• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.59-64
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• 2015

In this paper, we found the usefulness of the deep belief network (DBN) in the fields of brain-computer interface (BCI), especially in relation to imagined speech. In recent years, the growth of interest in the BCI field has led to the development of a number of useful applications, such as robot control, game interfaces, exoskeleton limbs, and so on. However, while imagined speech, which could be used for communication or military purpose devices, is one of the most exciting BCI applications, there are some problems in implementing the system. In the previous paper, we already handled some of the issues of imagined speech when using the International Phonetic Alphabet (IPA), although it required complementation for multi class classification problems. In view of this point, this paper could provide a suitable solution for vowel classification for imagined speech. We used the DBN algorithm, which is known as a deep learning algorithm for multi-class vowel classification, and selected four vowel pronunciations:, /a/, /i/, /o/, /u/ from IPA. For the experiment, we obtained the required 32 channel raw electroencephalogram (EEG) data from three male subjects, and electrodes were placed on the scalp of the frontal lobe and both temporal lobes which are related to thinking and verbal function. Eigenvalues of the covariance matrix of the EEG data were used as the feature vector of each vowel. In the analysis, we provided the classification results of the back propagation artificial neural network (BP-ANN) for making a comparison with DBN. As a result, the classification results from the BP-ANN were 52.04%, and the DBN was 87.96%. This means the DBN showed 35.92% better classification results in multi class imagined speech classification. In addition, the DBN spent much less time in whole computation time. In conclusion, the DBN algorithm is efficient in BCI system implementation.

• 한국전자파학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.116-125
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• 1997

본 논문에서는 신호원의 도착방향을 추정하기 위한 새로운 방안으로 직교가중치 탐색(OWS : Orthogonal Weight Searching)이라고 명명되어진 새로운 기술을 제안한다. 신호공간에 직교하는 가중치 벡터는 개선된 공액기울기 방식(Conjugate Gradient Method)을 이용하여 신호행렬로부터 직접 계산되어진다. 본 논문에서 제안되는 기술은 고유치 및 고유벡터를 구할 필요가 없으며, 어레이 입력신호의 개수가 웨이트의 수보다 크지 않다는 가정하에 신호갯수의 탐지과정을 포함하지 않는다. 제안기술이 탐지절차와는 무관하게 수행되기 때문에 어레이 입력의 개수가 몇개인지 성공적으로 파악할 수 없는 열악한 신호환경하에서 제안기술은 우수한 성능을 나타 낸다. 제안된 기술의 성능은 기존의 잘 알려진 고유분해방법과 신호대 잡음비에 따른 각해상도 변에서 비교되어 지고, 계산상의 복잡도 변에서도 기존의 알고리즘과 비교하여 우수함을 보인다.

• Advances in Computational Design
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• 제2권3호
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• pp.123-141
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• 2017

Solving a system of linear or non-linear equations is required to analyze any kind of structures. There are many ways to solve a system of equations, and they can be classified as implicit and explicit techniques. The explicit methods eliminate round-off errors and use less memory. The dynamic relaxation method (DR) is one of the powerful and simple explicit processes. The important point is that the DR does not require to store the global stiffness matrix, for which it just uses the residual loads vector. In this paper, a new approach to the DR method is expressed. In this approach, the damping, mass and time steps are similar to those of the traditional method of dynamic relaxation. The difference of this proposed method is focused on the method of calculating the damping. The proposed method is expressed such that the time step is constant, damping is equal to zero except in steps with maximum energy and the concentrated damping can be applied to minimize the energy of system in this step. In this condition, the calculation of damping in all steps is not required. Then the volume of computation is reduced. The DR method for form-finding of membrane structures is employed in this paper. The form-finding of the three plans related to the membrane structures with different loading is considered to investigate the efficiency of the proposed method. The numerical results show that the convergence rate based on the proposed method increases in all cases than other methods.

• 경영정보학연구
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• 제12권2호
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• pp.75-88
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• 2010

정보기술의 발전과 더불어 기업과 고객간의 대부분의 정보가 축적되면서 기업은 거래고객의 자세한 정보를 활용하여 차별화된 마케팅을 제공할 수 있다. 본 연구는 기업이 제공하는 마케팅 전략을 보다 효과적으로 실행하기 위해 고객을 세분화하고, 세분화된 고객집단별 마케팅 프로모션에 대한 반응을 예측하는 모형을 제시하였다. 고객세분화에는 데이터마이닝 기법 중 SOM(Self-organizing Map)을 적용하였으며, 세분화된 집단별 프로모션 반응예측에는 로짓모형, 신경망 등의 단일모형과 k-최근접이웃법을 이용한 단일모형들의 통합모형을 적용하였다. 제시된 방법론으로 기업은 프로모션에 대한 고객반응을 예측할 뿐만 아니라 프로모션에 대한 반응을 쉽게 예측할 수 있는 고객집단과 반응예측이 어려운 고객집단으로 구분하여 프로모션의 효과를 극대화하고 각 집단에 맞는 프로모션 전략을 수립할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1163-1176
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• 2005

웹은 가장 커다란 분산 정보저장소로서 빠른 속도로 성장했으나, 웹의 정보를 읽고 이해하는 데는 본질적으로 한계가 있다. 웹의 이러한 환경에서 사용자의 순회패턴(traversal Patterns)을 탐사하는 것은 시스템 설계나 정보서비스 제공 측면에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 세션에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 활용하여 빈발 k-페이지집합을 탐사하여 추천 페이지집합을 생성함으로써 효율적인 웹 정보서비스를 제공할 수 있는 Web Page Recommend(WebPR) 알고리즘[11]을 화장한다. 화장된 내용은 WebPRl(A) 알고리즘을 추가하였으며, WebPR(T)에서 윈도우 개념을 도입한 새로운 winWebPR(T) 알고리즘을 제안하고 있다. 두개의 화장된 알고리즘을 포함하여 두개의 실제 웹로그(Weblog) 데이터에 대해 실험 결과에서 알 수 있듯이 윈도우 개념을 도입한 winWebPR(T) 알고리즘이 세션에 나타나는 페이지들간의 모든 연관성 정보를 활용함으로써 가장 우수한 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-10
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• 2005

본 논문에서는 이동하는 광대역 음원의 위치추정에 적합한 높은 분해능을 가지는 광대역LPA (local polynomial approximation) 빔형성기법을 제안한다. 제안한 기법은 여러 개의 데이터 단편으로부터 구하는 공분산행렬 대신, 하나의 데이터 단편의 여러 개 주파수 성분으로부터 얻은 조향 공분산행렬을 이용하는 STMV(steered minimum variance) 기법을 LPA 빔형성기법에 적용하였다. STMV 기법의 센서가중벡터를 이용하여 LPA 가격함수를 구성하였으며 이를 최대화 시키는 방위각과 각속도를 2차원 탐색을 통하여 추정함으로써 높은 방위각 분해능을 가지도록 하였다. 모의신호와 실제 해상 실험 데이터를 이용하여 제안한 기법의 성능을 기존의 기법과 비교, 분석 하였다

• 한국통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.131-142
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• 1994

본 논문에서는 스칼라 인수 ${\alpha}1,\;{\alpha}2$를 매개변수화하여 갱신항을 첨가한 비선형 적응 알고리즘의 특성을 분석한다. 수렴 특성의 해석에서 평균 필터계수 벡터에 대하여 전이행열의 고유치가 기술된다. 그 알고리즘이 안정하기 위한 범위도 증명된다. 본 알고리즘의 시정수도 유도되고, sign 알고리즘, 기존의 LSM 알고리즘, LFG 알고리즘의 계산량도 비교해 본다. 평균자승의 수렴특성을 해석하고 평균자승 순환식과 초과 평균자승 오차(excess mean square error) 표현식을 유도하고 본 알고리즘이 안정하기 위한 조건도 정한다. 컴퓨터 모의실험(simulation)에서 채널 등화기를 이용하여 QFG 알고리즘의 성능 특성을 보여준다. QFG 알고리즘이 부드러운(smooth) 수렴특성을 가지기 때문에 버스트 오차(error bursting)가 문제가 되는 경우에 유용하다.

• Reproductive and Developmental Biology
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• 제35권4호
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• pp.427-434
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• 2011

Mitochondria diseases have been reported to involve structural and functional defects of complex I-V. Especially, many of these diseases are known to be related to dysfunction of mitochondrial proton-translocating NADH-ubiquinone oxidoreductase (complex I). The dysfunction of mitochondria complex I is associated with neurodegenerative disorders, such as Parkinson's disease, Huntington's disease, and Leber's hereditary optic neuropathy (LHON). Mammalian mitochondrial proton-translocating NADH-quinone oxidoreductase (complex I) is largest and consists of at least 46 different subunits. In contrast, the NDI1 gene of Saccharomyces cerevisiae is a single subunit rotenone-insensitive NADH-quinone oxidoreductase that is located on the matrix side of the inner mitochondrial membrane. The Saccharomyces cerevisiae NDI1 gene using a recombinant adeno-associated virus vector (rAAV-NDI1) was successfully expressed in AML12 mouse liver hepatocytes and the NDI1-transduced cells were able to grow in media containing rotenone. In contrast, control cells that did not receive the NDI1 gene failed to survive. The expressed Ndi1 enzyme was recognized to be localized in mitochondria by confocal immunofluorescence microscopic analyses and immunoblotting. Using digitonin-permeabilized cells, it was shown that the NADH oxidase activity of the NDI1-transduced cells was not affected by rotenone which is inhibitor of complex I, but was inhibited by antimycin A. Furthermore, these results indicate that Ndi1 can be functionally expressed in the AML12 mouse liver hepatocytes. It is conceivable that the NDI1 gene is powerful tool for gene therapy of mitochondrial diseases caused by complex I deficiency. In the future, we will attempt to functionally express the NDI1 gene in mouse embryonic stem (mES) cell.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.5385-5391
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• 2013

온라인을 기반한 제품의 구매가 활성화 됨에 따라, 소비자들의 제품 디자인에 대한 사실적이고 정확한 정보를 요구하고 있다. 본 연구에서는 제품의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 실사적 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 종횡비를 파라미터로 하는 2D-3D 정합을 수행한다. 이러한 2D-3D 정합에 있어 발생하는 연산의 복잡도와 비선형도를 낮추기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 임의의 회전행렬에 대한 임시적 최적 이동 벡터 (TOTV), 회전행렬에 대한 비선형 최적화 단계로 접근한다. 제안하는 방법의 유용성을 시현하기 위해 3차원 컬러 측정기로는 색외관을 획득하기 힘든 메탈릭 페인트 재질로 이루어진 제품에 적용한 구현결과를 보인다.

• 한국측량학회지
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• 제30권6_1호
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• pp.575-581
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• 2012

일반적으로 VRS 데이터 생성 등을 위해 GPS 상시관측망으로부터 대류지연 및 전리층 지연량을 계산하여야 하며 이를 위해 다양한 모델링 기법과 추정 이론을 적용하게 된다. 본 연구에서는 대류 및 전리층 지연량의 계산을 위해 칼만필터를 기반으로 모델링을 수행하였으며 상태벡터의 특성을 고려하여 상태전이행렬 및 분산-공분산 값을 결정하였다. 수신기의 좌표 및 천정방향의 대류지연량과 이중차분전리층 지연량은 각각 random walk 및 first-order Gauss-Markov 프로세스로 모델링을 하였다. 모델링한 필터의 검증을 위해 구현된 칼만필터를 이용하여 상시관측소 데이터를 처리하였으며 그 결과 수신기의 좌표뿐만 아니라 천정방향의 대류지연량 및 이중차분전리층 지연량을 성공적으로 추출할 수 있었다. 따라서 향후 알고리즘을 통해 추출된 대기효과에 VRS 데이터 등의 생성에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.