• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.326-327
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• 2021

Newly, big data utilization has been widely interested in a wide variety of industrial fields. Big data analysis is the process of discovering meaningful new correlations, patterns, and trends in large volumes of data stored in data stores and creating new value. Thus, most big data analysis technology methods include data mining, machine learning, natural language processing, and pattern recognition used in existing statistical computer science. Also, using the R language, a big data tool, we can express analysis results through various visualization functions using pre-processing text data. The data used in this study were analyzed for 29 papers in a specific journal. In the final analysis results, the most frequently mentioned keyword was "Research", which ranked first 743 times. Therefore, based on the results of the analysis, the limitations of the study and theoretical implications are suggested.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.333-335
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• 2022

본 논문에서는 기존에 두 가지 모델이 필요했던 작업을 하나의 모델로 처리할 수 있는 자연어 처리 아키텍처를 제안한다. 단일 모델로 알츠하이머 환자의 언어패턴과 대화맥락을 분석하고 두 가지 결과인 환자분류와 챗봇의 대답을 도출한다. 일상생활에서 챗봇으로 환자의 언어특징을 파악한다면 의사는 조기진단을 위해 더 정밀한 진단과 치료를 계획할 수 있다. 제안된 모델은 전문가가 필요했던 질문지법을 대체하는 챗봇 개발에 활용된다. 모델이 수행하는 자연어 처리 작업은 두 가지이다. 첫 번째는 환자가 병을 가졌는지 여부를 확률로 표시하는 '자연어 분류'이고 두 번째는 환자의 대답에 대한 챗봇의 다음 '대답을 생성'하는 것이다. 전반부에서는 셀프어탠션 신경망을 통해 환자 발화 특징인 맥락벡터(context vector)를 추출한다. 이 맥락벡터와 챗봇(전문가, 진행자)의 질문을 함께 인코더에 입력해 질문자와 환자 사이 상호작용 특징을 담은 행렬을 얻는다. 벡터화된 행렬은 환자분류를 위한 확률값이 된다. 행렬을 챗봇(진행자)의 다음 대답과 함께 디코더에 입력해 다음 발화를 생성한다. 이 구조를 DementiaBank의 쿠키도둑묘사 말뭉치로 학습한 결과 인코더와 디코더의 손실함수 값이 유의미하게 줄어들며 수렴하는 양상을 확인할 수 있었다. 이는 알츠하이머병 환자의 발화 언어패턴을 포착하는 것이 향후 해당 병의 조기진단과 종단연구에 기여할 수 있음을 보여준다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.3
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• pp.211-215
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• 2009

As Programmable Logic Controllers (PLCs) are increasingly used to implement safety critical systems such as nuclear instrumentation & control system, formal verification for PLC based programs is becoming essential. This paper proposes a formal verification technique for PLC program implemented with function block diagram (FBD). In order to verify an FBD program, we translate an FBD program into a Verilog model and perform model checking using SMV model checker We developed a tool, FBD Verifier, which translates FBD programs into Verilog models automatically and supports efficient and intuitive visual analysis of a counterexample. With the proposed approach and the tool, we verified large FBD programs implementing reactor protection system of Korea Nuclear Instrumentation and Control System R&D Center (KNICS) successfully.

• Journal of IKEEE
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• v.11 no.2
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• pp.89-94
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• 2007

This paper is a study on continuous speech recognition in the Korean language using HMM-based models with continuous density functions. Here, we propose the most efficient method of continuous speech recognition for the Korean language under the condition of a continuous HMM model with 2 to 44 density functions. Two voice models were used CI-Model that uses 36 uni-phones and CD-Model that uses 3,000 tri-phones. Language model was based on N-gram. Using these models, 500 sentences and 6,486 words under speaker-independent condition were processed. In the case of the CI-Model, the maximum word recognition rate was 94.4% and sentence recognition rate was 64.6%. For the CD-Model, word recognition rate was 98.2% and sentence recognition rate was 73.6%. The recognition rate of CD-Model we obtained was stable.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.3
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• pp.75-83
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• 2007

Multithreaded model is an effective parallel system in that it can reduce the long memory reference latency time and solve the synchronization problems. When compiling the non-strict functional programs for the multithreaded parallel machine, the most important thing is to find an set of sequentially executable instructions and to partitions them into threads. The existing partitioning algorithm partitions the condition of conditional expression, true expression and false expression into the basic blocks and apply local partitioning to these basic blocks. We can do the better partitioning if we modify the definition of the thread and allow the branching within the thread. The branching within the thread do not reduce the parallelism, do not increase the number of synchronization and do not violate the basic rule of the thread partitioning. On the contrary, it can lengthen the thread and reduce the number of synchronization. In the paper, we enhance the method of the partition of threads by combining the three basic blocks into one of two blocks.

• Communications of Mathematical Education
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• v.30 no.3
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• pp.353-374
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• 2016

Communication is one of 6 core competencies suggested newly in mathematics curriculum revised in 2015 in Korea. Also, it's importance has been emphasized through NCTM and CCSSI. By the subject of Mathematics in Context(MiC) textbook, this study planned to explore the communication elements according to the types of communication such as discourse, representation, operation. Namely, this study dealt with 316 questions in a total of 34 tasks relevant to function content in the MiC textbook, and this study explored the communication elements on the questions of each task. To accomplish this, this study first of all was to reconstruct and establish an analytic framework, on the basis of 'D.R.O.C type' of communication developed by Kim & Pang in 2010. In addition, based on the achievement standards of function domain in mathematics curriculum revised in 2015 in Korea, this study basically compared with the function content included in MiC textbook and Korean mathematics curriculum document. Also, it tried to explore the distribution of communication elements according to the types of communication.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.7
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• pp.970-976
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• 2007

In this study, Polynomial Network Pattern Classifier(PNC) based on Fuzzy Inference Mechanism is designed and its parameters such as learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient are optimized by means of Particle Swarm Optimization. The proposed PNC employes a partition function created by Fuzzy C-means(FCM) clustering as an activation function in hidden layer and polynomials weights between hidden layer and output layer. Using polynomials weights can help to improve the characteristic of the linear classification of basic neural networks classifier. In the viewpoint of linguistic analysis, the proposed classifier is expressed as a collection of "If-then" fuzzy rules. Namely, architecture of networks is constructed by three functional modules that are condition part, conclusion part and inference part. The condition part relates to the partition function of input space using FCM clustering. In the conclusion part, a polynomial function caries out the presentation of a partitioned local space. Lastly, the output of networks is gotten by fuzzy inference in the inference part. The proposed PNC generates a nonlinear discernment function in the output space and has the better performance of pattern classification as a classifier, because of the characteristic of polynomial based fuzzy inference of PNC.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.79-80
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• 2008

본 논문은 FPGA 기반에서 실수형 프로세서의 설계 및 구현에 대한 내용과 이를 이용하여 휴머노이드 로봇 팔의 위치제어를 위한 PD 제어기반의 신경회로망 제어기의 구현에 대한 내용이다. 설계된 프로세서는 명령어 기반의 처리를 통해 산술 연산 뿐만 아니라 로봇의 제어에 사용되는 외부 모듈의 사용이 가능하도록 설계하였으며, 신경회로망 구현에 사용되는 지수함수를 효율적으로 근사화하기 위한 Taylor series를 이용한 알고리즘을 하드웨어 레벨에서 구현하였다. 휴머노이드 로봇 팔의 위치 추종을 위해 고전적인 PD 제어기를 설계하고 PD 기반의 신경회로망 제어기를 설계하였다. 로봇 팔의 6축 제어를 위한 신경회로망 제어기에 요구되는 많은 연산을 감당하도록 하기 위해 설계된 프로세서를 통해 정의된 프로그래밍언어로 제어 프로그램을 작성하였다. PD 제어기와 PD 기반의 신경회로망 제어기를 하드웨어에 설계하여 로봇팔의 위치 추종을 실험하였으며 성능을 비교 검증하였다. 프로세서는 Altera의 Stratix II EP2S180 DSP development board에 구현되었으며 실험적으로 25MIPS의 성능을 가지는 것으로 나타났다.

• Computational Structural Engineering
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• v.6 no.2
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• pp.5-12
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• 1993

본 고에서는 객체지향설계 및 프로그래밍 기법의 기본적인 개념과 구조설계 전산화에 관한 원론적인 사항에 대하여 고찰하여 보았다. OODP는 이미 S/W 개발분야에서 일반화된 기법이며, 한 때 큰 관심을 모으다 결국 실용화에 실패한 인공지능 또는 전문가시스템고는 달리, S/W 개발 및 유지관리에 큰 발전을 가져오고 있다. 객체 단위에 의한 데이타 및 함수의 통합모듈화, 추상화 및 정보은닉에 의한 객체의 독립성 확보, 객체지향 프로그래밍 언어의 탁월한 이식성, 객체추가에 의한 대규모 S/W의 점진적 개발, 상송성 및 다형성에 의한 프로그램 코드의 재사용성 등은 S/W의 부품화를 가능케 하고 S/W 신뢰도를 크게 높혀 주고 있다. OODP는 구조설계 전산화에도 적합한 기법으로 판단된다. OODP 기법은 전산전문가들의 도구가 아니며 각 분야 전문가들이 자기 분야의 전산화를 위해 사용하는 도구이다. 과거 우리가 fortran을 익혀 구조해석용 S/W를 개발했듯이 이제는 OODP 기법을 익혀 적극적으로 우리 문제에 활용한다면, 우리 분야 전산화 수준을 높히는데 크게 도움이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.11b
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• pp.261-266
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• 1999

본 논문에서는 인터넷 폰이나 디지털 이동통신에서와 같이 낮은 비트율이 요구되는 응용분야에서 사용될 수 있는 HVXC 부호화 및 복호화 알고리즘을 TMS320C6701 160MHz DSP를 사용하여 실시간 동작을 구현한 내용을 기술한다. 사용한 최적화 방법으로는 기본적으로 연산 시간이 많이 소요되는 함수 루틴에 대한 C 언어레벨의 최적화 및 어셈블리어 레벨의 최적화를 수행하였고, TMS320C6701 DSP 내부 프로그램 메모리를 프로그램 캐쉬로 사용하였다. 또한, 계산량이 많은 부분과 테이블 참조가 필요한 연산을DSP의 내부 데이터 메모리 영역에서 수행하여 소요시간을 단축하였으며, 음성신호 및 비트스트림의 입출력에는 background DMA(direct memory access) 방식을 이용하였다. 이와 같은 최적화결과 2kbps 및 4kbps의 비트율에서 압축 및 복원을 실시간으로 수행할 수 있다.