• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.6
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• pp.1467-1474
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• 2014

In this paper, we consider the two computer intensive methods for extended Euclidean algdrithm. Two methods we propose are C-programming based approach and Microsoft excel based method, respectively. Thses methods are applied to the derivation of greatest commnon devisor, multiplicative inverse for modular operation and the solution of diophantine equation. Concrete investigation for extended Euclidean algorithm with the computer intensive process is given. For the application of extended Euclidean algorithm, we consider the RSA encrytion method which is still popular recently.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.229-234
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• 1994

본 논문에서는 한국어 변이음을 인식하기 위한 시간지연 신경망의 확장 방법을 살펴보고 한국어 파열음의 벼이음을 인식하는 실험을 통해 각 확장 방법의 인식 성능을 비교한다. 먼저 변이음을 연속음성인식의 인식단위로 사용하기 위하여 한 음소이모든 변이음을 고려하면서 서로 유사한 변이음을 통합 분류하여 3개의 변이음 군으로 나눈다. 한국어 파열음에 대한 인식 실험결과, 음향 음성학적인 특성에 따라 나누어진 trbah 시간지연 신경망들을 모듈 별로 학습한 후, 계층적으로 통합하여 전체적인 시간지연 신경망을 구성하는 방법이 가장 좋은 성능을 나타내었다. 또한, 변이음 단위 인식이 음소 단위 인식에서 문제가 되는 조음 결합 현상을 해결할 수 있음을 확인하였고, 변이음 인식의 결과인 변이음 열이 제공하는 부가적인 정보를 음운파상에 이용하는 방법에 대해 고찰하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2004.12a
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• pp.75-80
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• 2004

최근 공간 데이터를 사용하는 응용 프로그램이 증가하면서 대용량의 공간 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 공간 데이터베이스가 요구되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스는 객체 관계형 데이터베이스의 사용자 정의 타입과 사용자 정의 함수를 이용하여 기존의 데이터베이스를 확장하는 형태로 개발될 수 있다. 하지만, 대부분의 객체 관계형 데이터베이스는 공간 인덱스와 같은 사용자 정의 인덱스를 확장하는 일반적인 방법을 제공하고 있지 않기 때문에 객체 관계형 데이터베이스를 확장한 공간 데이터베이스는 공간 영역 질의의 성능이 떨어지는 문제점이 있다. 본 연구에서는 객체 관계형 데이터베이스를 확장한 공간 데이터베이스에서 공간 인덱스를 개발하고 객체 관계형 데이터베이스에 통합시킬 수 있는 방법인 GiST와 Relational Indexing을 비교/분석하고 향후 이들 방법을 이용하여 공간 인덱스를 구현하고 공간 영역 질의에 대한 성능을 비교하여 보다 적합한 방법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.151-153
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• 1999

한번의 질의로 사용자가 모든 요구를 표현하기 어렵고 만족시킬 수 없기 때문에 질의를 확장하는 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 LSI(Latent Semantic Indexing)에서 사용자의 질의와 의미공간에서의 용어들간의 유사도를 구해 최상위의 용어들을 순서를 정해 질의확장을 하는 방법과 LCA(Local Context Analysis)을 이용하는 방법을 제안한다. 그리고 문서 집합에 대해 3가지 가중치를 적용한 결과를 분석하고 질의확장시의 문제점과 향후 연구과제에 대해 설명한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.75-78
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• 2016

본 논문에서는 워드 임베딩과 유의어를 이용하여 세종 전자사전을 확장하는 방법을 제시한다. 세종 전자사전에 나타나지 않은 단어에 대해 의미 범주 할당의 시스템 성능은 32.19%이고, 확장한 의미 범주 할당의 시스템 성능은 51.14%의 성능을 보였다. 의미 범주가 할당되지 않은 새로운 단어에 대해서도 논문에서 제안한 방법으로 의미 범주를 할당하여 세종 전자사전의 의미 범주 단어 확장에 대해 도움이 됨을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.10a
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• pp.256-258
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• 2013

본 연구는 플로팅 건축에 필수적인 폰툰에 관한 개발로, 기존의 방식에서 발전한 방법으로 경량 단위폰툰이 가지는 장점 및 특징을 설명한다. 특히 콘크리트 경량 단위폰툰과 프레임으로 이루어진 조립형 단위폰툰을 복수 조립하여 구성한 확장폰툰에 대한 장점 및 특징은 기존의 플로팅 건축보다 시공, 운반, 경제적인 면에서 유리하다. 먼저 플로팅 건축에 필요한 폰툰에 적절한 재료를 이용하여 단위폰툰을 구성하는 것으로 설계안 소개와 각 단위폰툰 및 확장폰툰의 대한 설명으로 플로팅 건축의 기술의 발전성 및 문제점을 보완해줄 방법을 설명한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.95-98
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• 2000

최근 XML 문서를 저장 및 검색하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. DTD 문서를 효율적으로 저장 관리하는 것도 중요하지만 이들을 위한 질의문에 대한 연구도 중요하다. 기존의 질의문들은 XML 사용자들만을 위한 것이었고 데이터베이스와의 연동을 위한 것이 아니었다. 데이터베이스에 저장된 문서를 저장 관리하기 위해서는 기존의 SQL 질의를 확장할 필요가 있다. 본 논문에서는 RDBMS에 DTD를 저장하기 위해 SQL의 DDL을 확장하였다. 확장을 할 때 기존의 SQL 사용자들도 쉽게 접근하기 쉽게 하기 위해 각 DTD 인스턴스들을 SQL의 데이터형의 형태를 가지도록 하였고 XML 사용자들도 접근을 쉽게 하기 위해 선언 하는 방법을 기존의 DTD 선언하는 방법과 비슷하게 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.525-527
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• 2000

BPMT는 워크플로우 관리 시스템에서 프로세스의 정의 도구이다. BPMT는 워크플로우 시스템의 종속된 도구이기 때문에 워크플로우 시스템에서 요구하는 사항에 대처하기 위한 방안으로 확장성과 재사용성이 필수적이다. 이러한 확장성과 재사용성을 달성하기 위해 본 논문에서는 객체지향적인 개발 방법을 선책하고 BPMT에 적합한 디자인 패턴인 Visitor 패턴과 Serializer 패턴을 사용하였다. Visitor 패턴을 이용하면 새로운 표현 방법을 추가하고자 할 때 새로운 모듈만 추가한다는 점에서 표현의 확장성을 달성할 수 있다. 또한 Serializer를 이용함으로써 저장매체에 독립적인 입출력을 가능케 하고 하나의 인터페이스를 제공함으로써 객체의 확장성을 달성하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.75-78
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• 2016

본 논문에서는 워드 임베딩과 유의어를 이용하여 세종 전자사전을 확장하는 방법을 제시한다. 세종 전자사전에 나타나지 않은 단어에 대해 의미 범주 할당의 시스템 성능은 32.19%이고, 확장한 의미 범주 할당의 시스템 성능은 51.14%의 성능을 보였다. 의미 범주가 할당되지 않은 새로운 단어에 대해서도 논문에서 제안한 방법으로 의미 범주를 할당하여 세종 전자사전의 의미 범주 단어 확장에 대해 도움이 됨을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.63-64
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• 2021

본 논문은 wavenet을 이용하여 음성 신호의 대역폭을 확장하는 새로운 모델을 제안한다. 기존의 대역폭 확장은 주로 주파수 영역에서 진행되며, 확장 대역의 주파수 크기는 높은 성능으로 복원하지만 위상 정보를 정확히 복원할 수 없다는 문제점을 가진다. 이를 해결하기 위해 wavenet 모델을 기반으로 시간 영역에서 저대역과 고대역의 상관관계를 이용하여 고대역 성분을 생성하도록 한다. 제안하는 방법은 모든 동작을 시간 영역에서 수행하며, 제안 방법으로 생성한 고대역 성분이 원음의 고대역 성분과 유사한 것을 확인하였다.