• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.10a
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• pp.209-210
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• 1999

오존 precursor인 NOx의 배출기준은 점차 강화되고 있고 NOx의 처리기술로는 선택적 촉매환원법 (Selective Catalytic Reduction; SCR)이 가장 널리 사용되고 있다. 국내 SCR 적용공정의 경우, 100% 수입에 의존하고 있어 support 촉매의 국산화가 절실히 요구되고있다. 이에 본 연구에서는 support로 섬유형 세라믹 필터를 사용하여 CuO, V$_2$O$_{5}$ 촉매를 담지시켜 NOx의 제거실험을 수행하였다.(중략)

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.12-17
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• 2001

본 논문에서는 낮은 대역폭의 무선 네트워크상에서 MPEG 스트리밍을 위한 방법으로, DCT 계수의 제거에 기반한 QoS 필터링 방법과 매크로 블록상의 움직임 벡터와 인트라 블록의 비율을 고려한 영상분식을 통하여 분석된 내용에 가장 알맞는 필터의 선택과 필터의 적용 수준을 네트워크의 상태에 따라 결정하여 대역폭을 만족시킬 수 있는 비트레이트의 조절로서 원활한 스트리밍을 가능하게 하며 영상분석을 통하여 영상의 품질을 높여 고품질의 영상 멀티미디어 서비스와 최소한의 부하를 줄 수 있는 설계로서 서버운용시 과효율을 놀일 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.401-404
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• 2004

본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제시한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 여러 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습패턴을 관찰해 보면, 맡은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• v.10 no.2
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• pp.287-297
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• 1993

생활수준의 향상과 식생활의 개선으로 복부지방의 과다축척은 여성에게 체형의 불균형을 초래하고, 심하면 요척추관절에 퇴행성병변이 유발되어 요통과 운동장애가 올 수 있다. 이러한 복부지방의 과다축척을 성형외과적 복벽 성형수술 방법으로는 지방흡인술(liposuction)과 피부지방절제술(dermolipectomy)의 2가지 방법이 있는데 적당한 환자의 선택, 적당한 수술방법의 선택 혹은 두가지 방법을 적당히 병용함으로 복부지방제거와 더불어 체형의 개선에 좋은 효과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.238-241
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• 1998

성문파 신호로부터 음원변수들을 추출하는 방법과 그 전 단계에서 역 필터링 방법에 의해 구한 미분성문파 신호로부터 고주파 잡음을 제거하기 위해 음원구간에 따라 필터의 대역폭을 달리함으로서 음원변수 추출과정에서 저역통과 필터에 의해 발생할 수 있는 오차를 최소화하기 위한 선택적 저역통과 필터링 방법을 제안한다. 이 방법은 음원모델중 하나인 LF-model 펄스를 합성하여 필터링 함으로서 그 성능을 비교, 평가하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.61-68
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• 2004

본 논문에서는 한방병원에서 사상체질분류검사설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질분류함수를 개발하기 위하여 데이터마이닝에서의 판별분석모형을 이용한다. 데이터 정제 과정에서 불성실한 응답자를 제거시키기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 상관분석의 크론박 알파 계수와 선형판별함수의 계수를 이용한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.804-808
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• 2006

유량자료를 이용한 매개변수적 빈도해석 방법은 주관적인 분포형 선정문제를 안고 있다. 이러한 분포형 선택문제는 수문자료의 오랜 축척에 따른 통계적 분석을 통해 하나의 확률분포형을 선택할 수 있는 경우 극복될 수 있을 것이다. 그러나, 일반적으로 수문자료의 관측 기간이 짧아 하나의 분포형을 선택하는데 어려움을 갖고 있다. 반면에, 지역가중다항식을 이용한 빈도해석의 경우 단일분포형 선택문제가 아닌 자료로 부터 매개변수를 선택하고 추정함으로서 White noise를 제거 또는 감소하며 자연계의 이질적, 다중변수적 그리고 시공간적 특성을 잘 반영할 수 있는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 단일 주관분포 선택문제가 아닌 자료로부터 매개변수의 선택 추정이 이루어지는 지역가중다항식을 이용한 빈도해석을 수행하였다. 분석에는 서울강우자료로 매개변수적 빈도해석을 수행하는 경우 Gumbel, GEV(Type I Extreme Value) 그리고 LN2 (Log-Normal 2) 등의 분포형을 적용하여 지역 가중다항 추정자의 산출 결과와 비교 검토하였다. 또한 각각의 방법을 적용해 이중첨두(bimodal) 분포형에 대한 모형의 적합성을 도시적으로 비교 산정하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38A no.6
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• pp.465-470
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• 2013

In this paper, we introduce a modulation code design problem where best selection of two-dimensional codewords are determined to reduce two-dimensional (2D) Intersymbol Interference (ISI) and Interpage Interference (IPI), while when these codewords are randomly arranged on the storage, isolated pixel cannot be formed. Codeword selection problem and isolated pixel detection problem are formulated as integer program models and we develop a cutting plane algorithm where a valid cut is generated to remove current feasible solution to avoid isolated pixel by solving the isolated pixel detection subproblem. Using the proposed method, $4{\times}2$ 6/8 codewords with non-isolated pixel are found.

• Proceedings of the Membrane Society of Korea Conference
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• 1996.10a
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• pp.47-48
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• 1996

최근 고분자 분리막을 이용한 기체 혼합물의 분리시 분리특성을 향상시키고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 고분자 막에 의해 기체를 분리할 경우 기체의 투과도와 선택도는 상반된 특성을 갖고 있어 투과도와 선택도 모두를 동시에 증가시키기 위한 분리막 소재의 개발 및 개선이 요구되며, 많은 연구자들이 이에 관련된 연구들을 수행하고 있다. 본 연구에서는 다양한 종류의 흡착제가 함유된 불균일상 기체분리막을 제조하여, 이막의 흡착제 함유량 변화에 따른 기체 투과성 및 발효가스중 특정성분 기체의 선택특성을 연구하였다. 본 연구는 김치를 포함한 우리나라 전통 식품의 밀폐포장내에서 발생되는 발효가스를 효율적으로 제거 또는 방출하기 위한 포장재 개발 연구에 대한 기초 연구로서 수행되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.288-291
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• 2004

기존의 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. SOFPNN의 구조는 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성되어 있으며, 층이 진행하는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 그러나, 노드의 입력변수의 수와 규칙 후반부 다항식 차수 그리고 입력변수는 설계자의 경험 또는 반복적인 학습을 통해 선호된 네트워크 구조를 선택하였으나, 최적의 네트워크 구조를 구축하는데는 어려옴이 내재되어 있었다. 본 논문에서는 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks： SOFPNN)을 최적화시키기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 따라서 모델 구축에 있어서 유연성과 정확성을 가지며 객관적이고 좀 더 정확한 예측 능력을 가진 SOFPNN 모델 구조를 구축할 수가 있다.