• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2001.05a
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• pp.55-61
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• 2001

본 논문에서는 시뮬레이션 기반 최적화에서 유전자 알고리즘을 이용하여 후보 모델을 자동으로 생성하는 기법을 제안하였다. 이 방법론은 잘 알려진 계획-생성-평가의 틀을 기반으로 구축되었다. 계획은 확장된 AND-OR 트리(AND, OR, Multiple AND 노드를 갖는 트리)를 이용하여 가능한 모든 후보 모델을 표현하였고, 이러한 트리 상에서 후보 모델을 자동생성하기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 생성된 후보 모델을 평가하기 위하여, 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 이용한 평가를 통하여 목적에 맞는 후보 모델을 찾을 수 있게 된다. 본 논문에서 제시한 방법론의 효율성은 DSP 프로세서 설계 예제를 통하여 보여주었다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.4
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• pp.107-113
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• 2020

A number of studies have been conducted on predicting software faults, but most of them have been supervised models using labeled data as training data. Very few studies have been conducted on unsupervised models using only unlabeled data or semi-supervised models using enough unlabeled data and few labeled data. In this paper, we produced new semi-supervised models using tree algorithms in the self-training technique. As a result of the model performance evaluation experiment, the newly created tree models performed better than the existing models, and CollectiveWoods, in particular, outperformed other models. In addition, it showed very stable performance even in the case with very few labeled data.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.1
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• pp.243-248
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• 2015

Recognition model is not defined when you configure a model, Been added to the model after model building awareness, Model a model of the clustering due to lack of recognition models are generated by modeling is causes the degradation of the recognition rate. In order to improve decision tree state tying modeling using parameter estimation of Bayesian method. The parameter estimation method is proposed Bayesian method to navigate through the model from the results of the decision tree based on the tying state according to the maximum probability method to determine the recognition model. According to our experiments on the simulation data generated by adding noise to clean speech, the proposed clustering method error rate reduction of 1.29% compared with baseline model, which is slightly better performance than the existing approach.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.12
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• pp.860-872
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• 2002

Fault tree analysis is the most widely used saftly analysis technique in industry. However, the analysis is often applied manually, and there is no systematic and automated approach available to validate the analysis result. In this paper, we demonstrate that a real-time model checker UPPAAL is useful in formally specifying the required behavior of safety-critical software and to validate the accuracy of manually constructed fault trees. Functional requirements for emergency shutdown software for a nuclear power plant, named Wolsung SDS2, are used as an example. Fault trees were initially developed by a group of graduate students who possess detailed knowledge of Wolsung SDS2 and are familiar with safety analysis techniques including fault tree analysis. Functional requirements were manually translated in timed automata format accepted by UPPAAL, and the model checking was applied using property specifications to evaluate the correctness of the fault trees. Our application demonstrated that UPPAAL was able to detect subtle flaws or ambiguities present in fault trees. Therefore, we conclude that the proposed approach is useful in augmenting fault tree analysis.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.17-18
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• 2008

다변량 퍼지 의사결정트리(이하 MFDT)는 학습 모델의 구조가 간소하고 분류율이 높다는 장점 때문에 일반 퍼지 의사결정트리를 대신해 손동작 인식 시스템의 분류기로 사용되었다. 다양한 사용자의 손동작 특성을 분류하기 위해 여러 개의 인식 모델을 만들고 새로운 사용자에게 가장 적합한 모델을 선택해 사용하는 모델 선택 기법도 손동작 인식에 적용되었다. 모델 선택 과정을 통해 선택된 모델은 기존 모델 중에서 새로운 사용자의 특성에 가장 가깝지만 해당 사용자에 최적화된 모델이라고는 할 수 없다. 이 논문에서는 MFDT 모델을 새로 입력된 데이터를 이용해 적응시키는 방법을 설명하고 실험 결과를 통해 적응 성능을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1229-1231
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• 2011

대량의 분류 규칙 탐사 과정은 앙상블기법을 사용하여 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 의사결정 트리의 분열 문제와 singleton 포함 한계를 해결하기 위하여 Cascading-and-Sharing 앙상블 기법을 적용하여 점진적 다중 의사결정 트리를 구축하였다. 또한 분류의 정확도를 향상시키고, 트리의 복잡도와 모델 과잉접합을 피하기 위하여 다중 트리 구축과정에서 선형 상관분석기법을 기반으로 훈련 데이터 속성들의 중복성을 제거하였다. 실험 결과, 속성들의 중복성을 제거하여 구축한 트리들은 원래 기법보다 더 좋은 결과를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.358-360
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• 2012

본 논문에서는 새로운 율모델을 기반으로한 프레임 단위 HEVC 율제어 기법을 제안한다. 기존의 비디오 압축표준과는 달리 HEVC 는 계층 구조를 지닌 쿼드트리 기반 움직임 예측 및 변환 부호화를 수행한다. 본 논문에서는 쿼드트리 계층의 깊이에 따라 신호의 통계적 특성이 매우 달라지는 것은 이용하여 라플라시안 확률 모델을 각 쿼드트리 계층에 독립적으로 이용한 새로운 율모델을 이용한 율제어 기법을 제안한다. 제안방법에서는 계층적 부호화 단위인 CU 를 계층 깊이에 따라 세 가지 카테고리로 분류하고 각 카테고리에 따라 변환 계수에 대한 라플라시안 확률 분포 함수를 율-양자화 모델을 만든다. 제안된 율모델은 특성이 매우 다른 각 CU 깊이에 따라 독립적인 라플라이안 확률 분포 함수를 이용하기 때문에 매우 정확하고 적응적인 비트율 예측이 가능하므로 보다 안정적이고 정확한 율제어가 가능하다. 실험결과는 제안된 율제어 기법이 단일 확률 분포 함수를 사용했을 경우보다 평균 0.16dB 의 PSNR 향상이 있었음을 보여주었으며 제안된 방법은 각 프레임에 대한 목표 비트에 보다 안정적으로 부호화하는 것을 보여주었다.

• Journal of Industrial Technology
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• v.23 no.A
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• pp.47-53
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• 2003

차세대 웹 문서의 새로운 표준으로 자리 잡아 가고 있는 XML은 전자 상거래나 병원 관리 등과 같이 다양한 응용 분야에 적용되고 있다. 이러한 응용 분야는 XML 문서의 각 구성 요소 수준의 세밀한 액세스 제어를 요구한다. 따라서, 현재 XML 문서의 미세 접근 제어 기법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 제안된 XML 문서를 위한 미세 접근 제어 기법은 대부분 묵시적 권한 기법을 사용하여 상위 구성요소에 한번의 권한 부여로 하위노드에 권한을 부여하는 효과를 가지는 장점을 가지나, 각 구성 요소간의 권한을 체크하는 시간 오버헤드를 가지는 단점이 있다. 본 논문에서는 권한을 체크하는 시간을 감소시키기 위하여 XML 문서의 미세 접근 제어를 위한 명시적 권한 기법을 제안하고, 이를 이용하여 노드의 권한에 대한 모든 정보를 저장하고 있는 접근 권한 트리 모델을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 접근 권한 트리 모델을 사용하면, 권한 정보를 저장하는 공간 오버헤드가 있지만, 권한 체크 시간을 감소시켜 사용자에게 보다 빠른 뷰를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.231-234
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• 2000

옥트리(octree)는 3차원 물체를 복원함에 있어서 간편함으로 팥이 이용되어지는 방법이다. 하지만 물체의 형태가 복잡해지고 물체 내부에 구멍이 뚫어져 있는 경우 옥트리로 표현된 결과만으로는 형태를 파악하기 어려운 경우가 발생한다. 본 논문은 옥트리를 이용하여 3차원 물체의 형태를 복원하는데 있어서 나타나는 문제점을 옥트리의 계층적 구조를 증가시키지 않고 현실감이 떨어지는 부분에 대해서 CSG모델을 이용하여 해결하는 방안을 제시한다. 옥트리로 만들어진 결과물과 3차원 물체와의 차이가 나는 부분에 대하여 좀 더 현실감을 주기 위하여 CSG모델을 이용하여 기본도형을 만들고, 만들어진 도형을 다시 CSG모델을 이용하여 옥트리로 만들어진 물체에 결합시키는 형태로 문제를 해결한다. 본 논문에서는 실험을 위하여 3차원 물체를 만들고, 이를 옥트리를 이용하여 문제점을 확인하고, 이를 본 논문에서 주장한 방법을 이용하여 해결하는 방안을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.191-195
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• 1999

자연스럽고 명료한 한국어 Text-to-Speech 변환 시스템을 위해서 음소의 지속 시간을 제어하는 일은 매우 중요하다. 음소의 지속 시간은 여러 가지 문맥 정보에 의해서 변화하므로 제어 규칙에 의존하기 보다 방대한 데이터베이스를 이용하여 통계적인 기법으로 음소의 지속 시간에 변화를 주는 요인을 찾아내려고 하는 것이 지금의 추세이다. 본 연구에서도 트리기반 모델링 방법중의 하나인 CART(classification and regression tree) 방법을 사용하여 회귀 트리를 생성하고, 생성된 트리에 기반하여 음소의 지속 시간 예측 모델과, 자연스러운 끊어 읽기를 위한 휴지 기간 예측 모델을 제안하고 있다. 실험에 사용한 음성코퍼스는 550개의 문장으로 구성되어 있으며, 이 중 428개 문장으로 회귀 트리를 학습시켰고, 나머지 122개의 문장으로 실험하였다. 모델의 평가를 위해서 실제값과 예측값과의 상관관계를 구하였더니 음소의 지속 시간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.84로 계산되었고, 끊어 읽는 경계에서의 휴지 기간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.63으로 나타났다.