• 한국항공우주학회지
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• 제36권9호
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• pp.884-890
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• 2008

본 논문에서는 원형 목표구역에 무인 비행체가 도달할 때 비행체의 지향각, 즉 속도 벡터의 방향과 비행체와 목표점과의 시선이 이루는 사이 각을 제어할 수 있는 일반화된 중기 유도법칙을 제안한다. 유도법칙의 도출을 위해 비행체의 운동을 비선형 미분 방정식으로 모델링하고 거리함수 가중치를 갖는 제어 에너지 최소화 문제로 접근하여 최적제어이론을 적용하였다. 결과적으로 원형 목표구역 도달 시 지향각 구속조건을 만족시킬 수 있는 최적 해를 도출한다. 해의 수렴성을 비롯하여 제안한 유도법칙의 특성에 대해 고찰한다. 수치적인 시뮬 레이션을 통해 전형적인 시나리오에 대해 제안한 유도법칙의 성능을 시범적으로 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.359-365
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• 2020

한방병원에 건강검진을 목적으로 내원한 732명의 피험자를 대상으로 사상체질감별설문지 검사를 통하여 한의사가 감별한 사상체질 결과와 맥진기를 사용하여 촌, 관, 척 부위의 요골 맥파를 측정한 자료를 입수하였다. 입수한 맥파 자료로부터 맥파의 폭, 피크의 크기와 개수를 특징 변수로 추출했다. 특징 변수들 중 타당도와 신뢰도가 높은 것들을 판별변수로 선정했다. 5겹 교차 검증법을 적용하여, 맥파 자료를 사상체질을 알려주는 훈련 표본과 사상체질을 알려주지 않는 예측 표본으로 구분했다. 훈련 표본에 대해서 판별분석을 수행하여 판별 함수를 구한 후, 이것을 예측 표본에 적용하여 사상체질을 예측했다. 예측한 사상체질과 설문지 검사로 알고 있는 사상체질을 비교하여 사상체질 분류 정확도를 계산했다. 사상체질 분류 정확도는 나이별, 성별 보정 전에는 태음인: 73.6 %, 소음인: 68.4 %, 소양인: 74.2 %이었으며, 전체 분류 정확도는 72.5 %이었다. 한국 인구를 기반으로 한 성별, 나이별 가중치를 적용하여 보정을 한 후의 사상체질 분류 정확도는 태음인(70.4 %), 소음인(84.2 %), 소양인(67.7 %)이었으며, 전체 분류 정확도는 73.8 %이었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권2호
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• pp.1-9
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• 2003

본 연구에서는 비정렬 격자를 이용한 병렬화된 3차원 직접모사법을 개발하였다. 모사 입자의 추적에는 선형 형상 함수를 3차원으로 확장하여 적용하였다. 프로그램에서는 효율적인 병렬계산을 위하여 모사 입자의 수에 기초한 영역 재분할 방식을 이용하여 프로세서간의 작업 균형을 유지하였다. 밀도 차가 큰 두 개 이상의 유동이 동시에 존재할 경우를 효과적으로 모사하기 위해서 입자에 가중치를 적용하는 기법을 도입하였다. 프로그램의 검증을 위해서 3차원 삼각 날개 유동을 해석하여 실험치나 다른 계산 결과와 비교하였다. 또한 고도 100km의 희박한 환경헤서 우주발사체 탑재부 주의 유동을 해석하여 노즐 전방으로 고온의 풀룸이 역류하여 비행체 표면에 영향을 미칠 수 있는 가능성을 타진하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.139-146
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• 2009

본 논문에서는 차량에서의 자동 음성인식 시스템과 같이 신호대잡음비가 낮은 잡음 환경에서의 음성인식에 적합한 변형된 스펙트럼 차감법을 제안한다. 기존의 스펙트럼 차감법은 스펙트럼에서 낮은 신호대 잡음비(SNR)를 갖는 부분은 감쇄되고, 신호대잡음비가 높은 부분은 강조되는 신호대잡음비에 의존한다. 그러나 이러한 구성은 높은 신호대잡음비를 갖는 환경에서는 적절하나 차량 환경과 같이 낮은 신호대잡음비를 나타내는 환경에서는 매우 부적절하다. 제안하는 방법은 낮은 신호대잡음비를 갖는 잡음 환경을 위해 음성우세영역을 강조하여 불필요하게 음성영역이 과차감되지 않도록 방지한다. 차량용 음성명령어 어휘를 대상으로 한 실험 결과에서 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1175-1181
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• 2011

최근 의료 환경에 도입되고 있는 가상 의료 시뮬레이션을 통한 실습 교육은 학습 효과를 최대화한다. 특히 최소 침습적 수술 분야에서 가상 수술 의료 시뮬레이션의 필요성이 매우 증가하고 있다. 최소 침습적 수술 환경에서 많이 발생하는 소작 효과는 단순 출혈 효과로 표현되고 있어 아직까지 현실감이 있는 소작 효과 애니메이션 기술은 제안되지 않고 있다. 본 논문에서는 사실적인 실시간 소작 애니메이션 기법을 제안한 다. 제안 기법은 메쉬의 정점에 대한 칼라 값을 구성하는 각 요소 색상을 개별적으로 변화시키고, sigmoid 함수를 이용한 가중치 부여로 유효 영역 메쉬 내부의 부드러운 색상 변화를 통하여 사실적이고, 자연스러운 소작 효과의 애니메이션이 가능하였다. 또한, 소작 칼라 버퍼를 제안하여 중첩된 소작 효과 애니메이션도 자연스럽게 표현하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 가상 수술 의료 시뮬레이션의 현실감, 몰입감을 크게 증진시켜 이러한 시뮬레이션을 사용하는 의사 혹은 의대생들에 대한 교육의 효과를 극대화시킬 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1979-1986
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• 2010

생물 조기 경보 시스템은 물속 생명체의 행동을 관찰하여 독성을 감지한다. 이 시스템은 분류기를 물의 독성의 유무와 정도를 판단하기 위해 사용한다. 이 분류기의 성능을 높이기 위해 적용할 수 있는 방법 중에 부스팅 알고리즘이 있다. 부스팅은 기본 분류기로는 예측 정확도가 낮았던 분류하기 어려운 사건에 집중할 수 있도록 다음 번 데이터에 해당 훈련 사건(event)들이 뽑힐 확률을 높여준다. 횟수가 진행될수록 분류기가 어려운 사건들을 집중적으로 고려하게 된다. 그 결과 분류하기 어려웠던 사건에 대한 예측 성능은 좋아지지만, 비교적 쉬운 훈련 사건들의 정보는 버려지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 같은 단점을 보완하기 위해 분류기에 확장된 데이터 표현을 위한 점진적 학습법의 적용을 제안한다. 확장된 데이터 표현의 가중치 변수를 사용하면 약하게 분류되는 사건 뿐 아니라 쉽게 분류되는 사건의 정보까지도 사용하여 분류기의 예측 정확도를 높일 수 있게 된다. 새로 적용된 알고리즘과 기존의 중요도 변수를 사용하지 않는 learn++를 비교하여 성능이 향상됨을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권3호
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• pp.149-154
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• 2014

상호-코렌트로피 개념은 가우시안 커널의 커널 밀도 추정법에 의해 구축된 두 가지 서로 다른 확률밀도함수의 내적으로 표현될 수 있다. N개의 랜덤 심볼열과 상호-코렌트로피의 최대화 (MCC) 에 바탕을 두고 개발된 블라인드 알고리듬은 탁월한 학습 성능을 보인다. 그러나 이 알고리듬은 MCC 기반으로 가중치를 갱신할 목적으로 설계되면서 과도한 계산 복잡도를 지니게 된다. 이 논문에서는 상호-코렌트로피의 기울기 계산을 반복적으로 수행하여 MCC 알고리듬의 계산상의 복잡도를 크게 줄이는 방법을 제안하였다. 기존의 MCC 알고리듬은 블록 처리 방식에 의해 기울기를 계산하여 $O(N^2)$의 계산량이 필요했던 반면 제안된 방법은 O(N)의 계산만을 수행한다. 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 이 방법이 기존의 알고리듬과 비교하여 계산량의 부담을 크게 줄이면서도 동일한 학습 성능을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.621-636
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• 2018

정보적 표본설계 기법을 적용하여 무응답의 영향을 줄이기 위한 연구가 진행되고 있다. 특히 초모집단모형(super population model)에 포함된 오차의 분포가 정규분포를 따르고 응답률이 지수함수를 따를 때 지수형 응답률 정보를 모수추정에 사용함으로써 추정의 정확성이 향상되는 것으로 알려져 있다. 최근 Chung과 Shin (2017)은 정보적 표본설계의 가중치를 구하기 위해 세부 층을 등간격으로 나누는 방법을 고려하였으며 세부 층의 개수가 추정의 정확성에 영향을 주는 것을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 주어진 표본 규모에 따른 최적의 세부 층 개수와 최적의 층 경계를 구하기 위해 등간격, 분위수, LH 알고리즘을 이용하여 층을 나누는 방법을 살펴보았으며 모의실험을 통하여 각 방법의 결과를 비교하였다. 또한 다양한 형태의 보조변수 분포를 이용하여 실무에서 사용할 수 있는 세부 층 경계와 세부 층 개수를 정하는 기준을 제안하였다.

• 융합정보논문지
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• 제10권10호
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• pp.65-70
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• 2020

Peer-to-Peer 망에서 디지털 콘텐츠를 거래와 암호화폐를 발행할 수 있는 신뢰망인 비트코인이 출현된 후, 거래 성능을 향상시키기 위해 많은 블록체인이 개발되었다. Joseph Lubin이 이런 Transaction Per Second (TPS) 만 강조한 블록체인 망에 탈중앙화 지수라는 개념을 최근 보완하여 Decentralization TPS (DTPS)를 제안하였지만, TPS에 대한 가중치가 여전히 크고 확장 트릴레마 중 하나인 보안 이슈를 충분히 고려하지 않았다. 본 논문은 블록체인 크기, 고아 블록률과 평균 블록 크기를 고려하여 새로운 신뢰 메트릭을 제안하고, 시그모이드 함수 및 최적화 기법으로 블록체인 망의 만족도를 극대화하기 위한 최적의 블록체인 크기를 제시했다. 인기 있는 블록체인 망들과 비교하여 기존 Lubin의 신뢰 모델보다 향상된 성능을 보였으며, 비트코인 계열의 블록체인 망이 이더리움 보다 나은 최적의 데이터 볼륨과 신뢰 만족도를 제공했다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권10호
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• pp.108-117
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• 2015

자연 영상들을 위한 전형적인 지역적 대비 개선 기법을 X-ray 영상에 적용할 경우, X-ray 고유의 특성을 고려하지 않기 때문에 과도한 개선이 이루어지거나 부자연스러운 화질을 생성하는 화상의 결함이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 지역적으로 X-ray 영상을 위한 블록 기반 대비 개선 기법을 제안한다. 먼저 블록 단위로 가중치 누적 분포 변환 함수를 도출하고, 이를 이용한 블록 단위 대비 개선을 수행한다. 다음으로, 블록 기반 중첩을 적용하여 블록화 현상이 제거된 영상을 획득한다. 후처리로 고주파 성분을 강조하여 최종 영상을 획득한다. 모의실험을 통해 제안한 블록 기반 대비 개선 기법이 일반적인 대비 개선 기법보다 정량적인 대비 개선 척도에서 최대 5배 우수함을 확인하였다.