• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.315-316
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• 2011

일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴을 이용하여 유클리디언 거리법과 퍼지기법의 인식률을 비교해보고자 한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 유클리디언 거리법 및 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다.

• 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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.11A
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• pp.1717-1723
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• 2000

WRR 셀 멀티프렉싱 알고리즘은 CBR, VBR 트래픽 뿐만 아니라 ABR, UBR 트래픽을 서비스하도록 설계되었다. WRR의구현에 있어 버퍼 관리를 효율적으로 하기 위한 BSW 기법의 알고리즘이제안되었다. 그러나, BSW 방식은 VC 에 실제로 할당된 가중치보다 더 큰 가중치를 할당하고 어느 한 VC의 큐가 비어있게 되면 셀 서비스를 수행하지 못하므로 각 VC의 가중치와 스케줄러의 처리율에 심각한 성능저하를 유발한다. 본 논문에서는 위에서 언급한 BSW 기법의 문제를 해결하기 위해서 셀 지연과 버퍼 이용을 개선한 BSW 구조의 WRR 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존은 BSW 스케쥴링 알고리즘의 문제점들을 해결하기 위해서 각 VC에 실제로 할당된 가중치를 유지할 수 있도록 하였고, 각 VC의 큐가 비어 있을 경우 다른 VC 셀을 서비스하게 함으로서 평균 셀 지연과 평균 버퍼의 길이를 감소시키고 전체적으로 셀 서비스 율을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.180-183
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• 2012

본 논문에서는 고속 움직임 예측(Fast Motion Estimation)방법의 일종인 다단계 연속 제거 알고리즘(MSEA : Multi-level Successive Elimination Algorithm)에 움직임의 역동성 정도를 고려하여 적응적인 가중치를 적용하는 방안에 대해 제안하였다. 움직임을 예측하는 과정에서 영상의 화질 손상이 발생하는 방식(Lossy Motion Estimation Algorithm)에서 모든 단위 블록(Macro Block)에 고정된 가중치만을 적용하는 기존의 방식과 달리 주위 블록의 움직임 벡터(Motion Vector)를 통해 움직임의 정도를 가정하여 적응적인 가중치를 적용함으로써 화질 손상을 줄이는 것이 목적이다. 제안하는 알고리즘으로 설계한 실험으로부터 MSEA에 적응적 가중치를 사용할 경우의 효율성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.53-56
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• 1998

본 논문에서의 공학적인 체계성을 갖고 초기 연결 가중치 및 임계치를 결정해 주면서, 학습까지 가능한 신경망을 제안한다. 기존의 오류 역전파 신경망을 적용할 때 경험에 의하여 은닉층 노드수를 결정하거나 임의의 실수 값으로 초기 연결 가중치 및 임계값을 주었을 때 자주 발생하는 학습 마비 현상을 피할 수 있고, Bose가 제안된 Voronoi 공간 분류에 의한 신경망 구성에서 학습이 불가능하다는 제안적인 단점을 보안하였다. 초기 가중치는 Voronoi 공간 분류가 이루어져 있다고 할 때 Bose가 제안한 초기 가중치 결정법을 개선하여 사용하고, Bose의 경우 신경망 노드가 Step function을 이용하여 정보를 전달하였으나 본 연구에서는 학습이 가능한 함수인 Sigmoid function을 이용하였다. 제안된 새로운 신경망의 성능 및 효율성을 비교하기 위하여 선형분리가 불가능한 XOR문제를 실험한 결과, 기존의 학습 가능한 EBP에서 허용오차 0.05 수준일 때 80%정도 학습마비 현상이 발생하였던 심각한 문제점을 보완할 수 있었고, 또한 학습 속도면에서 8~9배 정도 빠른 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.406-409
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• 2010

Xen의 credit 스케줄러는 서버 환경에서 도메인들의 스케줄링을 위해 설계되었다. 서버 환경의 도메인들은 네트워크 및 disk I/O가 워크로드의 대부분을 차지하지만 클라이언트 환경에서는 CPU를 포함한 다양한 워크로드의 비중이 높은 도메인들이 존재한다. 따라서 정적으로 가중치를 할당하는 경우 이러한 클라이언트 환경의 도메인들을 효과적으로 스케줄링 하기 어렵기 때문에 본 논문에서는 가중치를 동적으로 할당하는 방법을 제안하고, 보다 정확한 가중치 할당을 위한 성능 측정 방법을 연구하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.479-484
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• 2009

우리나라에서 많은 하천정비사업이 이루어지고 있으며 하천정비사업을 위해 하천설계가 실시되고 있다. 하천설계시 호안 설계가 중요한 비중을 차지하고 있으나 현재까지 설계된 사업에서 적절한 호안공법이 선정되었는지는 검증이 되지 않고 있다. 따라서 하천설계에 적용된 호안공법의 적합성을 평가할 필요가 있으며, 이에 따라 본 연구에서는 자연형 하천설계에 적용된 호안공법의 적합성을 평가하였다. 평가방법은 편익(B)/비용(C)방법을 사용하였다. 편익평가방법은 기존의 호안을 평가하는데 사용되는 방법을 기본으로하여 약간의 수정을 가하여 사용하였다. 평가항목은 수리적안정성, 환경생태성, 어메너티의 항목으로 되어 있고 각 항목은 몇 개의 소항목으로 구성되어 각 항목별로 평가점수를 부여한다. 다음 하천의 위치에 따라 도시, 농촌, 산지로 분류하여 위치별 가중치를 도입한다. 편익을 하천위치에 따라 3가지 항목평가 점수와 가중치를 곱한 값을 더하여 산정하였다. 비용은 호안시공비와 재료비의 합으로 산정하고 5단계로 등급을 나누었다. 최종적으로 계산된 편익과 비용을 이용하여 호안의 경제성을 평가하였다. 평가에 이용된 하천은 하천분류별로 각각 몇 개씩 선정하였으며 하천보고서를 이용하여 평가하였다. 평가결과는 각 하천별로 점수화할 수 있으며 따라서 호안설계점수를 상대적으로 비교할 수 있다. 호안공법별로 평가한 결과 식생매트를 사용한 호안의 경제성이 가장 좋으며 방틀공법을 사용한 호안의 경제성이 가장 나쁜 것으로 나타났다. 본 연구의 평가방법은 호안을 설계할 때 가장 적절한 호안공법을 선정하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.38 no.6
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• pp.677-682
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• 2014

In the present study, a decision tree and artificial neural network were used to determine critical design parameters for lithium ion batteries and compare their performances. First, a design method that used a decision tree-artificial neural network model was used to determine the major design factors among early pole plate design factors that showed nonlinearity. Then, the artificial neural network was used to implement a weighted value analysis of the importance of the design factors and their effect on the current density. The second method involved the use of an artificial neural network model to construct artificial networks without separate determinations of the major early design factors to analyze the connections and weighted values related to the current density.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.9
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• pp.45-53
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• 2015

Adaptive support-weight based algorithm can produce better disparity map compared to generic area-based algorithms and also can be implemented as a realtime system. In this paper, we propose a realtime system based on geodesic support-weight which performs better segmentation of objects in the window. The data scheduling is analyzed for efficient hardware design and better performance and the parallel architecture for weight update which takes the longest delay is proposed. The exponential function is efficiently designed using a simple step function by careful error analysis. The proposed architecture is designed with verilogHDL and synthesized using Donbu Hitek 0.18um standard cell library. The proposed system shows 2.22% of error rate and can run up to 260Mhz (25fps) operation frequency with 182K gates.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.6
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• pp.993-1004
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• 2017

A stratified sampling method is generally used with a sample selected using the same sample weight in each stratum in order to improve the accuracy of the sampling survey estimation. However, the weight should be adjusted to reflect the response rate if the response rate is affected by the value of the variable of interest. It may be also more effective to adjust the weights by subdividing the stratum rather than using the same weight if the variable of interest has a linear relationship with the continuous auxiliary variables. In this study, we propose a method to increase the accuracy of estimation using an informative sampling design technique when the response rate is an exponential function of the variable of interest and the variable of interest has a linear relationship with the auxiliary variable. Simulation results show the superiority of the proposed method.