• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.107-109
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• 2006

직렬-병렬 시스템의 중복설계 문제는 비용, 무게등을 고려한 다양한 제약 조건하에서 시스템의 신뢰도를 최대화하기 위해 하부시스템의 중복설계의 최적 개수를 결정해주는 것이다. 일반적으로 이 문제는 다루기 힘든 NP-hard 문제로 분류된다. 특히 Coit과 Smith가 제시한 문제에 대해 유전자 해법 등의 다양한 발견적 해법(Heuristic methods)들이 개발되었으나 이 문제에 대한 전역 최적해(Globally optimal solution)는 아직 알려져 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존의 해법들이 다루었던 이 문제에 대한 전역 최적해를 구하여 그 성능을 비교하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1992.04a
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• pp.211-215
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• 1992

보간기(Interpolator)는 NC 공작기계에서 공구의 궤적 및 이송속도를 제어하는 주요한 요소이다. 보간기는 보간계산 과 펄스의 발생을 전자회로로서 행하는 하드웨어 보간기와 컴퓨터 프로그램으로 수행하는 소프트웨어 보간기로 나눌 수 있는데 하드웨어 보간기는 고속보간이 가능하지만, 유연성이 부족한 단점이 있기 때문에 CNC 화 뒤로는 그 의존도가 점점 낮아지고 있다. 본 연구에서는 더 광범위한 기준펄스 보간기의 특성을 조사하기 위하여 DDA, SPD(Smooth Pulse Distribution), SFG(Saita Function Generator) 방식의 직선, 원호, 타원보간 성능을 알고리즘의 처리속도, 경로오차의 측면에서 비교, 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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• 2004.10a
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• pp.280-285
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• 2004

In this study, we made a comparative study of backpropagation neural network and probabilistic neural network and bayesian classifier and perceptron as shape recognition algorithm of welding flaws. For this purpose, variables are applied the same to four algorithms. Here, feature variable is composed of time domain signal itself and frequency domain signal itself. Through this process, we comfirmed advantages/disadvantages of four algorithms and identified application methods of four algorithms.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.694-696
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• 2001

현재 웹서버 중 가장 많이 이용하는 아파치 웹서버는 안정적이며 다양한 기능을 제공한다. 특히, 차기버전인 아파치 2.0은 다중 스레드 및 파일 캐쉬를 기본적으로 지원한다. 본 논문에서는 아직 가지 연구가 활발하지 않은 아파치 2.0에 대한 성능 분석을 하였다. 아파치 2.0과 1.3의 성능 비교에 대한 실험 결과 아파치 2.0은 1.3보다 처리율이 최고 25% 향상된 모습을 나타내었고, 사용자 응답시간은 평균 23% 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2004.06a
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• pp.3-7
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• 2004

본 연구에서는 학습기능을 갖는 결정론적 볼츠만 머신에 비단조 뉴런을 이용하여 학습 성능을 수치 시뮬레이션을 통하여 분석한다. 먼저 네트워크의 은닉층에 비단조 및 단조뉴런을 이용한 경우에 대하여 각각 활성화 함수로 시그모이드 함수와 end-cut-off 타입의 비단조함수를 사용한 경우에 대하여 성능을 비교한다. 또한, VHDL을 이용해 설계한 DBM 네트워크에 시그모이드 함수와 end-cut-off 타입의 비단조함수를 사용한 경우에 대하여 시뮬레이션을 통해 수치 시뮬레이션과 성능이 같은지 비교하고 그 유용성을 입증한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.34 no.9
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• pp.20-24
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• 2006

Wind tunnel tests were conducted to compare gliding and turning performance of normal cruciform parachutes with newly modified cruciform parachutes. Modified cruciform parachute has better gliding performance than original cruciform parachutes but, modified cruciform parachute has worse turning performance than original cruciform parachute.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.07a
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• pp.400-401
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• 2018

본 논문에서는 PMSM의 약자속 제어 시에 적용된 과변조 기법에 따른 출력 토크 성능을 비교 및 분석하였다. 기존의 약자속 제어 시 사용되는 동적 과변조 기법 대신 정적 과변조 기법을 적용하는 경우 6-스텝 모드까지 출력 전압의 선형성이 원활하게 유지되어 전동기의 최대 출력 토크 성능을 충분히 활용할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.109-110
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• 2017

모바일 디바이스들의 사용 보편화와 대용량화로 인해 모바일 환경에 적합한 데이터베이스 엔진들이 최근 다양한 목적으로 모바일 기기에 많이 도입되고 있다. 이 엔진들은 대부분 오픈소스 프로그램들이며 범용 데이터베이스에 비해 가볍고 속도가 빠른 장점을 지녀 향후 발전 가능성이 커보인다. 이 논문에서는 안드로이드 등의 모바일 환경에서 대표적으로 활용되고 있는 SQLite 데이터베이스와 Realm 데이터베이스를 선정하여 검색 성능 및 특성을 파악하고 비교하기 위한 성능 실험을 설계한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.23-24
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• 2016

본 논문에서는 온라인 오디오 장르 분류의 성능을 비교 분석한다. 온라인 동작을 위해 1초 단위의 오디오 신호를 입력하여 music, speech, effect 중 하나의 장르로 판단한다. 학습 방법은 GMM과 심층 신경망을 사용하며, 특성은 MFCC와 스펙트로그램을 포함하는 네 가지 종류의 벡터를 사용한다. 각 성능을 비교 분석하여 장르 분류에 적합한 학습 방법과 특성 벡터를 확인한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.11a
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• pp.411-415
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• 2003

본 논문에서는 비단조뉴런 모델을 이용한 DBM(Deterministic Boltzmann Machine)네트워크의 학습능력을 평가하였다. 먼저 제안한 네트워크의 은닉층 뉴런수의 변화에 따른 학습성능을 기존의 단조뉴런 모델을 이용한 네트워크의 경우와 비교하였다. 또한 대표적인 학습 모델인 백프로퍼게이션의 경우와도 비교하여 제안한 네트워크가 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 마지막으로 네트워크의 응용을 위하여 비단조 DBM 네트워크를 VHDL로 구현하였다.