• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07c
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• pp.2082-2084
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• 2005

I-V 특성 곡선의 2차 미분을 통해서 얻어지는 전자 에너지 분포 함수를 정확하게 구하기 위해서는 스무딩 과정이 반드시 필요하다. 대표적인 스무딩 방법으로 가우시안 확률 밀도 함수를 instrument함수로 이용하는 가우시안 스무딩이 있다. 본 연구에서는 시스템에 따라서 instrument함수가 다르다는 점에 착안하여, 여러 가지 다른 종류의 확률 밀도 함수를 instrument함수로 사용 스무딩에 적용하여 확률 밀도 함수에 따른 노이즈 제거 및 전자 에너지 분포 함수의 정확도를 비교하였고. 동시에 대표적인 범용 스무딩 방법인 사비츠키-골래이 스무딩, Polynomial fitting과도 그 결과를 비교 분석하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.5 no.4
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• pp.16-21
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• 1986

위상이 불규칙적으로 변하는 RZ와 NRZ 신호에 대하여 전력 밀도 스펙트럼을 구하였고 신호의 펄스폭 점유율은 가변으로 하였다. 이때 불규칙 위상의 확률분포는 구간 내에서 일정하다고 가정한다. 단극성 지터없는 신호는 입력된 신호의 기본 주파수의 정수배마다 스펙트럼의 이산성분이 존재하며 이 것은 데이터를 찾기 위한 타이밍 신호로써 이용된다. 그러나 지터가 유입되는 경우에는 이 이산 신호성 분이 점차 감소하게 되며, 균일한 확률 분포를 갖는 지터의 경우는 완전히 소멸하였음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.233-236
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• 2012

본 연구에서는 변성기용으로 사용되는 에폭시 복합체에 대해 절연 파괴 실험을 하고 그 데이터를 와이블 분포 확률을 이용해서 시뮬레이션을 하였다. 에스테르기의 기여에 의한 가교밀도 때문에 저온에서 경화제가 증가할수록 파괴강도가 증가하고 충진제를 첨가한 시료들의 파괴강도는 비충진 시료들의 경우 보다 더 낮았는데 이는 충진제 첨가가 계면을 형성하고 전하가 축적되어 분자의 이동도가 증가되고, 전계가 집중되어 전자 가속화 및 전자 사태의 성장이 초기에 도달되기 때문으로 사료된다. 또한 와이블 분포의 분석으로부터 허용 절연파괴 확률이 0.1[%]로 주어질 때, 인가 전계값은 21.5[kV/mm] 이하가 되어야 함을 확인하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.181.1-181.1
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• 2010

풍력터빈에서 전력생산량은 속도의 세제곱에 따라 바람의 속도에 크게 영향 받는다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 새만금 인근 해안의 2005부터 2007년까지의 AWS(지역별 관측자료)와 해양에서 떨어진 새만금 서해의 2000년부터 2009년까지 QuikSCAT위성 데이터를 이용하여 속도에 따른 확률 밀도 분포를 획득하였다. 측정된 관측 데이터는 80m 높이에서의 보정 자료를 근거로 하였으며, IEC 61400-12와 13을 근거로 실증단지 적합성에 대한 분석을 하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.8 no.1
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• pp.133-149
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• 1995

Since probability density functions for the distributions belonging to the natural exponential families having power(>2) variance functions are expressed as infinite series, it is very difficult to deal with the distributins in spite of their usefulness. Therefore, tables for the percentiles of the distributions are obtained, and approximate percentiles are also obtained in this thesis. It is shown that the approximate percentiles can replace exact percentlies well for some distributions.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.13 no.8
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• pp.797-803
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• 2002

In this paper we derive the probability density function of the phase error of the received signal over Rician fading channel and verify its propriety as the probability density function using the zeroth moment. In general, for the error probability over fading channel we compute the error probability in the first place when it is only AWGN, and then we get the final result by averaging the first result and the probability density function of the corresponding fading channel. In this paper, however, we compute the error probability by double integration after the probability density function over fading channel is computed.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.10 no.6
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• pp.825-834
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• 1999

In this paper we derive the probability density function of the phase error and that of the envelope of the received signal over Nakagami fading channel. Using the new probability density functions we analyze the performance of coherent BPSK, noncoherent FSK, DPSK and noncoherent ASK on Nakagami fading by means of new methods.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.298-301
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• 1998

HMM 훈련 방법에 따른 음소인식률의 변화에 대하여 기술한다. 음성모델은 이산 확률 밀도 혹은 연속 확률 밀도를 갖는 HMM을 사용하였으며, 훈련 알고리즘으로서는 forward-backward 와 segmental K-means 알고리즘을 사용하였다. 연속 확률 밀도는 N개의 mixture로 구성되어 있는데 1개의 mixture로 확장할 경우에서는 이진 트리 방식과 one-by-one 방식을 사용하였다. 여러 가지의 조합을 이용하여 음소인식 실험을 수행한 결과 연속 확률 분포를 사용하고 one-by-one 방식을 사용한 forward-backward 알고리즘이 가장 우수한 결과를 나타내었다.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.23 no.4
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• pp.509-521
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• 2020

This study began with the discovery of the concept of frequency density in Singapore textbooks and in a set of subject contents of the UK's General Certificate of Secondary Education. To understand the mathematical meaning of frequency density, the mathematical connection of frequency density was considered in terms of mathematics internal connections and mathematics external connections. In addition, the teaching method of frequency density was introduced. In terms of mathematical internal connections, the connections among the probability density function, relative frequency density, and frequency density in high school statistics were examined. Regarding mathematical external connections, the connection with the density concept in middle school science was analyzed. Based on the mathematical connection, the study suggested the need to introduce the frequency density concept. For the teaching method of frequency density, the Singapore secondary mathematics textbook was introduced. The Singapore textbook introduces frequency density to correctly represent and accurately interpret data in histograms with unequal class intervals. Therefore, by introducing frequency density, Korea can consistently teach probability density function, relative frequency density, and frequency density, emphasizing the mathematical internal connections among them and considering the external connections with the science subject. Furthermore, as a teaching method of frequency density, we can consider the method provided in the Singapore textbook.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.3
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• pp.311-316
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• 2009

This paper presents the motion estimation algorithm on real-time for mobile surveillance robot using particle filter. the particle filter that based on the monte carlo's sampling method, use bayesian conditional probability model which having prior distribution probability and posterior distribution probability. However, the initial probability density was set to define randomly in the most of particle filter. In this paper, we find first the initial probability density using Sum of Absolute Difference(SAD). and we applied it in the partical filter. In result, more robust real-time estimation and tracking system on the randomly moving object was realized in the mobile surveillance robot environments.