• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.682-684
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• 2002

최근 여러 논문에서 실 데이터 종속을 제거하기 위하여 결과 값 예상 기법을 제안하였다. 결과 값 예상 기법 중 혼합형 결과 값 예측기는 다양한 패턴을 갖는 명령어를 모두 예측함으로써 높은 예상 정확도를 얻을 수 있지만 하나의 명령어가 여러 개의 예측기 테이블에 중복 저장되어 높은 하드웨어 비용을 요구한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 프로파일링으로 얻어진 정적 분류 정보를 사용하여, 명령어률 예상 정확도가 높은 예측기에만 할당하여 예상 테이블 크기를 감소 시켰다. 또한 동적으로 적절한 예측기를 선택하도록 함으로써 예상 정확도를 더욱 향상 시켰다. 본 논문에서는 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 SimpleScalar/PISA 3.0 툴셋을 사용하여 실험하였다. 정적-동적 분류 정보를 모두 사용하였을 경우 87.9%, VHT 크기를 4K로 축소한 경우 87.5%로 비슷한 예상정확도를 얻으면서 예상 테이블의 크기는 50%로 감소하였다. 또한 실행 패턴의 유형 비율에 따라 각 예측기의 VHT를 구성한 경우 예상 테이블 크기를 25%로 줄일 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.11a
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• pp.43-55
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• 2004

본 논문의 주된 내용은 21세기 지식정보사회의 신경향에 부합하는 새로운 분류체계를 연구한 것으로, 연구된 내용은 다음과 같다. 위의 연구를 통해, 21세기 지식정보사회의 신경향에 부합하는 새로운 분류체계가 되도록 하기 위해 듀이십진분류법을 지양하고 인터넷 검색시스템 정보 분류 방식을 따랐으며, 이용자의 요구에 따라 통합 또는 세분화가 가능한 열린 분류안을 지향했다. 또한, 기획성 분류군을 설정하여 지역 및 문화의 특수성, 사용자의 개인적 요구에 부응할 수 있게 했다. 결론적으로 본 연구에서는 주제별 분류와 기획성 분류를 혼합한 형태로 구성하는 것을 권했다. 주제별 분류안은 학술적으로는 유용하지만, 데이터가 항목별로 균등하게 반영되기 어렵고 일반인의 관심을 다양하게 담아내기 어렵다. 따라서 기획성 분류를 가미함으로써 문화의 특징을 살려내야 한다는 것이다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.17 no.5
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• pp.51-60
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• 2001

연안역 굴양식장에서 발생하여 폐기물로 분류되어 불법으로 버려지는 굴패각을 파쇄하여 혼합한 모르타르 혼합토의 특성을 규명하고자 압축강도 시험을 포함한 다양한 실내시험을 수행하였다. 압축강도시험을 위하여 준비한 모르타르 공시체는 시멘트, 물, 모래 및 굴패각을 다양한 배합비로 혼합하여 제작하였다. 강도시험결과에 따르면 분쇄한 굴패각의 비율이 최대 모래중량의 40%까지 혼합한 경우에도 굴패각을 섞지 않은 일반 모르타르 혼합토에 비하여 압축강도가 크게 감소하지 않았다. 본 연구에서 수행한 압축강도실험을 분석한 결과, 다양한 크기로 파쇄한 굴패각을 적절한 혼합비의 모래 및 시멘트와 배합하여 사용한다면 건설재료로서의 재활용 가능성이 충분한 것으로 판단되었다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.21 no.6
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• pp.457-468
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• 2005

Increasing of impervious surface resulting from urban development has negative impacts on urban environment. Therefore, it is absolutely necessary to estimate and quantify the temporal and spatial aspects of impervious area for study of urban environment. In many cases, conventional image classification methods have been used for analysis of impervious surface fraction. However, the conventional classification methods have shortcoming in estimating impervious surface. The DN value of the each pixel in imagery is mixed result of spectral character of various objects which exist in surface. But conventional image classification methods force each pixel to be allocated only one class. And also after land cover classification, it is requisite to additional work of calculating impervious percentage value in each class item. This study used the spectral mixture analysis to overcome this weakness of the conventional classification methods. Four endmembers, vegetation, soil, low albedo and high albedo were selected to compose pure land cover objects. Impervious surface fraction was estimated by adding low albedo and high albedo. The study area is the Tanchon watershed which has been rapidly changed by the intensive development of housing. Landsat imagery from 1988, 1994 to 2001 was used to estimate impervious surface fraction. The results of this study show that impervious surface fraction increased from $15.6\%$ in 1988, $20.1\%$ in 1994 to $24\%$ in 2001. Results indicate that impervious surface fraction can be estimated by spectral mixture analysis with promising accuracy.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.12
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• pp.1290-1295
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• 2017

Document classification, a task of classifying the category of each document based on text, is one of the fundamental areas for natural language processing. Document classification may be used in various fields such as topic classification and sentiment classification. Neural network models for document classification can be divided into two categories: word-level models and character-level models that treat words and characters as basic units respectively. In this study, we propose a neural network model that combines character-level and word-level models to improve performance of document classification. The proposed model extracts the feature vector of each word by combining information obtained from a word embedding matrix and information encoded by a character-level neural network. Based on feature vectors of words, the model classifies documents with a hierarchical structure wherein recurrent neural networks with attention mechanisms are used for both the word and the sentence levels. Experiments on real life datasets demonstrate effectiveness of our proposed model.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.11 no.1
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• pp.145-153
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• 1987

Stability limits of a double concentric jets flame and the structure of recirculation zone formed behind a thick burner rim were investigated. To control the flame stability, swirled secondary air flow ranging 0.13-0.71 of swirl number, and air, fuel, and mixture gas injection from an injection coaxial slit set on burner rim were examined. Flame stability limits, flame shapes, lengths of recirculation zone, temperature distributions, residence times, air ratios in the recirculation zone were measured. The following results were obtained. (1) Lean limits were considerably widened by a strong swirl because the recirculation zone was enlarged. (2) At fuel injection as well as mixture injection, lean limits were also extended. But, air injection had no effect on stability limits. (3) Injected gas seems to diffuse into the recirculation zone through its outer boundary surrounded the secondary air. Therefore, chemical structure in the recirculation zone with air injection coincides with that without injection. (4) Injection position had no effect on flame stability limits.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.26 no.1
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• pp.133-140
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• 2002

This article presents an application of a large-scale structural mixing model(Broadwell et at. 1984) to the blowout of turbulent reacting cross flow jets. Experimental observations, therefore, aim to identify the existence of large-scale vortical structure exerting an important effect upon the flame stabilization. In the analysis of common stability curve, it is seen that the phenomenon of blowout are only related to the mixing time scale of the two flows. The most notable observation is that the blowout distance is traced at a fixed positions according to the velocity ratio at all times. Measurements of the lower blowout limits in the liftable flame are qualitatively in agreement with the blowout parameter $\xi$, proposed by Broadwell et al. Good agrement between the results calculated by a modified blowout parameter $\xi$'and the present experimental results confirms the important effect of large-scale structure in the stabilization feature of blowout.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.80-83
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• 1993

본 논문에서는 양질의 규칙합성을 얻기 위하여, 유성음에 대한 여기신호로 임펄스 스펙트럼과 노이즈 스펙트럼을 다중대역으로 혼합하여 생성한 여기신호를 규칙합성에 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 분석합성에서 각 프레임별로 요구되었던 혼합여기신호에 대한 정보량 문제를 해결하기 위해 유성음의 정상부분의 한 프레임에 대해 혼합여기신호를 구하여 규칙합성에 적용하였고, 정보량을 더욱 줄이는 방안으로, 켑스트럼 유클리디안 거리를 이용하여 유성음을 분류하여, 각 그룹에 대한 대표 여기신호를 규칙합성의 여기신호로 사용하였다. 제안된 방법으로 음성을 합성한 결과 양질의 합성음을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.778-780
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• 2004

CG 기술의 발전으로 실사 이미지 위에 3d 애니메이션을 적용하는 실감나는 영화를 많이 볼 수 있다 그러나 아직까지도 실사 이미지와 3d 애니메이션 합성은 그래픽 아티스트의 수작업이 많이 필요하다. 본 논문에서는 자연 환경을 포함하는 실사 비디오에서 영상 분석 기법을 적용한 혼합 현실 시스템을 제안한다. 비디오 프레임에서 하늘, 바다 등 일정한 칼라 패턴을 가지는 영역을 분류하고 이 영역에 대해서 그래픽 객체를 삽입한다. 시스템의 각 단계에서 사용자 인터페이스를 제공하여 필요한 입력값을 제공받는다. 본 연구에서의 기법은 간단한 그래픽 입력 과정 이외에는 대부분의 과정이 자동으로 처리되므로 혼합 현실이 방송, 영화 특수 효과 등의 작업에 편리하게 이용될 수 있다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.30 no.1
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• pp.24-29
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• 2003

In this paper, a new method for the mixed image separation is presented using the independent component analysis, the innovation process, and the expectation-maximization. In general, the independent component analysis (ICA) is one of the widely used statistical signal processing schemes, which represents the information from observations as a set of random variables in the from of linear combinations of another statistically independent component variables. In various useful applications, ICA provides a more meaningful representation of the data than the principal component analysis through the transformation of the data to be quasi-orthogonal to each other. which can be utilized in linear projection.. However, it has been known that ICA does not establish good performance in source separation by itself. Thus, in order to overcome this limitation, there have been many techniques that are designed to reinforce the good properties of ICA, which improves the mixed image separation. Unfortunately, the innovation process still needs to be studied since it yields inconsistent innovation process that is attached to the ICA, the expectation and maximization process is added. The results presented in this paper show that the proposed improves the image separation as presented in experiments.