• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.175-176
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• 2016

본 논문에서는 개방형 교육시스템 학습모형을 적용한 디자인 패턴 교육을 위한 개방형 교육 시스템을 통한 학습을 제안한다. 소프트웨어 디자인 패턴은 정형화된 답이 없으며 상황에 따라 유동적으로 사용되지만, 기존의 디자인 패턴 온라인 교육 시스템은 일방적으로 이루어져 있고 시중에 판매되는 책을 통해 디자인 패턴을 이해하기에는 어려운 부분이 많이 존재한다. 따라서 이러한 문제를 해결하고자 디자인 패턴 교육을 위한 개방형 교육 시스템을 제안한다. 디자인 패턴의 개념과 사례를 통해 기본적인 지식을 습득하고 디자인 패턴의 퀴즈와 실습을 해 이해도를 높인다. 또한, 일방적인 학습이 아닌 사용자들 간의 토론을 통해 한 방향에서 디자인 패턴을 보는 것이 아닌 다양한 시점에서 볼 수 있어 창의력도 함께 증진할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.857-862
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• 2007

본 논문에서는 4세대 이동통신에 적용 가능한 하트형 빔 패턴을 갖는 안테나의 설계에 관한 연구를 하였다. 제안된 구조는 하트형 빔 패턴을 갖는 기본구조와 비교하면 전체의 크기(Ground Plane)는 동일하지만, 패치의 크기는 약간 증가(약 1.3배)하였다. 임피던스 대역폭은 기본구조와 비교하여 약 258%증가하여 IMT-Advanced에 적용할 수 있는 매우 좋은 특성을 얻을 수 있었다. 안테나의 임피던스 대역폭은 약 22%(870MHz)였으며, IMT-Advanced 주파수대역 전체에 걸쳐서 8.7dBi이상의 이득을 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.592-594
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• 2001

본 연구에서는 음성인식에 있어서 음향모델의 고정도화를 위해 통계적 방법인 HMM과 시간동기형 Viterbi 알고리즘을 기반으로 한 세그멘트되지 않은 음성의 자동 세그멘테이션에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 소량의 세그멘트된 음성에 대해 연속분포형 HMM 기본모델을 작성한 후 이를 표준패턴으로 사용하고, 세그멘트되지 않은 입력음성의 특징 피라미터에 대해 시간동기형 Viterbi 알고리즘의 프레임마다 최대가 되는 지점을 최적경계로 설정하고, 앞에서 구현 최적 경계 정보와 언어학적 지식인 발음사전 정보를 이용하여 음성을 세그멘테이션 하는 것이다. 본 연구와의 비교를 위해 HTK를 이용하여 위와 동일한 과정을 수행하였다. 이렇게 구한 음성의 세그멘테이션 정보를 이용하여 연속분포형 HMM 기본모델과 HTK의 CHMM 기본모델을 각각 작성한 후, 국어공학센터(KLE) 단어 데이터에 대해 단어인식 성능을 평가하였다. 실험결과, KLE 452 남성과 여성에 대해, 본 연구실 인식 시스템은 화자독립 단어인식률 89.4%, 85.1%, HTK의 화자독립 단어인식률 85.1%, 81.9%를 각각 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.498-500
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• 2003

인터넷의 급속한 팽창으로 인해 가을 정보의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 사용자에게 이용 가치가 없는 정보 범람(information overflow)안이 발생한다면 효율적인 정보검색이 되지 못하므로 사용자가 원하는 정보만을 얻을 수 있다면 시간과 미숙한 정보의 검색을 방지 할 수 있다. 본 논문에서는 한국어 질의 생성과 관련하여 웹 사용자의 편의성과 효율성을 고려한 한국어 질의 처리 방법론과 개인형 메타 검색 모델을 제안하고자 한다. 한국어 질의를 기본으로 하여 한국어 문장 패턴 및 개인 정보 평가 구성 요소를 이용한 방법론과 모델을 제안하고자 한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.177-180
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• 2005

본 연구에서는 염료 감응형 태양전지의 효율 향상을 위한 유리 기판 및 전극 패턴에 따른 특성 변화와 대면적화 모듈을 위한 금속 그리드의 특성을 보여준다. 단위 셀 단위의 기본적인 재료와 기존의 제조 방법에 의해 제조된 염료 감응형 태양전지(DSC)는 높은 내부 저항으로 인하여 대면적 셀의 변환 효율은 치명적으로 저하된다. 또한 증가하는 내부 저항 감소를 위해서 외부적인 제조 공정이 추가되지 않고서는 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 TCO(ITO) 식각, $TiO_2$ 식각, $50mm{\times}50mm$ 셀과 $100mm{\times}30mm$ 셀의 특성 비교 실험을 통해서 변환 효율 상승효과를 얻었고 광전류 포집 향상을 기대하기 위해 Pt 그리드를 이용해 current correcting line을 증착시켰다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.622-626
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• 2006

본 논문에서는 성격유형 분류도구 중에서 에니어그램의 성격유형 관련변수와 학습성격유형과의 관계를 신경망을 이용하여 분석하고 타당성을 보이고자 한다. 즉, 학습성격유형의 기본유형인 행동형, 규범형, 탐구형, 이상형에 대한 패턴을 패턴분석에 효과적인 모델인 퍼지 TAM 네트워크를 이용하여 분석하고자 한다.

• 센서학회지
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• 제9권5호
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• pp.365-372
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• 2000

소산장 흡수를 이용한 다채널 광섬유형 미각센서를 제작하여 인간이 느끼는 다섯 가지의 기본 맛 및 혼합 맛에 대한 센서의 특성을 평가하고 그에 대한 패턴을 분석하였다. 센서소자는 광섬유의 클래드 층을 제거하고 그 대신 실리콘 폴리머내에 6가지의 색소를 고정화한 감지막을 각각 코팅하여 다채널로 제작하였으며, 측정하고자 하는 미물질의 농도변화에 따른 감지막내로의 소산장의 흡수량 변화를 측정하는 방법을 이용하였다. 제작된 센서로부터 얻어진 출력값에 대한 응답패턴을 제작한 결과, 5가지의 기본 맛 즉, 단맛, 짠맛, 신맛, 쓴맛 및 우마미를 내는 대표 물질들에 대해 각기 다른 패턴을 얻을 수 있었으며 센서의 감도는 인간이 느낄 수 있는 역가 이상의 넓은 범위에서 선형적인 측정이 가능하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.54-57
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• 2011

안드로이드와 같이 패턴 잠금을 기본으로 하는 스마트폰 OS가 보급 되면서 패턴 잠금이 널리 사용되고 있다. 그러나 현재의 패턴 잠금 시스템은 패턴 입력의 실수와 악의적인 접근에 의한 입력에 대해 동일한 페널티를 부여하기 때문에 보안에 취약한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 입력 패턴의 분석 방법을 제안하고 분석을 통해, 패턴을 '일치', '부분 일치'와 '불일치'로 분류하여 그에 따른 페널티의 여부를 달리함으로써 보안을 강화하는 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1649-1652
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• 2012

본 연구에서는 사용자의 성격패턴을 사용자의 대화음성 정보만으로 자동 분류할 수 있는 방법과 이를 기반으로 사용자의 성격 맞춤형 학습전략을 적용하는 애플리케이션을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 음성대화 속의 발화된 말의 빠르기(speech rate)나 말소리의 크기, 기본주파수(fundamental frequency)의 값과 그들의 변화패턴, 그리고 묵음구간의 여러 가지 통계적 정보 같은 비언어적 단서를 활용하여 성격패턴을 최고 86.3% 까지 정확하게 인식해 낼 수 있었다. 또한 성격 별 영어단어 학습방법을 개발하여 사전 및 사후테스트를 기반으로 실험한 결과 약 24% 성적 향상을 보였다. 이 연구를 통해 확보되는 원천기술은 각종 에듀테인먼트 콘텐츠에는 물론 로봇과의 대화시스템, 치료나 재활을 위한 기능성 콘텐츠 등에 유용하게 사용될 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1964-1965
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• 2011

본 연구에서는 패턴분류를 위해 기존의 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Funtion Neural Network)과 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network)을 결합한 다중 출력 방사형 기저 함수다항식 신경회로망 (Multi Output Radial Basis Funtion Polynomial Neural Network)의 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층에 기존의 다항식 노드 대신 다중 출력 형태의 RBFNN을 적용 한다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. PNN은 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE)을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 패턴분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 pima 데이터를 이용하였다.