• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.381-383
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• 2018

이 논문은 스마트 폰에서 터치 스트로크를 이용하여 지속적 인증을 할 수 있는 딥 러닝 네트워크인 스태킹 커널 릿지 리그레션 네트워크 (Stacking Kernel Ridge Regression Network: SKRRN)에 대한 연구이다. SKRRN 은 여러 개의 커널 릿지 리그레션 (Kernel Ridge Regression: KRR) 으로 구성되어있고, 계층적이며 모든 KRR 은 해석적이고 독립적으로 훈련된다. SKRRN 은 다른 딥 러닝 네트워크와는 다르게 비가공 터치 스트로크 데이터로부터 특징을 배우지 않고 Hand-Crafted 피처와 같이 추출된 데이터로부터 재학습을 한다. 이러한 재학습은 기존 데이터 셋을 더 구별 하기 쉽고 풍부하게 만들어준다. SKRRN 은 HMOG 데이터 셋을 사용하여 4.295%의 동일 오류율을 달성하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.327-333
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• 2015

풍력 터빈은 정격 풍속 미만일 때는 최대 출력을 내기위한 제어를 한다. MPC(Maximun Power Control)제어방법은 발전기의 회전속도를 제어하여 최대 출력을 내는 방법인데 풍속을 알아야한다. 하지만 여러 가지 이유로 풍속을 실측하기보다는 풍속을 예측하여 사용하는 방법들이 제안되고 있다. 풍속예측은 TSR(Tip Speed Ratio)을 알아야 하는 데, TSR은 복잡한 관계식을 풀어야 한다. 그래서 TSR을 구하기 위해 다양한 방법들이 소개되고 있다. 본 논문에서는 TSR을 쉽고 빠르게 구하기 위하여 복잡한 관계식을 리그레션을 이용하여 간단한 방정식으로 근사화하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 Matlab/Simulink 시뮬레이션을 통하여 제대로 작동하는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권1호
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• pp.59-65
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• 2005

본 논문에서는 새로운 강인한 TSK 퍼지 모델링 알고리즘을 제안한다. 데이터에 노이즈나 아웃라이어가 존재할 때 모델링하기 위한 다양한 강인한 접근법이 제안되었지만 주로 손실함수를 사용하여 아웃라이어나 노이즈의 효과를 감소시키는 접근방법들이 수행되었다. 제안된 알고리즘은 노이즈 클러스터링의 변형된 형태로, 손실함수를 사용하지 않고 노이즈를 하나의 클래스로 클러스터링하는 방법을 채택하였다. 노이즈 클러스터링은 포로토타입 기반의 클러스터링 알고리즘으로, 리그레션을 할 수 없기 때문에 먼저 데이터를 클러스터링한 후 다음으로 퍼지 리그레션을 수행한다. 전건부와 후건부의 매개변수를 동시에 얻기 위한 다른 방법들이 고안되었지만 그들 알고리즘들은 매개변수를 구한 후 좀더 정확한 함수의 근사화를 위해 매개변수에 대한 적응과정을 거친다. 본 논문에서는 노이즈 클러스터링 알고리즘을 변경하여 함수의 리그레션을 동시에 수행 할 수 있게 하였다. 제안된 알고리즘은 전건부와 후건부의 매개변수를 동시에 얻을 수 있으며, 매개변수를 구한 후 이에 대한 적응과정이 필요하지 않다. 제안된 알고리즘의 검증을 위하여 몇 가지 간단한 예제를 사용하여 실험하였으며, 기존에 연구된 다른 알고리즘과 비교, 분석하였다. 제안된 알고리즘은 노이즈나 아웃라이어에 대하여 강인한 성능을 보이며, 구현이 용이하다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권2호
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• pp.293-300
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• 2003

인터넷의 급속한 성장과 웹 관련 기술이 더 복잡해지면서 웹 응용 소프트웨어의 품질과 신뢰성이 중요하게 되었다. 웹 기반 소프트웨어는 전 세계에 흩어져 있는 수많은 사용자들을 대상으로 한다는 면에서 품질과 시험 방법 또한 중요하다. 이 논문은 브라우저 객체를 이용하여 HTML 웹 페이지의 사용자 입력 부분에 대한 테스트 케이스를 자동적으로 실행할 수 있는 방안을 제시하고 Javascript로 매핑하여 자동화가 가능함을 보였다. 스크립트 작성기를 만들면 Javascript를 작성하는 오버헤드를 줄일 수도 있다. 작성된 테스트 스크립트는 웹 기반 소프트웨어의 리그레션 테스트에 반복적으로 사용할 수 있다.