현재 위피 응용프로그램을 개발하기 위한 저작도구는 코드 작성의 편의성이 부족하고, 시각화를 배제한 문법 중심의 프로그래밍 도구가 대부분이다. 이로 인해 위피 응용프로그램 개발 시 개발자가 전체 개발과정에 걸쳐서 직접 코딩하여 개발하고 있다. 본 논문에서는 위피 응용프로그램을 신속하고 용이하게 개발 할 수 있는 절차로써 위피API의 상위레벨(High level) 컴포넌트를 그래픽 컨트롤로 시각화하고, 이를 이용하여 시스템에서 제공한 모바일 레이아웃에 개발자가 쉽게 디자인한 후, UI 명세 언어와 소스 코드로 생성 해주는 과정을 거치는 개발 방안을 제시한다. 이를 위하여 위피 Jlet의 UI 명세 언어인 JIML(Jlet Interface Markup Language)을 제안하고, 제안한 JIML로부터 위피 Jlet의 UI와 관련된 위피 코드로의 생성을 위한 변환 규칙을 제시한다. 또한 위의 개발 과정을 자동으로 처리하는 시스템을 구현하였다. 구현한 시스템은 위피 비즈니스 프로그램 개발 시 효율성을 제공하고, 빠른 개발이 가능하도록 도와준다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권2호
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pp.194-202
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2003
In this paper, we introduce a category of Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) models, analyze the underlying architectures and propose a comprehensive identification framework. The proposed Multi-FNNs dwell on a concept of fuzzy rule-based FNNs based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation, and exploit linear inference being treated as a generic inference mechanism. By this nature, this FNN model is geared toward capturing relationships between information granules known as fuzzy sets. The form of the information granules themselves (in particular their distribution and a type of membership function) becomes an important design feature of the FNN model contributing to its structural as well as parametric optimization. The identification environment uses clustering techniques (Hard C - Means, HCM) and exploits genetic optimization as a vehicle of global optimization. The global optimization is augmented by more refined gradient-based learning mechanisms such as standard back-propagation. The HCM algorithm, whose role is to carry out preprocessing of the process data for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The detailed parameters of the Multi-FNN (such as apexes of membership functions, learning rates and momentum coefficients) are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, two numeric data sets are experimented with. One is the numerical data coming from a description of a certain nonlinear function and the other is NOx emission process data from a gas turbine power plant.
오늘날 소프트웨어가 다양한 환경에서 광범위하게 사용됨에 따라 적응형 소프트웨어에 대한 요구가 증가하고 있다. 적응형 소프트웨어는 환경의 변화에 반응하여 스스로의 행동을 변화시키는 견고하고 유연한 소프트웨어이다. 그러나 환경으로부터 상황 정보를 획득하는 데 있어서의 시간 제약이나 계산복잡도가 높은 등의 어려움으로 인해, 실제 구현 시 보다 획득이 쉬운 데이타로 환경을 한정하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 충분한 복잡도를 지니면서 획득이 쉬운 평면 영상을 환경으로 가정, 상황 정보를 획득하고 행동 규칙 정보를 바탕으로 추론하여 행동하는 적응형 소프트웨어의 프레임워크를 제안한다. 이를 바탕으로 간단한 게임을 자동으로 조작하는 소프트웨어를 구현하였다.
Over the past few years, a considerable number of methods have been proposed and applied for the classification of photoplethysmography (PPG). Most of the previous studies, however, focused on the qualitative description of the pulse type according to specific disease and thus provided ambiguous criteria to interpreters. In order to screen out this problem, we present a quantitative method for the pulse type classification including the second derivative of photoplethysmography (SDPTG). In the PPG signal, we have classified the signal as 4 types using the position and the presence of the dicrotic wave. In addition, we have categorized the SDPTG signal as 7 types using the position and the presence of "c" and "d" wave and the sign of "c" wave. In order to check the efficacy of the proposed pulse type classification rule, we collected pulse signals from 155 subjects with different ages and sex. From the correlation analysis, Class 1(p<0.01) and Class 2(p<0.01) in the PPG signal are significantly correlated with ages. In a similar manner Class A(p<0.01), Class C(p<0.05), Class D(p<0.01), and Class F(p<0.01) in the SDPTG signal are considerably correlated with the ages. From these observations, and some earlier ones [4], [5], we can conclude that since the newly proposed method has objectivity and clarity in pulse type classification, this method can be used as an alternative of previous classification rules including similar age-related characteristics.
UCC(User Created Contents) 형태의 다양한 영상 미디어 데이터가 증가함에 따라 의미 있는 서비스를 제공하기 위해 많은 분야에서 활발한 연구가 진행 중이다. 그 중 시맨틱 웹 기반의 미디어 분류에 대한 연구가 진행되고 있지만 기존의 미디어 온톨로지는 메타 정보를 이용하기 때문에 정보의 부재에 따른 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상에서 인지되는 객체를 정하고 그 조합으로 구성된 서술 논리 기반의 온톨로지를 구축하고 영상의 장면에 따른 순서 기반의 규칙을 정의하여 이벤트 인지에 대한 기틀을 제안한다. 또한 증가하는 미디어 데이터에 대한 처리를 위해 분산 인-메모리 기반 프레임워크인 아파치 스파크 스트리밍을 이용하여, 영상 분류를 병렬로 처리하는 방법에 대해 설명한다. 유튜브에서 추출한 영상을 대상으로 대용량 미디어 온톨로지 데이터를 생성하고, 이를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능 평가를 진행하여 타당성을 입증한다.
Overbreak occurred inevitably in a tunnel excavation, Is the main factor for increasing cost and time in tunnel projects. Furthermore the damage to the remained rock mass related to the overbreak can give rise to a serious safety problem in tunnels. As a rule of thumb, causes for the overbreak are inaccuracy in drilling, the wrong design of blasting and selection of explosives, and heterogeneity in rock mass. Specially, the geological features of the rock mass around periphery of an excavation are very important factors, so a lot of researches have been conducted to describe these phenomena. But the quantitative geological classification of the rock mass for the overbreak and the method for decreasing the amount of the overbreak have not been established. Besides, the technical improvement of the charge method is requested as explosives for the smooth blasting have not functioned efficiently. In this study, the working face around periphery of an excavation has been continuously sectionalized to 5∼6 parts, and the new Blastability Index for the overbreak based on 6 factors of RMD(Rock Mass Description), UCS(Uniaxial Compressive Strength) JPS(Joint Plane Spacing), JPO(Joint Plane Orientation), JPA(Joint Plane Aperture) and FM(Filling Material) is proposed to classify sections of the working face. On the basis of this classification, the distance between contour holes and the charging density are determined to minimize the overbreak. For controlling the charging density and improving the function of explosives, the New Deck Charge(N.D.C) method utilizing the deck charge method and detonation transmission in hole has been developed.
최근 폼 기반의 웹 시스템에 대한 접근 제어 방법이 서비스 기반 아키텍처를 가지는 클라이언트 시스템 구현에 유용한 방법으로 주목받고있다. 특히 XForms 언어는 서버와 상호작용하는 XML 기반의 사용자 인터페이스를 기술하는 언어로 많이 채용되고 있다. 이 논문에서는 XForms 페이지에 대한 XPath 기반의 접근 제어 규칙을 효율적으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. XForms 페이지는 바인딩된 XML 노드에대한 연속된 질의로 모델링할 수 있으며 클라이언트 시스템은 사용자 인터페이스를 생성하면서 XPath 규칙을 계산한다. XPath 규칙은 인스턴스 데이터를 이용하는 조건부를 가지는데 이 조건부의 계산이 규칙들 사이에 또 연속된 질의 사이에 중복되는 경우가 많다. 중복되는 조건부의 효율적인 계산을 위해서 조건부 그래프 모델을 제안하여 동일한 컨텍스트 노드에 대해 이전에 계산된 결과를 재사용하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 각 조건부 식이 해당되는 XML 노드에 대해 한번만 계산되는 것을 보장한다.
유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서는 다양한 공간에 RFID, 센서 네트워크 등으로부터 지속적이고, 주기적으로 사용자 및 사물에 관한 다양하고 방대한 양의 센서 데이터 정보가 발생한다. 이러한 센서 서비스를 제공하는 수많은 제공자들 중에서 사용자는 자신이 원하는 서비스를 찾을 수 있어야 하며, 해당 서비스를 사용 시, 사용자의 요구에 맞는 서비스를 제공받아야 한다. 그러나 현재의 USN(Ubiquitous Sensor Network) 응용 서비스 환경에서는 이런 일련의 서비스들을 검색할 수 있는 레지스트리가 거의 없으며, 있더라도 비즈니스 위주의 UDDI(Universal desccription discovery, and integration)만이 존재한다. 또한, 서비스를 사용시 사용자의 요구에 맞는 서비스를 제공해야 하지만, 현재의 서비스들은 하나의 조건 또는 이벤트에 따른 서비스만 제공한다. 따라서 여러 조건이나 이벤트에 따라 서비스를 제공할 수 있는 룰 기반의 서비스 이벤트 처리 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존 UDDI를 참고한 센서 서비스 검색을 위한 서비스 레지스트리 시스템 및 WS-ECA(Web Service Event Conditon Action)와 같은 웹서비스(Web Service) 기반의 이벤트 룰을 참고한 USN 응용 서비스를 위한 이벤트처리 시스템에 대한 연구를 하였다.
최근 건강에 대한 관심이 고조 되면서 발과 다리에 대한 진단, 치료, 예방의 전반적인 진료를 맡고 있는 족부의학(Podiatry)이 주목받고 있지만 국내 연구는 미비한 실정이다. 또한 임상 데이터 분석에 있어 대부분의 기존 연구들은 기초 통계적인 방법에 근거한 정량분석만을 수행함으로서, 획득된 정보를 임상에 적용 하는데 있어서는 충분한 신뢰성을 보장할 수 없다. 임상데이터 마이닝은 데이터마이닝의 다양한 분석 방법론을 이용하여 의료 현장에서 발생한 임상 데이터를 분석함으로서 전문가의 진단과 치료 과정의 결정에 도움을 주고 있다. 결정트리(Decision Tree) 알고리즘은 분석과정의 설명과 표현성이 좋고, 결과에 대한 해석이 편리하여 임상에서 적용하기가 용이하다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 족부 임상 진단 평가를 위해 충남대학교병원 재활의학과 신발클리닉에 내원한 환자 1310명(남자:633명, 여자:677명)의 2620족(foot)을 대상으로 수집된 진료 데이터에 결정트리를 적용하여 22개의 족부 질환 인자에 따르는 15개의 족부 질환을 분류하고 그에 대한 64개의 진단 규칙을 탐사 하였다. 또한 5개의 클래스(영유아, 소아, 청소년, 노인, 전체)로 분류된 각 그룹들로부터 생성된 결정 트리를 통해 각 클래스의 질환 특징과 질환 주요 인자, 클래스 간 상관관계를 비교, 분석하였다. 탐사된 결과는 족부 임상 전문가의 의사결정에 더욱 정성적이고 유용한 선험적 지식을 제공할 것이고, 효과적이고 정확한 진단과 예측을 위한 임상 도구로써 사용될 수 있다.
본 연구는 2000년 이후 대형교통사고 발생지점 112건의 자료를 이용, 다양한 교차 및 빈도분석을 통해 대형교통사고와 도로 기하구조의 관계를 규명하고, 이를 토대로 대형교통사고 심각도 모형을 구축하였으며, 주행안전성 향상을 위해 720회의 컴퓨터 모의실험으로 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 교차 및 빈도분석의 결과 커브구간에서 43.7%, 종단경사 기타조건에서 60.7%, 곡선반경 0~24m 구간에서 57.2%, 편경사 0.1~2.0% 구간에서 83.9%, 편도2차로 도로에서 49.1%, 차종별로는 승용(33.0%), 화물(20.5%), 버스(14.3%) 순이었으며, 편경사 설치 유 무가 대형교통사고 발생에 가장 큰 영향을 주는 것으로 분석되었다. 둘째, 순서형 프로빗 모형(Ordered Probit Model)을 이용하여 다양한 도로조건에서의 피해 예측이 가능한 대형교통사고 심각도 모형을 개발하였으며, 개발된 모형을 기반으로 도로의 위험성을 사전에 예측하고, 대책 마련이 가능토록 기여 하였다. 셋째, 컴퓨터 모의실험(Simulation) 결과, 이미 대형교통사고가 발생한 장소에 편경사를 설치했을 경우 약 85% 이상의 지점들에서 대형교통사고가 발생하지 않는 개선효과가 있는 것으로 분석되었으며, 이 분석결과를 통해 도로의 구조 시설 기준에 관한 규칙(해설 및 지침)의 편경사 설치 예외규정을 더욱더 강화시킬 필요가 있다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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