• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.7_8
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• pp.649-658
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• 2003

We propose a hierarchical architecture of ART2 Network for performance improvement and fast pattern classification model using fitness selection. This hierarchical network creates coarse clusters as first ART2 network layer by unsupervised learning, then creates fine clusters of the each first layer as second network layer by supervised learning. First, it compares input pattern with each clusters of first layer and select candidate clusters by fitness measure. We design a optimized fitness function for pruning clusters by measuring relative distance ratio between a input pattern and clusters. This makes it possible to improve speed and accuracy. Next, it compares input pattern with each clusters connected with selected clusters and finds winner cluster. Finally it classifies the pattern by a label of the winner cluster. Results of our experiments show that the proposed method is more accurate and fast than other approaches.

• Korea journal of population studies
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• v.26 no.1
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• pp.79-113
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• 2003

This study is intended to explore an income level necessart for the old-age by income Status. Firstly, it is verified whether there is significant difference between old-age and working age or not. Secondly, if their difference is found, it will be identified that it is determined by certain factors. Thirdly, it is brought out needful income level for the old-age living through analysing old-age consumption expenditure level over working age. The results in this research are as follows. Firstly, there is a significant difference between old-age and working age. Secondly, the major factors which generated difference between old-age and working age consumption expenditure are income, household size, and age. Thirdly, the income level necessary for oldage living is on average 61 %. By income status, it is 90-100% for low income status, 60-70% for middle income status, 50-60% for high income status.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.435-438
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• 2007

움직이는 객체를 검출하기 위해서 정확한 배경을 사용하기 위해 널리 사용되는 방법으로는 가우시안 혼합 모델이다. 가우시안 혼합 모텔은 확률적 학습 방법을 사용하는데, 이 방법은 움직이는 배경일 경우와 이동하던 물체가 정지하는 경우 배경을 정확히 모델링하지 못한다. 본 논문에서는 확률적 모델링을 통해 혼잡한 배경을 모델링하고 객체의 계층적 처리를 통해 보다 정확한 배경으로 갱신할 수 있는 학습 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.676-678
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• 2004

인터넷이 활성화되고 무선통신 가입자들이 늘어남에 따라 이동성에 대한 요구는 커져 가고 있고. 이에 대한 요구는 현재 IETF의 Mobile IP WG에서 진행중이다. 계층적 이동 IPv6은 MAP(Mobility anchor PDint)을 도입하여 지역적 이동성을 효율적으로 관리하게 했다. 이러한 HMIPv6 환경에서 활동상태 노드와 비활동상태 노드의 상태를 구분하여 망의 부하 문제를 해결해 주는 페이징 기법이 적용된 P-HMIPv6 프로토콜이 있다. 본 논문에서는 P-HMIPv6의 문제점을 살피고, 이를 보완할 수 있는 방법을 적용한 MP-HMIPv6 프로토콜을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.952-955
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• 2014

본 논문에서는 정보 검색 분야에서 잘 알려진 잠재 의미 분석 방법과 계층적 군집화 방법의 단점을 상호 보완하여 보다 효율적인 정보 검색을 위한 혼합형 군집화 방법을 제안한다. 먼저, 잠재 의미 분석 방법은 벡터 연산을 통하여 자동적으로 문서 내에 있는 잠재적인 의미를 찾는 정보 검색분야에서 많이 사용되는 고전적인 방법이다. 그러나 이 방법은 언어의 유의성이나 다의성으로 인하여 발생되는 백-오브-워드(bag-of-word) 문제를 가지고 있다. 두 번째 방법인 문서 군집화를 위하여 범용적으로 사용되고 있는 계층적 군집화 방법이다. 이 방법은 이를 통하여 분석된 군집의 질적 측면에서 볼 때, 여전히 단층적 군집들이 많이 형성되어 세부적인 분석을 통한 추가적인 군집화가 필요함을 알 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위하여 혼합적인 방법으로 잠재 의미 분석 방법을 이용한 응집 계층 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용하여 잘 알려진 두 개의 데이터에 적용하고 기존의 방법과 그 결과를 비교함으로써 군집의 질적 측면에서의 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.181-181
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• 2021

유역 내의 물순환 평가를 위하여 적합한 강우-유출모형을 선정하고 적용하는 것은 수문학적 관점에서 주된 과제이다. 장기적인 관점의 수자원 관리를 위해서는 직접적인 계측을 통해 장기간의 유출자료를 취득하는 방법이 있으나, 국내의 주요지점을 제외한 대다수의 중소규모의 지점에 계측기를 설치하는 것은 현실적으로 어려우므로, 자료취득이 비교적 용이하고 신뢰성이 높은 장기간 강우 자료를 강우-유출모형의 입력자료로 활용하여 미계측 유역으로의 모형을 확장하는 방안이 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구는 국내외 주요 연속강우-유출모형의 특성을 파악하기 위하여 비교적 신뢰성 있는 자료를 보유하고 있는 소양강댐 유역에 다수의 연속강우-유출모형을 적용하였다. 모델링 결과로 산출된 유황곡선(flow duration curve)을 소양강댐 유입량과 비교하여 각 모형의 특징을 파악하고 유량에 따른 적합성 평가를 진행하였다. 또한, 향후 미계측유역으로 모형을 확장하기 위하여 매개변수 개수 및 재현능력을 동시에 평가하였다. 다수의 모형 중 적합성이 높은 모형들을 선별하였으며, 선별된 모형들의 불확실성을 고려함과 동시에 계층적 베이지안 기법을 활용하여 최종적으로 앙상블모형을 제시하였다. 앙상블모형을 단일 모형과 비교한 결과 단일 모형보다 개선된 성능을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.44 no.1
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• pp.76-83
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• 2007

This paper describes a low power ROM using single charge-sharing capacitor and hierarchical bit line (SCSC-ROM). The SCSC-ROM reduces the power consumption in bit lines. It lowers the swing voltage of bit lines to a very small voltage by using a charge-sharing technique with a single capacitor. It implements the capacitor with dummy bit lines to improve noise immunity and make easy to design. The hierarchical bit line further saves the power by reducing the capacitance in bit lines. The SCSC-ROM also reduces the power consumption in control unit and predecoder by using the hierarchical word line decoder. The simulation result shows that the SCSC-ROM with $4K{\times}32bits$consumes only 37% power of a conventional ROM. A SCSC-ROM chip is fabricated in a $0.25{\mu}m$ CMOS process. It consumes 8.2mW at 240MHz with 2.5V.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.11 no.1
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• pp.77-85
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• 2006

In this paper, we propose a hierarchical classifier of object images using neural networks for content-based image classification. The images for classification are object images that can be divided into foreground and background. In the preprocessing step, we extract the object region and shape-based texture features extracted from wavelet transformed images. We group the image classes into clusters which have similar texture features using Principal Component Analysis(PCA) and K-means. The hierarchical classifier has five layes which combine the clusters. The hierarchical classifier consists of 59 neural network classifiers learned with the back propagation algorithm. Among the various texture features, the diagonal moment was the most effective. A test with 1000 training data and 1000 test data composed of 10 images from each of 100 classes shows classification rates of 81.5% and 75.1% correct, respectively.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.795-798
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• 2002

본 논문에서는 MPEG-4 표준에서 채택된 FGS(Fine Granualrity Scalability)를 이용한 계층적 비디오 부호화 방법을 적용하였다. MPEG-4 FGS는 인터넷에서 이용되는 다양한 특성의 단말기들과 대역폭 변통에서 유연성 있는 기술이다. 적용된 MPEG-4 FGS 기술은 DCT 기반 비트 평면 부호화를 이용한다. 실험에서는 일반적인 SNR 계층 비디오 코딩(Multi-layered SNR scalable video coding)과의 비교를 통해 FGS의 효율성을 평가한다. 비교는 두 부호화 기술의 PSNR 값의 분석을 가지고 이루어졌고 MPEG-4 FGS 기술이 이전의 다층 SNR계층 비디오 부호화 방법보다 평균 $1\sim2dB$ 정도의 높은 값으로 나타났다. 이를 동해 MPEG-4 FGS가 효율성면에서 다층 SNR계층 비디오 부호화 방법보다 우수함을 알 수 있지만, 단일 계층부호화(Single-layered scalable video coding)에 비해서는 효율성이 낮게 나타났다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.12
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• pp.3221-3229
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• 1998

본 논문은 광역 이동컴퓨팅 환경에서 계층적인 네트워크 확장에 적합한 새로운 계층적 위치수정(Location Update)과 경로설정(Routing) 방안을 제안한다. 제안된 방안은 통신을 가장 빈번하게 요구하는 고객영역(Patron Area)의 경계에 있는 일단의 방향선회(Redirection)에이전트들로 위치수정을 제한하기 때문에 위치수정의 수를 줄이게 된다. 계층적 방향선회 개념의 적용으로 고객영역 내에서 호스트 이동에 대한 위치수정 부담이 없어진다. 가벼워진 위치수정에도 불구하고 이동호스트의 홈(Home) 네트워크의 홈 에이전트를 거치지 않고 대부분의 통신이 이루어지기 때문에 최적에 가까운 경로설정을 제공한다. 제안된 방안은 위치수정 및 경로설정의 효율성 관점에서 기존의 계층 및 비 계층 위치수정 방안과 비교 분석하였다.