• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1991.04a
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• pp.17-22
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• 1991

최근 기계장치로부터 발생하는 소음을 감소시키는 새로운 방법으로서, 능동 적으로 소음을 제어하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이것은 원하지 않는 소음을 그 신호의 역위상을 갖는 부가음을 이용하여 능동적으 로 감쇠시키는 방법으로서, 저주파수 대역에서 비효율적인 수동적인 방법인 소음기둥에 대한 대안으로 많은 학자들의 관심의 대상이 되어 왔다. 초기에 는 소음을 줄이기 위해 요구되는 여러가지 음향요소의 전달함수를 제어하는 데 대한 불가능성으로 인해 능동 소음제어에 대한 실질적인 발전이 지연되 어 왔으나 최근 마이크로 컴퓨터를 비롯한 전자공학의 발전으로 인해 적응 신호처리 분야가 등장하게 되었으며, 음향계의 소음을 원하는 수준까지 제어 하는 능동 소음제어의 실시간 구현이 가능하게 되었다. 그 중에서도 음이 1 차원적으로 전파한다고 볼 수 있는 길이가 긴 덕트구조물에서의 능동 소음 제어는 가장 기본적이며 현실적으로 자동차 배기계나 냉동.공조설비에 있어 서 실용적으로 적용할 수 있는 문제임 만큼 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 능동 소음제어 방법을 음향계에 적용하였을 때, 부가적인 음을 발생 하는 제어용 스피커로 인해 입력마이크로폰으로의 음향궤환이 존재하고 이 에 따라 제어계가 불안정해질 수 있으며, 또한 변환기의 사용으로 인한 부가 적인 전달함수가 존재하므로 이에 대한 중요한 의미를 갖고 고려하여야 한 다. 본 연구에서는 적응 필터링 이론에 의한 소음원의 입력신호에 대한 최적 한 예측으로써 부가음을 발생시키고, 입력신호 및 제어된 출력신호간의 차인 오차를 최소화 시키도록 하는 오차적응제어법을 이용한 능동소음 제어 방법 을 제시하였다. 이와 아울러 제어계의 환경변화에 따른 파라메타의 변화에 적응적으로 응답이 가능해야 하는 적응 소음제어 시스템에서, 음향궤환과 함 께 필히 고려해야 하는 부가적인 전달함수의 영향을 고려한 능동 소음제어 에 대해 연구하였다. 경량화 추세에 따라 지반이나 케이싱이 경량이거나 유연하여 회전축과 동적으로 연성된 경우 회전축-베어링-지반으로 이루어진 2중구조의 회전축 계 동특성을 해석할 수 있는 프로그램을 개발하므로서 회전 기계류의 진동 전반에 걸친 문제점에 대한 그 원인과 현상을 명확히 분석하여 국내의 전기 계류의 보다 신뢰성있는 설계 및 제작자료를 확보하는데 기여할 수 있게 하 였다.존의 small molecular Gd-chelate에 비해 매우 큼을 알 수 있었다. MnPC는 간세포에 흡수된 후 담도계로 배출되는 간특이성 조영제임을 확인하였다. 장비 내에서 반복 시행한 평균값의 차이는 대체적으로 유의한 차이가 없었으나, 다른 장비에서 반복 시행한 장비간의 사이에는 유의한 차이가 있는 경우가 더 많았다. 따라서 , MRS 검사를 소뇌나 뇌교의 어떤 절환에 적용하기 전에 각 장비 마다 정상 기준치를 반드시 얻은 후에 이상여부를 판 정하는 것이 필수적이라고 생각된다.EX> 이상이 적절한 진단기준으로 생각되었다. $0.4{\;}\textrm{cm}^3$ 이상의 좌우 부피차를 보이는 모든 증례에서 육안적으로도 해마위축이 뚜렷이 나타났다. 결론 : MR영상을 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on both inflection fie이 and the maximum relaxivity value. The results shows a fluences on both inflection field

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.9 no.4
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• pp.431-438
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• 2003

In this study, we have developed a web-based adaptive testing system using item response theory´s computerized adaptive testing to diagnose underachievers, and to check the evaluation results immediately. Adaptive testing system simple is not the fact that it presents a question to students. It calculates information of a question and presents the question to students. It controls the response of the students under extraction conditions of the next question. It extracts the question which is the most suitable it presents. In this adaptive testing system, you can extract questions according to the level of the students, and adjust the length and the level of the difficulty according to the response of the students.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1309-1311
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• 2013

본 연구에서는 의료 진단키트의 자동판독 시스템에서, 통제되지 않은 조명 환경에서도 정확한 색상 판별을 위한 ROI 영역 추출 기법과 조명 보정 기법을 고찰한다. 3단계로 세분된 ROI 추출 과정은 조명변화에 적응적인 배경영상 정보를 유지하고, 노이즈 제거와 에지 추출 과정을 포함한다. 진단 결과의 정량적 판별에 중요 지표가 되는 색상정보가 조명의 영향의 의해 왜곡되는 것을 보완하기 위하여 표본 추출된 학습데이터로부터 조명 보정 곡선을 생성한다. 20종류의 색상패턴을 대상으로 적용한 실험 결과를 통하여 제안된 이론의 유용성을 고찰한다.

• Journal of Korean Orthopaedic Sports Medicine
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• v.11 no.1
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• pp.17-23
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• 2012

Wrist arthroscopy has gained popularity and it is applied to a variety of disease for diagnosis and management. In this review article, recent literature review as well as traditional indications is described.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.12
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• pp.1575-1583
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• 2015

With the emergence of Internet-of-Things (IoT) computing, it has become possible to acquire users' health-related contexts from various IoT devices and to diagnose their biological aging through analysis of the IoT health contexts. However, previous work on methods of aging diagnosis used a fixed list of aging diagnosis factors, making it difficult to handle the variability of users' IoT health contexts and to dynamically adapt the addition and deletion of aging diagnosis factors. This paper proposes a design and methods for a dynamically adaptable aging diagnosis framework that acquires a set of IoT health contexts from various IoT devices based on a set of aging diagnosis factors of the user. By using the proposed aging diagnosis framework, aging diagnosis methods can be applied without considering the variability of IoT health contexts and aging diagnosis factors can be dynamically added and deleted.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.5
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• pp.276-286
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• 2008

In this paper, we introduce an adaptive e-Learning system for engineering mathematics which is based on computer algebra system (Mathematica) and on-line authoring environment. The system provides an assessment tool for individual diagnosis using Bayesian inference network. Using this system, an instructor can easily develop mathematical web contents via web interface. Examples of such content development are illustrated in the area of linear algebra, differential equation and discrete mathematics. The diagnostic module traces a student's knowledge level based on statistical inference using the conditional probability and Bayesian updating algorithm via Netica. As part of formative evaluation, we brought this system into real university settings and analyzed students' feedback using survey.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.263-268
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• 1999

지능형 교육 시스템에서 학습자 모델은 학습자의 반응을 토대로 교수모듈과 전문가 모듈을 연계하여 새로운 학습자 모델을 제시하는 역할을 수행하고 있으며, 이는 성공적인 지능형 교육 시스템의 구현에 있어서 핵심적인 부분이다. 따라서 많은 대학교 및 연구소에서 그동안 학습자 모형에 관한 많은 연구가 이루어져오고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단일 학습자 모형을 기반으로 두고 있으며, 이러한 단일 학습자 모형을 이용한 시스템들은 학습자의 지식 또는 학습자의 성향을 정확히 파악하기는 어려움을 갖고 있을 뿐만 아니라 다른 모듈과의 인터페이스 부분에서 중복된 많은 정보를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 지식을 정확하게 진단하고 각 모듈간의 중복된 정보를 보완할 수 있는 다중 학습자 모형을 개발하여 구현하였다. 또한 이러한 다중 학습자 모형을 최적으로 수행할 수 있도록 하기위하여 agent기법을 적용하였다. Agent를 이용한 다중 학습자 모형을 적용하여 구현한 시스템은 첫째, 단계적인 접근 방법으로 보다 정확한 학습자의 지식 진단이 가능하다. 둘째, 학습과정중 학습자의 심리 상태 및 학습자의 선호도 등 파악이 용이하다. 셋째, 교수모듈과 전문가 모듈과의 연계에 있어서 정보의 중복됨의 최소화 등의 장점을 제공한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.6
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• pp.519-526
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• 2013

ECG signal has the feature that is repeated in a cycle of P, Q, R, S, and T waves and is sampled at a high sampling frequency in general. By using the feature of periodic ECG signals, maximizing compression efficiency while minimizing the loss of important information for diagnosis is required. However, the periodic characteristics of such amplitude and period is not constant by measuring time and patients. Even though measured at the same time, the patient's characteristics display different periodic intervals. In this paper, an adaptive multi-level coding is provided by coding adaptively the dominant and non-dominant signal interval of the ECG signal. The proposed method can maximize the compression efficiency by using a multi-level code that applies different compression ratios considering information loss associated with the dominant signal intervals and non-dominant signal intervals. For the case of long time measurement, this method has a merit of maximizing compression ratio compared with existing compression methods that do not use the periodicity of the ECG signal and for the lossless compression coding of non-dominant signal intervals, the method has an advantage that can be stored without loss of information. The effectiveness of the ECG signal compression is proved throughout the experiment on ECG signal of MIT-BIH arrhythmia database.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.10
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• pp.1279-1286
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• 2021

The electrocardiogram (ECG) signal is a good indicator for early diagnosis of heart abnormalities. The ECG signal has a different reference normal signal for each person. And it requires lots of data to diagnosis. In this paper, we propose an adaptive OpenCL-based FPGA-GPU hybrid-layer platform to efficiently accelerate ECG signal diagnosis. As a result of diagnosing 19870 number of ECG signals of MIT-BIH arrhythmia database on the platform, the FPGA accelerator takes 1.15s, that the execution time was reduced by 89.94% and the power consumption was reduced by 84.0% compared to the software execution. The GPU accelerator takes 1.87s, that the execution time was reduced by 83.56% and the power consumption was reduced by 62.3% compared to the software execution. Although the proposed FPGA-GPU hybrid platform has a slower diagnostic speed than the FPGA accelerator, it can operate a flexible algorithm according to the situation by using the GPU.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1161-1167
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• 2006

본 논문에서는 구조, 행위, 리소스, 환경의 여러 관점을 적용한 다양한 모델들을 이용하는 적응 프레임워크를 제안한다. 또한, 대상 시스템에 대해 앞에서 언급한 4 가지 모델을 위한 모델링 방법론과 각 모델링 요소들에 대한 효과적인 표기법을 제시하였다. 다양한 모델들을 통해 시스템의 구성 요소들 간의 관계 구조와 시스템의 계층적 상태와 행위 정보, 실행 환경을 구성하는 시스템 의존적인 요소 및 독립적인 요소까지의 정보들이 표현된다. 이들 모델간의 유기적인 상호 운용으로 통합적인 추론과 보다 정확한 평가가 가능하다. 이를 통해 시스템은 예상치 못한 변화에 대해 통합된 관점의 더욱 정확한 진단과 반영할 수 있다. 이를 기반으로 다양한 수준에서 적응 동작의 조절을 수행함으로써 하이브리드하고 보다 확장된 적응이 가능해진다. 논문에서 정의한 모델과 제안 프레임워크는 다른 도메인으로 재사용이 가능하다. 제안 시스템은 평가를 위해 프로토타입을 구현하여 원격 화상 회의 시스템에 적용하였으며, 그 기능과 유효성을 확인하였다.