• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.6A
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• pp.825-832
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• 2000

광섬유 통신 시스템이 고속화되고 장거리를 전송하게 될 수록 편광모드 분산의 중요성은 더욱 부각되어 있다. 따라서 본 논문에서는 복굴절 광섬유에서 비선형 광펄스의 전파특성을 편광 모드 분산의 영향을 고려하여 시뮬레이션하였으며 이러한 현상이 발생되는 것을 알 수 있었다. 그리고 광섬유 비션형성에 의해서 GVD(Group Velocity Dispersion)와 마찬가기로 PMD(Polarization Mode Dispersion)에서도 부분적인 보상 현상이 나타남을 수치 결과를 통해 알 수 있었다. 이러한 광 전송 시뮬레이션을 구현하기 위해서 기존의 단계분할 푸리에 방식 (SS-FM, Split-Step Fourier Method)보다 장거리 전송시 오차의 발생이 적은 단계 분할 유한 요소법)SS-FEM, Split-Step Finite Element Method)을 적용하였으며, 또한 그 단점인 수행 속도를 개선한 희귀 행렬 근사 단계 분할 유한 요소법을 제안하였다. 그 결과 제안된 방법이 기존의 푸리에 연산법이나 일반적인 유한 요소법과 비교하여 더 빠른 수행 속도를 나타내는 것을 알 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.3
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• pp.70-75
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• 2001

This paper proposes a syllabic segmentation method for the korean continuous speech. This method are formed three major steps as follows. (1) labeling the vowel, consonants, silence units and forming the Token the sequence of speech data using the segmental parameter in the time domain, pitch, energy, ZCR and PVR. (2) scanning the Token in the structure of korean syllable using the parser designed by the finite state automata, and (3) re-segmenting the syllable parts witch have two or more syllables using the pseudo-syllable nucleus information. Experimental results for the capability evaluation toward the proposed method regarding to the continuous words and sentence units are 73.5％, 85.9％, respectively.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.10a
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• pp.221-226
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• 1995

터빈 익렬, 펌프 익차, 원형 냉각탑, 치차 등과 같이 동일한 형상이 원주 방향으로 반복되어 있는 순환 대칭 구조물의 진동특성을 유한 요소법을 사용하여 해석하는 경우에 전체구조를 모델링하는 대신에 구조물을 동일한 형상의 부분구조로 분할하여 부분구조 한개만을 모델링하고 분할된 경계에서 적절한 경계조건을 부과하여 진동해석을 수행함으로서 컴퓨터 기억용량을 절감시키고 계산시간을 단축할 수 있는 방법이 널리 사용되고 있다. Orris and Petyt[1]는 부분구조의 양쪽 분할 경계면, 즉 연결 경계상에 있는 절점변위의 상관관계를 복소파동전파식을 이용해서 구하여 부분구조의 감소된 복소강성행렬 및 질량행렬을 만들고 실수부와 허수부를 분리하여 유한요소해석을 수행하는 방법을 제안하였다. 유한요소 프로그램 ANSYS[2]에서는 이와 같은 방법을 사용하고 있다. Thomas[3]는 순회 정규모드를 이용하였고, 참고문헌[4]에서는 순회행렬을 이용하였다. 또한 유한요소 프로그램 MSC/NASTRAN[5]에서는 푸리에 급수를 이용하고 유한요소 절점의 위치 및 변위를 원통 좌표계를 표현하여 순환대칭구조물의 유한요소해석을 수행할 수 있도록 되어있다. 본 논문에서는 순환 대칭구조물의 형상의 주기성과 순환성을 고려하여 이산퓨리에 변환을 이용함으로써 순환대칭구조물의 유한요소진동해석을 체계적으로 저용량의 컴퓨터에서 신속하고 정확하게 수행할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1996.10a
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• pp.61-65
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• 1996

본 논문은, 공간영역에서 화상을 압축할 수 있는 Quad-tree 부호화법을 분석하고, 보다 화질 및 압축율을 개선하기 위하여 적응 불록분할 및 병합 알고리듭을 제안하엿다. 화상은 에지부분을 제외하고는 인접한 화소들간에 데이터의 용장도가 높으므로 이 영역을 하나의 대표값으로 설정하여 그 값과 그 블록의 위치좌표를 부호화할 수 있다. Quad-tree 분할은 초기의 병합을 제외하고 순차적으로 분할과정만 반복처리하지만 본 알고리듬에서는 단위블록(3$\times$3 호소) 의 평균잘류에너지(MRE)를 이용하여 블록의 분할과 병합을 반복처리한다. 시뮬레이션결과, 본 알고리듭은 압축율 1bit/pixel에서 기존의 Quad-tree 방법보다 PSNR에서 1.0dB의 개선이 있었으며, 화상의 블록화 현상도 전혀 나타나지 않았다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.5
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• pp.569-578
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• 2020

By estimating conditional quantile functions of the response, quantile regression (QR) can provide comprehensive information of the relationship between the response and the predictors. In addition, kernel quantile regression (KQR) estimates a nonlinear conditional quantile function in reproducing kernel Hilbert spaces generated by a positive definite kernel function. However, it is infeasible to use the KQR in analysing a massive data due to the limitations of computer primary memory. We propose a divide and conquer based KQR (DC-KQR) method to overcome such a limitation. The proposed DC-KQR divides the entire data into a few subsets, then applies the KQR onto each subsets and derives a final estimator by aggregating all results from subsets. Simulation studies are presented to demonstrate the satisfactory performance of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.586-589
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• 2012

표절과 관련된 이슈가 주목받고 있는 상황에서 표절을 검출하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 표절구간 검출을 위해 복잡한 자연어처리와 같은 의미론적 접근방법이 아닌 비교적 단순한 어휘기반의 문자열 처리 방법을 사용한다. 대표적인 방법으로는 지문법 (Fingerprinting)과 서열정렬 (Sequence alignment) 등이 있다. 하지만 이 방법들을 이용하여 대용량 문서에 대한 표절검사를 수행하기에는 시공간적 복잡도의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 NGS (Next Generation Sequencing)에서 사용하는 BWT (Burrows-Wheeler Transform)[1]를 이용한 탐색방법을 응용한다. 또한 부분표절구간을 검출하고 정확도를 향상시키기 위해 질의문서를 분할하여 작은 조각으로 만든 뒤, 조각들에 대한 질의탐색을 수행한다. 본 논문에서는 질의문서를 분할하는 두 가지 방법을 소개한다. 두 가지 방법은 k-mer analysis를 이용한 방법과 random-split analysis를 이용한 방법으로, 각 방법의 장단점을 실험을 통해 분석하고 실제 부분표절구간의 검출 정확도를 측정하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.6 no.1
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• pp.79-93
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• 1993

We consider adaptive L-estimation of estimating slope parameter in regression model. The proposed estimator is simple extension of trimmed least squares estimator proposed by ruppert and carroll. The efficiency of the proposed estimator is especially well compared with usual least squares estimator, least absolute value estimator, and M-estimators designed for asymmetric distributions under asymmetric error distributions.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.5 no.3
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• pp.133-141
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• 1993

탄성체에서 파의 흐름, 층류 그리고 난류에서 전단층과 같은 많은 동적문제들을 유한요소성 또는 차분법으로 해석할 때 자동분할기법이 문제의 해의 정확도를 크게 향상 시켜왔다. 일정한 속도로 움직이는 열원은 그 열원의 내부 그리고 주위에서 높은 변화도를 발생 시킨다. 이렇게 변화도가 심한 부분은 유한요소법으로 해석할 때 적절하고 세밀하게 분할 된 요소만이 만족시런 해를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 공간-시간 영역에서 변화도의 크기에 따라 시간간격이 임의로 조정되는 자동 시간간격 조정법을 발전시켰다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.25 no.3
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• pp.123-131
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• 2019

In this study, we modified CT images of femoral head in consideration of anatomically meaningful structure, proposing the method to augment the training data of convolution Neural network for segmentation of femur mesh model. First, the femur mesh model is obtained from the CT image. Then divide the mesh model into meaningful parts by using cluster analysis on geometric characteristic of mesh surface. Finally, transform the segments by using an appropriate mesh deformation algorithm, then create new CT images by warping CT images accordingly. Deep learning models using the data enhancement methods of this study show better image division performance compared to data augmentation methods which have been commonly used, such as geometric conversion or color conversion.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.26 no.1
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• pp.47-53
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• 2003

이 논문은 환(環)을 형성하는 부분네트웍들로 이루어진 sparse network의 특수한 형태에서 최단거리 결정을 위한 효율적인 앨고리즘을 제안한다. 제시된 앨고리즘은 소위 비환(非換) 형태의 sparse network에 대한 최단거리 결정 앨고리즘의 확장이라 할 수 있다. 도우넛 형태를 갖는 sparse network에 대해 최단거리 결정을 위한 접근법으로 하나는 정점제거 방법이고, 다른 하나는 선분제거 방법이다. 여기서 제안된 앨고리즘은 일반적인 n-degree circular sparse network으로 확대될 수 있다.