• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.645-651
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• 2002

we propose a k-nearest neighbors(k-NN) based pattern selection method. The method tries to select the patterns that are near the decision boundary and that are correctly labeled. The simulations over synthetic data sets showed promising results: (1) By converting a non-separable problem to a separable one, the search for an optimal error tolerance parameter became unnecessary. (2) SVM training time decreased by two orders of magnitude without any loss of accuracy. (3) The redundant SVM were substantially reduced.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.26-33
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• 1994

The review of field model for fire simulation is presented. The approach to predict ire growth by solving the conservation equations over time and 2- or 3-dimentional space with appropriate boundary conditions is called field model. The finite difference method is adopted to solve the governing equations. The results is give qualititively and quantitatively good results but complicate and difficult to handle. But it is useful tool to understand detail phenomenons and to make decision for fire safety.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.1-4
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• 2000

In this paper, A useful nonlinear function for the RBF(Radial Basis Function) equalization is proposed. This proposed function need not calculate an exponential function that is generally used for conventional RBF equalizer and uses the only four rules of arithmetic. Therefore the computational requirement for the RBF equalizer with the proposed function is decreased. As a computer simulation result, the equalizer with the proposed function effectively reduce nonlinear intersymbol interference, caused by nonlinear communication channel.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권1호
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• pp.89-97
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• 2021

Due to boundedness and sum constraint, compositional data are often transformed by logratio transformation and their transformed data are put into traditional binary classification or discriminant analysis. However, it may be problematic to directly apply traditional multivariate approaches to the transformed data because class distributions are not Gaussian and Bayes decision boundary are not polynomial on the transformed space. In this study, we propose to use flexible classification approaches to transformed data for compositional data classification. Empirical studies using synthetic and real examples demonstrate that flexible approaches outperform traditional multivariate classification or discriminant analysis.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권4호
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• pp.41-50
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• 2008

육상자원에 대한 치열한 경쟁 속에 많은 나라들이 바다(해양자원)로 눈을 돌리고 있다. 따라서 세계 각국의 배타적경제수역(EEZ)과 대륙붕의 경계를 명확하게 하기위해 첨예하게 대립하고 있다. 1982년 해양법 협약(UNCLOS)이후, 한국과 일본, 한국과 중국의 인접수역이 400해리 미만으로 한국은 일본 중국과 해양경계획정 회담을 해오고 있다. 본 연구는 해양법과 기술지침서 IHO-51을 통해 해상경계의 획정을 위해 가장 중요한 법률과 기술을 검토하고 주변국과의 해양경계 협상에 효과적인 해양경계 GIS DB를 정의하였다. 영해기점과 영해기선의 정의는 해양의 경계를 획정하기위해 가장 중요한 개념으로 국가 간 협의과정과 협상에 임하기 위해서 정책결정자들은 해양법 협약을 바탕으로 자국에 이익을 최대화 할 수 있는 해상 경계를 획정할 준비가 되어 있어야 한다. 협상 전략과 원칙은 해양경계 결정과 관련된 요소들의 신뢰할 수 있는 데이터베이스를 통해 구체적으로 만들어 진다. 따라서 협상에 대한 효율적이고 신속정확한 의사결정은 해상경계 결정을 위한 GIS DB를 근거하여 만들어 질수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.304-311
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• 2014

본 논문에서는 항공기 복합재료 내부의 결함을 자동으로 검출하고 분류하는 초음파 검사 방식을 제안한다. 결함 검출을 위해서 초음파의 국부 최대값을 이용해 피크(peak) 값을 추출해낸다. 피크의 거리정보를 이용해 히스토그램화 하며 시편의 표면과 바닥의 백월에코(back-wall echo)를 결정한다. 이를 통해 C-scan 영상을 생성한다. 검출된 피크의 평균과 분산을 이용해 임계값을 정하고 그 값으로 결함여부를 판단한다. 결함의 종류를 구분하기 위해서는 주성분 분석(PCA; principal component analysis)와 이차 판별 분석(QDA; quadratic discriminant analysis)를 수행하였다. PCA를 통한 512개의 차원은 주성분으로 변환 시 30개의 주성분에 99% 이상의 분산이 포함되었다. 주성분 개수를 한정시킴으로써 차원 축소를 통해 계산량을 크게 줄였고 오분류를 최소화하였다. 이차 판별 분석을 적용해 결정경계(decision boundary)의 방정식을 얻었고 이를 통해 결함을 분류할 수 있음을 실험을 통해 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1387-1393
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• 2007

기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 XOR과 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지 소속 함수(Fuzzy Membership Function)를 적용하여 단층 구조로 XOR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입 한 개선된 델타규칙을 적용함으로써 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 XOR 문제와 패턴 분류에 적용하여 Epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.31-38
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• 2013

특징 정규화는 인식기를 적용하기 이전의 전처리 단계로 특징의 스케일에 따른 오류를 줄이기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 기존 정규화 방법은 특징의 분포를 가정하는 경우가 많으며, 클래스 라벨을 고려하지 않으므로 정규화 결과가 인식률에서 최적임을 보장하지 못하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 특징의 분포를 가정하지 않는 랭크 정규화 방법과 클래스 라벨을 사용하는 교사 학습법을 결합한 교사 랭크 정규화 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 데이터의 분포를 바탕으로 특징의 분포를 자동으로 추정하므로 특징의 분포를 가정하지 않으며, 데이터 포인트의 최근접 이웃이 가지는 클래스 라벨을 바탕으로 정규화를 시행하므로 오류의 발생을 최소화할 수 있다. 특히 SVM의 경우 서로 다른 클래스에 속하는 데이터 포인트들이 혼재되어 나타나는 영역에 경계선을 설정하므로 이 영역의 밀도를 줄임으로써 경계선 설정을 보다 용이하게 하고 결과적으로 일반화 오류를 감소시킬 수 있다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권9C호
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• pp.546-554
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• 2011

적외선 영상의 근거리 표적 (near targets)은 표적의 내부영역은 화소 값이 균일하고, 경계 영역은 배경과 인접해 있기 때문에 화소 값 변화가 불균일하다. 이러한 특성에 기초하여 본 논문은 적응적 구조요소 (adaptive structure element)를 이용한 열림 연산자에 의한 적외선 영상 표적 검출 기법을 제안한다 먼저, 국부 분산 가중치 정보 엔트로피 (weighted information entropy, WIE)를 이용하여 후보 표적군의 위치와 경계영역을 추출한 후, 이 경계 영역에 대하여 라벨링 연산을 수행하여 대략의 표적 영역을 검출한다. 이 대략의 표적 영역에 대하여 제한한 적응적 구조 요소를 이용한 열림 연산자를 수행함으로써 정확한 표적 모양을 검출한다. 이 구조 요소는 표적 경계 영역에서 필터창의 가중치 정보 엔트로피의 평균값을 계산함으로써 얻어진 표적 경계 폭에 의한 결정된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 추출 성능이 뛰어남을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제18권6호
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• pp.31-37
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• 1999

본 논문은 근거리 음장 측정 자료로부터 원거리 음장 예측을 위한 기술에 대한 것이다. 음원의 음장 분포 특성은 원거리에서 측정된 자료의 해석으로 이루어지는 것이 일반적 방법이나, 음향수조 또는 무향실과 같은 제한된 공간에서는 근거리 영역에서 측정이 이루어지는 경우가 발생한다. 따라서 근거리 영역에서의 측정으로부터 원거리 음장이 예측되어야 한다. 이 경우 음원을 둘러싼 근거리 음장의 측정점수는 원거리 음장 예측치의 정확도와 자료 처리의 계산량과 상관된다. 기존 연구 결과는 최적측정점수는 음원의 kL에 비례하고 음원의 기하학적 형태 또는 지향특성에 따라 kL의 의존성이 다르게 나타난다고 되어 있으나 정확한 기준이 없다. 따라서 본 논문에서는 최적측정지점수에 대한 기준을 유도하기 위해 Helmholtz 적분식과 Green 함수를 근간으로 한 원거리 음장 예측 기술인 경계배치법(Boundary Collocation Method)을 분석하여 최적측정점수는 kL이 증가함에 따라 0.54kL로 수렴한다는 결과를 얻었다. 기존의 연구 결과 보다 최적측정점수를 1/2 정도로 줄였다.