• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.24 no.4
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• pp.14-24
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• 2023

The purpose of this study is to develop a prototype curtain wall with improved seismic performance and to verify the seismic performance by conducting an inter-floor displacement test. To this end, a prototype of the curtain wall was manufactured and a displacement similar to the earthquake load was induced, and then the damaged state of the curtain wall was checked. As a result of the first test, the frame and glass of the curtain wall were not damaged, but the Weather Sealant was partially damaged. As a result of the second test, there was no problem of glass breakage in seismic class (special), seismic class (I), seismic class (II), and AAMA 501.6. Through this experiment, the seismic performance of the curtain wall prototype was verified.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.133-135
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• 2003

최근 인터넷 기반 서비스 환경의 질적개선과 이에 따른 이용자 증가에 따라. 오디오나 동영상과 같은 규모가 크고 동적 특성을 가진 웹 컨텐츠의 수가 증가하는 추세이다. 이에 따라 'hit ratio' 뿐만 아니라 오브젝트의 크기를 기반으로 하는 'byte hit ratio' 또한 캐시 성능을 평가하는 중요한 측정 요소가 되었다. 이러한 측정기준을 대상으로 할 때, 기존의 웹 캐시 교체 정책중 HP연구소의 GDSF (Greedy-Dual-Size with Frequency)알고리즘과 LFU-DA(LFU with Dynamic Aging)알고리즘이 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져있는데, 이러한 기존의 웹 캐시 교체 정책은 서버와의 네트워크 상태를 고려하지 않은 정책이고, 이에 따라 네트워크 상태에 따른 전송비용의 차이를 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 서버와 웹 캐시 간의 네트워크 상태를 반영할 수 있는 캐시 교체 정책을 제안하고, 이에 대한 실험을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 요구에 대한 응답시간의 감소 효과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.387-389
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• 2000

정보 통신 분야의 발달로 사람들의 전화 사용이 늘어나고 또한 전화기에 여러 가지 멀티미디어 기능들이 추가되면서 음성 인식의 필요성이 점차 증가하고 있다. 그러나 현재의 기술로는 음성 인식의 성능이 사람들의 기대치를 만족시키지 못하고 있다. 본 연구에서는 G.723을 이용한 네트워크 상에서 음성 인식 시간을 줄이고 같은 차수에서 더 좋은 음성 인식 성능을 얻을 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 일반적인 보코더는 채널을 통과시킬 때 왜곡을 최소화 하기 위해 양지화할 때 안정적이라고 알려져 있는 LSP 파라메터를 양자화하여 전송한다. 전송된 양자화된 LSP 파라메터는 복호화기를 통과하게 되는데 본 연구에서는 양자화된 LSP 파라메터를 음성인식에 직접 이용하여 음성 합성한 후 음성 특징 파라메터를 추출하는 시간을 줄일 수 있고 음성 합성시 왜곡을 미연에 방지할 수 있다. 본 연구에서는 변별적인 기준에 의해 특징 벡터 요소들을 순서화를 이용하여 음성 특징 벡터의 차수를 동적으로 조절할 수 있는 방법을 G.723에 적용시켜 보았다. 순서화 된 음성 특징 요소들 중에서 인식 목적에 적절한 차수를 선정하며 차수를 줄이면서도 음성인식 성능은 유지 또는 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 특히 네트워크 통신망에서도 음성인식 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였고, 기존의 합성음에서 음성인식을 하는 방법보다 시간도 크게 단축할 수 있었다.

• ICROS
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• v.22 no.2
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• pp.29-33
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• 2016

본 기술 특집호에서는 최근메 강인제어 분야에서 많이 주목받고 있는 사전규정 오차 구속제어기법들메 대해 기본적인 개념과 각 구속제어 기법들이 특징들을 소개한다. 기존의 제어기법들은 안정도 및 일정한 출력성능은 보장하지만 선정된 제어기 게인 값에 따라 추종성능이 민감하게 변하며 안전을 위한 제약이 없는데 반해 이러한 구속제어는 최소한의 게인 선정으로 오버슈트, 정상오차 등에 대해 사전에 규정한 성능범위를 만족하도록 강제로 구속시켜 출력성능 및 안전성이 동시에 보장되도록 한다. 이러한 구속제어는 오버슈트에 크게 영향을 받는 정밀기기 위치제어, 힘 제어에서 안전성을 확보해주며 외란이나 시스템 불확실성에 매우 강인한 특성을 갖는다. 가장 먼저 연구된 구속제어는 funnel 제어로서 시스템의 동적 모델을 포함하지 않는 비모델 기준 제어기법이다. 추종오차의 초기값이 오차에 대한 사전 구속함수로 구성된 funnel (깔데기) 안에 있으면 항상 사전메 규정된 오차범위 내에 머물도록 funnel 제어기가 작동하며 PD 제어와 구조가 유사하다. 다음으로 tanh 함수와 추종오차 변환을 결합한 방법으로서 전통적인 순환적 (recursive) 제어방법인 backstepping 제어와 결합하는 방법이다. 최종적므로 좀더 단순한 오차변환을 통해 오차에 대한 switching을 이용한 기법은 제어기 구조를 단순하게 만들고 기존의 제어기와 편리하게 결합할 수 있다. 이러한 구속제어 기법들은 또한 미지의 시스템에 특성에 대해 관측기나 지능제어를 이용한 근사함수를 요구하지 않는다. 본 특집호에서는 최근까지 연구된 구속제어에 대한 간단한 이론과 적용 결과들을 제시하기로 한다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.23 no.2
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• pp.189-198
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• 2011

Many new structural systems have been developed to build free-form structures, which is the new architectural trend for aesthetic beauty. The diagrid system resists both gravity and later loads, with its perimeter-diagonal columns. In the current seismic-design provisions, however, a seismic-performance factor for a new structural system has not yet been provided. ATC-63 provides a new methodology for defining various seismic-performance factors, including the response modification factor. In this paper, nonlinear static and dynamic analyses were conducted for the 3D diagrid frame, with each load applied at $0-180^{\circ}$ degrees. Through these analyses, the seismic performance of the diagrid system was evaluated.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.6
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• pp.754-759
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• 2007

The information recommendation system offers selected documents according to information needs of dynamic users. User's needs are expressed as profiles consisting of one or more words and may be changed into some specifics through relevance feedback made by users during the recommendation process. In previous research, users have entered relevance information by taking part in explicit relevance feedbacks and learned user profiles using the positive relevance feedbacks. In this paper, we learn user profiles using not only positive relevance feedback but negative relevance feedback and reinforcement learning. To compare the proposed with previous method, we performed experiments to evaluate recommendation performance of the same topic. As a result, the former shows the improved performance than the latter does.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.3 no.5
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• pp.529-546
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• 2002

A VOD server, which is the central component for constructing VOD systems, requires to provide high bandwidth and continuous real-time delivery. It is also necessary to the sophisticated disk scheduling and data placement schemes in VOD sewers. One of the most common problem facing in such a system is the high initial latency time to service multiple users concurrently. In this paper, we propose a dynamic stream merging scheme for reducing the initial latency time in VOD servers. The proposed scheme allows clients to merge streams on a request as long as their requests fall within the reasonable time interval. The basic idea behind the dynamic stream merging is to merge multiple streams into one by increasing the frame rate of each stream. In the performance study, the proposed scheme can reduce the initial latency time under the minimum buffer use and also can enhance the performance of the VOD server with respect to the capacity of user admission.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.1
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• pp.51-56
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• 2017

The research area for solving question answering (QA) problems using artificial intelligence models is in a methodological transition period, and one such architecture, the dynamic memory network (DMN), is drawing attention for two key attributes: its attention mechanism defined by neural network operations and its modular architecture imitating cognition processes during QA of human. In this paper, we increased accuracy of the inferred answers, by adapting an automatic data augmentation method for lacking amount of training data, and by improving the ability of time perception. The experimental results showed that in the 1K-bAbI tasks, the modified DMN achieves 89.21% accuracy and passes twelve tasks which is 13.58% higher with passing four more tasks, as compared with one implementation of DMN. Additionally, DMN's word embedding vectors form strong clusters after training. Moreover, the number of episodic passes and that of supporting facts shows direct correlation, which affects the performance significantly.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.4
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• pp.945-952
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• 2013

The R wave of QRS complex is the most prominent feature in ECG because of its specific shape; therefore it is taken as a reference in ECG feature extraction. But R wave detection suffers from the fact that frequency bands of the noise/other components such as P/T waves overlap with that of QRS complex. ECG signal processing must consider efficiency for hardware and software resources available in processing for miniaturization and low power. In other words, the design of algorithm that exactly detects QRS region using minimal computation by analyzing the person's physical condition and/or environment is needed. Therefore, efficient QRS detection based on SOM(Subtractive Operation Method) is presented in this paper. For this purpose, we detected R wave through the preprocessing method using morphological filter, empirical threshold, and subtractive signal. Also, we applied dynamic backward searching method for efficient detection. The performance of R wave detection is evaluated by using MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 99.41% in R wave detection.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.19 no.5
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• pp.565-575
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• 2016

Wheel reprofiling is frequently conducted to remove faults such as flange wear, flat areas, and cracks that occur in railway vehicle operation. We analyzed the dynamic performances of a vehicle before and after wheel reprofiling to grasp the influence of reprofiling on the dynamic behavior of the vehicle. We measured the wheel profile of the test vehicle and conducted a running test to analyze the vibration and comfort characteristics of the test vehicle. The result of the test indicated that vibration of the test vehicle after wheel reprofiling was reduced compared to that before wheel reprofiling. And, comfort level of the test vehicle after wheel reprofiling was improved by about 3dB laterally and vertically. Consequently, the positive effect of wheel reprofiling on the dynamic performance of vehicle was verified.