• 한국전자파학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.376-383
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• 2008

일반적으로 고속의 디지털부와 아날로그부의 귀환 전류 평면(Return Current Plane: RCP)은 분할된다. 이것은 PCBs(Printed Circuit Boards)에서 각 서브 시스템 사이의 노이즈가 서로 간섭을 일으키지 않도록 하기 위해서 이루어지지만, 각 서브 시스템 사이에 연결된 신호선이 존재하는 경우 이러한 분할은 원치 않는 효과를 발생시킨다. EMI(Electromagnetic Interference) 측면에서 전자파의 복사 방출을 증가시키는 주된 요인이 된다. 이러한 전자파 복사 방출 노이즈를 저감시키기 위한 해결 방법으로 component bridge(저항 브릿지, 커패시터 브릿지, 페라이트 비드 브릿지 등: CB)가 사용되고 있지만, 아직 정확한 CB의 사용 지침이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 EMI측면에서 다중-CB사용 방법에 대한 설계 원리를 측정을 통해 전자파 복사 방출을 분석하고, 노이즈 저감 방법에 대한 설계 방법을 제시하고자 한다. 일반적으로 다중-CB 사이의 간격은 ${\lambda}/20$으로 페라이트 비드(ferrite bead)를 사용하도록 권장하고 있다. 본 논문은 CB의 다중 연결시 페라이트 비드와 칩 저항에 대한 설계방법을 측정과 시뮬레이션을 통하여 증명하였고, 다중 연결된 칩 저항이 EMI 측면에서 분할된 RCP의 노이즈 저감에 더욱 더 효과적인 설계 방법임을 증명하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.366-375
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• 2008

일반적으로 고속의 디지털부와 아날로그부의 귀환 전류 평면(Return Current Plane: RCP)은 분할된다. 이것은 PCBs(Printed Circuit Boards)에서 각 서브 시스템 사이의 노이즈가 서로 간섭을 일으키지 않도록 하기 위해 이루어지지만, 각 서브 시스템 사이에 연결된 신호선이 존재하는 경우, 이러한 분할은 원치 않는 효과를 발생시킨다. RCP의 분할은 회로적인 측면에서 신호 무결성(Signal Integrity)에 악영향을 미치고, EMI(Electromagnetic Interference) 측면에서 전자파의 복사 방출을 증가시키는 주된 요인이 된다. 이러한 신호 무결성을 유지하기 위한 방법으로 component bridge(저항 브릿지, 커패시터 브릿지, 페라이트 브릿지 등: CB)가 사용되고 있지만 아직 정확한 CB의 사용 지침이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 신호 무결성 측면에서 다중-CB 사용 방법에 대한 설계 원리를 측정과 시뮬레이션을 통해 분석하고 노이즈 저감 방법에 대한 설계 방법을 제시하고자 한다. 일반적으로 CB, 사이의 간격은 ${\lambda}/20$로 페라이트 비드(ferrite bead)를 사용하도록 권장하고 있다. 본 논문은 CB의 다중 연결시 페라이트 비드와 칩 저항에 대한 설계 방법을 측정과 시뮬레이션을 통하여 증명하였고, 다중 연결된 칩 저항$(0{\Omega})$이 신호 무결성 측면에서 더욱 더 효과적인 설계 방법임을 증명하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제38권4호
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• pp.254-257
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• 2012

Hedge funds can be established in Korea after the deregulation about setting up private equity funds on September, 2011. Although the variety of asset allocation strategies is the strength of hedge funds, most of Korean hedge funds uses only the equity long/short strategy. Therefore, it is need to introduce other strategies into Korea hedge funds, however all strategies can not be adopted at once because of the infrastructure of Korea financial market. In this paper, we find the optimal introductive order of strategies for Korea hedge fund in view of individual or institutional investors. For this analysis, HFRI data are used for the historical return of each hedge fund strategy and three methods (network visualization, principle component analysis and efficient frontier optimization) are used for finding the optimal order.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권8호
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• pp.3884-3910
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• 2016

Intrusion Detection System (IDS) in general considers a big amount of data that are highly redundant and irrelevant. This trait causes slow instruction, assessment procedures, high resource consumption and poor detection rate. Due to their expensive computational requirements during both training and detection, IDSs are mostly ineffective for real-time anomaly detection. This paper proposes a dimensionality reduction technique that is able to enhance the performance of IDSs up to constant time O(1) based on the Principle Component Analysis (PCA). Furthermore, the present study offers a feature selection approach for identifying major components in real time. The PCA algorithm transforms high-dimensional feature vectors into a low-dimensional feature space, which is used to determine the optimum volume of factors. The proposed approach was assessed using HTTP packet payload of ISCX 2012 IDS and DARPA 1999 dataset. The experimental outcome demonstrated that our proposed anomaly detection achieved promising results with 97% detection rate with 1.2% false positive rate for ISCX 2012 dataset and 100% detection rate with 0.06% false positive rate for DARPA 1999 dataset. Our proposed anomaly detection also achieved comparable performance in terms of computational complexity when compared to three state-of-the-art anomaly detection systems.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.454-460
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• 2003

이 논문은 입술의 형태를 효과적으로 인식하는 방법을 제안하였다. 입술은 PDM(Point Distribution Model)을 기반으로 점들의 집합으로 표현하였다. 주성분 분석법을 적용하여 입술 모델을 구하고 모델에서 사용하는 형태계수의 분포를 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 구하였다. 이 과정에서 계수를 정하기 위하여 EM(Expectation Maximization) 알고리듬을 사용하였다. 입술 경계선 모델은 입술을 구성하는 각 점과 주변 영역에서의 화소간 변화를 이용하여 구성하였으며 입술 탐색시 사용되었다. 여러 영상을 대상으로 실험한 결과 좋은 결과를 얻었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권1호
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• pp.12-18
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• 2013

Motor imagery classification in electroencephalography (EEG)-based brain-computer interface (BCI) systems is an important research area. To simplify the complexity of the classification, selected power bands and electrode channels have been widely used to extract and select features from raw EEG signals, but there is still a loss in classification accuracy in the state-of- the-art approaches. To solve this problem, we propose a discriminative feature extraction algorithm based on power bands with principle component analysis (PCA). First, the raw EEG signals from the motor cortex area were filtered using a bandpass filter with ${\mu}$ and ${\beta}$ bands. This research considered the power bands within a 0.4 second epoch to select the optimal feature space region. Next, the total feature dimensions were reduced by PCA and transformed into a final feature vector set. The selected features were classified by applying a support vector machine (SVM). The proposed method was compared with a state-of-art power band feature and shown to improve classification accuracy.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.370-373
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• 2005

We have developed Hybrid algorithm for yellow sand detection. Hybrid algorithm is composed of three methods using infrared bands. The first method used the differential absorption in brightness temperature difference between $11\mu m\;and\;12\mu m$ (BID _1), through which help distinguish the yellow sand from various meteorological clouds. The second method uses the brightness temperature difference between $3.7\mu m\;and\;11\mu m$ (BID_2). The technique would be most sensitive to dust loading during the day when the BID _2 is enhanced by reflection of $3.7\mu m$ solar radiation. The third one is a newly developed algorithm from our research, the so-called surface temperature variation method (STY). We have applied the three methods to MODIS for derivation of the yellow sand dust and in conjunction with the Principle Component Analysis (PCA), a form of eigenvector statistical analysis. PCI shows better results for yellow sand detection in comparison with the results from individual method. The comparison between PCI and MODIS aerosols optical depth (AOD) shows remarkable good correlations during daytime and relatively good correlations over the land.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.62-71
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• 2009

본 논문에서는 주성분 분석 기법에 의한 BLDC 전동기의 고장진단 알고리즘과 임베디드 타입의 실시간 고장진단 시스템을 구현하였다. 우선 오프라인 상태에서 제안된 고장진단 알고리즘을 검증하기 위해 BLDC 고장진단 실험장치를 구현한 후 LabVIEW 프로그램에 의해 다양한 고장 데이터를 취득하였다. 취득된 데이터는 신호특성에 맞는 전 처리과정을 수행한 후 주성분분석 기법에 의해 고장특성을 나타내는 특징을 추출하고 최종적으로 BLDC 전동기의 진단은 유클리디안 거리 유사도 방법에 의해 수행된다. 이러한 결과를 바탕으로 임베디드 타입의 실시간 BLDC 고장진단 시스템을 구현하였다. 제안된 방법은 다양한 실험을 통하여 성능을 평가하였다.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제16권2호
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• pp.98-103
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• 2016

Purpose: The purpose of this paper is to get a meaningful information for improving manufacturing quality of the products before they are produced in client's manufacturing process. Methods: A variety of data mining techniques have been being used for wide range of industries from process data in manufacturing factories for quality improvement. One application of those is to get meaningful information from process data in manufacturing factories for quality improvement. In this paper, the failure rate at client's manufacturing process is predicted by using the parameters of the characteristics of the product based on PCA (Principle Component Analysis) and regression analysis. Results: Through a case study, we proposed the predicting methodology and regression model. The proposed model is verified through comparing the failure rates of actual data and the estimated value. Conclusion: This study can provide the guidance for predicting the failure rate on the manufacturing process. And the manufacturers can prevent the defects by confirming the factor which affects the failure rate.

• Environmental Engineering Research
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• 제15권2호
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• pp.93-98
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• 2010

This study aims to determine the chemical composition and seasonal variation of atmospheric acid deposition in order to identify possible sources contributing to precipitation. Sampling and analysis of 132 wet deposition samples were carried out from January to December 2008 at Mae Hia Research Center, Chiang Mai University, Chiang Mai Province. Total precipitation was 1,286.7 mm. Mean electro-conductivity and pH values were 0.94 mS/m and 6.27, respectively. Major cations ($Na^+$, ${NH_4}^+$, $K^+$, $Ca^{2+}$, and $Mg^{2+}$) and major anions ($HCOO^-$, $CH_3COO^-$, $Cl^-$, ${NO_3}^-$, and ${SO_4}^{2-}$) were determined by Ion Chromatography. The relative volume weight mean concentrations of anions, in descending order, were ${SO_4}^{2-}$ > ${NO_3}^-$ > $Cl^-$ > $CH_3COO^-$ > $HCOO^-$ and those of cations were $NH_4^+$ > $Ca^{2+}$ > $Mg^{2+}$ > $K^{+}$ > $Na^+$. Results of a principle component analysis highlighted the influence of various possible sources of ions such as agricultural activity, fuel combustion, marine sources, soil resuspension, and biomass burning.