• 한국철도학회논문집
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• 제12권6호
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• pp.1043-1048
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• 2009

열차제어시스템의 소프트웨어 발전에 의해 PES가 사용되고 있다. PES는 현재 세계적으로 널리 사용하고 있고, 하드웨어, 펌웨어, 응용 소프트웨어로 구성되어 있다. PES의 실행이 높은 유연성을 가지고 있기 때문에 PES는 많은 응용분야에 쉽게 적용할 수 있다. 많은 안전 필수 기능들은 소프트웨어를 통해 수행되고 있다. 보통 PES는 매우 복잡하여 결함의 근원을 발견하기 쉽지 않다. 그래서 소프트웨어 결함허용 기법을 이용한 신뢰도 해석이 필요하다. 현재 소프트웨어 결함허용 기법에는 복구블록, 분산 복구 블록, N-버전 프로그래밍, N 자기검사 프로그램이 있다. 본 논문에서는 마르코프 모델을 이용하여 소프트웨어 결함허용 기법 중에 복구 블록과 N-버전 프로그래밍의 모델을 제시하였다. 또한 열차제어시스템의 신뢰도를 시간 변화에 따라 분석하였다. 프로그램의 결함 발생률, 수용테스트 결함발생률, 보터의 결함발생률은 고정시켰다. 그래서 시간과 신뢰도 사이의 관계를 Matlab 프로그램을 이용하여서 제시하였다. 같은 수의 대체블록이 있는 경우에 신뢰도 분석결과 복구 블록의 신뢰도는 N-버전 프로그래밍의 신뢰도보다 높게 해석되었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권12호
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• pp.59-70
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• 2003

본 논문에서 제안하는 CCRSVP (Candidate Casting RSVP) 알고리듬은 IEEE 802.11 무선 랜 환경에서 기존의 Mobile IP에 지능적인 멀티캐스팅 기법과 RSVP를 도입하여 고속 핸드오프의 성능을 지원하면서, QoS를 보장하고 B/W 효율성 측면에서 뛰어난 성능을 보이는 새로운 핸드오프 방법이다. 이 알고리듬은 무선 랜의 L2 정보 (BSSID)를 이용, L2 핸드오프가 발생하기 전 미리 자원 예약을 시도하며 멀티캐스팅 기법을 이용해 L3 핸드오프 지연을 타 방법에 비해 획기적으로 줄인다. 성능의 증명을 위해 RSVP 동작 과정의 특성을 이용하여 핸드오프 과정을 모델링 한다. 본 논문에서 제안한 핸드오프 모델은 RSVP를 이용한 각각의 핸드오프 알고리듬을 구별할 수 있는 파라미터를 정의하고 이를 응용한다. 또한 이들 파라미터를 적용하여 마코프 체인과 반복 접근법을 이용한 분석 방법을 소개한다. 핸드오프 모델의 분석을 통해 제안된 알고리듬이 타 알고리듬보다 자원의 효율성 면에서 더 성능이 우수함을 보인다. 자원의 효율성을 비교하기 위해 각 알고리듬의 예약될 자원이 없을 경우 블로킹되는 세션에 대한 차단 확률, 셀 내 세션 발생률에 따른 자원이 예약되는 정도를 보여주는 자원 사용률, 실질적으로 자인을 사용하고 있는 능률 세션 수 그리고 예약된 자원의 사용 효율을 나타내는 자원 효율을 비교 분석한다. 각각의 비교 항목에서 CCRSVP 알고리듬이 우수한 성능을 가짐을 확인할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.789-792
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• 2004

웹 마이닝, 바이오정보학, 통계적 자료 분석 등 여러 분야에서 매우 다양한 형태의 결측치가 발생하여 학습 데이터를 희소하게 만든다. 결측치는 주로 전처리 과정에서 가장 기본적인 평균과 최빈수뿐만 아니라 조건부 평균, 나무 모형, 그리고 마코프체인 몬테칼로 기법과 같은 결측치 대체 기법들을 적용하여 추정된 값에 의해 대체된다. 그런데 주어진 데이터의 결측치 비율이 크게 되면 기존의 결측치 대체 방법들의 예측의 정확도는 낮아지는 특성을 보인다. 또한 데이터의 결측치 비율이 증가할수록 사용 가능한 결측치 대체 방법들의 수는 제한된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 통계적 학습 이론 중에서 Vapnik의 Support Vector Regression을 데이터 전처리 과정에 알맞게 변형하여 적용하였다. 제안 방법을 이용하여 결측치 비율이 큰 희소 데이터의 전처리도 가능할 수 있도록 하였다 UCI machine learning repository로부터 얻어진 데이터를 이용하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권12호
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• pp.69-75
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• 2004

본 논문에서는 우수한 잡음 방지 성능과 다른 사용자 간섭에 강건하며, 보안성이 우수한 특징을 갖는 DS-UWB(Direct Sequence-UWB) 방식에 멀티밴드 방식을 적용하였다. 제안된 시스템의 각 서브밴드는 코히어런스 대역폭을 만족하지 못하기 때문에 각 서브밴드에서 레이크 수신기가 사용되었으며 레이크 수신기의 출력은 MRC(Maximum Ratio Combining) 기법을 사용하여 결합하였다. 제안된 시스템은 타 시스템과의 원활한 공존이 가능하며 PBI(Partial Band Interference)에 우수한 성능을 나타낸다. 또한 초광대역 안테나의 부담이 줄게 되며 평균전력 대비 첨두치(peak to average power) 값이 작다는 장점이 있다. 본 논문에서는 AWGN(Additive White Gaussian Noise), 다른 사용자 간섭 및 협대역 잡음이 존재하는 채널에서 멀티밴드 시스템을 적용한 DS-UWB 의 BER 을 수학적으로 분석하였으며, 수신단에서 서브밴드 수가 증가함에 따라 성능이 개선됨을 시뮬레이션을 통하여 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.190-197
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• 2010

WiBro의 ACR(Access Control Router)은 ACR간을 움직일 때만 홈 에이전트와 상대 노드에게 위치등록을 하므로, 위치등록비용은 MIPv6에 비해 적지만, 이동 노드의 송수신되는 모든 패킷들은 ACR을 통해 전달되기 때문에 ACR이 관리하는 이동노드의 수가 많아지면 ACR의 패킷처리비용은 증가한다. 따라서 ACR도메인 내에 있는 이동 노드들을 관리하는 ACR이 잘 작동한다면 ACR도메인 내의 통신상태는 원활하다. 그러나 ACR이 잘 작동하지 않으면 네트워크의 delay가 발생하므로 ACR의 역할은 중요하다. 본 논문에서는 WiBro의 효율적인 작동을 위해 ACR의 성능을 측정한다. 이를 위해, 성능평가 요소로서 이동노드의 거부확률(deny probability)와 ACR 성능의 총이익을 사용한다. 그리고 이동모델로서 랜덤워크 모델을 이용한다.

• 한국음향학회지
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• 제21권5호
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• pp.478-484
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• 2002

표적 탐지를 위한 선형 견인 어레이는 해수의 움직임이나 견인선의 기동 방향 등에 의해 그 형상이 비선형화 된다. 이러한 비선형성의 존재는 입사신호의 파라미터 추정 오차를 유발하므로 본 논문에서는 비선형 형상의 견인 어레이를 위한 빔형성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 두 개의 보조센서를 사용하여 수동 견인 어레이의 첫 번째 하이드로폰과 마지막 하이드로폰의 위치를 파악한 후, 두 하이드로폰 사이의 비선형 형상조향 벡터를 선형화 (Linearization)한다. 실제 수중환경에서의 컴퓨터 모의 실험을 통하여 성능 분석을 행한 결과, 비선형 견인 어레이의 형상에 관계없이 빔패턴은 이상적인 형태를 지님을 확인하였다. 그리고 다양한 입사신호의 신호 대 잡음비 환경 하에서 위상 성분 추정의 한계를 보임으로써 제안된 기법의 입사각 추정 성능을 평가하였으며, 이와 더불어 선형 형상을 가정한 바틀렛 빔형성 기법과의 비교 분석 결과, 현격한 성능 차이를 보였음을 확인하였다.

• 한국임상약학회지
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• 제28권2호
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• pp.131-137
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• 2018

Background: In South Korea, 22.3% of women ${\geq}50years$ of age and 37% of women ${\geq}70years$ of age visit the doctor to obtain treatment for osteoporosis. According to the analysis of the National Health Insurance Services claim data between 2008 and 2012, the number and incidence of hip and vertebral fractures increased during the same period. Denosumab, a newly marketed medicine in Korea, is the first RANK inhibitor. Methods: A cost-utility analysis was conducted from a societal perspective to prove the superiority of denosumab to alendronate. A Markov cohort model was used to investigate the cost-effectiveness of denosumab. A 6-month cycle length was used in the model, and all patients were individually followed up through the model, from their age at treatment initiation to their time of death or until 100 years of age. The model consisted of eight health states: well; hip fracture; vertebral fracture; wrist fracture; other osteoporotic fracture; post-hip fracture; post-vertebral fracture; and dead. All patients began in the well-health state. In this model, 5% discounted rate, two-year maximum offset time, and persistence were adopted. Results: The total lifetime costs for alendronate and denosumab were USD 5,587 and USD 6,534, respectively. The incremental cost-effectiveness ratio (ICER) for denosumab versus alendronate was USD 20,600/QALY. Given the ICER threshold in Korea, the results indicated that denosumab was remarkably superior to alendronate. Conclusion: Denosumab is a cost-effective alternative to the oral anti-osteoporotic treatment, alendronate, in South Korea.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.95-98
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• 2002

문자인식 또는 음성인식을 위해 사용되어지는 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)모델은 일반적으로 모델의 상태수를 일정한 수로 고정하는 고정 상태수 모델 구조를 가지고 있으나, 이는 개별적인 인식 단위의 특성을 고려하지 않은 경우로써 이를 고려한 가변 상태수 모델을 사용할 경우 인식률 향상을 기대할 수 있다. 개별적인 인식 단위에 적합한 모델 상태수를 결정하는 방법으로 파라미터 히스토그램 방법과, BIC(Bayesian Information Criterion)방법을 사용하는 것이 대표적이다. 이들 방법들은 개별적인 인식단위의 우도값만을 향상시키기 위한 방법으로 전체인식률과 직접적으로 비례하지는 않는다. 따라서, 본 논문에서는 고정 상태수를 갖는 모델 적용 방법과 인식단위별 상태수 변화에 따른 인식률을 비교하였으며, 이를 바탕으로 각 모델별 상태수를 달리하는 가변 상태수 CHMM모델 구성 방법을 제안한다. 제안된 가변상태수 모델의 유효성을 확인하기 위해 음성/문자 공용인식기 중 필기체 문자 인식에 적용한 결과 제안한 LM(Local Maximum)으로 구성된 가변 상태수 모델이 MLE와 BIC로 구성된 모델과 인식률 면에서는 거의 동일한 성능을 유지하면서 전체 상태수는 MLE 모델에 비해 $31\%$, BIC로 구성된 모델에 비해 $22\%$ 감소를 나타내어 제안한 모델의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권6B호
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• pp.697-709
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• 2011

차량과 같은 이동환경에서 무선 인터넷 서비스를 사용할 때, 불필요하게 발생하는 핸드오버는 서비스 품질 저하와 시그널링 오버헤드를 유발하여 실시간 멀티미디어 서비스 제공에 단점으로 작용한다. 본 논문에서는 Mobile Node (MN)가 일정한 이동패턴을 가지고 있을 때, Mobility behavior profile을 이용하여 생성한 DTMC을 이용하여 핸드오버의 발생 횟수를 감소시켜 무선 인터넷 서비스를 향상시킬 수 있는 핸드오버 방법을 제안한다. 기존 핸드오버 방법을 반복적으로 수행하며 Mobility behavior profile을 학습하고, Mobility behavior profile 에 충분한 양이 학습되면 Mobility behavior profile을 이용하여 DTMC의 1-step & 2-step transition probability matrix를 생성한다. 그 이후에는 DTMC의 1-step & 2-step transition probability matrix를 이용하여 핸드오버를 수행하며 Mobility behavior profile을 계속 업데이트한다. 4개의 Mobility model에서의 실험을 통하여 평균 핸드오버 횟수와 평균 RSSI값, 그에 따른 Throughput을 비교한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1499-1506
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• 2017

스마트폰의 사용 및 다양한 앱 들의 출시 등이 기하급수적으로 증가되면서 악성 앱 또한 동시에 증가됐다. 기존의 앱 추천 시스템들은 온라인상에서 보이는 다른 사용자들의 평점, 댓글 및 인기 카테고리 등의 정적인 정보 분석을 기반으로만 동작한다는 한계가 있었다. 본 논문에서는 처음으로 스마트폰에서 실제로 사용되는 앱의 동적인 정보들을 현실적으로 사용하여 정적인 정보와 동적인 정보를 동시에 고려하는 견고한 앱 추천 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 앱의 사용되는 시간, 앱의 사용 빈도수 및 앱과 앱 간의 상호 작용과 안드로이드 커널과의 접촉 횟수 등을 측정 가능한 수준에서 부분적으로 반영하여 견고한 안드로이드 앱 추천 시스템을 제안한다. 성능평가 결과 제안하는 기법이 견고하고 효율적인 앱 추천 시스템임을 증명했다.