by machines. The focus of the Semantic Web study after then has moved to how to provide more useful information to users for their decision making beyond simple use of the structured data in ontologies. SWRL that makes logical inference possible by rules, and SWCL that formulates constraints under the Semantic Web environment are some of many efforts toward the achievement of that goal. Constraint represents a connection or a relationship between individual data in ontology. Based on SWCL, this paper tries to extend the language by adding one more type of constraint, implication constaint, in its repertoire. When users use binary variables to represent logical relationships in mathematical models, it requires and knowledge on the solver to solve the models. The use of implication constraint ease this difficulty. Its need, definition and relevant technical description is presented by the use of the optimal common attribute selection problem in product design.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권7호
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• pp.499-506
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• 2003

본 논문에서는 가상 위상 영상과 정확한 광축 정렬이 필요 없는 결합 변환 상관기를 이용하여 잡음이나 변이에 강한 복호화 방법을 제안하였다. 암호화된 영상은 원 영상을 속이기 위한 위상 변조된 가상 영상과 무작위 위상 영상을 곱하여 퓨리에 변환하여 만든다. 따라서 허가되지 않은 사용자가 암호화된 영상을 분석함으로써 있을 수 있는 복제 가능성을 원 영상의 어떤 정보도 포함하지 않은 가상 영상을 사용함으로써 배제할 수 있다 결합 변환 상관기를 이용한 제안한 복호화 방법이 암호화된 영상에 잡음이나 절단, 변이에 대해서 강한 특성을 가짐을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제7권1호
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• pp.75-79
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• 2017

본 논문의 연구목적은 사물인터넷(Internet of Things : IoT)을 기반으로 한 비즈니스 프로세스의 지원 방안을 제시하는 것이다. 이 때 사물인터넷의 비즈니스 모델과 제품의 강화를 위한 IoT의 비즈니스 프로세스 적용 방안에 집중하도록 한다. 본 논문의 연구 방법은 기계류 장치산업에서 기계생산 시에 발생하는 오류를 최소화할 수 있는 경우를 대상으로 하였다. 본 논문의 결과로서 IoT 구조와 선택된 IoT 기술에 기초한 비즈니스 프로세스의 설계를 들 수 있다. 본 연구는 IoT를 기반으로 한 비즈니스 프로세스의 지원방법론인데, 비즈니스 프로세스 중에서 IoT의 영향을 가장 많이 받는 키 프로세스, 즉 원거리 기계 모니터링, 기계 정비, 재료 조달, 제품가격결정, 그리고 정보보고시스템을 중심으로 수행되었다. 본 연구에서의 연구 한계점은 본 연구를 기계장치 회사에 한정해서 실시했다는 것이다. 향후의 연구는 연구대상을 더욱 확대하여 다른 많은 업종의 비즈니스 프로세스에도 적용해보아야 할 것이다. 본 연구의 결과는 IoT 기술을 이용하여 경영실적을 향상하고자하는 기계 산업에서 활용할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권6호
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• pp.746-755
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• 2002

EXPRESS는 공학 분야의 제품 정보를 기술하는 언어로서 서로 다른 시스템 사이의 데이터 교환이 가능하게 한다 그러나 EXPRESS를 사용할 수 있는 소프트웨어의 종류는 제한적이며 이에 비용이 소요된다. 한편, XML은 웹 상에서 데이타의 관리 및 유지를 가능하게 한다. 웹은 사용 및 접근이 쉽고 저렴하기 때문에 XML로 쓰여진 데이타는 특정 애플리케이션이나 시스템에 의존하지 않아도 되므로 데이타 교환에도 유용하게 쓰일 수 있다. 따라서, EXPRESS로 기술된 정보를 XML로 표현할 경우, 누구나 사용하기 쉬운 웹 상에서 그 정보를 사용할 수 있으므로 제품 정보가 기존보다 더 폭넓고 손쉽게 사용되어 원활한 정보 교환이 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이를 위하여, EXPRESS 정보를 각각 그에 대응하는 XML DTD와 XML 스키마로 변환하는 방법을 제시한다. EXPRESS의 각 문법 요소들을 분류하고 이 요소들로 인해 발생할 수 있는 복합적인 경우를 고려하여, 이에 대응하는 XML DTD 요소와 XML 스키마 요소로 나타내는 번역 규칙을 제시한다. 또한, 이 번역 규칙에 의해 각각의 경우에 대응하는 XML DTD와 XML 스키마로 변환하는 번역기를 구현한다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.249-263
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• 2023

대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.