• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.516-521
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• 1998

본 논문에서는 비선형 시스템 해석 문제에 널리 이용되고 있는 퍼지 시스템(Fuzzy System)과 신경 회로망(MlPNN)의 성능을 평가하기 위해 비선형 예측기를 구성하였고 두 예측기를 비선형 시계열(Time Series) 예측 문제에 적용하여 두 예측기의 성능을 비교 분석하였다. 예측 실험을 위한 데이터로 Mackey-Glass와 Lorenz 시계열을 사용하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.05a
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• pp.188-191
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• 2001

본 논문에서는 화자의 입모양의 변화를 분석하여 발음된 음성을 인식하는 방법에 관하여 연구하였다. 입모양 변화를 나타내는 특징벡터의 서로 다른 선택이 인식성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 특징벡터로서는 ASM(Active Shape Model) 파라메터와 Acticulatory 파라메터를 특별히 선택하여 인식성능을 비교하였다. 모의실험 결과, Articulatory 파라메터를 사용하는 것이 인식성능도 더 우수하고 계산량도 더 적음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.245-248
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• 2002

OCR 시스템에서 feature는 인식성능에 상당히 중요한 역할을 한다. gradient feature는 현재까지 개발되어진 여러 가지 feature들 중에서 폭넓게 사용되고 있는 것 중의 하나이다. 본 논문에서는 변형이 심한 인쇄체 숫자를 실험대상으로 하고, Kirsch mask를 이용한 방향성을 가지는 edge를 추출하여 신경망의 입력벡터로 사용할 때 압축의 크기에 따른 인식성능의 차이를 비교하고, 최적의 벡터크기를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.400-402
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• 1999

그래프 분할을 사용한 레지스터 할당과 Chaitin의 레지스터 할당 방법의 성능을 비교하였다. 실험 데이터로 Appel이 제시한 간섭 그래프를 사용하였고, 각 알고리즘에서 요구되는 최소 레지스터 수를 비교하였다. 그 결과 그래프 분할을 사용한 방법에서 더 적은 수의 레지스터가 요구되었다. 가용 레지스터가 제한되어 있는 경우, 레지스터 요구 수가 감소되면 삽입되는 대피 코드의 수도 감소된다. 대피 코드의 발생이 줄어들면 메모리를 참조하는 인스트럭션의 수가 감소하여 실행시간을 단축시킬 수 있다. 따라서 컴파일러의 최적화 단계에서 그래프 분할 방법을 사용한 레지스터 할당으로 성능 향상을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.437-438
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• 2018

문서 군집화 성능을 높이기 위한 한 방법으로 차원 축소를 적용한 문서 벡터로 군집화를 실시하는 방법이 있다. 본 발표에서는 특이값 분해(SVD), 커널 주성분 분석(Kernel PCA), Doc2Vec 등의 차원 축소 기법을, K-평균 군집화(K-means clustering), 계층적 병합 군집화(hierarchical agglomerative clustering), 스펙트럼 군집화(spectral clustering)에 적용하고, 그 성능을 비교해 본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.27-30
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• 2004

모바일 컴퓨팅 환경은 네트워크가 손상되기 쉬우며, MH(Mobile Host)를 지원하는 MSS(Mobile Support Station)가 안정적이지 못하기 때문에, 이런 상황을 고려하여 시스템 환경을 모델링 한다. 메시지 전송 시 에러가 발생했을 경우 복구 기법으로 체크포인팅 기법과 메시지 로깅 기법을 추가적으로 사용하게 된다. 본 논문에서는 움직임을 기반으로 한 모바일 시스템 환경에서 체크포인트와 함께 메시지 로그를 사용하는 기법의 성능을 비교하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.508-509
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• 2019

모바일 환경에서 데이터베이스 엔진 사용이 보편화되고 있으며 모바일에 적합한 데이터베이스 엔진 개발과 발표가 뒤따르고 있다. 모바일 데이터베이스는 대부분 플래시 메모리로 구성한 다양한 파일시스템에서 관리된다. 이 논문에서는 대표적인 모바일 데이터베이스인 SQLite3의 파일 시스템별 갱신 성능을 테스트한다. 그래서 각 파일 시스템별 특성을 파악하고 비교하기 위한 시스템을 구현하고 성능 실험을 실시한다. 실험 결과로부터 각 데이터베이스 갱신 패턴에 따른 파일 시스템별 장단점을 분석할 수 있다.

• Review of KIISC
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• v.12 no.5
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• pp.62-69
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• 2002

인터넷의 활성화와 더불어 정보보호제품의 사용이 일반화되고 있으며, 제품의 성능을 객관적으로 측정할 수 있는 성능 시험을 요구하고 있다. 본 논문에서는 정보보호제품의 성능시험동향을 다루고 있다. 먼저, 정보보호제품을 대상으로한 성능시험의 소개와 필요성에 대해서 설명한 후, 국내외 성능시험 현황을 소개한다. 현황에서는 미국과 유럽 등의 해외 시험 기관과 국내의 시험 기관에서 시행하고 있는 성능시험에 대해서 알아본다. 또한 시험 기관의 성능시험방법을 비교하고 정보보호제품의 성능시험에 고려해야 할 사항에 대해 살펴본다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.6
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• pp.107-112
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• 2014

In this paper, we analysed a performance signal to noise ratio about pulse, integration coherent, and integration non coherent system in radar system. It compared existing with proposal method in order to estimation two target direction of arrival. Generally, radar system radiate pulse wave in order to decreasing distortion of return wave and transmission wave. We analysed the performance integration coherent and integration non coherent. Integration coherent is processing system before doing envelop detection, and integration non coherent is processing system after doing envelop detection. Through simulation, we analysed a performance signal to noise ratio to estimation two target range detection and estimated target direction of arrival. We showed that integration coherent system is the most good performance.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.21 no.5
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• pp.514-519
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• 2017

In this paper, the pseudorange-based GPS performance using the Android's raw measurements is compared with NMEA. In order to compare the performance between the two different implementations, we used Nexus 9 tablets and collected the raw measurements and NMEA data using the GNSS logger application provided by Google. To verify the performance of the final coordinates calculated, the VRS was used as the reference coordinate and compared with the NMEA results. The resulting horizontal, vertical, and 3D RMS errors of the pseudorange-based GPS using the Android's raw measurements are 3.05, 3.82, and 4.97 m, respectively, which correspond to 32% horizontal, 65% vertical and 49% 3D performance improvement compared with NMEA.