• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.14 no.4
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• pp.148-153
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• 2010

Concrete used as structural materials in construction fields is supplied as a type of carry and placement by ready-mixed concrete (RMC) truck after proportioning in batch plant. However, during conveying of concrete to the field, due to traffic jam, weather, etc., it is not easy to maintain adequate slump. In this case, we think that the insert of an admixture to concrete has no problem in concrete. For RMC, when the slump is not sufficient, the truck driver insert water additionally without any considerations. After that, concrete is placed after re-mixing and this leads to serious reasons such as strength reduction less than design strength considered in the structural design. Accordingly, in this study, to solve the problem to insert water without realistic reasons in RMC, basic experimental studies were performed. Admixtures used frequently in fields were selected and addition's repeated time and elapsed time interval after initial addition of the admixture were selected as main variables. Authors want that the results of this study is used as basic data to resolve the question.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.196-198
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• 2002

클러스터링 데이터베이스는 높은 가용성과 확장성을 갖으며, 예상치 못한 클라이언트 질의의 증가나 질의 패턴의 변경에 따른 작업부하의 편중에 효율적으로 대처할 수 있는 구조이다. 특히 온라인 확장 기법은 트랜잭션 처리를 중지하지 않고 새로운 노드를 클러스터에 추가하여 데이터를 재구성함으로써 임의의 노드에 질의가 집중되는 문제를 해결할 수 있다. 정적으로 구성된 시스템만으로는 두 대 이상의 서버에 작업량이 집중될 경우 재배치 시 서버 간의 데이터 이동의 반복 현상이 발생되며. 이로 인해 네트웍의 부하와 함께 실시간 트랜적션의 처리에 있어서 응답 시간이 지연되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 이동의 반복 현상을 해결하기 위해 클러스터링 데이터베이스에서 온라인 확장을 고려한 CSB+ 트리 색인의 온라인 재구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 온라인 확장을 통한 동구 노드의 확장으로 데이터 이동의 반복을 막고 새롭게 추가된 노드를 통해 빠르고 효율적인 데이터의 분산을 수행한다 또한 각 시스템의 내부를 CS$B^{+}$ 트리로 구성하여 데이터의 재주성시에도 실시간 트랜잭션에 대한 빠른 응답 시간을 보장한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.5 no.2
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• pp.255-268
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• 1992

We propose an iterated interpolation approach for the estimation fo time series parameters in the presence of outliers. The proposed approach iterates the parameter estimation stage and the outlier detection stage until no further outliers are detected. For the detection of outliers, interpolation diagnostic is applied, where the atypical observations by the one-step-ahead predictor instead of downweighting is also proposed. The performance of the proposed estimation methods is compared with other robust estimation methods by simulation study. It is observed that the iterated interpolation approach performs reasonably well is general, especially for single AO case and large $\phi$ in absolute values.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1271-1274
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• 2010

MACsec 프로토콜은 Layer2 통신에서 유용한 데이터 암호화 솔루션이다. 하지만 다른 네트워크상에 존재하는 호스트와의 암호화 통신을 위해서는 게이트웨이에서 복호화와 암호화 과정을 반복해야 하는 어려움이 있다. 본 논문은 다른 네트워크 상에 존재하는 호스트와 추가 VLAN을 구성하여 MACsec 통신이 별도 복호화와 암호화 과정을 반복하지 않고 수행될 수 있는 방안을 제시할 것이며, 이를 수행하기 위한 구체적인 시스템 설계와 부가적인 네트워크 구성에 대해 추가적으로 설명할 것이다.

• Proceedings of the KWS Conference
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• 2004.05a
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• pp.229-231
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• 2004

다층 용접이 적용되는 후판 조립 부재에서는 각 조립단계별로 용접변형이 필연적으로 발생되고 있으며 용접변형의 교정을 위한 추가 작업도 각 조립간계 및 후 공정에서 반복적으로 수행되고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.306-308
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• 2012

본 논문은 특징 클러스터에 대한 묘사에 기반한 새로운 특징 기반 영상 정합을 제안한다. 추출되는 특징들을 모두 동등하게 처리하는 기존 방법은 반복 패턴이 존재하는 영상에서는 매칭이 종종 실패하거나 적은 일치점만을 제공한다. 그 이유는 서로 닮아 있는 반복 패턴들로 인해 기하학적으로 일관되지 않은 매칭점들이 발생하거나 거리 비율 테스트를 통과하지 못하기 때문이다. 이에 반해 제안하는 방법은 더 많은 수의 일치점들을 발견할 수 있다. 이를 위해 제안하는 방법은 먼저 추출된 특징들을 반복 패턴으로부터 온 것들과 그렇지 않은 두드러진 특징들로 분리한다. 그런 후 support vector data description을 이용하여 각 반복 패턴들을 묘사한다. 동일하지 않은 영상이 매칭되는 경우를 제거하고 기하학적으로 일관된 일치점들을 제공하기 위해 매칭된 쌍에 대한 기하학적인 단서가 추가된다. 실험을 통해 제안하는 방법은 반복 패턴으로부터 추출된 특징들에 대해 일치점을 제공함으로써 더 많은 수의 일치점을 제공하게 되어 더 정확한 영상 정합을 수행한다는 것을 증명하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.7
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• pp.585-594
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• 2007

The back propagation algorithm took a long time to learn the input patterns and was difficult to train the additional or repeated learning patterns. So Aleksander proposed the binary neural network which could overcome the disadvantages of BP Network. But it had the limitation of repeated learning and was impossible to extract a generalized pattern. In this paper, we proposed a dynamic 3 dimensional Neuro System which was consisted of a learning network which was based on weightless neural network and a feedback module which could accumulate the characteristic. The proposed system was enable to train additional and repeated patterns. Also it could be produced a generalized pattern by putting a proper threshold into each learning-net's discriminator which was resulted from learning procedures. And then we reused the generalized pattern to elevate the recognition rate. In the last processing step to decide right category, we used maximum response detector. We experimented using the MNIST database of NIST and got 99.3% of right recognition rate for training data.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.8
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• pp.795-807
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• 2005

The classical approaches for computing Live Variable Analysis(LVA) use iterative algorithms across the entire programs based on the Data Flow Analysis framework. In case of Zephyr compiler, average execution time of LVA takes $7\%$ of the compilation time for the benchmark programs. The classical LVA algorithm has many aspects for improvement. The iterative algorithm for LVA scans useless basic blocks and calculates large sets of variables repeatedly. We propose the improvement of Iterative algorithm for LVA based on used variables' upward movement. Our algorithm produces the same result as the previous iterative algorithm. It is based on use-def chain. Reordering of applying the flow equation in DFA reduces the number of visiting basic blocks and redundant flow equation executions, which improves overall processing time. Experimental results say that our algorithm ran reduce $36.4\%\;of\;LVA\;execution\;time\;and\;2.6\%$ of overall computation time in Zephyr compiler with benchmark programs.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.143-146
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• 2001

본 논문에서는 랜덤초기화 방법을 사용하여 초기 코드북을 생성하고, 이를 이용하여 초기 반복학습 시 수렴영역을 벗어난 2 이상의 가중치에 의한 K-means 알고리즘을 제안한다. 기존의 K-means 알고리즘이 국부적으로 최적화되고 초기 반복학습 시에 가중치의 영향이 크다는 점을 이용하여, 제안된 방법에서는 초기 반복학습 시의 가중치를 수렴영역에서 벗어난 큰 값으로 주고 이후 반복학습시의 가증치는 수렴영역 안에 있는 값으로 고정하여 코드북을 설계한다. 또한 초기 코드북을 얻기 위해 Splitting 방법과 같은 추가적인 과정 없이 랜덤한 방법에 의한 초기 코드북을 적용함으로써 제안된 알고리즘이 단순한 구조를 가지며, 구해진 코드북의 성능도 우수함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of The KACE
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• 2018.01a
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• pp.79-82
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• 2018

최근 유치원생과 초등학교 저학년생을 대상으로 프로그래밍 경험을 제공하기 위한 목적으로 다양한 텐저블 프로그래밍 도구들이 개발되고 있다. 개발된 텐저블 프로그래밍 도구들은 순차, 분기, 반복 등의 프로그래밍 개념을 손으로 조립하거나 쌓는 등의 구체적인 조작을 통해 프로그래밍 활동을 체험하도록 설계되었다. 하지만, 텐저블 프그래밍 도구가 순차, 반복, 분기, 변수, 함수 등의 프로그래밍의 개념을 일부만 반영하고 있어 프로그래밍 개념에 대한 체험이 완전하게 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 기존에 개발한 텐저블 프로그래밍 도구인 B-Bricks에 조건에 따른 분기와 반복 개념을 추가하여 설계하는 연구로, B-Bricks를 사용하여 조건문과 반복문을 설계하였다.