• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.647-649
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• 1998

본 논문에서는 다각 근사화 방법과 래스터 기반 연산 알고리즘을 이용하여 평면 지도상에 나타난 등고선을 3차원 가시화(Visualization)하여 보여준다. 다각 근사화 방법은 입력한 등고선에 대한 특징을 반영할 수 있는 최소한의 선형구분 오차 임계값을 이용하여 등고선에 근사화 시킨 것으로 저장 데이터의 양을 축소할 수 있다. 래스터 기반 알고리즘은 이웃한 두 개의 등고선 내부점의 높이 값을 그 점에서 두 등고선까지의 최단거리 및 등고선의 높이값을 변수로 하는 선형보간식으로 정의하고, 거리변환 연산을 도입하여 계산하는 알고리즘으로 구현이 용이하며, 간단한 계산만을 수행하기 때문에 처리 방법이 간단하다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 래스터 방법만을 이용한 복원보다 자료의 양이 감소함을 보였고, 전체 처리과정의 간단함과, 3차원 가시화된 등고선을 그래프 좌표상의 X, Y, Z축으로 원하는 각도만큼씩 회전시키며 관찰 할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 지형의 특징을 원형 등고선과 유사하게 유지하면서, 데이터 양을 축소하고 계산식을 간략화된 효과적인 지형정보 시각화를 보여주었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권8호
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• pp.921-931
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• 2011

본 연구는 B-스플라인 하이퍼볼륨을 사용하여 주어진 비정렬 데이터를 근사화하는 데이터 근사기법에 관한 것이다. 개발 구현을 위한 B-스플라인 하이퍼볼륨의 자료 구조가 기술되며 해당 메모리 크기의 측정을 통해 간결한 표현 모델임을 보인다. 제안하는 근사 기법은 두 가지 알고리즘으로 구성된다. 하나는 B-스플라인 하이퍼볼륨의 절점 벡터 결정에 관한 것이고, 다른 하나는 조정점 결정에 관한 것으로 최소자승 최소화 문제의 해를 구함으로써 얻게 된다. 여기서 구한 해는 데이터 복잡성에 의존하지 않는다. 본 연구 방식은 다양한 형태의 데이터 분포를 가지고 근사 정밀도, 메모리 사용량, 계산 시간 등의 근사화 성능(수준)을 평가한다. 더불어 기존 방법과의 비교를 통해 유용성을 보이며, 비구속 최적화 예제를 통하여 다양한 응용 분야로의 가능성을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.97-99
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• 2004

본 논문에서는 다차원 데이터의 유사도 검색을 효과적으로 수행하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 차원의 저주 현상을 극복하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조는 부모 노드를 기준으로 KDB-트리와 유사한 영역 분할 방식으로 분할하고 분할된 각 영역은 데이터의 분포 특성에 따라 동적 비트를 할당하여 벡터 근사화된 영역을 표현한다. 따라서, 하나의 노드 안에 않은 영역 정보를 저장하여 트리의 깊이를 줄일 수 있다. 또한 다차원의 특징 벡터 공간에 상대적인 비트를 할당하기 때문에 군집화되어 있는 데이터에 대해서 효과적이다 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.653-659
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• 2011

심전도 신호는 일반적으로 200Hz 이상의 주파수로 표본화 하므로 장시간의 심전도 신호를 획득할 경우 데이터가 방대해진다. 이러한 신호를 저장 및 전송하기 위해서는 효율적인 신호 압축을 필요로 한다. 본 논문에서는 B-spline 근사화를 이용하여 심전도 신호를 압축하는 방법을 제안한다. B-spline 곡선의 국부적 제어성(local controllability) 특성으로 인하여 원신호를 부분적으로 근사화할 수 있으며, 이를 통하여 방대한 심전도 신호를 압축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 응용수학의 근사이론 및 기하학적 모델링에 널리 사용되고 있는 비균일 B-spline 근사화 기법으로 효율적인 압축 방안을 제시한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT-BIH 데이터베이스를 이용하여 실험을 수행하며, 그 결과로부터 제안한 기법을 이용한 B-spline 근사화 압축 방법의 효용성을 입증한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1249-1254
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• 2008

그래프 모델에서 가장 중요한 부분은 관찰 데이터가 주어진 상황에서 은닉 변수와 더불어 파라미터의 사후확률 분포의 계산이다. 이 논문에서는 가우시안 혼합 모델에 대한 변분 베이지안 방법의 구현과 변분 근사화 분포의 분해 유도를 제안한다. 이 방법은 정보 검색이나 데이터 시각화와 같은 데이터 분석 등에 적용이 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.81-90
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• 2004

최근 컴퓨팅 환경의 급속한 발전으로 다양한 응용에서 다차원 데이터에 대한 활용이 증가되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 다차원 데이터 검색을 위한 벡터 관사 트리를 제안한다 제안하는 색인 구조는 공간 분할 방식과 벡터 근사화 기법을 이용하여 영역 정보를 표현하기 때문에 하나의 노드 안에 많은 영역 정보를 저장하여 트리의 높이를 감소시킨다 또한 다차원의 데이터 공간에 동적인 비트로 할당하여 다차원색인 구조의 문제점인 '차원의 저주 현상'을 해결한다. 또한 군집화된 데이터에 대해서 효과적인 표현 기법을 제공한다. 자식 노드의 영역 정보는 부모 노드를 기준으로 상대적으로 표현함으로서 좀더 정확한 영역을 표현할 수 있다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 실험을 통해 기존에 제안된 색인구조와의 비교 분석을 수행한다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.97-100
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• 2009

신뢰성 분석은 불확실성으로 인한 제품의 성능 변동을 안전확률이나 파괴확률로 정량화 하여 설계에 이용하기 위해 연구되어 왔다. 불확실성은, 데이터의 양에 따라-물질의 본질적인 특성으로서의 많은 데이터가 주어진 경우의 물리적 불확실성과 부족한 데이터에서의 인식론적 불확실성으로 구분되고, 불확실성을 갖는 대상에 따라-입력변수 및 근사모델 불확실성으로 구분된다. 물리적 불확실성에 대한 연구는 많이 진행되어 왔지만, 실제 산업현장에는 부족한 데이터로 인한 인식론적 불확실성이 지배적이며 이에 대한 연구는 최근에서야 진행되고 있다. 불확실성을 고려하는 신뢰성 기반 설계에는 효율성을 위해 실제모델을 대체하는 근사모델이 이용되는데, 근사모델법 자체에 대한 연구는 많이 진행되어 왔으나, 근사모델 이기 때문에 존재하는 불확실성을 고려한 연구는 최근에서야 연구되기 시작하였다. 본 연구에서는 베이지안 접근법에 기반하여 입력변수 및 근사모델 불확실성을 통합 고려하는 새로운 신뢰성 분석 기법을 제시하고 수치예제를 통해 타당성을 증명한 후, 이를 공학문제에 적용한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권3호
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• pp.1-7
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• 1999

일대다 형상을 갖는 통신시스템에서 많이 고려되는 예약 알로하 방식 매체접속제어 프로토콜의 성능은 예약 채널과 데이터 채널의 분배 양식에 의해 달라진다. 본 논문에서는 이 프로토콜을 직렬 2단 대기열 모델로 근사화하고, 데이터의 지연을 성능 척도로 하여 이를 줄이는 세가지 채널 할당 방식을 제시하였다. 그리고 이들에 대한 모의실험을 통해 그 동작 특성을 규명하고 성능을 평가하였다. 그 결과 이들의 성능은 트래픽의 특성, 특히 데이터 길이의 분산에 크게 의존하며, 일반적으로는 데이터에 우선권을 주는 방식이 우수하나, 데이터 길이의 분산이 큰 경우에는 비례배분 할당 방식이 우수한 것으로 평가되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.34-36
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• 2005

데이터 스트림 처리에 관한 연구들은 최근 컴퓨터 과학 분야에서 가장 않은 관심을 가지고 있고 흥미있는 이슈 중 하나이다. 이러한 경향은 다양한 어플리케이션의 출현으로 질의 저리에 대한 효율적인 방법과 새로운 데이터 스트림의 모델을 필요로 하기 때문일 것이다. 본 논문은 그 중에서도 데이터 스트림 분야의 가장 중요한 부분으로 생각되는 스케줄링, 적절한 질의 처리, 부하 분산, 근사화, 분산 데이터 모니터링에 대한 연구 분석을 도모하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2280-2282
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• 2003

신경 진동자는 이미지정보의 해석, 음성인식, 지질 변화 예측 등의 진동하는 시스템에 응용되어진다. 이러한 진동하는 시스템에 기존의 역전파 알고리즘을 이용하는 경우, 복잡 다양한 입력 패턴을 추정하기가 어려우므로 학습단계에서 더 많은 양의 학습 데이터가 필요하게 되며 수렴 속도의 지연과 근사화가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 모델에 대한 함수의 근사화가 쉬우며 학습하는 구조를 가지는 신경 진동자에 의한 위상 동기화 특성을 연구하고 이를 이용한 한글 문자 인식시스템을 구현하였다.