• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.97-100
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• 2000

정합장처리(matched-field processing)는 실제 음향자료와 복제음장과의 공간 coherence를 이용한 음장의 역추정 방법이다. 광대역 스펙트럼을 가지는 음원의 경우 협대역 단일 주파수별로 정합장 출력을 계산한 후, 각 출력을 더하는 incoherent 광대역 정합장처리를 사용하였으나, 그 경우 수신기들과 주파수들간의 상호 공간과 주파수 정보를 사용치 못하므로 음원 위치추정 성능이 저하된다. 본 논문에서는 광대역 스펙트럼의 여러 주파수를 사용하여 확장된 CSDM(cross-spectral density matrix)을 구성하여 coherent 정합장처리를 구현하고, 각 정합장처리 기법에 대한 음원 위치추정 성능을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2011.05a
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• pp.171-172
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• 2011

• 전기의세계
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• v.41 no.7
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• pp.13-21
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• 1992

전기에너지의 사용은 인류의 문명생활에 크게 기여하여 왔다. 그러나 사회가 더욱 복잡해지고 고도정보화를 추구함에 따라 전기에너지의 사용은 급증하고 다양해지고 있다. 이러한 시점에 인간이 전기에너지를 사용함에 따라 본래의 기능 이외의 역작용이 수반되고 있어 이에대한 제반의 역작용을 종합적으로 검토 분석하고 이를 최소화함으로써 쾌적한 전기환경보전하에서 본래의 전기사용목적을 달성하고 불필요한 전자에너지를 처리하고자 함을 목표로 하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.588-590
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• 2000

시스템에 사용되는 데이터베이스 또한 소프트웨어이고 이를 유지보수 하기위해 데이터베이스 역 공학을 사용하고자 한다. 데이터베이스 역 공학 기법은 기존 시스템에서 사용되는 데이터베이스의 스크립트 파일들을 기준으로 현 데이터베이스의 구조를 역으로 도출하는 기법이다. 본 논문은 소프트웨어 유지보수를 위해 위와 같이 도출된 구조를 대상으로 검증 과정을 실시하여 문제점을 파악하고 해결 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.35-40
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• 2007

역파일을 사용한 색인 기법은 정보 검색 분야에서 널리 사용되었으며, 최근 대용량 검색 시스템으로 사용되고 있는 웹 검색 엔진에서도 적응되고 있다. 본 논문에서는 웹 검색 엔진의 특성에 완친 구현된 역파일 기법 기반의 웹 문서 색인 파일의 구조와 디스크에 저장된 대용량의 역파일 색인을 기반으로 웹 페이지의 검색 적합도를 계산하는 랭킹 시스템을 설명한다. 이를 통하여 상용 웹 검색 엔진의 랭킹 시스템과 디스크 자원 사용의 최소화 기법을 제시한다.

• Journal of IKEEE
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• v.17 no.2
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• pp.111-118
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• 2013

In this paper, the subband nonlinear adaptive Volterra filters are introduced and its analysis are presented. From the eigenvalue analysis of the input correlation matrix, we show that the proposed subband adaptive Volterra filter has superior convergence performance as compared to the conventional one, which shows that the it can be useful for the recently proposed subband nonlinear adaptive echo canceller. Also, the optimum filter in each subband are introduced and verified from the computer simulations.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.617-621
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• 2021

의미역 결정은 문장 속에서 서술어와 그 논항의 관계를 파악하며, '누가, 무엇을, 어떻게, 왜' 등과 같은 의미역 관계를 찾아내는 자연어 처리 기법이다. 최근 수행되고 있는 의미역 결정 연구는 주로 말뭉치를 활용하여 딥러닝 학습을 하는 방식으로 연구가 이루어지고 있다. 최근 구글에서 개발한 사전 훈련된 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 모델이 다양한 자연어 처리 분야에서 상당히 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 성능 향상을 위해 한국어의 언어적 특징을 고려하며 사전 학습된 SNU KR-BERT를 사용하면서 한국어 의미역 결정 모델의 성능을 살펴보였다. 또한, 본 논문에서는 BERT 모델에서 과연 어떤 히든 레이어(hidden layer)에서 한국어 의미역 결정을 더 잘 수행하는지 알아보고자 하였다. 실험 결과 마지막 히든 레이어 임베딩을 활용하였을 때, 언어 모델의 성능은 66.4% 였다. 히든 레이어 별 언어 모델 성능을 비교한 결과, 마지막 4개의 히든 레이어를 이었을 때(concatenated), 언어 모델의 성능은 67.9% 이였으며, 11번째 히든 레이어를 사용했을 때는 68.1% 이였다. 즉, 마지막 히든 레이어를 선택했을 때보다 더 성능이 좋았다는 것을 알 수 있었다. 하지만 각 언어 모델 별 히트맵을 그려보았을 때는 마지막 히든 레이어 임베딩을 활용한 언어 모델이 더 정확히 의미역 판단을 한다는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.187-189
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• 2003

연관 규칙이 구매한 항목에 관심을 가져 구매 항목간의 규칙을 생성하는 것이라면 역 연관규칙은 구매하지 않은 항목에도 관심을 가짐으로써 더욱 효과적으로 데이터 마이닝을 하려는 시도이다. 역 연관규칙을 찾기 위한 기존의 방법들은 규칙의 일부분만 찾거나. 연관규칙을 찾는 알고리즘보다 더 복잡한 알고리즘의 사용으로 역 연관규칙을 찾는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 ITEM들 사이의 dependency를 이용하는 Boolean Analyzer를 사용하여 보다 간단한 과정으로 역 연관규칙을 생성하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 Boolean Analyzer로 역 연관규칙을 찾고 다른 알고리즘과 비교를 통해 보다 다양한 규칙을 찾을 수 있음을 보여준다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.2
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• pp.403-414
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• 2009

Many researches have been devoted to the small area estimation related with the area level statistics. Almost all of the small area estimation methods are derived based on minimization of mean squared error(MSE). Recently Hwang and Shin (2008) suggested an alternative small area estimation method by minimizing mean squared percentage error. In this paper we apply this small area estimation method to the labor statistics, especially monthly wages by a branch area of labor department. The Monthly Labor Survey data (2007) is used for analysis and comparison of these methods.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.8
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• pp.67-73
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• 2001

The shallow-water environment presents additional challenges arising from the complex interaction patterns of the sound with the sea bed. In order to overcome the difficulties generated by shallow-water propagation, broad-band matched field processing has been employed in an effort to increase robustness by utilizing multiple frequency information. In this paper, a coherent broad-band matched field processor is introduced that incorporates the spatial coherence of the acoustic field not only over one frequency but across frequencies. The incoherent and coherent processors are applied to the experimental data where it is shown that both processors give a high probability of correct localization. Also it is found that a coherent processor has better performance in the sidelobe pattern of ambiguity surfaces.