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성홍석,이쾌희 대한전자공학회 1996 전자공학회논문지-B Vol.b33 No.7
In this paper, we describe the algorithm which controls an unknown nonlinear system with multilayer neural network. The multilayer neural netowrk can be used to approximate any continuous function to any desired degree of accuracy. With the former fact, we approximate unknown nonlinear function on the nonlinear system by using of multilayer neural netowrk. The weights on the hidden layer of multilayer neural network are updated by gradient method. The weight-update rule on the output layer is derived to satisfy lyapunov stability. Also, we obtain secondary controller form deriving step. The global control system consists of controller using feedback linearization method and secondary controller is order to satisfy layapunov stability. The proposed control algorithm is verified through computer simulation.
성홍석,박철순 한국산업경영시스템학회 2013 한국산업경영시스템학회 학술대회 Vol.2013 No.추계
The project-based business companies usually have much interest in predicting the expected finish date and related probability of project completion to refer at their proposals for projects. In general, the management of projects schedule risk is achieved by modeling project schedule with PERT/CPM techniques, then performing risk assessment with Monte-Carlo simulation method. However, since these approaches cannot reflect various schedule constraints, the project managers cannot prepare for the project risks in advance of their. This paper proposed a methodology for predicting project schedule risk by identifying and enforcing the constraints which may occur in a storage tank engineering and construction project environment. We applied our approach to a storage tank construction project to validate its feasibility. By using the methodology proposed in this paper, the project schedule risk can be evaluated and predicted more accurately and practically than the PERT/CPM or Monte-Carlo simulation approach.
B2B 환경에서 Business Rule 을 포함한 제약조건 기반의 Data 통합에 관한 연구
성홍석,신상훈,박철순 한국산업경영시스템학회 2006 한국산업경영시스템학회 학술대회 Vol.2006 No.춘계
W3C에서 XML 표준을 발표한 이후 XML을 지원하는 관련 기술들이 지속적으로 개발되고 있으며 데이터의 중립성을 응용하는 것을 주제로 하는 연구가 활발하게 진행되고 있으며 응용범위가 확대되고 있다. 이들 연구는 Business 현장에서 발생하는 데이터의 통합 및 재활용을 과제로, XML Schema간의 통합, 데이터의 저장 및 생성을 위한 DB 스키마와 XML 스키마 통합, 대용량 XML 데이터 관리를 위한 DB 저장 및 검색 등의 분야에서 큰 성과를 거두고 있다. 최근 활발하게 진행되고 있는 기업간 전자상거래(B2B) 에서는 일반 디지털 파일 또는 전자거래에 사용되는 전자문서 등 다양한 형식의 데이터들이 존재한다. 이러한 자료들을 이용하여 거래 당사자간에는 주문신청부터 송금 및 수금 확인까지 B2B 거래 프로세스에 관련된 다양한 데이터 들이 교환된다. 기업간 교환되는 데이터에는 일정한 규칙이 존재하며 이들을 확인하는 것은 중요하다고 볼 수 있다. 즉, 관련 자료의 통합시 고려되어야 하는 제약조건의 관리에 대한 연구가 필요하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 기업간 전자상거래 환경에서 데이터 교환의 표준으로 자리잡고 있는 XML 데이터를 중심으로 데이터 통합시 고려되어야 할 제약조건들을 정리하고 이를 해결하는 방안을 제시하고자 한다. 먼저 스키마 충돌에 따른 제약조건과 자료 자체의 무결성 및 업무규칙 제약조건을 정리하여 분류하였으며, 이들 제약조건을 표현하여 관리할 수 있는 메커니즘을 제안하였다. 즉, XML의 특징을 활용하여 분산 이기종 데이터 간의 통합 및 제약조건을 해결하는 방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 B2B 전자거래에서 교환되는 문서의 생성, 검색, 저장 및 재활용 과정에서 필요한 데이터의 검증에 기여할 것으로 기대된다.
성홍석,이쾌희 대한전자공학회 1997 電子工學會論文誌, S Vol.s34 No.9
In this paper, we describe the algorithm which controls an unknown nonlinear system with disturbance a using multilayer neural network. The multilayer neural network can be used to approximate any continuous function to any desired degree of accuracy. With the former fact, we approximate an unknown nonlinear system by using of multilayer neural netowrk. WE include a disturbance among the modelling error, and the weight-update rule of multilayer neural network is derived to satisfy Laypunov stability. The whole control system constitutes controller using the feedback linearization method. The weight of neural network which is used to implement nonlinear function is updated by the derived update-rule. The proposed control algorithm is verified through computer simulation.