• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.715-717
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• 2005

Support vector machine(SVM)은 최근 각광받는 기계학습 방법 중 하나로서, kernel function 이라는 사상(mapping)을 이용하여 입력 공간의 벡터를 classification이 용이한 특징 (feature) 공간의 벡터로 변환하는 것을 근간으로 한다. SVM은 이러한 특징 공간에서 두 클래스를 구분 짓는 hyperplane을 일련의 최적화 방법론을 사용하여 찾아내며, 주어진 문제가 convex problem 인 경우 항상 global optimal solution 을 보장하는 등의 장점을 지닌다. 한편 bioinformatics 연구에서 주로 사용되는 데이터는 측정 오류 등 일련의 오류를 포함하고 있으며, 이러한 오류는 기계학습 방법론이 어떤 decision boundary를 찾아내는가에 영향을 끼치게 된다. 특히 SVM의 경우 이러한 오류는 특징 공간 벡터간의 관계를 나타내는 Gram matrix를 변화로 나타나게 된다. 본 연구에서는 입력 공간에 오류가 발생할 때 그것이 SVM 의 decision boundary를 어떻게 변화시키는가를 대표적인 두 가지 kernel function, 즉 linear kernel과 Gaussian kernel에 대해 분석하였다. Wisconsin대학의 유방암(breast cancer) 데이터에 대해 실험한 결과, 데이터의 오류에 따른 SVM 의 classification 성능 변화 양상을 관찰하여 커널의 종류에 따라 SVM이 어떠한 특성을 보이는가를 밝혀낼 수 있었다. 또 흥미롭게도 어떤 조건 하에서는 오류가 크더라도 오히려 SVM 의 성능이 향상되는 것을 발견했는데, 이것은 바꾸어 생각하면 Gram matrix 의 일부를 변경하여 SVM 의 성능 향상을 꾀할 수 있음을 나타낸다.

• 영어어문교육
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• 제16권4호
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• pp.153-184
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• 2010

On the bases of the 5 principles and the 4 criteria for designing and developing of the listening and the reading test of National English Ability Test (NEAT), this study presents Item-Types Decision-Making Model as a blueprint for designing and constructing the two tests. It sets up the criteria for validating item types, designs a modular type of test specifications, constructs an item-types bank, and specifies a complementary type of test specifications of the two tests. To gather all these threads up, it constructs Item-Types Decision-Making Model which consists of such components as the item-type pool, the validity criteria and the procedures of testing item types, the item-types bank, the modular and the complementary type test specification. Thus, it shows how the Model works in developing and constructing the two level-differentiated listening and reading tests (the 2nd and the 3rd rank) of NEAT. Finally, it discusses some implications and applications of the Model to the two level-differentiated tests (the A and the B type) of 2014 CSAT (College Scholastic Ability Test) systems, National Assessment of Educational Achievement (NAEA), and classroom testing. In conclusion, Item-Types Decision-Making Model functions as a testing template in an item development system and as a matrix in an item-types bank system.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권5호
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• pp.467-476
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• 2010

본 연구에서는 개념 설계 과정에서 항공 인증 규정 및 의사결정모델을 이용하여 최적화 문제 구성과 항공기 기준형상을 선정하는 프로세스를 정립하고, 이를 소형제트항공기에 적용하였다. 항공기 안전성을 보장하기 위한 최소안전 요구조건인 항공 인증 규정은 항공기 설계 초기단계에서부터 고려되어야 하는 사항으로 반드시 만족해야 한다. 인증 규정 및 사용자 요구도 분석 후, 산업공학기법인 Affinity Diagram, Nested Column Diagram, Quality Function Deployment (QFD), Pugh Concept Selection Matrix와 같은 의사결정모델을 사용하여 alternative 형상군에 대한 평가를 수행하였다. 그 후 Best alternative 형상에 대한 설계가능영역 분석을 통해 항공 인증 규정에 적합하고 객관적인 문제 구성 및 항공기 기준형상을 도출 할 수 있었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제16권4호
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• pp.331-339
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• 2016

건축물의 고층화, 복합화, 대형화에 따라 다양한 공법이 개발되고 있어 주요 공종에 대한 공법 선정의 중요성이 대두되고 있다. 그러나 프로젝트의 특성을 충분히 고려하지 못하고 있고 주요 공법의 선정을 위한 객관적 기준이나 자료 또한 부족한 실정이며, 실무자의 경험과 직관에만 의존하여 선정이 이루어지고 있는 점이 지적되어 왔다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 퍼지, AHP, CBR 등 인공지능이론을 이용한 주요 공종의 공법 선정을 위한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 실무에서 공법 선정 시 공종별 특성 및 현장별 조건을 고려하여 주요 공종마다 각기 다른 여러 가지 공법 선정 모델을 적용하기는 어렵다. 이에 본 연구에서는 매트릭스 분석과 선형변환을 이용하여, 실무에서 활용이 용이한 범용적인 성격의 의사결정지원 모델을 제시하고, 사례 연구를 통해 흙막이 공법 선정 과정에 적용하여 연구모델의 정합성을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권1C호
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• pp.82-91
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• 2005

본 논문은 iterative hyperplane projection 을 이용한 효율적인 APA(affine projection algorithm)을 소개한다. 다양한 적응 알고리즘들 중 APA는 랭크 부족 문제를 해결하며 고속 수렴의 특성 때문에 다양한 응용분야에 적용되고 있다. SIMO(Single-Input-Multiple-Output) 시스템을 위한 STDE(Space-Time Decision- directed Equalizer) 적용 시 흔히 단일 채널 환경에서 발생하는 "shifting invariance property"를 이용할 수 없으므로 인해 FTF(Fast Transversal Filter)와 같이 저 복잡도를 갖는 고속 적응 알고리즘을 사용할 수 없다. 따라서 APA 기반의 STDE 기능을 수행하는 과정에서 SMI(Sample Matrix Inversion) 처리가 불가피하며, 계산상의 복잡도가 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 APA 기법 고유의 우수한 추적 특성 및 고속 수렴 성질을 유지하면서, 낮은 복잡도를 갖는 IHP(Iterative Hyperplane Projection) 알고리즘 기반의 효율적인 수정 APA 기법을 소개한다. 제안된 IHP 기반 APA 기법의 성능을 확인하기 위하여, 무선 SIMO 채널 환경 하에서 제안된 IHP-APA 알고리즘을 적용한 STED에 대한 비트 에러 오률 (BER) 특성과 계산량 분석을 통해서 우수성을 입증하였다.

• 품질경영학회지
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• 제41권3호
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• pp.465-474
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• 2013

Purpose: To provide a variety of stable military supplies, risk should be avoided or removed. This paper aims to provide an objective method of risk assesment for risk matrix to evaluate risk level. Methods: According to previous results of risk assesment through risk matrix, some parameters and probability density functions, which include characteristics of military supplies, are selected and Risk matrix is modelled based on that. Results: Results show that a proposed method can evaluate objectively risk level through the stochastic modelling and provide well-balanced risk assessments by categorizing into 3 levels such as high, middle and low level risk. Conclusion: A current risk assessment method includes substantial subjectivity of risk assessment and as a problem about military supplies comes up, we can not show any appropriate evidences for decision of risk assessment. We propose an objective scheme employing stochastic modelling with parameters and probability density functions.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권12C호
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• pp.1167-1174
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• 2005

본 논문은 인덱스 영상의 무손실 압축을 위한 적응적 순위 기반 재인덱싱 기법에서 동일 빈도 값에 대한 우선 순위 결정 방법을 제안한다. 발생빈도행렬에서 동일 빈도 값에 대한 우선순위 결정은 발생빈도행렬의 임의의 행에서 물리적으로 처음 위치한 빈도 값, 주대각선 주위에 위치한 빈도 값, 민도 값이 큰 원소의 주위에 위치한 빈도값을 사용한다. 실험 결과, 제안 방법은 기존의 Zeng과 Pinho의 방법보다 1.71 비트까지 절감 효율을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권5호
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• pp.1036-1057
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• 2013

Wireless body area network (WBAN) is a promising candidate for future health monitoring system. Nevertheless, the path to mature solutions is still facing a lot of challenges that need to be overcome. Energy efficient scheduling is one of these challenges given the scarcity of available energy of biosensors and the lack of portability. Therefore, researchers from academia, industry and health sectors are working together to realize practical solutions for these challenges. The main difficulty in WBAN is the uncertainty in the state of the monitored system. Intelligent learning approaches such as a Markov Decision Process (MDP) were proposed to tackle this issue. A Markov Decision Process (MDP) is a form of Markov Chain in which the transition matrix depends on the action taken by the decision maker (agent) at each time step. The agent receives a reward, which depends on the action and the state. The goal is to find a function, called a policy, which specifies which action to take in each state, so as to maximize some utility functions (e.g., the mean or expected discounted sum) of the sequence of rewards. A partially Observable Markov Decision Processes (POMDP) is a generalization of Markov decision processes that allows for the incomplete information regarding the state of the system. In this case, the state is not visible to the agent. This has many applications in operations research and artificial intelligence. Due to incomplete knowledge of the system, this uncertainty makes formulating and solving POMDP models mathematically complex and computationally expensive. Limited progress has been made in terms of applying POMPD to real applications. In this paper, we surveyed the existing methods and algorithms for solving POMDP in the general domain and in particular in Wireless body area network (WBAN). In addition, the papers discussed recent real implementation of POMDP on practical problems of WBAN. We believe that this work will provide valuable insights for the newcomers who would like to pursue related research in the domain of WBAN.

• 한국음향학회지
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• 제20권6호
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• pp.87-93
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• 2001

본 논문에서는 일반적인 코드분할 다중화 시스템을 위해 저자가 제안하였던 유사 역상관기를 변형하여 광대역 코드분할 다중화 시스템에 적합한 수신기를 설계하고, 백색 가우시안 채널 환경에서 성능을 분석하고 있다. 설계된 수신기에서는 판단변수에 포함되어 있는 다중사용자 간섭신호를 분석하여, 송신된 신호의 각 비트에 대응되는 상호상관행렬을 얻게 된다. 이 상호상관행렬을 역변환시킨 후, 기존의 수신기에서 얻어진 판단변수에 적용한다. 이렇게 해서 수신기의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 수신기는 연속해서 3비트를 받은 후에 바로 검출과정을 수행할 수 있다는 잇점이 있다. 지연시간이나 반송파 위상 오차가 존재하는 상황에서 설계된 수신기의 성능변화를 백색 가우시안 채널에서의 여러 가지 시뮬레이션을 통해서 확인하였다. 그 결과 여기에서 제안한 수신기가 기존 수신기나, 병렬 간섭제거기에 비해 성능이 우수하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1237-1242
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• 2007

이 논문에서는 시변 레일리 페이딩 채널에서 STBC(Space Time Block Code)의 신호 검출 방법을 연구한다. 하나의 블록 내의 두 심볼 구간 동안 채널 환경이 변하는 경우, 채널 행렬의 직교성이 성립하지 않고 두 심볼간에 간섭이 발생한다. 이러한 채널에서 수신 성능을 개선하기 위해서 joint ML 검출 방식이 제안되었으나, 계산복잡도가 증가한다. 이를 줄이기 위해서 판정 궤환(decision feedback) 방식이 제안되었으나, joint ML 방식에 비해 수신 성능이 떨어진다. 이에 이 논문에서는 joint ML 검출 방법을 사용하는 경우에 비해 수신기의 복잡도를 줄이는 동시에 기존의 판정 궤환 방식에 비해 성능이 개선된 이중 판정 궤환 방식을 이용한 새로운 STBC 검출 알고리즘을 제안한다.