• Architectural research
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• 제16권4호
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• pp.157-166
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• 2014

This research investigates the design process of free-form architecture to understand the design strategy and changing factors during the development phase and the cause for them. It is aimed to foresee the changing factors from the design process and to reduce design changes. It analyzes the design changes of free-form architecture based on projects with finalized documentation or under construction in South Korea. Many free-form shapes of the free-form architectures have to be adjusted to rigid-form in order to satisfy function and be economical to build. The research finds three patterns in design changes. First, from the factors for design changes: function, constructability, design, program add/subtract, efficiency, circulation; Function and Constructability are the higher factors compared with the rest. The two are the design changes suitable for actual usage and cost savings. Second, each project has different predominant factors for design changes as the degree of free-form is different. Contrary to initial expectation, the greater the degrees of free-form of the competition scheme, the higher the rate of Function among the factors for design changes. Constructability is higher when the degree of the free-form is less than others. It means that the lower the degree of the free-form, the more properly planned the space of the building is. Last, Constructability of free-form architecture is considered during the earlier design phase than definite-form, one by which the design changes by comparing 'Before fixed Space Program' (BSP) and 'After fixed Space Program' (ASP) design changes. The research would be helpful as a reference for setting up competition guidelines to reduce trial and error during the design process.

• 한국음향학회지
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• 제14권5호
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• pp.74-82
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• 1995

본 논문은 HMM과 연결 숫자음의 후처리를 이용한 음성 다이얼링에 관한 연구이다. HMM(Hidden Markov Model)은 좋은 결과를 보이면서 현재 음성 인식 분야에서 널리 사용되는 알고리즘이다. 그러나, HMM의 학습 방법인 maximum like-lihood estimation은 인식률을 극대화하는 모델의 파라메터 값을 생성하지 못하는 단점이 었다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 Segmental K-means 학습 과정에 후저리를 이용하여 인식 실험을 하였다. 한국어 연속 숫자음은 영어 연속 숫자음과 달리 연음 현상의 영향을 많이 받는다. Level Building 과정에서 연음에 의한 오류를 감소시키기 위해 연음에 의해 발생할 수 있는 단어를 별도의 모델로 추가하였다. 이렇게 추가된 단어 모델들에 대한 몇 가지 규칙을 인식 결과에 적용하여 출력을 다시 조정한다. 본 시 스템은 TMS320C30 프로세서를 내장한 DSP 보드와 IBM PC 상에서 구현되었고, 표준 패턴은 실험실 잡음 환경에서 남성 화자3명을 대상으로 작성하였다. 인식 실험 결과 21종 전화 번호 252개 데이타에 대하여 화자 종속의 경우 $91.6\%$, 회자 독립의 경우 $80.5\%$의 인식률을 나타내었다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제22권4호
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• pp.477-494
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• 2012

본 연구는 혼합계산 문제에 대한 학생들의 반응 사례 및 오류유형, 혼합계산 지도에 널리 활용되는 기억술, 혼합계산의 핵심인 연산 순서의 규칙에 관한 역사적 논의 및 성격을 고찰하였다. 또한 이를 바탕으로 자연수의 혼합계산 단원의 교과서의 내용구성 및 전개 방식을 비판적으로 분석하고 지도에 관한 개선 방안을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 실생활 문제 상황과 연산 순서의 규칙 사이의 왜곡된 논리적 연결성을 지적하였다. 둘째, 연산 순서의 규약적 성격을 고려하여 교과서를 구성하여야 함을 제시하였다. 셋째, 연산 순서의 문제는 식의 구조에 대한 이해와 결부시켜야 함을 지적하였다. 넷째, 혼합계산식의 이해를 돕는 다양한 교수학적 전략을 참고할 것을 제시하였다. 본 연구는 차후 혼합계산과 관련된 교과서 개발을 위한 시사점을 제공한다는 점에서 의의를 가진다.

• 한국정밀공학회지
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• 제30권12호
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• pp.1303-1312
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• 2013

We report an ultra-precision lathe designed to machine micron-scale features on a large-area roll mold. The lathe can machine rolls up to 600 mm in diameter and 2,500 mm in length. All axes use hydrostatic oil bearings to exploit the high-precision, stiffness, and damping characteristics. The headstock spindle and rotary tooling table are driven by frameless direct drive motors, while coreless linear motors are used for the two linear axes. Finite element method modeling reveals that the effects of structural deformation on the machining accuracy are less than $1{\mu}m$. The results of thermal testing show that the maximum temperature rise at the spindle outer surface is approximately $0.5^{\circ}C$. Finally, performance evaluations of the error motion, micro-positioning capability, and fine-pitch machining demonstrate that the lathe is capable of producing optical-quality surfaces with micron-scale patterns with feature sizes as small as $20{\mu}m$ on a large-area roll mold.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권2호
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• pp.54-61
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• 2000

본 논문은 레일레이 페이딩 채널 환경에서 IMT-2000 파일럿 심볼 구조의 W-CDMA 시스템 역방향 링크의 채널 추정에 관한 RLS 적응형 알고리즘 성능을 WMSA(K=1,3)와 Constant gain 방식의 성능과 비교 분석하였다. 본 논문의 모델은 IMT-2000 시스템 규격의 W-CDMA 채널 구조, 변조 및 파일럿 패턴을 이용하였다. 파일럿 심볼 위치의 채널추정은 RLS 적응형 알고리즘을 이용하고 데이터 심볼 위치의 채널 보상은 선형보간으로 수행하였다. RLS 적응형 알고리즘 성능은 저속 페이딩에서 WMSA(K=1,3) 성능과 유사하지만 Constant gain 알고리즘 성능보다는 약간 우수하다. 도플러 주파수 320㎐, BER=2.0×10/sup -2/에서 RLS 적응형 알고리즘 성능이 WMSA(K=1)과 Constant gain 성능에 비해 4㏈의 성능 우위를 보여주고 있으며, WMSA(K=3)의 성능과는 커다란 차이를 보여준다. 따라서 페이딩이 고속화 될수록 RLS 알고리즘 의 성능이 전반적으로 WMSA(K=1,3)와 Constant gain 알고리즘 성능보다 우수함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.96-107
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• 1996

본 논문에서는 직교 벡터 공간 변환을 이용한 새로운 음성 개성 변환 알고리즘을 제안하였다. 음성 개성 변환이란 임의 환자(source)가 가지고 있는 몇 개의 특징 변수를 다른 화자(target)의 특징 변수로 변환하는 기법이다. 본 논문에서는 LPC 켑스트럼 계수와 여기 신호의 스펙트럼, 그리고 피치 궤적을 변환하여 음성 개성변환을 구현하였다. LPC 켑스트럼 계수의 변환을 위해 직교 벡터 공간 변환 기법이 제안되었다. 이 기법은 KL(Karhunen-Loeve)변환을 이용한 principle component의 분리와 최소 자승 오차를 갖는 선형 좌표 변환을 통해 LPC 켑스트럼의 변환을 수행한다. 또한, 화자간의 운율적인 특징을 변환하기 위해 피치 궤적 변환 기법이 제안되었다. 피치 궤적 변환을 위하여 먼저 두 화자간의 기준 피치 패턴의 작성하고 기준 패턴간의 대응 관계를 추정한 후 이를 이용하여 source 화자의 피치 패턴이 target 피치 패턴으로 변환되도록 하였다. 컴퓨터를 이용한 모의 실험 결과 제안된 알고리즘은 객관적인 평가와 주관적인 평가에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.181-191
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• 2005

한글 문자 인식에 있어서 ' ㅁ '과 ' ㅇ '의 오인식은 전반적인 인석성능의 저하를 가져오는 요소가 되고 있으나 이에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 'ㅁ'과 'ㅇ'을 효과적으로 인식하기 위한 새로운 특징 추출 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 변형된 하우스도르프 거리를 이용한 최적의 이웃 반경을 설정하고, 이 반경에 의해 이웃 픽셀과의 각도를 추출하여 두 자소를 구분하는 특징으로 사용하였다 실험을 통하여 분석한 결과 제안하는 특징 추출 방법은 기존의 방법들보다 적은 특징 개수를 사용하여 효율적으로 패턴을 인식할 수 있었으며 우수한 일반성 및 안정성을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제13권1호
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• pp.32-41
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• 1994

LPC열로 구성된 음성패턴의 주파수변동을 해결하기위해 LPC와 스펙트럼, LPC차수와 스펙트럼의 관계를 고찰하여 새로운 형태의 멤버쉽함수를 제안하였다. 또한, 시간변동을 해결하기위해서는 음성구간을 여러구간으로 등간격분할하는 다구간 등분할법을 사용하였으며, 이때 오인식은 주로 동일음절이 같은 발성위치에 있을때 발생되었다. 이러한 오인식을 줄이기위해 제안된 멤버쉽함수로 퍼지추론한뒤 구간별 확신도에 가중치를 부여하고, 세번째후보까지를 인식대상으로 하는 판정알고리즘을 제안하였다. 본 방법의 타당성을 검증하기위해, DDD지역명 28개를 대상으로 인식실험한결과, 삼각형멤버쉽함수에 의한 퍼지추론은 $92.0\%$, 삼각형멤버쉽함수에의한 퍼지추론과 판정알고리즘은 $92.9\%$, 제안된 멤버쉽함수에의한 퍼지추론과 판정알고리즘은 $93.8\%$의 인식률을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.1213-1226
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• 2008

추천시스템은 사용자가 제공한 선호, 관심, 구매경험과 같은 정보를 근거로 하여 다른 사용자에게 가장 알맞은 정보를 제공하는 일련의 가치교환 과정인 개인화를 가능하게 하는 시스템으로 고객의 선호도를 정확히 분석하고, 정제하여 정확한 예측력으로 고객이 원하는 가장 적절한 상품을 추천 해줄 수 있어야 한다. 대부분의 추천시스템들이 협동적 필터링 기법을 적용하고 있어 본 논문에서는 협동적 필터링 기법의 연산수행 량을 개선한 새로운 결합 모델인 SOM(Self-Organizing Map) 신경망 회로와 결합한 추천시스템을 제안하였다. 먼저, 사용자 그룹을 인구통계학적인 특징으로 세그먼트하고 SOM 신경망회로를 이용하여 item 특징에 대한 선호도를 입력 값으로 학습하여 클러스터를 생성하였다. 임의의 사용자에 대한 추천은 선호도가 유사한 클러스터를 결정하여 협동적 필터링 기법을 적용하였으며, 기존의 협동적 필터링 기법의 연산 수행량과 비교 분석하였다. 또한 영화를 대상으로 한 실험을 통하여 추천효율이 향상되었음을 나타내었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.535-541
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• 2019

이 논문에서는 한국형 GPS 정밀궤도 결정 기술 개발을 위한 기반 연구로써 항법위성의 기준궤도 추정을 위한 스크립트를 개발하고 성능을 분석하였다. 이를 위해 JPL Flinn AC의 자료처리 전략을 적용하였으며, GIPSY-OASIS를 이용하여 리눅스기반 스크립트를 개발하였다. 추정된 기준궤도의 정확도 분석을 위해 국제 데이터센터에서 제공되고 있는 정밀궤도력과 비교하였다. 그 결과 추정된 기준궤도와 정밀궤도력 간 위성좌표가 거의 동일한 경향을 보였으며, 분석 시작 및 종료 시점에서 일부 위성의 오차가 비교적 큰 것으로 나타났으나 대부분의 위성이 ±2 cm 범위에서 수렴하는 것으로 나타났다. 두 궤도력 간 평균오차는 모든 방향으로 1 cm 이하로 나타났으며, 표준편차 역시 1 cm 수준으로 나타나 기준궤도 추정성능이 우수한 것을 알 수 있었다.