• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제15권1호
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• pp.1-7
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• 1975

• 한국음향학회지
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• 제6권3호
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• pp.60-67
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• 1987

본 논문에서는 recursive least-square(RLS) 알고리즘을 이용한 한국어 음소분류방법에 관하여 연구하였다. 각 음소의 특징벡터는 prewindowed RLS lattice 알고리즘을 사용하여 추출하는 방법을 제안하였고, 각 음소의 기준패턴은 추출된 특징벡터들을 벡터양자화하여 구성하였다. 제안된 음소인식방식의 성능시험을 위하여 한국어 음소중 자음11개와 모음 8개가 포함된 7개의 한국어 도시명을 발음하여 사용하였으며 초기의 각 음소의 기준패턴으로는 음성신호의 파형을 관찰하여 추출한 표준패턴(prototype)을 사용하였다. 컴퓨터 simulation의 결과로는 화자종속 음소인식의 경우 약간의 음소규칙을 고려할 때 약$85\%$의 음소인식율을 얻었으나, 화자독립 음소인식의 경우는 이보다 훨씬 낮은 인식율을 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1384-1393
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• 2008

본 논문에서는 손실 특성을 갖는 메타 물질로 구성된 다층 구조 slab의 특성을 해석하였다. 기존 메타 물질을 가진 다층 구조 해석은 recursive 방법을 이용했으며, 계산의 복잡성으로 인한 무손실을 가정할 수밖에 없었지만, 본 논문에서는 손실 메타 물질을 갖는 다층 구조를 해석하기 위해 해석 방법이 간단하고, 임의의 다층 구조를 갖는 물질에 대한 전파 특성을 쉽게 얻을 수 있는 ABCD 행렬을 이용하였다. 적용한 ABCD 행렬 방법의 유효함을 검증하기 위해서 유전체-유전체로 구성된 구조와 메타-유전체 물질로 구성된 다층 구조에 적용하여 기존의 recursive 방법과 비교하였다. 본 논문에서 해석한 손실 메타 물질을 갖는 다층 구조는 유전체 다층 구조보다 리플이 없고 광대역 전송 특성을 얻을 수 있다는 장점이 있으며, 안테나의 레이돔이나 전파를 차폐할 수 있는 차폐 물질 등에 다양하게 적용될 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제8권2호
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• pp.119-138
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• 2006

데이터 마이닝의 연관성규칙 분석 기법(Association Rule Mining)은 현실문제에의 많은 활용에도 불구하고 시간의 흐름에 대한 변화 파악 및 분석에서는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 기존의 두 시점에서의 고객 행위 변화 파악 기법을 재귀적 방법을 통하여 다시점으로 확장하여 분석할 수 있는 방법론을 제시한다. 즉, 본 연구에서는 연관성규칙의 패턴 및 변화의 추세를 장기간에 걸쳐 지속적으로 관찰함으로써, 고객의 일시적인 변화보다는 지속적인 행위 변화를 관찰할 수 있도록 하는 방법론을 구성한다. 방법론을 검증하기 위해 L백화점의 4년간의 구매관련 데이터를 분석하여 그 결과를 제시하고 있다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제14권2호
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• pp.16-22
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• 2017

This paper presents the algorithm of an adaptive model-free-control-based steering control for multi-axle all-terrain cranes for which the recursive least squares with forgetting are applied. To optimally control the actual system in the real world, the linear or nonlinear mathematical model of the system should be given for the determination of the optimal control inputs; however, it is difficult to derive the mathematical model due to the actual system's complexity and nonlinearity. To address this problem, the proposed adaptive model-free controller is used to control the steering angle of a multi-axle crane. The proposed model-free control algorithm uses only the input and output signals of the system to determine the optimal inputs. The recursive least-squares algorithm identifies first-order systems. The uncertainty between the identified system and the actual system was estimated based on the disturbance observer. The proposed control algorithm was used for the steering control of a multi-axle crane, where only the steering input and the desired yaw rate were employed, to track the reference path. The controller and performance evaluations were constructed and conducted in the Matlab/Simulink environment. The evaluation results show that the proposed adaptive model-free-control-based steering-control algorithm produces a sound path-tracking performance.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권7호
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• pp.3093-3115
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• 2020

Network anomaly detection system plays an essential role in detecting network anomaly and ensuring network security. Anomaly detection system based machine learning has become an increasingly popular solution. However, due to the unbalance and high-dimension characteristics of network traffic, the existing methods unable to achieve the excellent performance of high accuracy and low false alarm rate. To address this problem, a new network anomaly detection method based on data balancing and recursive feature addition is proposed. Firstly, data balancing algorithm based on improved KNN outlier detection is designed to select part respective data on each category. Combination optimization about parameters of improved KNN outlier detection is implemented by genetic algorithm. Next, recursive feature addition algorithm based on correlation analysis is proposed to select effective features, in which a cross contingency test is utilized to analyze correlation and obtain a features subset with a strong correlation. Then, random forests model is as the classification model to detection anomaly. Finally, the proposed algorithm is evaluated on benchmark datasets KDD Cup 1999 and UNSW_NB15. The result illustrates the proposed strategies enhance accuracy and recall, and decrease the false alarm rate. Compared with other algorithms, this algorithm still achieves significant effects, especially recall in the small category.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.119-124
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• 2014

송신 심볼점과 동일한 확률분포 모양을 갖도록 수신단에서 무작위로 발생시킨 N개의 랜덤 샘플에 대한 확률밀도함수와, 시스템 출력샘플들에 대한 확률밀도함수 사이의 ED 를 기반으로 설계된 블라인드 적응 시스템은 수렴에 이르렀는지 평가하거나 최소 ED 평가를 위해 매 샘플시간 마다 ED 값을 계산한다. 그런데 이 ED 값 추정은 블록 데이터 계산방식으로서 계산량이 많다는 문제점을 지니고 있다. 이 논문에서는 과도한 계산량을 줄일 수 있는 방법으로서 현재 샘플 시간의 ED 값과 다음 샘플 시간의 ED 값 사이의 관계와 다음 샘플시간의 ED 값 계산에 현재 계산된 ED 값을 활용할 수 있는 반복적 ED 추정방법을 제안하였다. 기존의 블록 처리 ED 방법은 계산량 $O(N^2)$을 가지는데 반해 반복적 ED 방법은 계산량 O(N)을 가지며, 시뮬레이션 결과에서 두 방식이 정확히 일치하는 추정결과를 산출하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.106-112
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• 2007

본 논문은 순환 행렬 분해에 의한 DCT와 DFT의 고속 계산을 위한 하이브리드 아키텍쳐 알고리듬을 제안한다. DCT-II와 DFT 변환 행렬의 순환 분해는 알고리듬적으로 구현하기가 유사한 구조를 제공하며 이것은 단순히 스위칭 모드의 제어에 의해 공통 아키텍쳐를 사용할 수 있게 한다. 두 변환간의 연계는 행렬 순환 공식에 기초하여 유도되었다. DCT/DFT 행렬 분해를 위한 하이브리드 구조 설계를 가능하도록 생성 행렬, 삼각함수 항등식 과 관계식을 사용하여 유도되었다. DCT/DFT 하이브리드 아키텍쳐를 수용하는 쿨리-투키 유형의 고속처리 아키텍쳐에 대한 데이터 흐름도를 작성하였다. 이 데이터 흐름도로부터 적절한 크기의 N에 대해 제안한 알고리듬의 계산 복잡도는 기존의 고속 DCT 알고리듬과 비교할만하다. 다른 직교변환 계산에 FFT 구조의 다중 모드 사용 확장을 위해 좀더 확장된 연구가 필요하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.132-138
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• 2009

본 논문에서는 기존의 Minima Controlled Recursive Averaging (MCRA)에 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 MCRA 방법은 현제 프레임의 음성 신호 존재 확률로 잡음 추정을 조정하기 때문에 음성 활동의 프레임간의 상호 연관성을 배제 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 직전 2 프레임에서의 음성의 존재와 부재에 대한 조건을 부여해 주어 현제 프레임의 음성 신호 존재 확률을 수정하는 음성향상 기법을 적용한다. 제안된 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 MCRA 방법이 기존의 MCRA 방법보다 향상된 음성향상 결과를 나타내었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.977-982
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• 2004

본 논문에서는 유한 시간 차분법(FDTD) 내에서 PLRC(Piecewise Linear Recursive Convolution)법을 이용한 분산성 물질에 대한 비등방성 흡수체(APML)를 제안한다. 제안된 흡수체는 비선형, 분산성 매질 해석시 무한 경계조건을 표현하기 위해 사용될 수 있다. 제안된 흡수체는 기존의 APML 정식화 과정에서 분산 특성을 고려한 것이며 PLRC법의 장점인 빠른 계산시간, 저 메모리 사용, 다극 감수율의 간편한 정식화 등의 장점을 가지고 있다. 개발된 분산성 APML은 드바이(Debye)매질과 로렌츠(Lorentz) 매질 등의 분산성 물질의 해석에 적용하였으며 수치실험을 통해 흡수경계에서 뛰어난 흡수율을 가짐을 보였다.