• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권2호
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• pp.39-48
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• 2005

Mobile IP 망의 핸드오버 지연 및 부하 감소를 위해 HMIPv6에서는 MAP을 이용하여 지역 이동성 제어 기능을 제공한다. 이동단말이 방문 망에 진입 시 새로운 MAP을 결정하는데 기존의 HMIPv6에서는 가장 먼 거리의 MAP을 우선적으로 선택하는 거리 기반 알고리즘을 사용한다. 이 방식은 소극적인 이동을 하는 단말도 가장 먼 거리의 MAP을 선택하게 하여 핸드오버 지연과 패킷 은실이 증가한다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 거리 기반 알고리즘에 의해 선택되는 기본 MAP 외에 2차 MAP을 이용하여 이러한 문제를 해결하는 새로운 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 새로운 기법과 기존의 HMIPv6 기법에서의 핸드오버 시 지연시간과 패킷 손실률에 대하여 성능 비교를 하여 본 논문에서 제안한 2차 MAP 이용 기법의 우수함을 증명하였다.

• 대한지리학회지
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• 제43권3호
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• pp.276-295
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• 2008

현재 우리 사회에서 나타나고 있는 산맥에 관한 논란은 부분적으로는 산맥 표현에 대한 연구자 혹은 교과서 사이의 불일치, 그리고 산맥의 설정 목적과 성인에 대한 지리학계의 불명확한 설명에서 그 원인을 찾을 수 있다. 이를 극복하기 위해서는 성인별로 분류된 산맥을 설정 목적, 지도 축척, 그리고 교육 목적에 따라 계층적으로 제시하는 작업이 요구된다. 이 연구에서는 한반도의 복잡한 산지분포를 설명하는 개념을 산맥(mountain ranges)과 산줄기(mountain ridges)로 구분하여 사용할 것을 주장하였다. 새롭게 제안하는 산맥도에서는 산지의 분포를 결정하는 지반운동과 삭박작용의 공간적인 특성을 적절하게 반영하고자 하였다. 그 결과 7개의 1차 산맥과 8개의 2차 산맥 등 모두 15개의 산맥을 제안하였다. 새 산맥도에서는 기존의 산맥 중에서 적유령산맥, 모향산맥, 멸악산맥, 마식령산맥 등이 제외되었다. 제외된 산맥들은 모두 지표삭박작용이 강하게 작용하여 형성된 산지들로 공간적인 분포가 불분명하거나 설정근거가 불명확한 것들이다. 이에 반해 새롭게 추가된 1차 산맥으로는 길주-명천산맥, 양산산맥, 지리산맥이 있으며, 2차 산맥으로는 월출산맥과 북수백산맥이 있다. 기존의 산맥들의 공간적인 범위와 연속성 역시 새롭게 제안된 산맥도에서 많이 변하였다. 특히, 낭림산맥, 함경산맥, 태백산맥, 소백산맥의 경우에는 그 공간적인 범위에서 대폭적인 수정이 이루어져야 할 것이다. 그리고 기존의 산맥과 공간적인 범위는 유사하지만 새로운 명칭이 부여된 산맥으로는 백두산맥(마천령산맥), 화악산맥(광주산맥), 치악산맥(차령산맥), 내장산맥(노령산맥)등이 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권9호
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• pp.547-553
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• 2008

본 논문에서는 2 단계 서류 레이아웃 분할 방법을 제안한다. 서류 분할의 1 차 단계는 top-down 계열의 영역 추출로서 모폴로지 기반의 거리 함수를 사용하여 주어진 영상 데이타를 사각형 영역들로 분할한다. 거리 사상 함수를 통한 예비 결과는 성능 개선을 위한 2 차 단계의 입력 변수로 작용한다. 서류 분할의 2차 단계로서 기계 학습 이론을 적용한다. 통계 모델을 따르는 RBF 신경망을 선택하였고, 은닉 층의 설계를 위해 코호넨 네트워크의 자기 조직화 성격을 활용한 데이타 군집화 기법을 기반으로 하였다. 본 논문에서는 300개의 영상에서 추출된 영역 데이타를 통해 학습된 신경망이 1차 단계에서 도출된 예비 결과를 개선함을 연구 결과로 제시하였다.

• 한국측량학회지
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• 제18권2호
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• pp.143-155
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• 2000

지형공간정보체계 중 토지정보체계를 통하여 지형 및 지적자료의 통합활용에 관한 사용자들의 요구는 계속 증가하고 있어 그 해결방안에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 지형 및 지적자료의 통합에 따른 문제점해결을 위하여 자료의 오류유형검출 및 조정기법을 다루었다. 이를 위하여 먼저 도형자료와 속성자료로 나뉘어져 있는 지적자료의 1차 통합자료모형을 구현하였고 다음으로 지적자료 중 도형자료를 지형자료의 도형자료와 일치시키는 개선된 방법으로 지적자료와 지형자료에 대한 2차 통합자료모형을 구현하였다. 이와 같은 연구로부터 도형자료(지적도면)와 속성자료(부동산관리체계)가 이중으로 관리됨으로써 생기는 각종 오류유형 및 원인을 확인하였고, 1차 통합자료모형을 제작하여 이들 오류에 대한 개선 방안을 제시할 수 있었다. 또한 지적도를 지형도에 일치시키기 위하여 일반적인 rubber sheeting, 좌표변환 등 기존의 방법을 이용한 경우보다 본 연구에서 개발한 다중블록조정기법을 적용한 결과, 기준점과 필지 면적에 있어 보다 향상된 정확도를 확보함으로써 2차 통합자료모형을 구현할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권9C호
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• pp.884-890
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• 2003

본 논문에서는 화자 독립 시스템에서 필요한 화자 적응 방법에 관해 연구하였다. 훈련에 참여하지 않은 새로운 화자에 대해서 bigram과 back-off bigram, MAP와 MLLR의 결과를 비교해 보았다. back-off bigram은 훈련중 나타나지 않은 bigram 확률을 unigram과 back-off 가중치를 적용하므로 bigram 확률 값에 약간의 가중치를 더하는 효과를 가져온다. 음성의 특징 파라미터로는 12차의 MFCC와 log energy, 1차 미분, 2차 미분을 사용하여 총 39차의 특징 벡터를 사용하였다. 인식 실험을 위해 CHMM, 삼중음소(tri-phones)의 인식 단위, 그리고 bigram과 back-off bigram의 언어 모델을 사용한 시스템을 구성하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.105-114
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• 2000

본 논문에서는 다중 심벌 검파를 터보 트렐리스 부호화 변조에 적용하여 대역폭 효율을 높일 수 있는 채널 코딩 방식을 제안하고 또한 다중 심벌 검파를 수행하는 터보 트켈리스 부호화 변조의 MAP 알고리듬을 설계한다. 터보 코드는 낮은 SNR에서 아주 좋은 BER 성능을 얻을 수 있다. 이은 두 개의 콘볼류션 부호화기와 인터리버에 의해 구성된다. TCM은 코드워드사이의 유클리드 거리를 최대화시킴으로써 코딩과 변조를 동시에 수행하는 방식이다. 터보 트렐리스 부호화 변조는 비터비혹은 symbol-by-symbol MAP 알고리듬에 의해 디코딩 될 수 있다. 그러나 본 논문에서는 다중 심벌검파를 수행하기 위해 1차 및 그 이상의 위상차를 이용한 유클리드 거리를 가지 메트릭으로 사용하는 터보 트렐리스 부호화 변조의 MAP 알고리듬을 설계한다 본 연구는 같은 SNR에서 좀 더 향상된 BER 성능을 얻을 수 있다는 것을 보여준다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2656-2659
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• 2001

본 논문은 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map에 고차 뉴런을 도입, 고차 뉴런을 이용한 Kohonen의 자기 조직화 맵을 제안한다. 일반적인 Kohonen Feature Map의 특징은 입력신호를 받아 출력 면(Kohonen Feature Map) 내의 특정한 위치 주위에 집중하는 메커니즘으로 즉, 국소집중 반응을 구하는 구조이다. 본 논문에서는 종래형의 Kohonen Feature Map의 특징을 보유하며 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map에 고차 뉴런을 도입하여 국소집중반응 및 특징 축출이 용이하도록 네트워크 구조를 개선한 것이다. 특히, 일차 뉴런의 문제점인 비선형 분리 문제에 대하여 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map의 입력층에 고차 뉴런을 도입함으로 비선형 분리 가능한 형태의 네트워크 구조로 형성하였다. 그러나, 일반적인 고차 뉴런의 문제점을 보안하기 위해 본 논문에서는 오직 2차 뉴런만을 생성하였으며 중복되는 뉴런을 최대한 억제하였다. 본 제안 모델의 특성을 살펴보기 위해 XOR문제와 20개의 Alphabet을 식별하는 패턴인식 시뮬레이션을 했으며, 본 제안 모델의 범화능력을 알아보기 위하여 Mirror Symmetry를 사용하여 계산기 시뮬레이션을 했다. 그 결과, 본 제안 모델이 종래형의 네트워크 구조보다 뛰어난 인식률을 얻을 수 있었다.

• 발명특허
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• 제13권4호통권146호
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• pp.50-53
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• 1988

-Patent map는 수집된 정보를 종합$\cdot$정리$\cdot$해석함으로써 2차정보와 새로운 전략을 창출하게 된다.-

• 발명특허
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• 제13권6호통권148호
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• pp.39-43
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• 1988

-Patent map는 수집된 정보를 종합$\cdot$정리$\cdot$해석함으로써 2차정보와 새로운 전략을 창출하게 된다.-

• 발명특허
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• 제13권7호통권149호
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• pp.23-27
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• 1988

-Patent Map는 수집된 정보를 종합$\cdot$정리$\cdot$해석함으로써 2차정보와 새로운 전략을 창출하게 된다.-