• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1991년도 하계학술대회 논문집
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• pp.354-357
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• 1991

In the case of system operation, a line overload cause damage to spread an whole range of power system. Of the theorems on load shedding, this study applied power distribution theorem and load reduction theorem which are local load shedding method, which are not affected by the magnitude of the power system and need not a large memory capacity and computation time. In this paper, we treat the problem of overload when power system occurred to fatal fault. Especially, there is the special case that local load shedding theorem is not always solved. Therefore, we introduce a solved device of the problem and construct the expert system of expanded local load shedding. Because proposed method uses the merits of expert system, in the case of system operation, the system operator don't embarrass to fatal fault and promptly deals with.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.16-21
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• 2005

This paper considers the problem of state estimation in linear continuous-time systems with multi-sensor environment and observation uncertainties. We propose two suboptimal filtering algorithms for these types of systems. The filtering algorithms consist of two steps: The local optimal Kalman estimates are computed at the first step. And, these local estimates are lineally fused at the second step. The implementation of the two-step filtering algorithms needs a lower memory demand than the optimal Kalman and adaptive Lainiotis-Kalman filters. In consequence of parallel structure of the proposed filters, the parallel computers can be used for their design. The examples exhibit the effect of common noise on the performance of fusion of the local Kalman estimates based on observations from different sensors and in the presence of uncertainties.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.680-687
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• 1988

When only global or local features of images are considered, the segmented results exhibit inevitable errors. To reduce these errors, first we divide the image into uniform and nonuniform regions by considering the local properties of the image. Next we obtain the segmented results by applying the Fuzzy C-means (FCM) algorithm to the picture and determining to which uniform reigons each pixel of the nonuniform regions belongs. To reduce the computational burden and memory required for the FCM algorithm, the equations used for FCM algorithm are modified. The performance of the proposed method is quantitatively compared to existing ones using only global or local features of the picture. Computer simualtion result shows that the segmented results obtained by applying the proposed method are superior to existing ones.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.804-806
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• 1995

This paper discusses Self-organized Distributed Networks(SODN) as identifier of nonlinear dynamical systems. The structure of system identification employs series-parallel model. The identification procedure is based on a discrete-time formulation. The learning with the proposed SODN is fast and precise. Such properties arc caused from the local learning mechanism. Each local networks learns only data in a subregion. Large number of memory requirements and low generalization capability for the untrained region, which are drawbacks of conventional local network learning, are overcomed in the SODN. Through extensive simulation, SODN is shown to be effective for identification of nonlinear dynamical systems.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.242-252
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• 2021

Following the intuition that the local information in time instances is hardly incorporated into the posterior sequence in long short-term memory (LSTM), this paper proposes an attention augmented mechanism for fault diagnosis of the complex chemical process data. Unlike conventional fault diagnosis and classification methods, an attention mechanism layer architecture is introduced to detect and focus on local temporal information. The augmented deep network results preserve each local instance's importance and contribution and allow the interpretable feature representation and classification simultaneously. The comprehensive comparative analyses demonstrate that the developed model has a high-quality fault classification rate of 95.49%, on average. The results are comparable to those obtained using various other techniques for the Tennessee Eastman benchmark process.

• 한국어학
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• 제76권
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• pp.83-112
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• 2017

In this paper, newspaper articles were collected through '5.18' keyword search results and the news corpus was constructed from the collected data. In the articles of local newspapers 'Honam' and 'Yeongnam', the ideological differences regarding '5.18' were investigated. The ideological differences of local newspaper discourse through objective figures was analyzed.. The subjects of the newspaper articles, the frequency of nouns and predicates were analyzed. The use and meaning of the intended vocabulary were examined. As a result of analyzing the title of the newspaper article, the discourse written in 'Honam' emphasized the necessity of re - recognition of 5.18. In both regions, the word "Gwangju" is often used. However, 'Gwangju' in 'Honam' newspaper means spiritual space, not physical space. In Honam regional newspapers, there are many vocabularies describing the events such as 'shoot' and 'fire', this calls for recollection and memory of '5.18'. In the analysis of newspaper discourse, the analysis of the contrast between the local newspapers was very insignificant, but, this study was conducted to analyze the discourse among local newspapers.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.68-74
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• 2009

본 논문에서는 비디오 부호화기와 복호화기의 참조 영상 버퍼와 메모리 대역폭을 효과적으로 줄이는 방법을 제안한다. 일반적인 비디오 코덱에서 코딩의 효율을 높이기 위하여 이전 프레임들을 참조하는 방법을 많이 사용하는데, 최근에는 메모리 사용 및 메모리와 프로세서 간의 데이터 대역폭의 효율을 높이기 위하여 참조 프레임을 압축하여 저장하는 방법이 연구되고 있다. 이 방법은 이미 압축 및 복원 과정을 통해 열화가 생긴 참조 영상에 대하여 재 압축을 실행하고, 또 기존의 압축 코덱 내부에 부호화기와 복호화기가 추가되는 경우이기 때문에, 화질의 열화를 최소화하면서 복잡도가 낮은 코덱이 요구된다. 이에 관련된 대부분의 연구는 화질의 열화를 최소화하면서 효과적인 재압축을 할 수 있는 방향으로 진행되며 보통 양자화를 위해 고정길이 비트할당 방법을 사용한다. 본 논문에서는 영상의 특성을 고려한 적응적 블록단위 최대-최소 양자화를 통해 복잡도가 낮으면서 화질의 열화를 최소화 한 방법을 제안한다 제안한 방법에서는 $8{\times}8$ 크기의 블록을 기본 처리 단위로 하여 메모리 접근성을 용이하게 하면서, $8{\times}8$ 블록 내부의 $4{\times}4$ 블록 단위로 적응적인 양자화를 적용한다. 실험결과 기존의 고정길이 비트 할당을 통한 재 압축 방법에 대하여 BD-bitrate 관점에서 평균 1.7%, BD-PSNR 관점에서 평균0.03%의 성능향상을 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권9A호
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• pp.924-933
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• 2008

본 논문은 광대역 위성 서비스를 위한 유럽 전기통신 표준화기구의 2세대 표준인 DVB-S2에서 사용하는 LDPC 부호의 throughput을 증가시키기 위한 새로운 복호기 구조를 제안한다. 제안한 구조는 IRA 구조의 LDPC 부호가 가지는 특징을 이용해 360개의 비트노드와 체크노드를 각각 그룹핑한다. 노드 그룹을 구현한 연산모듈은 각각 로컬 메모리를 가지고 있고, 전달받은 메시지는 자신의 로컬 메모리에서만 읽는다. 제안한 구조는 메시지 라우팅 로직을 이용해 에지로 연결된 노드 그룹의 로컬 메모리에 메시지를 저장함으로써 메모리 충돌이 없고 순차적인 메모리 접근을 가능하게 하여 복호기의 throughput을 증가시킨다. 제안한 DVB-S2 LDPC 복호기 구조는 TSMC 90nm 공정으로 합성하였고 F Kienle과 J. Dielissen이 각각 제안한 기존의 구조보다 throughput이 각각 104%, 478%가 증가함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.154-162
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• 2003

셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세포자동자와 같이 이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비전 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다. 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습에 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권5호
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• pp.542-546
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• 2008

최근 듀얼-프로세서 기반의 모바일 내장형 시스템을 위한 듀얼-포트 SDRAM이 발표되었다. 이는 단일 메모리 칩이 두 프로세서의 로컬 메모리와 공유 메모리 역할을 모두 담당하므로 공유 메모리를 위하여 추가의 SRAM 메모리를 사용하는 기존의 구조에 비해 더 간단한 통신 구조이다. 양 포트로부터의 동시적인 접근에서의 상호배타성을 보장하기 위하여 모든 공유 메모리 접근에는 특수한 동기화 기법이 수반되어야 하는데 이는 잠재적인 성능 악화의 원인이 된다. 이 논문에서는 이러한 동기화 비용을 고려하여 듀얼-포트SDRAM 구조의 성능을 평가하고, 주 응용의 통신 특성을 고려하여 최적화한 락우선권 기법과 정적복사 기법을 제안한다. 더 나아가, 공유 뱅크를 여러 블록으로 나눔으로써 서로 다른 블록들에 대한 동시적인 접근을 가능케 하여 성능을 개선하도록 한다. 가상 프로토타이핑 환경에서 수행된 실험은 이러한 최적화 기법들이 기본 듀얼-포트SDRAM 구조에 비하여 20-50%의 성능 향상을 가져옴을 보여준다.