• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.129-131
• /
• 2021

본 논문에서는 심층 특징 앙상블을 사용하여 목조 문화재의 변위 현상 중 하나인 배부름 현상을 감지할 수 있는 모델을 제안한다. 우선 총 4개의 서로 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 4개의 서로 다른 심층 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한다. 그 이후 합쳐진 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위가 존재하는지 아닌지에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 심층 특징 앙상블 기법을 사용한 모델이 앙상블 기법을 사용하지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로 부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 배부름 현상에 대한 변위 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
• /
• v.23 no.2
• /
• pp.104-109
• /
• 2017

We propose a new machine learning algorithm which analyzes daily activity patterns of users from multi-modal wearable sensor data. The proposed model learns and extracts activity patterns using input from wearable devices in real-time. Inspired by cue integration of human's property, we constructed gated multi-modal neural networks which integrate wearable sensor input data selectively by using gate modules. For the experiments, sensory data were collected by using multiple wearable devices in restaurant situations. As an experimental result, we first show that the proposed model performs well in terms of prediction accuracy. Then, the possibility to construct a knowledge schema automatically by analyzing the activation patterns in the middle layer of our proposed model is explained.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10d
• /
• pp.263-267
• /
• 2006

OFDM(A) 기반 네트워크는 IEEE 802.16e 시스템 및 WiBro 시스템 등으로 구현되고 있으며, 4G 시스템과 같은 차세대 이동통신 시스템의 기반 기술로서 많이 연구되고 있는 시스템이다. 이와 같은 OFDM(A) 시스템을 기반으로 IP 네트워크를 구축하게 된다면, 단말의 핸드오버를 지원하기 위하여 MAC 및 IP 계층에서의 핸드오버 기법에 대한 정의가 필요하다. IP 네트워크의 가장 큰 특징은 CDMA와 같은 서킷 네트워크가 아니라 패킷 네트워크라는 것이다. 이러한 패킷기반 네트워크에서의 소프트 핸드오버 기법은 CDMA 네트워크에서 제공되고 있는 소프트 핸드오버 기법을 그대로 적용할 수 없다. CDMA 소프트 핸드오버 기법은 물리계층에서의 신호 결합을 수행하게 되는데 패킷 네트워크에서 두 기지국으로부터 전송되는 패킷은 MAC 및 IP 헤더를 가지게 되고, 헤더에 포함되는 정보는 각 기지국에서 서로 다르게 전송하므로 물리계층에서의 신호 결합을 수행할 수가 없다. 본 논문에서는 기존에 제안된 소프트 핸드오버 기법의 단점을 보완하고 IP 기반 네트워크에 적용 가능한 소프트 핸드오버 기법을 제안한다. 제안하는 소프트 핸드오버 기법은 패킷 네트워크의 특성을 반영하여 소프트 핸드오버에 참여하는 기지국이 서로 다른 패킷을 전송하도록 디자인하였고, 에러 발생률을 낮추기 위하여 AMC (Adaptive Modulation and Coding) 기법을 적용하였다. 또한 OFDM(A) 시스템의 multi-carrier 특성을 이용하여 네트워크 자원을 효율적으로 사용함으로써 네트워크의 전체적인 성능 향상이 가능하도록 개발되었다.

• Korean Journal of Heritage: History & Science
• /
• v.48 no.2
• /
• pp.4-29
• /
• 2015

This article considered generally gradational change aspect, character of community for the tombs of the Three kingdoms prepared by some certain homogenous groups. It was completed by tracing the transfering process to grasp character of social structure and organizing System in the community. For this reason, it's analyzed that Wooden chamber tomb was formed in some certain Time-Space of the Yaksadong Buk-dong archaeological site in the Three Kingdom Period. Constructed group was distinguished by the five classes. So perhaps scale of Wooden chamber and sort, material of burial relics, the top layer and the upper layer were established two status those are active the ruling class led the Wooden chamber tomb's society, the general public hold a large majority from the middle class to the lowest class. And it depends on age(nonage-adult) that differed in relation of arrangement, character. It's changed with function or roles, property, purpose etc. of social community in accordance with these individual position, age. Received signification, value of social status were considered with social worth, faith. Members in a community had been conducted under premeditated, organised system for common target, relatedness. Also it seems to attempt organization's own maintenance, persistiveness in norms that given at common law. To do that, relation for combination between members who consisted systems had to be organic. The relation for combination was considered to form relation for the much larger community in based on blood relationship that most vital part. One social structure had established family(house, household) community in based on individual blood relationship, family communities gather up to develop into relative(blood relative, same race) community gradually. Furthermore, relative(blood relative, same race) communities, that focus on the public good gather up to develop into social community in based on regionalism. It's considered to go through the Development Process of family(house, household) community - relative(blood relative, same race) community - social community.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.141-143
• /
• 2021

본 논문에서는 목조 문화재의 변위량을 감지할 수 있는 앙상블 딥러닝 모델 모델을 제안한다. 우선 총 2개의 서로 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 2개의 서로 다른 심층 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한다. 그 이후 합쳐진 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위의 심각 단계에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 앙상블 딥러닝 기법을 사용한 모델이 앙상블 기법을 사용하지 않는 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 변위량 예측에 있어서 매우 적합함을 보여준다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.16 no.1 s.67
• /
• pp.10-17
• /
• 2001

21세기 정보화 사회에서는 언제, 어디서나, 누구나와 통화하고자 하는 개인의 욕구가 다양하게 표출될 것이며, 통신시스템은 이러한 통신욕구를 만족시키기 위한 저가격, 고품질의 다양한 부가서비스 제공을 목적으로 발전되어갈 것이다. 최근 통신시장을 주도하고 있는 것은 인터넷으로서 이 수요는 가히 폭발적이라고 할 수 있다. 이 인터넷 서비스의 특징은 상향 링크와 하향 링크의 데이터량이 비대칭성을 나타내고 있기 때문에 이러한 서비스를 효율적으로 제공하는 방식이 필요하며, 현재로서 가장 효율적인 방식은 IMT-2000용 TDD 방식이다. 이 방식은 하나의 주파수로 송신과 수신을 하는 TDD 방식을 기반으로 하여 하나의 프레임을 여러 개의 타임슬롯으로 나누고, 사용자는 각각 정해진 타임슬롯만을 사용하는 TDMA의 방식을 결합시키어, 하나의 타임슬롯 내에서도 복수 명의 사용자가 동시에 사용하게 하는 CDMA 방식을 활용한 무선접속 기술로서 비대칭 고속 데이터 서비스를 주어진 대역 내에서 효율적으로 사용할 수 있는 방법이다. 본 고에서는 이 방식의 연구개발 동향과 물리계층 및 주요 핵심기술과 TDD 방식이기 때문에 적용 가능한 성능 향상 기술에 대하여 정리 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
• /
• 1995.10a
• /
• pp.280-283
• /
• 1995

계층형 신경회로망은 학습능력이나 비선형사상능력을 가지고 있고, 그 특징을 이용하여 패턴인식이나 동정 및 제어 등에의 적용이 시도되어 성과를 올리고 있다. 현재, 그 학습법으로 널리 이용되고 있는 것이 역전파학습법으로 최급 강하법이나 공액경사법 등의 최적화 방법이 적용되고 있지만, 학습에 많은 시간이 걸리는 점, 국소적 최적해(local minima)에 해의 수렴이 이루어져 오차가 충분히 작게 되지 않는 점 등이 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 Hu에 의해 고안된 random 탐색법과 조합된 random tabu 탐색법으로 최적결합계수를 구하는 학습알고리즘으로, 국소적 최적해에 수렴하는 것을 방지하고, 수렴정도를 개선하는 새로운 방법을 이용하여 회전기계의 이상진동진단에 적용가능성을 검토하고 오차역전파법에 의한 진단결과와 비교검토한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.23-33
• /
• 2000

In this paper, we describe an algorithm which can extract human faces with natural pose from complex backgrounds. This method basically adopts the concept that facial region has the nearly same gray level for all pixels within appropriately scaled blocks. Based on the idea, we develop a hierarchial process that first, a block image data with pyramid structure of input image is generated, and some candidate regions for facial regions in the block image are Quickly determined, then finally the detailed facial features; organs are decided. To find the features easily, we introduce a local gray level transform which emphasizes dark and small regions, and estimate the geometrical triangle constraints among the facial features. The merit of our method is that we can be freed from the parameter assignment problem since the algorithm utilize a simple brightness computation, consequently robust systems not being depended on specific parameter values can be easily constructed.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.16 no.6
• /
• pp.65-73
• /
• 2016

Peer-to-Peer (P2P) systems with super-peer overlay networks show combined advantages of both hybrid and pure P2P systems. Super-peer is a special peer acting as a server to a cluster of generic peers. Organizing a super-peer network is one of important issues for P2P systems with super-peer networks. Conventional P2P systems are based on two-level hierarchies of peers. One is a layer for generic peers and the other is for super-peers. And it is usual that super-peer networks have forms of random graphs. However, for accommodating a large-scale collection of generic peers, the super-peer network has also to be extended. In this paper, we propose a scheme of hierarchically constructing super-peer networks for large-scale P2P systems. At first, a two-level tree, called a simple super-peer network, is proposed, and then a scheme of generalizing and then extending the simple super-peer network to multi-level super-peer network is presented to construct a large-scale super-peer network. We call it an extended super-peer network. The simple super-peer network has several good features, but due to the fixed number of levels, it may have a scalability problem. Thus, it is extended to k-level tree of a super-peer network, called extended super-peer network. It shows good scalability and easy management of generic peers for large scale P2P system.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.26 no.10
• /
• pp.1490-1499
• /
• 2022

Arrhythmia is a condition in which the heart has an irregular rhythm or abnormal heart rate, early diagnosis and management is very important because it can cause stroke, cardiac arrest, or even death. In this paper, we propose arrhythmia classification using hybrid combination model of CNN-BLSTM. For this purpose, the QRS features are detected from noise removed signal through pre-processing and a single bit segment was extracted. In this case, the GAN oversampling technique is applied to solve the data imbalance problem. It consisted of CNN layers to extract the patterns of the arrhythmia precisely, used them as the input of the BLSTM. The weights were learned through deep learning and the learning model was evaluated by the validation data. To evaluate the performance of the proposed method, classification accuracy, precision, recall, and F1-score were compared by using the MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate 99.30%, 98.70%, 97.50%, 98.06% in terms of the accuracy, precision, recall, F1 score, respectively.