• 대한환경공학회지
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• 제36권6호
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• pp.402-411
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• 2014

본 연구는 그린인프라 기법이 개별 요소시설로 뿐만 아니라 토지이용 및 설계과정에서 적용될 수 있도록 적용 대상 토지의 특성을 평가하여 그린인프라를 적용하는 방법을 제안한다. 이를 위한 토지 특성 평가 지표로 토지피복, 파편화 정도, 주거지와의 인접도, 유사한 토지 파편들 간의 군집 정도를 통한 녹지 네트워크 수준을 이용하였다. 평가 결과는 토지가 개발에 가까운 적성을 가졌는지, 보전에 가까운 적성을 가졌는지를 결정해준다. 결정된 토지의 적성이 개발과 가깝다면 구조적 그린인프라 기법의 분산 배치를 적용할 수 있다. 결정된 토지의 적성이 보전과 가깝다면 계획 및 설계 단계에서 적용할 수 있는 비구조적 그린인프라 기법이 바람직하다. 구축된 분석 방법을 국내 사례지에 적용하고 분석 결과를 기존의 토지이용계획과 비교하여 이를 통해 그린인프라 적용기법이 가지는 시사점을 도출하는 것이 본 연구의 최종 목적이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1387-1393
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• 2007

기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 XOR과 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지 소속 함수(Fuzzy Membership Function)를 적용하여 단층 구조로 XOR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입 한 개선된 델타규칙을 적용함으로써 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 XOR 문제와 패턴 분류에 적용하여 Epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.336-343
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• 2006

본 논문에서는 여권 영 상에서 PCA 알고리즘을 이용한 얼굴 인증과 개선된 퍼지 신경망을 이용한 여권 코드 인식 방법을 제안한다. 본 논문에서는 여권영상에 대해 소벨 연산자를 이용하여 에지를 추출하고 에지가 추출된 영상을 수평 스미어링하여 여권코드 영역을 추출한다. 추출된 여권 코드 영역의 기울기를 검사하여 기울기 보정을 하고, 여권 코드 영역을 이진화 한다. 이진화된 여권 코드 영역에 대하여 8방향윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드를 추출한다. 추출된 여권 코드는 퍼지 신경망을 개선하여 여권 코드 인식에 적용한다. 개선된 퍼지 신경 망은 입력층과 중간층 사이의 학습 구조로는 FCM 클러스터링 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층 사이의 학습은 일반화된 델타학습 방법을 적용한다. 그리고 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 가중치 조정에 적용되는 학습률을 동적으로 조정하기 위해 퍼지 제어 시스템을 적용한다. 제안된 퍼지 신경망은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 ${\epsilon}$ 보다 적거나 같으면 정확으로 분류하고 크면 부정확으로 분류하여 정확의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정한다. 여권의 주어진 규격에 근거하여 사진 영역을 추출하고 추출된 사진 영역에 대하여 YCbCr와 RGB 정보를 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 추출된 얼굴 영역을 PCA 알고리즘과 스냅샷(Snap-Shot) 방법을 적용하여 얼굴 영역의 위조를 판별한다. 제안된 방법의 여권 코드 인식과 얼굴 인증의 성능을 평가하기 위하여 실제 여권 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 여권 코드 인식과 얼굴 인증에 있어서 효율적인 것을 확인하였다.s, whereas AVs provide much better security.크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1380-1386
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• 2007

본 논문에서는 퍼지 기반 잡음 제거 방법과 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡음 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 재무관리연구
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• 제7권1호
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• pp.1-20
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• 1990

시장 효율성 가설의 검증방법으로 가장 많이 이용되는 방법은, 시장이 새로 들어온 정보를 가격형성에 얼마나 빨리 또 어떻게 반영하는가를 검사하는 것이다. 이경우 시장이 개별 주식의 가격을 결정하는 가격모형이 사전에 가정되어야 하며, 이 때문에 효율성가설의 검증에서는 결국 시장모형과 효율성가설이 동시에 검증될 수 밖에 없다. 기존의 대부분 연구에서는 개별 주식의 수익율이 정규분포를 따른다는 가정으로 부터 유도된 시장모형(market model)이나 자산가격모형(capital asset pricing mel)이 가격결정모형으로 차용되었으며, 위험성 척도베타의 안정성과 가격모형이 설명하지 못한 잔차항의 정규성, 상호독립성의 가정하에 시장의 새로운 정보에 대한 반응을 살펴봄으로써 시장의 효율성을 평가하려고 하였다. 그러나 최근의 많은 연구는 베타가 안정적이지 못하며(nonstationary), 잔차항 또한 시계열적으로 자동상간(autocorrelation)되어 있다고 보고하고 있다. 이러한 점을 감안한 상태로 효율성 가설을 검증하기 위한 시도로, 본 연구에서는 시장모형을 기본으로 한 간섭모형(intervention model)을 사용하여 주식분할정보에 대한 시장의 반응을 일간수익을(daily returns)자료를 바탕으로 조사하였다. 본 연구에서도 베타의 불안정성, 잔차의 자동상관이 관찰되었으며, 특히 주석분할을 발표하는 싯점에서 베타는 눈에 띄게 증가하였다. 주식분할정보를 시장이 충분히 빨리 반영하지 못한다는 기존의 연구결과는 본 연구에서 사용된 방법으로도 바뀌지 않으나, 발표후 2주간의 초과수익은 전통적 방법으로 조사한 결과보다 43퍼센트 정도 감소하였다. Lakonishok과 Lev(1987)는 초과수익의 존재를 가격수정동기(price correction motive)로 설명하나, 가격수정동기 자체가 초과수익의 존재를 설명한다기 보다는 주식분할에 다른 위험수준(베타)의 변동이 초과수익의 원인이라 보는 것이 타당하다. 분할이 발표된 주식을 소유하고 있던 기존의 주주들의 입장에서 볼때 자신의 포트폴리오 위험이 자신의 의사와 달리 증가되었으므로 이에 상응한 보상을 원할 것이며, 이 보상이 우리가 관측한 초과수익이라는 설명이 가능하고, 이러한 설명은 주식분할이 발표된 후의 베타가전에 비하여 증가한다는 점으로 뒷받침된다. 본 연구에서 사용된 모형은 기존의 연구에서 반영하지 못한 베타의 불안정성, 잔차의 자동상관성 문제를 해소시켜줄 뿐 아니라, 시장이 접하는 각 종의 정보에 대하여 시장의 차별적 효율성을 조사하는 데에도 적용될 수 있다는 점에서 재미있다. 즉 본문의 모형에서 매개변수 델타(s)는 시장이 새로운 정보를 간격결정에 반영하는 속도를 측정하는 척도이고, 오베가(v)는 시장에 들어온 정보의 강도(strength)의 척도로 볼 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.500-506
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• 2005

본 논문에서는 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특정이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외하고는 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지 추론 방법을 이용하여 식별자 영역과 바탕영역을 구별한다. 식별자 영역으로 구분 된 영역은 그대로 두고, 바탕 영역으로 구분된 영역 은 전체 영상의 평균 픽셀 값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출 하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화 된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출 한다. 개별 식별자 인식을 위해 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이의 구조를 ART-l을 개선하여 적용하고 은닉층과 출력층 사이에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식 성능을 개선한다. 실제 80 개의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 식별자 추출 방법이 이전의 개별 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 FCM 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘보다 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 개선된 것을 확인하였다.색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.777-780
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• 2005

모바일 오디오 적용을 위한 저전력 ${\Sigma}{\Delta}$ Modulator 에 대한 설계와 layout 을 보였다. 전체 구조는 3 차 단일 피드백 루프이며, 해상도는 16bit 을 갖는다. 샘플링 주파수에 따른 Over-sampling Ratio 는 128(46kHz) 또는 64(96kHz) 가 되도록 하였다. 차동 구조를 사용한 3 차 ${\Sigma}{\Delta}$ modulator 내의 적분기에 사용된 Op-Amp 는 DC-Gain 을 높이기 위해서 Gain-boosting 기법이 적용되었다. ${\Sigma}{\Delta}$ modulator 의 기준 전압은 전류 모드 Band-Gap Reference 회로에서 공급이 되며, PVT(Process, Voltage, Temperature) 변화에 따른 기준 전압의 편차를 보정하기 위하여, binary 3bit 으로 선택하도록 하였다. DAC 에서 사용되는 단위 커패시터의 mismatch 에 의한 성능 감소를 막기 위해, DAC 신호의 경로를 임의적으로 바꿔주는 scrambler 회로를 이용하였다. 4bit Quantizer 내부의 비교기 회로는 고해상도를 갖도록 설계하였고, 16bit thermometer code 에서 4bit binary code 변환시 발생하는 에러를 줄이기 위해 thermometer-to-gray, gray-to-binary 인코딩 방법을 적용하였다. 0.18um CMOS standard logic 공정 내 thick oxide transistor(3.3V supply) 공정을 이용하였다. 입력 전압 범위는 2.2Vp-p,diff. 이며, Typical process, 3.3V supply, 50' C 시뮬레이션 조건에서 2Vpp,diff. 20kHz sine wave 를 입력으로 할 때 SNR 110dB, THD 는 -95dB 이상의 성능을 보였고, 전류 소모는 6.67mA 이다. 또한 전체 layout 크기는 가로 1100um, 세로 840um 이다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권9호
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• pp.74-80
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• 2009

본 논문은 싱글의 LC-탱크 전압제어발진기(VCO)를 사용한 $2{\sim}6GHz$의 CMOS 주파수 합성기에 관하여 기술하였다. 광대역에서 동작하는 주파수 합성기 설계를 위해 최적화된 로컬발진기(LO) 신호 발생기를 사용하였다. LO 신호 발생기는 LC-탱크 VCO와 이 신호를 분주하고 혼합하는 방법으로 광대역의 주파수에서 동작하도륵 구현하였다. 주파수 합성기는 3차 1-1-1 MASH 타입의 시그마-델타 모듈레이터(SDM)를 사용한 소수 분주 위상잠금루프(PLL)에 기초로 설계되었다. 제안한 주파수 합성기는 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정기술을 사용하여 설계하였고, off-chip 루프 필터를 가지고 $0.92mm^2$의 칩 면적을 차지하며, 1.8V 전원에서 36mW 이하의 전력을 소모한다. PLL은 $8{\mu}s$보다 적은 시간에서 록킹을 완료한다. 위상 잡음은 중심 주파수 신호로부터 1MHz 오프셋에서 -110dBc/Hz보다 작다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.759-766
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• 2016

본 논문은 비정상 상황 시 발생하는 음원에 대해 주변 환경 음에 강인한 음원 구간을 검출하여, 구간내의 신호를 이용한 음원 인식 과 위치 추적 시스템 설계에 관한 연구이다. 강인한 음원 구간 검출은 수신되는 오디오 신호로부터 단 구간 가중 평균 델타 에너지를 계산하여, 저역 통과 필터에 입력 후, 출력되는 결과 값들의 비교를 통해 배경음에 강인한 구간을 정의 하며, 음원 인식은 검출된 구간 내 데이터로부터 종래의 인식 방법인 HMM(: Hidden Markov Model)을 이용해, 음원 인식 정보를 생성하여 학습 및 인식을 한다. 이는 주변 배경음이 포함된 음원 신호에 대해 기존 신호의 에너지를 이용해 구간을 검출 후, HMM을 통한 인식에 비해 3.94% 상향된 인식률을 보인다. 또한 인식 결과를 바탕으로 구간내의 신호간의 TDOA(: Time Delay of Arrival)를 이용한 위치 파악은 실제 발생 위치와의 각도와 97.44%일치함을 보인다.

• 해양환경안전학회지
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• 제18권4호
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• pp.360-364
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• 2012

전기추진시스템 분야에서 AC/DC 컨버터는 상대적으로 간단한 다이오드 소자를 이용하는 정류기가 가장 널리 사용되고 있으며 이 정류기는 입력 전류에 큰 고조파를 포함하고 있어서 고조파 저감을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서 제안된 방식은 다이오드 정류기의 출력 전류를 정류기와 추진전동기 입력측에 주입하여 정류기와 추진전동기 입력 전류에 포함되는 고조파 성분을 줄이고 또한, 와이-델타 변압기를 정류기 및 추진전동기 입력회로에 설치되는 전류주입장치의 분배회로에 사용하여 주입전류와 전원 및 부하를 서로 절연함으로써 전류파형 개선과 전기적 안전성을 확보하였다. 제안한 방법을 현재 사용 중인 전기추진선박에서 적용하여 시뮬레이션 하였으며 기존의 전력변환장치와 비교하여 그 타당성을 입증하였다.