• 원예과학기술지
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• 제17권6호
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• pp.753-754
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• 1999

화학비료의 시용은 토양의 산성화를 가중시키고 포도의 품질을 저하시키고 있다. 본 실험의 결과 퇴비의 시용은 포도 뿌리로 흡수되는 질소량을 낮추어 주며 토양질소 함량, 토양 pH, 토양 유기물함량, 세근의 발생량을 높여 주었다. 장초전정은 포도나무 생육을 감소시켰으며, 특히 웨이크만식 수형의 'Campbell Early'에서 장초전정은 단초전정보다 생육감소가 심해 자체 수형유지가 곤란하였다. 본 실험결과 '캠벨 얼리', '거봉', '쉐리단' 포도원의 퇴비시용은 수체생육을 감소시켰으나 토양환경을 개선함과 동시에 근군분포의 표면화와 세근의 발달을 증가시켰다.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제3권
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• pp.13-21
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• 1963

(1) 춘추겸용 순상전에 있어서는 74.3％의 발아율이었고 미개엽의 발아율은 25.7％이었다. (2) 춘잠사육후 하기에 벌채를 하지 않고 고조로 잔치한 것이 있어서 발아하는 상태는 액아에서 발아성장한 것이 74.88％이고 춘기미개엽중에서 발아성장한 것이 25.12％의 비율이었다. (3) 신아가 착생하는 방위는 남북애에 있어서 정북향이 가장 적고 서남, 서북면에 착생이 가장 많았다. (4) 순상전에 있어서 하벌을 하지 않고 고조를 잔치하였을 때에는 해충의 서식처로 된다. (5) 저지대에 재배된 노상 순상전에 있어서는 다습하고 일조시간이 짧으면 상충의 발생이 심하다. (6) 추잠기 수엽기수엽량에 있어서는 지조를 벌채하지 않는 고조에서는 발아성장하는 기간이 길어서 하벌한 후 성장한 것에 비하여 수엽량이 많았다. (7) 근예정지 순상전으로서 하기에 채벌하지 않으면 비배관리나 기 익년에 지장을 가져오기 때문에 식재거리를 재고할 필요가 있다. (8) 노상과 같은 품종은 교목식으로 재배는 부적당하며 또 적당한 재배거리를 밀식정도로 하는 것은 양책이라 할 수 없다. (9) 재배상 품종계통별에 있어서는 엽수형인 백상계가 일정한 지조에 대한 착생아수도 많았고 그 발아비율도 많았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.524-533
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• 2001

연속음성인식 시스템의 실용화를 위해서 가장 중요한 것은 높은 인식 성능을 가지면서 동시에 실시간으로 인식되어야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 연속음성인식의 인식률 향상을 위하여 효과적인 음향모델을 구성하기 위하여 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting) 알고리즘을 도입하여 HM-Net을 구성하고, 언어모델로서 반복학습을 이용하여 인식률 향상을 제고한다. 그리고, 기존의 연구에서 유효함이 입증된 프레임 단위 적응 프루닝 알고리즘을 연속음성에 적용하여 인식 속도를 개선하고자 한다. 제안된 방법의 유효성을 확인하기 위하여, 남성 4인이 항공편 예약 관련 음성에 대하여 인식 실험을 수행하였다. 그 결과 연속음성인식률 90.9%, 단어인식률 90.7%의 높은 인식성능을 얻었으며, 적응 프루닝 알고리즘을 적용한 경우 인식성능의 저하없이 약 1.2초(전체의 15%)의 인식시간을 줄일 수 있어 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1165-1171
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• 2018

CNN은 객체의 특징을 추출하는 과정에서 많은 계산량과 메모리를 요구하고 있다. 또한 사용자에 의해 네트워크가 고정되어 학습되기 때문에 학습 도중에 네트워크의 형태를 수정할 수 없다는 것과 컴퓨팅 자원이 부족한 모바일 디바이스에서 사용하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 우리는 사전 학습된 가중치 파일에 가지치기 방법을 적용하여 연산량과 메모리 요구량을 줄이고자 한다. 이 방법은 3단계로 이루어져 있다. 먼저, 기존에 학습된 네트워크 파일의 모든 가중치를 각 계층 별로 불러온다. 두 번째로, 각 계층의 가중치에 절댓값을 취한 후 평균을 구한다. 평균을 임계값으로 설정한 뒤, 임계 값 이하 가중치를 제거한다. 마지막으로 가지치기 방법을 적용한 네트워크 파일을 재학습한다. 우리는 LeNet-5와 AlexNet을 대상으로 실험을 하였으며, LeNet-5에서 31x, AlexNet에서 12x의 압축률을 달성 하였다

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.442-446
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• 2010

본 논문에서는 대량의 사진 데이터베이스에 대한 효과적인 사진 검색을 위하여 브라우징을 지원하는 인덱싱 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 대표적인 거리 공간 인덱싱 방법인 M-트리를 기본 구조로 하였다. 그러나 M-트리는 pruning을 통한 검색의 효율성에 초점을 맞추었으며 브라우징을 직접적으로 고려하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 M-트리의 노드 선택 방법, 노드 분할 방법 및 노드 분할 조건을 브라우징에도 적합하도록 변경하였다. 제안한 방법을 적용하여 실험한 결과 노드 응집도와 클러스터링 정확도에서 각각 2배와 1.5배의 향상을 나타내었으며, 검색 성능도 약 2배정도 빨라지는 효과를 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.65-73
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• 1997

본 논문에서는 진화연산을 이용하여 동적 귀환 신경망의 구조를 저차원화하는 방법을 제안한다. 일반적으로 진화연산을 개체군을 이용한 탐색 방법으로서 신경회로망의 여러 가지 다른 성질을 동시에 최적화할 필요가 있을 때 유용한 방법이다. 본 연구에서는 동적 귀환 신경망의 구조를 조차원화하기 위하여 진화 프로그래밍으로 신경망의 구조를 탐색하고, 진화전략으로 신경망의 연결강도를 학습시킴으로서 전체적인 구조를 저차원화하였다.신경망의 중간층 노드의 추가/삭제는 돌연변이 확률에 의하여 결정한다. 노드를 삭제할 경우에는 입력 연결강도의 총합이 가장 작은 노드를 삭제하고, 노드를 추가할 경우에는 미리 지정한 확률함스에 따라 노드를 추가한다. 그리고 추가된 노드와 다른 노드와의 연결방법은 서로 영향을 미칠 수 있는 모든 연결강도 중에서 확률적으로 선택하여 연결하였다. 마지막으로 제안한 저차원화 동적 귀환 신경망이 완전 연결된 신경망보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있음을 예제로서 본 논문에서는 도립진자의 안정화 및 제어와 로봇 매니퓰레이터의 비주얼 서보잉에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.415-418
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• 2003

Fuzzy modelling has the approximation property far the given input-output relationship. Especially, Takagi-Sugeno fuzzy models are widely used because they show very good performance in the nonlinear function approximation problem. But generally there is not the systematic method incorporating the human expert's knowledge or experience in fuzzy rules and it is not easy to End the membership function of fuzzy rule to minimize the output error as well. The ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference Systems) is one of the neural network based fuzzy modelling methods that can be used with various type of fuzzy rules. But in this model, it is the problem to End the optimum number of fuzzy rules in fuzzy model. In this paper, a new fuzzy modelling method based on the ANFIS and pruning techniques with the measure named impact factor is proposed and the performance of proposed method is evaluated with several simulation results.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.172-175
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• 2012

본 논문은 HEVC (high efficiency video coding)의 복잡도 감소를 위한 고속 부호화 방법을 제안한다. 제안 방법은 마지막 0이 아닌 DCT 계수의 위치를 기준으로 블록의 평활성을 판단하고, 이에 따라 Transform Unit의 분할 여부를 빠르게 결정한다. 실험결과를 통해 미미한 0.5% BD-RATE 증가만으로 인코딩 타임을 약 20% 감소시킬 수 있음을 보인다.

• 호남수학학술지
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• 제38권4호
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• pp.833-847
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• 2016

We are interested in the problem of finding the Hausdorff distance between two objects in ${\mathbb{R}}^2$, or in ${\mathbb{R}}^3$. In this paper, we develop an algorithm for computing the Hausdorff distance between two ellipses in ${\mathbb{R}}^3$. Our algorithm is mainly based on computing the distance between a point $u{\in}{\mathbb{R}}^3$ and a standard ellipse $E_s$, equipped with a pruning technique. This algorithm requires O(log M) operations, compared with O(M) operations for a direct method, to achieve a comparable accuracy. We give an example,and observe that the computational cost needed by our algorithm is only O(log M).

• ETRI Journal
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• 제43권3호
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• pp.511-523
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• 2021

The World Health Organization provides guidelines for managing the particulate matter (PM) level because a higher PM level represents a threat to human health. To manage the PM level, a procedure for measuring the PM value is first needed. We use a PM sensor that collects the PM level by laser-based light scattering (LLS) method because it is more cost effective than a beta attenuation monitor-based sensor or tapered element oscillating microbalance-based sensor. However, an LLS-based sensor has a higher probability of malfunctioning than the higher cost sensors. In this paper, we regard the overall malfunctioning, including strange value collection or missing collection data as anomalies, and we aim to detect anomalies for the maintenance of PM measuring sensors. We propose a novel architecture for solving the above aim that we call the hypothesis pruning generative adversarial network (HP-GAN). Through comparative experiments, we achieve AUROC and AUPRC values of 0.948 and 0.967, respectively, in the detection of anomalies in LLS-based PM measuring sensors. We conclude that our HP-GAN is a cutting-edge model for anomaly detection.