• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.313-316
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• 2000

본 논문에서는 동적 다중경로 환경에 대한 DTV수신 성능 개선을 위하여 정보 데이터 세그먼트 부분에서는 Stop and Go 알고리즘을 사용하고 313 세그먼트 중 한 개만이 훈련열로 쓰이는 기존의 ATSC 표준의 데이터 프레임 구조보다 더 많은 훈련열이 들어있는 새로운 데이터 프레임 구조를 제안한다. 정보가 없는 널 패킷을 훈련열로 대체하기 때문에 데이터의 손실 없이 더 많은 훈련열을 사용하여 특히 동적 다중경로 환경에서 등화기의 수렴 특성을 개선할 수 있다. 전산 모의 실험을 통하여 동적 다중경로 환경의 도플러 천이에 대한 시스템 수신 성능의 개선을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.179-183
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• 2009

본 연구는 공작기계중 대표적인 CNC LATHE의 검사항목에 관한 문헌연구를 통하여 기초 정밀도 개선 부품 적용 및 정적, 동적 정밀도 보정을 위한 기초 자료를 제시 한다. 그리고 공작기계의 기본 성능과 검사항목과의 관계를 정량적으로 연구하여 각 항목별 허용치를 제시함으로 고품질의 제품을 생산할 수 있는 데이터베이스와 관련 지침을 소개한다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.18 no.4
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• pp.29-37
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• 2009

This paper deals with the priority queues exploited for the management of future event list in discrete event simulation. Among several implementations of priority queues, MList which consists of 3 tiers has been known to reveal the good performance. To improve the performance of MList, Dynamic-Shift MList (DSMList) is proposed in this paper. Whenever the number of events in tier 3 exceeds a critical number, DSMList creates new calendar queue in tier 2, then moves events from Tier 3 to the calendar queue. Instead of one calendar queue, therefore, a number of calendar queues are dynamically created in tier 2. Throughout experiments for the performance evaluation of DSMList, it shows that at least 20% improvement is obtained compared with MList.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.665-667
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• 2000

다단계 버스 네트워크 기반의 분산공유메모리 환경에서 효율적인 동적 라우팅 알고리즘을 제안한다. 버디특성으로부터 생기는 잉여경로들을 활용하여 네트워크 상의 스위치들의 트래픽을 동적으로 분산시키고, 동적 라우팅이 선택될 확률을 높이기 위해 기존의 최적 경로결정 알고리즘을 개선한 것이다. 시뮬레이션을 통해 제안된 동적 라우팅 알고리즘의 성능과 다단계 버스 네트워크에서의 잉여경로들을 고려하지 않는 기존의 라우팅 알고리즘들의 성능을 비교하여 우리가 제안한 동적 라우팅 알고리즘이 기존의 라우팅 알고리즘들보다 평균 대기 작업수와 평균 응답시간 면에서 효율적으로 동작한다는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.335-339
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 RBF 네트워크의 학습 성능을 개선하기 위하여 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법에 퍼지 C-Means 알고리즘을 결합한 방법으로, 중간층의 노드를 자가 생성하고 중간층과 출력충의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하여 학습 성능을 개선한다. 제안된 RBF 네트워크의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 40개의 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크와 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.1
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• pp.119-128
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• 2002

This paper proposes an efficient recognition method of car license plate from the car images by using both the dynamical thresholding and the neural network with enhanced learning algorithm. The car license plate is extracted by the dynamical thresholding based on the structural features and the density rates. Each characters and numbers from the p]ate is also extracted by the contour tracking algorithm. The enhanced neural network is proposed for recognizing them, which has the algorithm of combining the modified ART1 and the supervised learning method. The proposed method has applied to the real-world car images. The simulation results show that the proposed method has better the extraction rates than the methods with information of the gray brightness and the RGB, respectively. And the proposed method has better recognition performance than the conventional backpropagation neural network.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.27 no.6
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• pp.1-12
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• 2023

This paper assesses the suitability of existing standards for plastic material models and performance level evaluation methods in seismic performance evaluations of concrete dam piers during Maximum Credible Earthquakes (MCE). Dynamic plastic analysis was conducted to examine the applicability of the plastic material model under various conditions. As a result reveal that when the minimum reinforcement ratio is not met, the average stress-average strain method recommended in current dam seismic performance evaluation guidelines tends to underestimate pier responses compared to the predicted outcomes of dynamic elastic analysis. Consequently, the paper proposes an improvement plan that treats dam piers with an insufficient minimum reinforcement ratio as unreinforced and integrates fracture energy into concrete tensile behavior characteristics for performance level evaluation. Implementing these improvements can lead to more conservative evaluation outcomes compared to current seismic performance evaluation methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.183-186
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• 2008

본 연구에서는 전자펜으로 입력된 개인의 서명에 대하여 서명의 모양, 쓰는 속도, 필체 각도, 획 순서, 획 수 등의 다양한 동적인 정보를 비교/분석하여 진서명인지 모조서명인지를 검증하는 사용자인증 보안 기술인 동적 서명인증시스템의 성능을 평가하기 위하여 보다 객관적인 평가 기준을 제안하고, 성능 및 실험 결과를 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.357-359
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• 2000

최근 들어 디지털(digital) 비디오나 오디오 같은 멀티미디어 응용 프로그램이 수요와 공급이 폭발적으로 늘어남에 따라, 이를 지원할 수 있는 새로운 프로토콜 아티텍쳐(architecture)들이 개발되고 있다. QoS(Quality-of-Service) 라우팅은 이러한 응용 프로그램들이 요구하는 QoS 요구사항을 기반으로 하는 라우팅(routing) 기법이다. QoS 라우팅은 네트워크의 동적인 상태를 반영하여 플로우(flow)가 요구하는 QoS를 만족시킬 수 있는 라우트를 찾아줌으로써 라우팅 성능을 향상시켰지만, 네트워크의 동적인 상태 정보를 모든 라우터가 가지고 있어야 함은 물론 적절한 시기에 네트워크 정보를 갱신시켜야만 한다. 이와 같이 네트워크 정보의 적절한 갱신 시기를 결정하는 것은 갱신 유발 정책이라 한다. 기존에는 라우팅 성능을 높이기 위해 네트워크 변화에 민감한 갱신 유발 정책을 사용하였으나, 이로 인해 발생하는 갱신 메시지는 또 하나의 트래픽(traffic)을 발생시켜 프로토콜 오버헤드(protocol overhead)를 초래하였다. 또한, 최근에는 이러한 프로토콜 오버헤드를 줄이기 위한 갱신 주기 정책이 제시되었지만 라우팅 성능 저하를 감수해야 하는 한계점이 발견되었다. 본 논문에서는 기존에 제시된 갱신 유발 정책에 비하여 프로토콜 오버헤드를 좀더 줄임과 동시에 라우팅 성능을 개선시킨 새로운 갱신 유발 정책을 제시하였다. 그리고, 이에 관한 시뮬레이션을 구현하여 프로토콜 오버헤드와 라우팅 성능을 비교한 결과, 기존 정책보다 더 효율적임을 발견하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.572-574
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• 2003

웹 서버 클러스터의 성능 개선을 위한 연구가 다양한 분야에서 이루어졌지만 로그 파일 분석과 같은 방식으로 접속 빈도를 통한 실시간 동적 자원 재분배에 관한 연구에만 대부분 초점을 맞추었다. 본 논문에서는 시구간별 접속 패턴 분석 결과를 기반으로 패턴을 예측하여 자원을 동적으로 재분배하는 메커니즘을 제안한다. 제안한 메커니즘은 불필요한 자원 낭비를 감소시켜 효율적인 자원 재분배를 통해 클러스터의 성능을 향상시킨다. 또한 시구간별 접속 패턴의 유사성을 증명한다.