• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.1
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• pp.9-16
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• 1998

본 논문에서는 낮은 비트율 CELP 음성 부호화기의 장구간 예측기의 성능 향상 방 법을 제안한다. 비트율을 낮추기 위해서는 분석 구간의 길이가 길어져야하며 이에 따라 장 구간 예측기의 성능이 저하되어 장구간 예측 후에도 준 주기성 성분이 상당량 존재하므로 백색 잡음으로 구성된 통계 코드북만으로는 이를 모델링하기 어려워진다. 제안 방법에서는 다중 대역 필터와 다중 펄스열을 이용하여 한 번 더 필터링(이차 장구간 예측)함으로써 장 구간 예측 후의 신호가 통계 코드북에 적합한 백색 잡음 형태로 되도록 모델링한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 4.8kbps 비트율로 양자화한 후, 기존에 제안된 같은 전송률의 MBCELP와 DoD-CELP와 비교하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존 부호화기들에 비해 주/객관적인 음질에서 우수한 성능을 보여준다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.5
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• pp.21-31
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• 1993

본 논문에서는 CAT를 적용하여 다중 처리를 지원하는 계측 시스템의 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 다중 처리는 프로세스 기법으로 트레드 방식을 사용하였고, 스케쥴링으로는 라운드 로빈 방식을 사영하엿다. 구현된 다중처리 시스템은 HP8590A 스펙트럼 분석기와 HP473B 전력계를 시스템 운영 계측기로 이용하였다. 이밖에도 15대까지의 계측기를 첨가하여 시스템을 운용할 수있도록 하였다. 개발된 소프트웨어는 총 9개 모듈로 구성되어 있고 각 모듈들은 상호 공유되도록 구현하였다. 더 많은 예측기를 부가할 경우에는 목적 계측기에 알맞는 소프트웨어 모듈을 합하여 구성할 수 있도록 하였다. 또한 계측기를 여러대 접속할 때 발생할 수 있는 문제점에 대한 해결책을 제시하였다.문제점은 정보의 전송도중 버스가 데드록이 되거나 데이터를 손실하는 경우이다. 문제 발생의 원인은 각 계측기가 갖고 있는 정보 전송 프로토콜의 차이점이 있기 대문인데, 이를 알아내고자 프로토콜 분석기를 설계하여 컴퓨터에 접속할 수 잇도록 구현하였다. 실험한 결과 두 대의 서로 다른 계측기가 갖고 있는 공통적인 프로토콜 패턴을 찾을 수 있었다. 이 시스템을 이용할 경우 사용자는 전문지식 없이도 측정 시간과 오차를 줄일 수가 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1644_1645
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• 2009

본 논문은 비정상 시계열 예측을 위한 다중모델 퍼지 시스템과, 제안된 시스템의 최적화를 위한 유전 알고리즘의 응용을 다룬다. 일반적으로, 퍼지 예측시스템의 성능은 비선형 데이터가 가지고 있는 다양한 패턴이나 법칙성, 경향 등을 잘 분석하고 시스템에 반영함으로써 개선될 수 있다. 따라서, 본 논문은 원형 시계열의 특성을 보다 잘 반영할 수 있는 그들의 차분데이터를 시스템에 적용하며, 생성 가능한 차분 데이터들 중 원형 시계열의 특징에 가까운 일부를 추출하여 다중모델 퍼지 예측 시스템을 구현함으로써 다양한 원형시계열의 패턴이나 법칙성 등이 고려될 수 있도록 하였다. 다중 모델 퍼지 시스템의 각각의 예측기에는 구조가 간단한 k-means 클러스터링 기법을 적용하여 구현의 용이성을 꽤하였으며, 성능평가를 통해 선택된 최종 예측기는 RCGKA(real-coded genetic k-means clustering algorithms)를 통해 더욱 최적화된 규칙기반을 가지게 함으로써 예측성능이 개선될 수 있도록 하였다. 본 논문에 사용된 최적화 기법인 RCGKA에는 또한 성능이 우수한 다양한 유전연산자를 도입하여 더욱 예측기 성능이 강화될 수 있도록 하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안된 예측시스템의 효용성을 증명하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.4B
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• pp.683-691
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• 2000

In this paper, we proposed the cell multiplexer using Hopfield neural network and the bandwidth predictor using the backpropagation neural network in order to make an accurate call setup decision. The cell multiplexer controls heterogeneous traffic and the bandwidth predictor estimates minimum bandwidth which satisfies traffic's QoS and maximizes throughput in network. Also, a novel connection admission controller decides on connection setup using the predicted bandwidth from bandwidth predictor and available bandwidth in networks. And then, we proposed a fuzzy traffic policer, when traffic sources violate the contract, takes an appropriate action and aim proved traffic shaper, which controls burstness which is one of key characteristics in multimedia traffic. We simulated the proposed controller. Simulation results show that the proposed controller outperforms existing controller.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.215-220
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• 2002

본 연구에서는 다중채널 뇌파에서 특징 파라미터로 선형 예측기 계수(Linear predictor coefficients)를 추출하고, 패턴인식기로는 신경회로망을 이용한 쾌적성 분류 알고리즘을 개발하여 다중 템플릿 방법으로 쾌적성 분류 실험을 하고자 하였다. 뇌파 데이터는 대학생 10명으로부터 쾌적한 환경과 불쾌적한 환경에서의 데이터를 수집하였으며, 전극 위치는 Fpl, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 쾌적성 분류 방법은 다중템플릿 방법으로 여러 명의 피검자를 각각 학습시켜 이로부터 생성되는 신경회로망의 가중치들을 템플릿에 저장한다. 그리고 테스트를 할 때에는 먼저 처음의 안정 상태의 뇌파를 이용하여 템플릿 검색을 하고 가장 가까운 템플릿을 선택한다. 그리고 선택된 템플릿을 이용하여 다른 감정에 대한 쾌적성 분류 실험을 하게 된다. 쾌적성 분류 실험 결과 평균 인식률이 약 75%의 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1524-1527
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• 2009

본 연구는 주요지천 홍수예측에 적용된 통계적 모형을 개선하여 예측 결과의 정확성 향상을 도모하는 데 목적이 있다. 중랑천, 탄천, 왕숙천 등 한강수계 주요 지천은 홍수예보 지점으로 유역면적이 작고 도달 시간이 짧아 기존의 대하천 홍수예보에 이용되고 있는 수문학적 홍수예측 모형을 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주요 지천 홍수예측에 통계적 모형인 다중선형 회귀모형을 이용하는 방법이 제안되어 활용되었다. 본 연구에서는 지천홍수예측에 기 적용된 다중선형 회귀 모형의 다중공선성 문제를 해결하기 위해 독립변수를 조정하고, 10분 단위 관측 자료를 활용한 예측 결과를 얻기 위해 매개변수를 재산정하였다. 그 결과 기존 모형에 비해 적은 수의 독립변수와 재 산정된 매개변수를 이용한 통계적 모형으로 예측 수위의 오차를 줄일 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.15A no.5
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• pp.243-248
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• 2008

This paper proposes a low-power carry look-ahead adder using multi-threshold voltage CMOS. The designed adder is compared with conventional CMOS adder. The propagation delay time is reduced by using low-threshold voltage transistor in the critical path. Also, the power consumption is reduced by using high-threshold voltage transistor in the shortest path. The other logic block is implemented with normal-threshold transistor. Comparing with the conventional CMOS circuit, the proposed circuit is achieved to reduce the power consumption by 14.71% and the power-delay-product by 16.11%. This circuit is designed with Samsung $0.35{\mu}m$ CMOS process. The validity and effectiveness are verified through the HSPICE simulation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.788-791
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• 2020

낙농업에서 경제적 손실을 불러일으키고 관찰 시간과 비용이 필요한 젖소의 유방염 관리는 중요하다. 그러나 지금까지의 연구는 유방염 진단에 초점을 맞추고 있고, 예측하려는 시도는 전무하다. 유방염에 걸린 개체는 며칠 동안 우유를 생산할 수 없기 때문에 낙농가에 막대한 피해를 준다. 따라서 젖소가 유방염에 걸려 증상이 나타나기 전에 미리 파악해 조처를 할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 유방염 예측을 위해 생체 데이터를 포함한 다중 센싱 데이터를 사용해 유방염 예측 모델을 개발하였다. 모델에 사용된 데이터는 충청남도의 농가에 설치된 로봇 착유기로 부터 수집하였으며, 일정 기간 동안의 다중 센싱 데이터를 바탕으로 다음 날의 유방염 여부를 예측한다. 많은 양의 비선형 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 다층 퍼셉트론을 사용해 모델을 학습하였다. 그 결과, 81.6%의 예측 정확도를 보였으며 교차 검증을 통해 정확도뿐만 아니라 재현율까지 우수함을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.34 no.3
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• pp.275-285
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• 2001

Since the majority of streamflow during dry periods is provided by groundwater storage, the streamflow depends on a basin moisture state recharged from rainfall during wet periods. This hydrologic characteristics dives good condition to predict long-term streamflow if the basin state like groundwater recharge is known in advance. The objective of this study is to examine groundwater recharge effect to monthly streamflow, and to attempt monthly streamflow prediction using estimated groundwater recharge. The ground water recharge is used as an independent variable with streamflow and precipitation to construct multiple regression models for the prediction. Correlation analysis was performed to assess the effect of groundwater carry-over to streamflow and to establish the associations among independent variables. The predicted streamflow shows that the multiple regression model involved groundwater recharge gives improved results comparing to the model only using streamflow and precipitation as independent variables. In addition, this paper shows that the prediction model with the effect of groundwater carry-over taken into account can be developed using only precipitation.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.4
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• pp.992-999
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• 2014

This paper presents an extensive experimental comparison of a variety of multi-label learning methods for the accurate prediction of subcellular localization of proteins which simultaneously exist at multiple subcellular locations. We compared several methods from three categories of multi-label classification algorithms: algorithm adaptation, problem transformation, and meta learning. Experimental results are analyzed using 12 multi-label evaluation measures to assess the behavior of the methods from a variety of view-points. We also use a new summarization measure to find the best performing method. Experimental results show that the best performing methods are power-set method pruning a infrequently occurring subsets of labels and classifier chains modeling relevant labels with an additional feature. futhermore, ensembles of many classifiers of these methods enhance the performance further. The recommendation from this study is that the correlation of subcellular locations is an effective clue for classification, this is because the subcellular locations of proteins performing certain biological function are not independent but correlated.