• 대한기계학회논문집A
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• 제38권6호
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• pp.677-682
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• 2014

본 연구에서는 데이터 마이닝의 방법인 의사결정나무와 인공신경망을 이용하여 리튬 이차전지의 전류밀도 특성에 대해 핵심 설계 인자를 도출하고 비교하였다. 먼저 의사결정나무-인공신경망 모델을 이용한 설계방법으로, 비선형성을 나타내는 초기 극판 설계인자들 중에 의사결정나무 모델을 통해 주요 설계 인자를 도출한 다음 인공신경망을 이용하여 설계인자들 간의 중요도와 전류밀도와의 가중치 분석을 수행하였다. 두 번째 방법은 인공신경망 모델만을 이용한 방법으로, 초기 설계인자들을 별도의 주요 인자 도출 과정 없이 모두 인공신경망을 구축하는데 사용하여 전류밀도와의 연관성 및 가중치를 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권1_2호
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• pp.128-136
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• 2006

점묘화(stippling)는 펜과 잉크를 이용한 수많은 점들로 대상을 표현하는 예술 기법이다. 기존 비사실적 렌더링(Non-Photorealistic Rendering; NPR)에서 점묘화 연구들은 단색의 점들을 사용하여 그레이 영상이나 표면의 재질 등을 표현하였다. 본 논문에서는 2차원 영상의 컬러 정보를 해석하여 다양한 컬러의 점들로 표현하는 새로운 점묘화 기법이 제안된다. 제안된 방법은 입력 영상의 HSV 모델로부터 해석된 정보를 이용하여 컬러 가중치 함수(weight function)를 정의한다. 그리고 정의된 컬러 가중치 함수를 통해 점의 적절한 개수와 크기를 자동으로 계산한다 제안된 방법은 컬러 가중치가 적용된 펜로즈(Penrose) 샘플링을 사용하여 점을 분포하기 위해 소요되는 처리시간을 크게 단축하였다. 그리고 먼셀(Munsell)의 색상모델에 기반한 컬러 지터링(jittering)으로 실제 컬러 점묘화에 가까운 표현을 구현하였다 제안된 컬러 점묘화 기법은 처리속도가 매우 빠르고 다양한 컬러 점들로 영상을 표현하므로 애니메이션, 디지털 아트, 컴퓨터 그래픽 도구 등에 다양하게 활용될 수 있다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제35권1호
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• pp.47-54
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• 2019

This study proposes a new ERAM model with building population weighting. Previous studies of applying weightings on ERAM model on the scale of urban space were focused on the relationship between the street and the human behavior. However, this study focuses on the influences that buildings give to human behavior and develops a building population weighted ERAM model. This research starts by analyzing ERAM model to its basic compositions, which are adjacency matrix and row vector. It applies building population weighting to the row vector, while previous studies put weightings in the adjacency matrix. Building population weighted ERAM model calculates the building population weighting based on GIS data, which provides objective and massive data of buildings in the urban scale. For the verification of the model, Insa-dong and Myeong-dong were analyzed with both ERAM model and building population weighted ERAM model. The results were analyzed through the correlation test with actual pedestrian population data of the two districts. As a result, the explanation ability of building population weighted ERAM model for the pedestrian population turned out to be higher than the ERAM model. Since building population weighted ERAM model has the structure that can be combined with other weighted ERAM models, it is expected to develop a multi-weighted ERAM model with better explanation ability as a further study.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.457-459
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• 2004

본 논문에서는 NHPP에 기초한 여러 기존 소프트웨어 신뢰도 모델들이 가중 산술, 가중 기하, 또는 가중 조화평균의 개념을 적용하여 어떻게 유도되는가를 기술한다. 그 외에도, 이러한 3개의 가중치 평균에 근거하여 유사산술의 관점으로부터 좀더 일반적인 NHPP 모델을 제안한다. 상기 3개 평균 외에 변환의 파라미터 계열을 포함한 좀더 일반적인 변환을 공식화한다. 이러한 일반적인 프레임웍 하에서 기존의 NHPP를 입증하고 여러 가지 새로운 NHPP클 유도한다. 우리는 이러한 접근법들이 상이한 조건 하의 여러 가지 잘 알려진 모델들을 포함하는 것으로 한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제11권1E호
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• pp.5-14
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• 1992

본 논문은 실시간 음성 다이얼링 시스템 구현을 위한 화자종속의 단독어 인식에 대하여 기술하 였다. 인식을 위한 모델 작성은 적은 메로리에 계산 시간이 적게 걸리는 DMS 모델을 사용하였다. 인식 대상어는 대학교내의 50개 부서명을 선택하여고, 발성후 3초내에 인식결과를얻을 수 있었다. 시스템은 구간 수 22에서 가중치 0.6의 DMS 모델을 표준패턴으로 사용하였을 때 98%의 성능을 나타냈다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.800-802
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• 2003

이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링 한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.799-801
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• 2004

인터넷 정보의 축적량이 증가함으로 인해 사용자는 원하는 정보를 찾기가 더욱 어려워졌다 따라서 수많은 문서들 중에서 원하는 정보를 효과적으로 찾아주는 정보검색 시스템의 중요성이 증가하게 되었으며 이에 대한 연구도 활발히 진행되었다. 인터넷 문서에서 추출할 수 있는 정보들은 링크 정보, Anchor Text 정보, Title Text 정보, 본문 Text 정보 등이 있으며, 이런 정보들을 이용한 수많은 정보검색 시스템이 개발되거나 모델이 연구되고 있다 본 논문에서는 기존에 이용되어 왔던 일반적인 추출 점보들을 정제 및 처리를 통해 성능을 높일 수 있는 방안을 연구했던 선행 연구를 기반으로 한 실험 결과 및 사이트 가중치를 추가한 모델을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.565-567
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• 2004

본 연구에서는 효과적인 패턴 분류를 위한 방법론으로서 수정된 퍼지 최대최소 신경망 모델을 제안하고 그 유용성을 고찰한다 제안된 모델에서 각 하이퍼박스는 다차원의 특징공간상에서 한 영역으로 정의되며 각 특징에 대하여 가중치 개념이 추가된 소속함수를 갖는다. 이는 기존의 FMM 신경망에서 모든 특징에 대하여 균일하게 고려되었던 특징의 상대적 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 모델의 동작특성 및 학습방법을 소개하며, 실제 패턴 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권9호
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• pp.37-44
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• 2002

학습된 신경망(Pre-trained neural network)은 고정된 가중치(weight)를 갖는다. 이 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 신경망의 효과적인 디지털 하드웨어의 설계방법을 제안한다. 이를 위해 신경망의 PEs(Processing Elements)연산은 행렬-벡터 곱셈으로 표하고 고정된 가중치와 입력 데이터의 관계를 비트-레벨 어레이(array) 구조로 표현하여, 노드 소거와 가중치 비트 패턴에 따른 공유 노드 설정을 통한 최적화로 연산에 필요한 노드를 최소화한다. FPGA 시뮬레이션 결과, 완전한 정확성에 기반한 하드웨어를 설계하는 경우, 하드웨어 비용을 상당부분 줄였고 동작 주파수가 높다는 것을 확인하였다. 또한, 제안한 설계방법은 한정된 공간 내에서 많은 수의 PEs 구현이 가능함으로, 큰 신경망 모델에 대한 온-칩(on-chip) 구현이 가능하다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.107-110
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• 2002

현재까지 개발된 화자식별 시스템 중 가중모델순위(Weighting Model Rank; WMR)방법을 이용한 화자인식 시스템이 비교적 높은 인식성능을 나타내고 있다. WMR 방법은 각 화자에 대한 프레임 유사도의 순위에 따라 지수함수 가중치로 대치시키는 방법을 사용하고 있으나, 이 방법은 유사도 본래의 변별력이 전체 계산에서 고려되지 않는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 각 화자의 프레임 유사도와 지수함수를 이용한 가중치를 곱한 값을 이용하여 전체 스코어를 계산하도록 하는 수정된 가중모델 순위방법(Modified Weighting Model Rank; MWMR)을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위하여 316명의 화자를 대상으로 하여 인식실험을 실시한 결과, 학습 프레임이 10,000일 경우, MWMR 방법에서 $98.1\%$의 화자 인식률을 얻어 WMR 방법에 비해 약 $2.0\%$의 향상된 인식결과를 보여 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.