• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.22 no.3
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• pp.15-23
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• 2013

In general, simulation models are effectively used in the field of engineering design. The experiment with simulation models to obtain optimal design parameters, however, is a time-consuming task and requires a lot of resources. Hence, meta-models representing the relationships between input variables and performance measures are exploited to efficiently determine the value of design parameters. To construct a meta-model, a number of simulation executions with sample scenarios are required. The number and quality of sample scenarios determine not only the level of efficiency in constructing the meta-model but also accuracy of the model. Space-filling condition is regarded to be an important condition for the quality of scenarios. This paper proposes sample scenario generation methods based on space-filling measures such as maxmin, Audze-Eglais, and centered L2-discrepancy. The performance of these scenario generation methods are evaluated through experiments.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.9B
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• pp.1731-1741
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• 1999

Color images are often corrupted by the noise due to noisy sensors or channel transmission errors. Some filters such as vector media and vector $\alpha$-trimmed mean filter have bee used for color noise removal. In this paper, We propose the fuzzy cluster filters based on the possibilistic c-means clustering, because the possibilistic c-means clustering can get robust memberships in noisy environments. Also, we propose weighted vector $\alpha$-trimmed mean filter to improve the conventional vector $\alpha$-trimmed mean filter. In this filter, the central data are more weighted than the outlying data. In this paper, we implemented the color noise generator to evaluate the performance of the proposed filters in the color noise environments. The NCD measure and visual measure by human observer are used for evaluation the performance of the proposed filters. In the experiment, proposed fuzzy cluster filters in the sense of NCD measure gave the best performance over conventional filters in the mixed noise. Simulation results showed that proposed weighted vector $\alpha$-trimmed mean filters better than the conventional vector $\alpha$-trimmed mean filter in any kinds of noise.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.12
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• pp.2259-2264
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• 2008

Significant genes are defined as genes in which the expression level characterizes a specific experimental condition. Such genes in which the expression levels differ significantly between different groups are highly informative relevant to the studied phenomenon. In this paper, first the system can detect informative genes by similarity scale combination method being proposed in this paper after normalizing data with methods that are the most widely used among several normalization methods proposed the while. And it compare and analyze a performance of each of normalization methods with multi-perceptron neural network layer. The Result classifying in Multi-Perceptron neural network classifier for selected 200 genes using combination of PC(Pearson correlation coefficient) and ED(Euclidean distance coefficient) after Lowess normalization represented the improved classification performance of 98.84%.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.63-76
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• 2024

In this study, we analyzed queue length and sojourn time of discrete-time BMAP/G/1 queues under the workload control. Group customers (packets) with correlations arrive at the system following a discrete-time Markovian arrival process. The server starts busy period when the total service time of the arrived customers exceeds a predetermined workload threshold D and serves customers until the system is empty. From the analysis of workload and waiting time, distributions of queue length at the departure epoch and arbitrary time epoch and system sojourn time are derived. We also derived the mean value as a performance measure. Through numerical examples, we confirmed that we can obtain results represented by complex forms of equations, and we verified the validity of the theoretical values by comparing them with simulation results. From the results, we can obtain key performance measures of complex systems that operate similarly in various industrial fields and to analyze various optimization problems.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.43 no.4
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• pp.437-444
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• 2024

Bistatic sonar performance varies significantly depending on the ocean environment, the location (latitude, longitude) and water depth of the source and receiver. Therefore, research on optimal deployment of bistatic sonar considering ocean environment is necessary. In this study, we suggest an algorithm to optimize the location and water depth of source and receiver when operating monostatic and bistatic sonar on two spatially separated surface ships in the Ulleung Basin in the East Sea. A particle swarm optimization algorithm was used to search the location and water depth of the source and receiver to maximize the detectable area within the search area. As a result of performing bistatic sonar deployment using the algorithm proposed in this study, the detectable area increased as the number of model iterations increased. Additionally, it was confirmed that the source and receiver on the two surface ships converged to the optimal location and water depth.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2013.04a
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• pp.84-85
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• 2013

방염제품의 내구신뢰성은 국민의 화재 안전성 확보를 위한 필수 불가결의 요소로 이들 제품의 내구성능 예측은 방염성능의 지속적 유지를 위한 방염시설물 유지 관리 측면에서도 상당히 중요하다. 본 논문에서는 방염도료의 내구신뢰성 예측 및 확보를 위한 방염도료 가속수명법에 관한 연구로써, 방염도료의 고장 원인분석을 진행하였으며, 현장시험 및 현장 모사 실내 가속촉진시험을 진행하였다. 실내 가속촉진시험은 방염도료의 현장 주고장모드인 온 습도 사이클 시험으로 진행하였으며, 시험 척도로서 화학발광을 분석하여 적용하였으며 현장 데이터와 실내 촉진데이터와의 상관성 규명을 위하여 Mitab 등의 통계적 기법을 이용하여 고장유형 및 상관성을 규명하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.546-549
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• 2005

본 논문에서는 잡음제거와 주요성분분석을 이용한 효과적인 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 잡음제거는 필터링과 1차 모멘트 평형이동을 조합하여 영상의 특징정보와 관계가 없는 배경을 제거함을 위한 것이고, 주요성분분석은 얼굴영상의 주요성분인 2차원의 중복성분이 제거된 특징을 효과적으로 추출하기 위함이다. 제안된 기법을 768*576 픽셀 크기를 갖는 24개의 AR얼굴영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 제안된 얼굴인식이 잡음제거를 하지 않은 기존의 얼굴인식에 비해 주요성분의 개수에 따른 압축성능, 특징추출 시간, 그리고 city-block, Euclidean, negative angle(cosine)의 거리척도에 따른 인식에 있어서 보다 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.519-521
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• 2003

개체명 인식은 효과적인 정보추출 시스템을 구축하기 위해 반드시 선행되어야 하는 작업이다. 지금까지의 개체명 인식에 관한 연구는 인명이나 조직, 장소와 같은 일반적인 개체명 인식 작업이 대부분이었다. 그러나, 효과적인 정보추출을 위해서는 이런 일반적인 개체명들을 더욱 세분화할 필요가 있다. 본 논문에서는 SVM기반 기계학습법과 기구축된 사전과의 편집거리 비교법을 이용하여 개체명을 세분화하는 방법을 제시한다. 실험은 개체명과 세분화된 범주가 부착된 공연 관련 문서 100개 중 80개는 학습집합, 20개는 실험집합으로 사용하였고 성능 평가 척도는 정확도(accuracy)를 이용해 개별적으로 평가하였다. 실험 결과 기계학습법과 사전을 이용한 방법을 결합한 모델이 가장 좋은 성능(정확도 72.91%)을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.362-364
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• 2003

기능 유전체학에서 클러스터링 기법은 고차원의 마이크로 어레이 데이터 분석을 위한 주된 도구 중의 하나이다. 본 논문에서는 정보병목(information bottleneck)기법 기반의 이중 클러스터링에 의한, 유전자 발현 데이터의 계층적 병합방식 클러스터링 기법을 제안한다. 정보병목기법은, 두 랜덤변수의 결합확률분포가 주어진 경우 두 변수의 상호 정보량을 최대한 보존하면서 한 변수를 압축하는 기법이며, 두 변수를 차례로 압축하는 것이 이중 클러스터링이다. 실제 마이크로 어레이 데이터인 NC160 데이터(암세포 내 유전자 발현 데이터)에 대한 실험에서, 먼저 유전자를 그 발현패턴에 따라 클러스터링 한 후 이를 이용하여 표본들을 클러스터링하고 그 성능을 다각도로 분석하였다. 상호 정보량과 유전자 및 표본 클러스터 수와 엔트로피 척도에 의한 성능을 검토해 본 결과, 표본이 추출 조직에 따라 구분 가능할 것이라는 가정을 검증할 수 있었으며, 적절한 클러스터의 수를 결정할 수 있는 임계점의 기준을 설정할 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.373-376
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• 1998

통신 수단의 발달로 휴대단말기의 사용이 증가하고 있으며, 이와 함께 휴대단말기에서의 음성인식에 대한 수요도 증가하고 있다. 휴대단말기의 경우 저 전송율을 가지는 음성 부호화기를 사용하게 되며, 이러한 저전송율의 음성 부호화기에서의 음성인식을 수행할 경우 인식 성능이 저하되는 현상을 보이게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 LSP 파라메터 기반의 거리척도에 관하여 비교 검토하였으며, 적은 훈련 데이터에서 사용 가능한 화자 종속 음성인식 방법으로 Dynamic Time Warping(DTW)과 변형된 Hidden Markov Model(HMM)에 관하여 검토하였다. QCELP 음성 부호화기에서 인식 어휘 당 2번의 훈련 데이터만을 이용한 화자종속 인식방법을 사용한 결과 95% 이상의 인식 성능을 얻을 수 있었다.