• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.357-358
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• 2006

We propose the robust PBFLMS in noises, which is the enhanced acoustic echo canceller using ACPBF-LMS(Alternative Constrained Partitioned Block Frequency domain Least Mean Square) algorithm. The defect of the block structure filtering is the deterioration of convergence efficiency from noise and interference. To improve the performance of convergence efficiency, noise effect should be reduced. The new method of reducing noise effect is proposed, which apply the estimated background noise to adaptive filter step size. By experiments, the proposed acoustic echo canceller has TCL of 50dB, and always provides faster convergence speed and lower complexity than the full-tap NLMS. We also carried out an implementation of PBFLMS using ARM9EJ-S.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권12호
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• pp.3979-3989
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• 2021

Several parametric effects on the magnetic collection have been evaluated considering dimension, strength of external magnetic field, injected velocity and particle concentration in the working fluid. Besides, accidental environments, expected in the containment of nuclear power plants, have also been addressed for the capture efficiency. The capture efficiency is especially enhanced with magnetic particle size and magnetic field strength through increased magnetic force; the non-magnetic coating thickness and fluid velocity hinder the magnetic collection. Based on the assessment, the magnetic withdrawal system can effectively capture magnetic particles even under accidental environments. Withdrawal of multifunctional magnetic particles or filtering of magnetic impurities can be effectively realized through the system.

• 상하수도학회지
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• 제27권3호
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• pp.299-312
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• 2013

This study investigated the contaminant loading and characteristics of particle size distributions(PSDs) in the rainfall runoff from two different sources, the pavement road and the ancillary parking lot, and then evaluated four different types of filter media(i.e., EPP, EPS, Zeolite, and Perlite) to treat runoff water. The results showed that runoff from the pavement road contains 5.6 and 20 times higher SS and Pb concentrations, respectively, than that from the parking lot. The particles smaller than $100{\mu}m$ occupied 89.8 % of runoff from the pavement road and 81.4 % of that from the parking lot by volume. The effect of the hydraulic loading, at 950 m/day filtering linar velocity and 40 cm head loss, was largest for Zeolite, followed by Perlite, EPS, and EPP. The return period of tested media calculated by the regression equation for head loss indicated that EPP has the longest life time. The average SS removal rate was similar for all media at between 84.9 % and 89 %, while the effect of various filter column heights was different, showing minimal for EPP and maximum for EPS. All filter media tested demonstrated over 95 % of SS treatment efficiency for the particles bigger than $100{\mu}m$, while for the ones smaller than $100{\mu}m$ the efficiency was in order of EPP(82.4%) > Perlite(76.1 %) > EPS(66.2 %) > Zeolite(65.2 %). The results in conclusion implies that EPP is most effective filter media for the highly contaminated fine particles from road runoff.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.981-984
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• 2005

현재, 영상처리에 있어서 잡음을 제거함과 동시에 영상의 에지성분을 보존하는 필터링 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고 임펄스 노이즈 환경에서는 SM(standard median) 필터가우수한 잡음 제거 성능을 나타내었으나, 영상의 에지성분에 대한 오류가 발생하고 있다. 이에 따라, SM 필터를 개선한 다양한 방법들이 제안되었으며, CWM(center weighted median) 필터가 대표적이다. 또한, 에지의 보존이나 처리속도의 관점에서 더욱 향상된 성능을 나타내기 위한 방법으로 min-max 연산에 기반한 방법들이 있다 본 논문에서는 임펄스 노이즈에 의해 훼손된 화소에 대해, 그 화소를 둘러 싼 surrounding band의 최대 또는 최소 값을 이용하여 처리하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안한 필터의 성능을 기존의 방법과 비교하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.145-147
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• 2020

딥러닝 기술이 발전함에 따라 High-Efficiency-Video-Coding(HEVC)와 같은 비디오 코덱을 딥러닝 기술을 사용해 발전시키는 방법이 많아 시도되었다. 가장 많이 연구된 분야 중 하나에는 코덱 내부의 필터들을 영상 복원 기술을 통해 개선시키는 연구가 있다. 본 논문에서는 그 중 Sample adaptive offset(SAO) 필터링 기법을 깊은 신경망으로 대체하는 방식을 제안한다. SAO는 주변 정보들을 통해 에러의 형태를 결정하고 그를 상쇄하는 값을 전송하는 형태를 가진다. 이 때 찾은 보상 값이 최적의 값이 아니기 때문에 제안 기법에서는 깊은 신경망을 통해서 그 값을 찾는다. 제안하는 네트워크는 최적의 보상 값을 찾는 부분과 에러의 형태를 찾는 부분으로 이루어져 있으며, 두 네트워크를 통해 비선형적이고 복잡한 형태의 에러를 제거할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방식은 저지연 P 모드와 임의접근 모드에서 기존 HEVC 보다 좋은 성능을 낸 것을 확인할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.27-32
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• 2005

DEM(수치표고모형) 자료는 도시모델링, 홍수 예측, 경사 및 향 분석 등과 같은 GIS의 다양한 분야에 필요하며, 주로 수치지도, 항공사진, 고해상도 위성영상 등을 이용해서 제작해 왔다. 그러나 최근에는 LiDAR 데이터로부터 DEM을 제작하는 것이 효율적이고 정확도가 높기 때문에 이에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. LIDAR 원 데이터로부터 건물, 수목 등의 개체를 제거하여 DEM을 생성하는 과정을 필터링(filtering)이라고 하는데, 대부분의 연구에서는 필터의 크기를 비롯한 몇 가지 파라미터가 필요하고 그 값을 바꿔가면서 반복연산을 수행해야 하는 경우가 많다. 본 연구에서는 비지면점으로 인식된 점의 높이값을 이웃 지면점의 높이값으로 대체하고 대체된 값을 다음 연산에 반영함으로써 개체의 크기에 대한 사전 지식 없이 다양한 크기의 개체를 제거할 수 있는 필터링 기법을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 방법은 다양한 크기의 개체가 존재하는 경사가 심한 지형에 대하여 우수한 필터 링 결과를 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1-8
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• 2007

전자상거래에서 많은 아이템 중에 사용자에게 적합한 아이템을 추천하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 그러므로 추천 시스템이 사용자들을 대신하여 적합한 아이템을 추천해줄 수 있다면 만족을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 정확성과 확장성을 향상시키기 위해서 협력적 필터링에서 연관관계 군집 분할 방법을 제안하였다. 평가한 데이터를 사용하여 연관 아이템간의 향상도를 산출하고 연관관계 군집의 효율성을 높이기 위해서 아이템으로 구성된 노드 군집을 분할하였다. 이는 군집들 중 하나의 아이템만이 연관성을 달리하고, 나머지 아이템들은 군집의 연관성이 충족되어진다면 결합하는 방법이다. 성능을 평가하기 위해서 MovieLens 데이터 집합에서 K-means와 EM에 의한 군집과 비교 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.141-150
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• 2007

본 논문에서는 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 각 센서 및 클러스터 헤드에서의 데이터 전송량을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 센서의 에너지 소모를 줄이는 가장 중요한 요소는 전송되는 메시지 수를 줄이는 것이다. 본 논문에서는 노드의 에너지를 보다 효율적으로 사용하기 위해 노드의 클러스터 상태를 초기상태, 클러스터 헤드 상태 클러스터 멤버 상태, 비 전송 클러스터 헤드 상태, 비 전송 클러스터 멤버 상태, 수면 상태 등의 여섯 가지 상태로 분류해서 관리한다. 이는 일반적으로 필터의 폭을 넓혀 필터링을 많이 하는 것보다 필터링 효율은 증대시키면서 필터링에 따른 데이터 부정확성을 최소한 줄이는 효과를 가진다. 이 방법은 기존의 연구보다 더 효율적이고 효과적인 방법이다. 다양한 실험을 통해서, 제안한 방법이 다른 방법들보다 더 많은 메시지를 줄이고, 네트워크의 생존기간이 더 증가하였음을 보여준다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.883-892
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• 2016

스펙트럼 기반 결함위치식별 기법은 성공 테스트케이스 대비 실패 테스트케이스에 영향을 많이 받은 스테이트먼트에 의심도를 통계적으로 부여하는 기법이다. 이 기법에서 실패 테스트케이스를 지나간 스테이트먼트에는 의심도를 부여하고 성공 테스트케이스를 지나간 스테이트먼트는 부여된 의심도 일부를 줄이는 역할을 한다. 그러므로 실패 테스트케이스의 역할이 매우 중요하며 부재 시 결함의 위치를 찾을 수 없기도 하다. 하지만 이 기법에서 실패, 성공 테스트케이스를 동시에 입력하여 의심도를 계산하기 때문에 실패 테스트케이스의 고유 특성을 반영할 수 없다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계점을 보완하여 보다 정확한 결함위치식별을 도와줄 수 있는 테스트케이스 그룹화기법을 제안한다. 또한, 테스트 효율성을 고려한 필터링 기법을 제안하고 이들을 65개의 알고리즘에 적용해 실효성을 검증한다. EXAM score기준으로 전체의 90% 기법에서 정확도 13%, 효율성이 72% 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.45-54
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• 2008

모바일 웹 (Web)과 관련한 기술이 점점 발달함에 따라 모바일 전자상거래 시장, 그 중에서도 벨소리나 컬러링과 같은 음악 다운로드 시장의 크기는 괄목할 만한 성장을 거듭하고 있다. 하지만, 이러한 급성장에도 불구하고 소비자들은 여전히 자신이 원하는 음악을 찾는 과정에서 많은 불편함을 겪고 있다. 이는 소비자들의 음악에 대한 재구매율을 저하시키게 되고, 모바일 음악을 제공하는 서비스 업체 입장에서도 수익 정체의 원인으로 작용할 수 있다. 따라서 고객관계 관리 측면에서 모바일 고객의 불편을 최소화함으로써 결국 수익을 더욱 많이 창출하기 위한 새로운 방법이 절실한 상황이다. 이에 본 연구는 모바일 웹 환경 하에서 소비자들이 편리하게 자신이 원하는 음악을 검색할 수 있도록 하기 위하여, 모바일 웹 마이닝과 서열척도를 활용하는 협업 필터링 기반의 새로운 음악 추천 시스템을 제안한다. 또한 실험을 통해 우리가 제안하는 새로운 추천 시스템이 기존의 추천 시스템들에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 입증하고자 한다.