• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.3
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• pp.1-7
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• 2021

Since Neural Machine Translation (NMT) uses only a limited number of words, there is a possibility that words that are not registered in the dictionary will be entered as input. The proposed method to alleviate this Out of Vocabulary (OOV) problem is Subword Tokenization, which is a methodology for constructing words by dividing sentences into subword units smaller than words. In this paper, we deal with general subword tokenization algorithms. Furthermore, in order to create a vocabulary that can handle the infinite conjugation of Korean adjectives and verbs, we propose a new methodology for subword tokenization training by separating the Jongsung(coda) from Korean syllables (consisting of Chosung-onset, Jungsung-neucleus and Jongsung-coda). As a result of the experiment, the methodology proposed in this paper outperforms the existing subword tokenization methodology.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.371-371
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• 2012

연속된 강우 관측 자료로부터 강우사상을 분리하는 것은 수문 분석에서 매우 기초적인 부분이다. 하지만 이를 분리하는 표준적인 방법은 아직 정해진 것이 없다. 보편적으로 강우사상의 분리에 강우사상간 (무강우)시간정의(IETD; Inter-event Time Definition)을 사용하고 있으며, 이는 강우사상간 최소 (무강우)시간(MIT; Minimum Inter-event Time, 이하 '강우사상간 최소 무강우 시간' 이라고 함.)이라고도 한다. 강우사상간 최소 무강우 시간을 결정하기 위해 사용되는 방법으로는 자기 상관계수를 이용하는 방법과 순위상관계수를 이용하는 방법, 강우사상간 무강우시간에 대한 변동계수를 이용하는 방법, 연간 호우 발생수를 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 한강수계 강우의 강우사상간 최소 무강우 시간을 고찰하기 위해 한강수계 국토해양부에서 운영 중인 한강수계 강우관측소의 자료를 대상으로 앞서 제시한 4가지 방법을 적용하여 각 방법 간의 차이를 비교하여 보았으며, 더불어 개별 강우관측소의 자료와 티센망을 이용한 유역평균강우량을 사용했을 때 강우사상간 최소 무강우 시간의 차이를 비교하여 보았다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.27 no.2
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• pp.197-205
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• 2000

This paper proposes and evaluates a scheme which enhances real-time performance on the Ethernet-based residential network where cable length is very short and most of traffic passes through a specific device. The scheme aims at enhancing deadline meet ratio of the real-time traffic, for example, video stream by means of applying the functionalities such as queue discrimination and early packet discard as well as maintaining network load properly. The design includes the description on hardware interfaces along with the software modules such as scheduler, device driver and connection manager. The simulation results via SMPL suggest that the proposed network can be used as a cost-effective residential network. We also measure the permissible bandwidth for non-real-time traffic without degrading the performance of real-time traffic.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.1
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• pp.1-7
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• 2006

In this paper, adaptive Facial Emotional Recognition system based on Gabor Wavelet Neural Network, considering six feature Points in face image to extract specific features of facial expression, is proposed. Levenberg-Marquardt-based training methodology is used to formulate initial network, including feature extraction stage. Therefore, heuristics in determining feature extraction process can be excluded. Moreover, to make an adaptive network for new user, Q-learning which has enhanced reward function and unsupervised fuzzy neural network model are used. Q-learning enables the system to ge optimal Gabor filters' sets which are capable of obtaining separable features, and Fuzzy Neural Network enables it to adapt to the user's change. Therefore, proposed system has a good on-line adaptation capability, meaning that it can trace the change of user's face continuously.

• Composites Research
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• v.37 no.4
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• pp.363-368
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• 2024

Due to the increase in coffee consumption, the amount of coffee grounds is also increasing, which leads to environmental problems. In order to solve these problems, this study proposes the utilisation of coffee grounds. In particular, the porous structure of coffee grounds was utilised to optimise a micro insect screen for filtering fine dust. To realize the porous structure of coffee grounds, a polar/non-polar separation method using KOH and n-hexane was applied to obtain coffee grounds with increased porosity. In addition, the composition of an eco-friendly adhesive was identified to fix the coffee grounds to the screen, and the conditions for homogeneous adhesion of the coffee grounds to the screen were optimised. As a result, we confirmed the effect of the number of coatings of coffee grounds on the filtering effect of fine dust, and found that two coatings of coffee grounds increased the filtering.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2009.05a
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• pp.11-11
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• 2009

종래의 산업폐수 처리기술로는 중금속 함유 폐수에 수용성의 금속염을 첨가하여 가성소다 혹은 소석회를 이용하여 pH를 조정하고 고분자 응집제를 첨가하여 금속의 수산화물을 생성시켜 이를 부상 혹은 침전시켜 Sludge화하여 제거하는 방법이 주로 사용되고 있다. 그 외 질소, 인, 유기물이 함유된 폐수의 경우에는 Biological Oxidation Techniques, 활성탄 흡착방식이 주로 채택되고 있다.[1-3] 이러한 폐수처리기술은 화학약품 사용량이 과다하고 이는 Sludge 생성량을 증대하고 2차 폐수처리가 필요로 하는 경우가 많고, 처리장이 면적이 넓어야 하고 대용량의 Sludge 제거창치가 필요하여 고비용의 처리공정으로 문제점을 가지고 있다.[2-3] 이에 본 연구에서는 이러한 기존 기술의 문제점을 보완할 수 있고 기존 기술로는 완벽하게 처리하기 곤란한 악성 폐수들에 대한 새로운 고도처리기술로 초전도 마그네트를 이용한 고구배 자기분리기술에 대한 기초연구를 하였다. 본 연구에서 사용한 고구배 자기분리 시스템은 무헬륨 전도냉각방식으로 자기분리를 위해 사용한 필터는 SUS 430 재질의 메쉬 형태로 제작하여 실험하였다. 또한, 자기분리 처리를 위한 전처리 공정으로는 응집제를 첨가하여 자기분리 효율을 높이고자 하였다. 자기분리 처리대상수로는 포항제철에 압연 강판에 사용되는 냉각수를 대상으로 자기분리 처리에 대한 효과를 실험하였다. 또한, 자기분리에 대한 특성을 평가하기 위해 강자성의 $Fe_3O_4$ 미세자성분말을 첨가하여 처리수내의 들어있는 유기물질에 대해 자기분리 자장 및 유속에 대한 처리효율을 미치는 영향을 조사하였다. 자기분리 처리는 1~6 Tesla에서 자기필터는 디스크 형태로 다층으로 연속적으로 적층하였으며, 처리유속은 1~4 l/min으로 하였다. 고농도인 처리폐수를 자가분리 인가 자장에 따라 처리하여 고농도에서는 70%, 저농도에서는 98 %까지 처리되었다. 또한, 자기분리용 필터는 SUS 430 재질의 mesh 망을 사용하였으며 인가자장 및 유속변화에 대한 실험 결과 탁도 및 농도는 필터 크기의 영향은 거의 차이가 없었으며 단지 인가자장 및 유속에 따라서 지수적으로 감소하였다. 자기분리된 용액 내 $Fe_3O_4$ 입도 분석 결과 자기분리 이전에 분포하던 $10\sim20\;{\mu}m$의 입자는 거의 제거되었으며 2 ${\mu}m$ 이하의 입자들은 실험 횟수에 따라 점점 직경이 작은 쪽으로 분포가 좁아졌으며, 마그네타이트의 자화율을 분석한 결과 약 0.8 Tesla에서 포화 되었으며 처리수의 탁도 및 농도가 자장에 따라 감소하는 것으 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.2
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• pp.200-208
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• 2003

This paper proposes a separation and feature extraction of image signals using the independent component analysis(ICA) based on neural networks of efficient learning rule. The proposed learning rule is a hybrid fixed-point(FP) algorithm based on secant method and momentum. Secant method is applied to improve the performance by simplifying the 1st-order derivative computation for optimizing the objective function, which is to minimize the mutual informations of the independent components. The momentum is applied for high-speed convergence by restraining the oscillation in the process of converging to the optimal solution. The proposed algorithm has been applied to the composite images generated by random mixing matrix from the 10 images of $512\times512$-pixel. The simulation results show that the proposed algorithm has better performances of the separation speed and rate than those using the FP algorithm based on Newton and secant method. The proposed algorithm has been also applied to extract the features using a 3 set of 10,000 image patches from the 10 fingerprints of $256\times256$-pixel and the front and the rear paper money of $480\times225$-pixel, respectively, The simulation results show that the proposed algorithm has also better extraction speed than those using the another methods. Especially, the 160 basis vectors(features) of $16\times16$-pixel show the local features which have the characteristics of spatial frequency and oriented edges in the images.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.35 no.4
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• pp.303-309
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• 2016

This paper proposes a novel approach to the problem of audio signal clustering using a stacked autoencoder. The proposed stacked autoencoder learns an efficient representation for the input signal, enables clustering constituent signals with similar characteristics, and therefore the original sources can be separated based on the clustering results. STFT (Short-Time Fourier Transform) is performed to extract time-frequency spectrum, and rectangular windows at all the possible locations are used as input values to the autoencoder. The outputs at the middle, encoding layer, are used to cluster the rectangular windows and the original sources are separated by the Wiener filters derived from the clustering results. Source separation experiments were carried out in comparison to the conventional NMF (Non-negative Matrix Factorization), and the estimated sources by the proposed method well represent the characteristics of the orignal sources as shown in the time-frequency representation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.244-246
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• 2003

본 논문에서는 낱자 인식기와 자소 조합 인식기를 혼용한 저품질 인쇄체 한글의 고성능 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 문자를 한글 6형식과 기타 형식의 문자, 총 7종으로 분류한, 입력문자를 인식 대상 문자의 수와 자소 복잡도에 따라 하나 또는 두 개의 인식 단위(HRU: Hangul recognition unit)로 분리하여 인식한다. 각 인식 단위 영상에서 추출한 방향각 특징을 다층신경망 인식기를 이용하여 인식한다. 다음으로, 각 다층신경망 인식기의 신뢰도를 조합하여 최종 인식 결과를 도출한다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 98.80%의 인식률을 얻을 수 있었으며, 이는 기존 방법에 비해 23.61%의 오류가 감소한 것이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.04a
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• pp.602-605
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• 1996

가상경로의 개념은 ATM망의 효율적인 전송체게임이 이미 여러 연구에 의하여 밝혀져 있다[1,2,7,9,10]. 본 논문에서는 등가대역의 개념을 이용하여 가상경로가 가질 수 있는 QoS를 다양하게 고려한 새로운 가상경로 설정모형(MVCAP)과 해법을 제사하였다. 모형 MVCAP은 (1) 가상경로의 설정에 따르는 용량비용(capacity cost)과 제어비용(control cost)간의 trade-off을 반영하였으며 (2) 가상경로의 QoS를 다양하게 고려하여 통계적 다중화 효과를 충분히 반영하도록 하였고 (3) 가상경로의 설정방법들인 분리설정법(segregation method)와 통합설정법(integration method)을 동시에 고려한 모형을 수립하였으며 (4) 등가대역식의 선형근사를 이용하여 목적함수를 단조 감소시키는 발견적 해법을 제시하였다. 소형문제에 대한 실험결과, 본 논문의 모형은 가상경로의 설정을 실시간 안에 이룰 수 있는 가능성을 열어 보였다.