• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12B
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• pp.2052-2059
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• 2000

Digital IF(Intermediate Frequency) 처리단과 같은 고속과 저전력을 요구하는 필터에서 덧셈기만을 사용하여 CSD(Canonical Signed Digit)형의 필터계수들을 구현하는 구조가 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 선형위상 FIR(Finite Impulse Response) 필터의 CSD형 필터계수들을 최소의 덧셈으로 구현할 수 있는 아키텍처를 제안한다. 1과 -1로 이루어진 필터계수 표에서 공통패턴을 공유함으로서 덧셈의 수를 줄이는 방법이 이미 연구되었다. 본 논문은 비트 shift, 비트 add, 비트 반전을 통하여 인공의 공통패턴을 만들어서 이미 존재하는 공통패턴에 합류시킴으로서 덧셈의 수를 더욱 줄일 수 있는 방법을 제안한다. CDMA 이동통신 단말기의 IF단에 사용되는 사양의 디지털 필터를 73탭의 CSD형 계수로 구현하여 9.2%의 덧셈 감소의 효과가 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.302-304
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• 2000

인터넷의 발달로 웹에는 엄청난 데이터가 존재하나, 불규칙적인 구조를 이루고 있는 반구조적 데이터가 대부분이다. 이러한 반구조적 데이터는 데이터들간의 어떤 정확하게 정해진 구조를 갖고 있진 않지만 불완전하고 불규칙한 구조 정보를 포함하고 있는 것으로, 데이터들 간의 관계를 규명할 수 있는 공통 구조 정보를 추출하여 효과적으로 구조화시킴으로써 정보로서의 가치를 높일 필요성이 대두되게 되었다. 또, 데이터 처리 과정에서 기존의 잘 정의된 구조를 가진 데이터베이스의 장점을 수용하기 위해서는 반구조적 데이터 집합의 불완전한 구조 정보로부터 공통 구조를 추출하는 것이 요구된다. 본 연구에서는 후보 항목 집합의 생성이 없는 빈발 패턴 탐사 기법을 사용하여 반구조적 데이터 집합으로부터 공통구조를 추출하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.4A
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• pp.324-329
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• 2002

In the high-speed/low-power digital filter applications like wireless communication systems, canonical signed digit(CSD) linear phase finite impulse response(FIR) filter structures are widely investigated. In this paper, we propose a high-speed/low-power CSD linear phase FIR filter structure using vertical common sub-expression. In the conventional linear phase CSD filter, horizontal common sub-expressions are utilized due to the inherent horizontal common sub-expression of symmetrical filter coefficients. We use the fact that their MSBs are also equal since adjacent filter coefficients have similar values in the linear phase filter Through the examples, it is shown that our proposed structure is more efficient in case that precision of implementation is lower, and tap length are longer.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.3
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• pp.36-47
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• 2011

The main issue in the current software development is the development of a reusable and flexible software. Already many successful software development experiences have been proposed to extract patterns of common look, depending on the software environment or depending on the nature of the module you want to implement. Can develop the software quickly and accurately to select fit for the purpose of developing and reuse using experienced patterns. These developments are depending on the success and failure become a new experience and reuse again. Apply design pattern in software development is required, was not an option. In this paper, design and implement to a common framework applied design patterns for the development of reusable software using .NET Remoting in one of the technologies of distributed communication services.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.26 no.4
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• pp.769-789
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• 2016

Pattern activities are useful to develop functional thinking of young students, but there has been lack of research on how to teach patterns. This study explored teaching methods of geometric patterns for developing functional thinking of elementary school students, and then analyzed the lessons in which such methods were implemented. For this, three classrooms of fourth grades in elementary schools were selected and three teachers taught geometric patterns on the basis of the same lesson plan. The lessons emphasized noticing the commonality of a given pattern, expanding the noti ce for the commonality, and representing the commonality. The results of this study showed that experience of analyzing the structure of a geometric pattern had a significant impact on how the fourth graders reasoned about the generalized rules of the given pattern and represented them in various methods. This paper closes with several implications to teach geometric patterns in a way to foster functional thinking.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.123-125
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• 2002

여러 사람에게서 생체신호를 측정하여 특징을 추출하는 경우 피실험자마다 다른 신체적 또는 생리학적 특징에 의해 같은 클래스로 분류하고 싶어도 다른 클래스로 잘못 분류되는 경우가 발생한다. 이와 같이 N 명의 사람에게서 얻은 생체신호로 M 개의 클래스를 분류하도록 훈련하여 새로운 사람의 생체신호를 M 개의 클래스로 분류하고자 할 때 발생하는 문제를 해결하기 위한 방법으로 피실험자 독립적인 클러스터링 방법을 제안하고자 한다. 이를 위한 수학적 기반으로 동치관계들의 교집합과 합집합에 근거한 새로운 연산자를 정의하고 이를 이용하여 최대 공통 클러스터(Largest Common Cluster, LCC)라는 새로운 개념을 정의한다 이는 여러 사람에게서 얻은 정보에서 최대한 공통의 성질을 갖는 것들을 찾아내는 수학적이고 체계적인 방법이라 할 수 있다. 따라서 일단 LCC를 찾아내면 이를 특징(feature)으로 삼아 패턴분류기를 설계하면 여러 사람에게 적용가능한 생체신호 인식기를 설계할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.561-563
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• 1998

객체지향기술의 주요 목표는 구조화된 소프트웨어를 생산하는 것과, 좀더 확장가능하고 재사용가능한 시스템을 구축하는데 있다. 본 논문은 재사용이 가능한 시스템 구축에 d있어 현재 활발히 연구되고 있는 객체지향 프로그래밍 분야 중 객체지향 프레임워크의 설계 지원도구에 대해 연구하였다. 객체지향 프레임워크는 분석과 설계 정보의 재사용을 포함하는 넓은 스케일의 재사용을 제공하는 재사용가능한 소프트웨어 아키텍쳐라고 할 수 있다. 이에 대한 설계 프로세스로 우선 3개의 어플리케이션에 대한 분석으로 객체를 추출하고, 객체에 대한 책임을 부여하며, 객체들간의 연결관계를 정의함으로써 이들에 대한 공통구조를 추출한다. 객체에 대한 책임을 부여하며, 객체들간의 연결관계를 정의함으로써 이들에 대한 공통구조를 추출한다. 여기에 영역 전문가로부터의 영역지식과 기존의 해결안인 디자인 패턴을 적용하여 프레임워크의 구조를 설계한다. 그리고 이런 설계 프로세스를 지원하기 위한 지원도구들이 필요한데 이들 설계 지원도구로는 공통구조를 모델링하기 위한 모델링 도구와 영역지식에 대한 관리도구, 디자인 패턴 지원도구가 포함된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.616-618
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• 2001

J2EE(Java™ 2 Platform, Enterprise Edition) 커넥터 아키텍처(Connector Architecture)는 J2EE 플랫폼을 다양한 EIS와 연결하기 위하여 공통 클라이언트 인터페이스(CCI:Common Client Interface)를 정의한다. CCI의 커넥션 메커니즘은 추상 팩토리 패턴(Abstract Factory Pattern)을 따르고 있다. 추상 팩토리 패턴을 이용함으로써 커넥터 아키택처는 각기 상이한 커넥션과 커넥션 팩토리가 독립적인 벤더들에 의해 독립적으로 구현될 수 있게 한다. 브리지 패턴(Bridge Pattern)은 추상화 정도와 구현에 따라 추상 클래스와 구현 클래스를 별도의 클래스로 구현하여 이들이 동적으로 조합되도록 한다. 본 논문에서는 추상 팩토리 패턴을 따르고 있는 CCI의 터넥션 메커니즘을 브리지 패턴을 적용하여 확장된 커넥션 메커니즘을 제시한다. 추상 팩토리 패턴은 클래스의 생성과 관련 있는 생성 패턴(Creational Pattern)인 반면 브리지 패턴은 구조 패턴(Structural Pattern)이다. 즉, 대행하는(delegation)클래스의 행위들을 중계해 준다. 구조 패턴은 새로운 기능을 구현하기 위해 객체를 구성하는 방식에 초점을 두며, 실행 시에 객체 컴포지션 구조를 변경할 수 있어 이를 통해 유동성과 확장성을 추가할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.910-913
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• 2017

데이터의 양이 증가하면서 인공신경망을 통한 데이터 분석 기술이 주목받고 있으며, 텍스트, 그림, 동영상 등에 이르기까지 다양한 종류의 데이터를 자동으로 분석하여, 번역기, 채팅봇, 그림 캡션 자동 생성 등에 대한 연구 및 서비스 개발에 활용되고 있다. 인공신경망 기반으로 수행된 많은 연구들이 공통적으로 가진 한계가 있는데, 그것은 은닉층에 대한 해석이 어렵다는 것이다. 가령, 입력층, 은닉층, 그리고 결과층으로 이루어진 인공신경망을 임의의 데이터로 학습시키면, 입력층과 은닝층 사이에 존재하는 행렬은 해당 데이터에 존재하는 패턴 정보를 내포하게 된다. 따라서, 행렬에 존재하는 패턴 정보를 직접 분석할 수 있다면, 인공신경망 결과물에 대한 해석이 가능할 뿐만 아니라 성능을 높이기 위해 어떤 조정이 필요한지에 대한 직관도 얻을 수 있을 것이다. 하지만, 이 행렬의 실체는 숫자로 이루어진 벡터이므로 사람이 직접 해석하는 것은 불가능하며, 지금까지 수행되어온 대부분의 인공신경망 연구들은 공통적으로 이러한 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 데이터에 존재하는 패턴을 잡아내면서도 해석이 가능한 토픽 모델과 인공신경망의 결과물을 비교함으로써, 인공신경망 은닉층 해석에 대한 실마리를 찾기 위한 연구이다. 실험을 통해 토픽과 은닉층 패턴의 유사성을 검증하고, 향후 인공신경망 연구에서 은닉층에 대한 가능성을 논한다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.26 no.1
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• pp.55-64
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• 2023

This research investigated category-based feature inference when category features were connected in common cause and common effect causal networks. Previous studies that tested feature inference in causal categories showed unique inference patterns depending on causal direction, number of related features, whether the to-be-inferred feature was cause or effect, etc. However, these prior studies primarily focused on inference pattens that arise from causal relations, and few studies directly explored how the effects of causal relations vary depending on causal strength. We tested feature inference in common cause (Expt. 1) and common effect (Expt. 2) causal categories when casual strengths were either strong or weak. To this end, we had participants learn causal categories where features were causally linked and then perform feature inference task. The results showed that causal strengths as well as causal relations had important impacts on feature inference. When causal strength was strong, inference for common cause feature became weaker but that for the common effect feature became stronger. Moreover, when causal strength was strong and common cause was present, inference for the effect features became stronger, whereas the results were reversed in common effect networks. In particular, in common effect networks, casual discounting was more evident with strong causal strength. These results consistently demonstrate that participants consider not only causal relations but also causal strength in feature inference of causal categories.