• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.95-103
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• 2006

본 논문에서는 뇌파인식을 위한 입력패턴벡터를 추출하고 패턴인식을 위한 뇌파 학습 알고리즘을 설계하였다. 입력패턴벡터의 구성을 위해 알파리듬과 베타리듬의 주파수와 진폭이 사용되었고, 뇌파패턴인식을 위한 알고리즘은 초기 참조벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하고, 종속 부류층의 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star 학습법을 사용하였다. 제안된 알고리즘의 입력 층과 종속 클래스 층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였고, 패턴벡터를 종속 부류층의 뉴런에 의해 종속 클래스로 분류하고, 종속 클래스 층과 출력 층 사이의 연결강도는 분류된 종속 부류를 클래스로 지정하는 학습을 하게 된다. 뇌파 패턴 분류를 위하여 제안된 학습알고리즘을 이용하여 시뮬레이션 되었고 기존의 LVQ 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1990년도 하계종합학술발표회 논문집
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• pp.613-616
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• 1990

• 한국통신학회논문지
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• 제40권11호
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• pp.2169-2177
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• 2015

본 논문은 네트워크 침입 탐지 시스템에서 CAM 및 해시 구조 기반 알고리듬의 비용 한계를 극복하기 위해 RAM을 이용한다. RAM을 이용한 기존 알고리듬의 다중 엔트리 처리 시 실시간 처리속도 지연 문제를 보완한 새로운 패턴 매칭기를 제안한다. 제안된 패턴 매칭기는 Merge FSM 알고리듬을 적용하여 스테이트의 수를 줄이고, RAM을 사용하기 위해 스테이트 블록과 엔트리 블록을 포함한다. 입력된 문자열과 비교할 엔트리문자열이 여러개 존재할 때 엔트리 블록에서 입력된 문자열과 엔트리 문자열들을 동시에 비교한다. 제안된 패턴 매칭기는 Snort 2.9 규칙을 이용하여 검증하였다. 실험결과 기존 탐색 방법과 비교하여 메모리 접근 빈도가 15.8% 감소하였고, 전체 메모리 크기는 2.6% 증가하였으며, 처리속도는 47.1% 증가하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권9호
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• pp.29-37
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• 1998

가중 무작위 패턴 테스트에서 적은 수의 가중 무작위 패턴을 사용하여 높은 고장 검출율을 달성하기 위해서는 최적화된 가중치 집합들을 찾아내야만 한다. 따라서 최적화된 가중치 집합을 찾아내려는 많은 연구가 행해져 왔다. 이 논문에서 결정론적인 테스트 패턴에 대한 샘플링 확률을 기반으로 하여 최적화된 가중치 집합을 효율적으로 찾는 새로운 가중치 집합 최적화 알고리듬을 제한한다. 아울러 시뮬레이션을 통해 적당한 최대해밍거리를 구하는 방법도 소개된다. ISCAS 85 벤치마크 회로에 대한 실험결과는 새로운 가중치 집합 최적화 알고리듬과 적절한 최대 해밍거리를 구하는 방법의 효율성을 뒷받침해 준다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권39호
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• pp.321-348
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• 2015

이 논문에서는 일본 애니메이션 "Dragon Quest IV"의 음악 감독 코이치 스기야마(Koichi Sugiyama, 1931~)의 작품 "Battle for The Glory"에 나타난 관현악 운용 기법을 필자가 고안한 성부 분할법과 악기 편성 패턴, 리듬 패턴, 보이싱 패턴, 진행구간별 조화비를 기준으로 비교 분석하고, 그 결과를 토대로 관현악 편곡의 체계와 진행원리를 발견하는데 목적을 두었다. 그 결과 첫째, 5개의 주제가 나타난 각 악절은 각각 특정한 악기 편성 패턴을 가지고 있다. 각 주제의 제시와 반복, 재현이 나타나는 악절에서는 동일한 악기 편성 패턴을 유지하여 통일성을 강조하였고, 이와는 대조적으로 새로운 주제가 제시되는 악절에서는 악기의 교체법과 가감법을 사용하여 새로운 악기 편성 패턴으로 다양성을 제고하였다. 둘째, 보이싱 패턴은 전체적으로 전경부는 엷은 보이싱 구조와 중경부는 두터운 보이싱 구조로 구성된 "엷음-두터움"의 수직적 대조관계를 이루고 있다. 그러나, 제3주제는 "두터움-엷음", 제4주제는 2개의 선율을 가진 "엷음-두터움"의 구조로 교체되는 다양성을 제고하고 있다. 셋째, 리듬 패턴은 전체적으로 전경부는 굵은 리듬 구조와 중경부는 잘은 리듬 구조로 구성된 "굵음-잘음"의 수직적 대조관계를 이루고 있다. 그러나, 제5주제에서는 "잘음-굵음"으로 교체되면서 다양성을 부여하고 있다. 넷째, 수평적 관점에서 진행구간별 조화비는 주제가 반복, 재현되는 구간에서는 통일성의 비율이 높고, 새로운 주제가 제시되는 구간에서는 다양성 비율이 높은 것으로 나타난다. 본 논문에서는 이 작품에 사용된 운용 기법을 통해 균형감 있는 관현악 운용 기법은 수직적 관점의 기법을 바탕으로 수평적 진행구간의 다양성 비율 관계를 추출하는 것이다. 이러한 측면에서 이 분석연구가 관현악 기법의 이론체계와 교육방법 확립에 새로운 페러다임으로 자리매김 되었으면 한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권3호
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• pp.185-197
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• 2001

최근 VHDL 코딩 및 합성방법에 의한 설계가 널리 사용되고 있다. 집적도가 증가함에 따라 VHDL에 의한 설계 또한 그 분량이 증가하여 많은 코딩오류가 발생하고 있으며, 이를 검색하는데 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 본 논문에서는 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 코딩오류를 검색하는 방법을 제안하였다. 그 방법에 있어서는 검색패턴을 생성하여 오류가 없는 응답과 설계의 응답을 비교함으로써 설계오류를 찾는 방법을 택하였다. 따라서 본 논문에서는 코딩오류를 검색하기 위한 검색패턴을 생성하는 알고리듬을 제안하였다. 검색패턴 생성은 각 코드에 대해 수행하며, 할당오류와 조건오류를 구분하여 수행하였다. 패턴생성을 위해 VHDL 코드를 CDFG로 변환하여 사용하며, CDFG상의 경로를 탐색하여 패턴생성에 필요한 정보를 추출한다. 경로탐색은 오류가 발생하였다고 가정한 지점으로부터 역방향 탐색과 정방향 탐색을 수행하여 패턴을 생성한다. 제안한 알고리듬은 C-언어로 구현하였다. 펜티엄-Ⅱ 400MHz의 환경에서 여러 가지 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 제안한 알고리듬을 적용하였다. 그 결과, 고려한 모든 설계의 모든 코드에 대한 검색패턴을 생성할 수 있었으며, 가정한 모든 오류를 검색할 수 있었다. 검색패턴 생성에 소요되는 시간은 고려한 모든 대상 설계에서 1초 미만의 CPU 시간을 보여 속도면에서도 매우 우수함을 나타내었다. 따라서 본 논문에서 제안한 검색방법은 VHDL에 의한 설계에서 설계검증에 필요한 시간과 노력을 상당히 감소시킬 것으로 기대된다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.138-141
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• 1994

기존의 HMM을 이용한 음성인식기는 대부분 ML 추정에 기초한 Baum-Welch 알고리듬으로 학습되었다. ML학습은 기본적으로 무한한 양의 학습 데이터가 주어지고, 각 모델들이 서로 독립이라는 가정에 기초한다. 하지만 실제적인 학습의 경우에 각 모델들이 서로 독립이라고 보기 어렵고, 학습 데이터의 양도 상당히 제한되어 있어서 인식기의 변별력을 저하시키는 주된 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 전통적인 패턴분류기법인 Bayes 결정이론에 따라 최소오차율분류를 위한 MAP 수식화를 유도하고, 그에 기초한 HMM의 변별력 있는 학습 알고리듬을 제안한다. 최소오차율분류를 근사화한 사후확률로 표현된 비용함수를 정의하고, 그 비용함수에 조건부 경사강하법을 적용한다. 제안된 알고리듬을 분류하기 어려운 한국어 단음절 인식에 적용한 결과, 기존의 ML 알고리듬으로 학습한 경우 발생한 오인식 개수의 약 10% 가량이 개선되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.341-344
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• 2004

발전소에서 운전 중인 발전 설비의 장비 및 기계의 동작, 감시, 진단은 매우 중요한 일이다. 발전소의 이상 감지를 위해 상태 모니터링이 사용되며, 이상이 발생되었을 때 고장의 원인을 분석하고 적절한 조치를 계획하기 위한 이상 진단 과정을 따르게 된다. 본 논문에서는 산업 현장에서 기기들의 운전시에 발생하는 기기 발생 음을 획득하여 정상/비정상을 판정하기 위한 알고리듬에 대하여 연구하였다. 사운드 감시(Sound Monitoring) 기술은 관측된 신호를 acoustic event로 분류하는 것과 분류된 이벤트를 정상 또는 비정상으로 구분하는 두 가지 과정으로 진행할 수 있다. 기존의 기술들은 주파수 분석과 패턴 인식의 방법으로 간단하게 적용되어 왔으며, 본 논문에서는 K-means clustering 알고리듬을 이용하여 사운드를 acoustic event로 분류하고 분류된 사운드를 정상 또는 비정상으로 구분하는 알고리듬을 개발하였다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제21권2호
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• pp.1-30
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• 2024

본 연구는 ADHD 아동의 타이밍 조절 향상을 위한 리듬 기반 음악중재 프로토콜을 개발하고 실행 가능성을 조사하는 데 목적이 있다. 이를 위해 ADHD 아동(부주의 우세형, 과잉행동-충동형)과 일반 아동을 대상으로 3단계의 연구를 진행하였다. 1단계에서는 청각주의력 검사(KAT), 운동 타이밍(자가 탭핑, 동기화 및 유지), 지각 타이밍(음길이 변별 및 재산출, 리듬패턴)의 그룹별 기준값을 측정 및 탐색적 요인분석을 하였고, 2단계에서는 주요 요인을 적용한 리듬 기반 음악중재 프로토콜을 개발하였다. 3단계에서는 개발된 프로토콜을 ADHD 아동에게 적용하여 타이밍 조절에 영향을 미치는 변인들을 조사하고 그 효과를 검증하였다. 연구 결과, 1단계에서는 음길이 변별과제와 정교성을 요구하는 리듬패턴 과제에서 ADHD 아동의 타이밍 값에 유의한 차이를 보였다. 또한, KAT 검사 결과와 운동 및 지각 타이밍의 탐색적 요인분석을 통해 주의 반응성, 주의 동기화, 주의 정교성의 총 3개 요인 군집을 도출하였다. 2단계에서는 속도 및 간격 조정에 따른 난이도별 동기화, 주의 전환, 리듬 산출 과제로 구성한 프로토콜 개발 후 전문가 타당도 검증을 확보하였다. 3단계 연구에서는 부주의 우세형 및 과잉행동-충동형 ADHD 아동에게 프로토콜을 개별적으로 적용한 결과, 탭핑 동기화와 음길이 산출 리듬 과제의 변별과 산출에서 유의한 차이가 있었다. 본 연구는 ADHD 아동의 자발적 주의부터 비자발적 주의까지 이끄는 효과적인 촉진 도구로 리듬을 활용하기 위한 기초자료로서 의의가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.154-158
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• 2009

본 연구에서는 관측 기술의 향상과 지형자료들의 가용성 증가를 통해 유역 홍수 통합관리에서 많은 주목을 받고 있는 분포형 강우-유출 모형의 적용성 검토를 수행하였다. 본 연구에서 이용한 다방향 흐름분배 알고리듬은 고해상도 지형정보로부터 도출된 흐름정보를 상대적으로 저해상도 지형정보에 전달하여, 저해상도 지형정보의 이용을 통해 발생될 수 있는 흐름정보의 평활화 (smoothing)로 인한 흐름정보의 손실을 최소화하는 목적으로 개발되었다. 다방향 흐름분배 알고리듬 및 실시간 강우-유출 보정 알고리듬의 적용성 검토를 위해 평창강유역에 대하여 지점 강우량 자료를 이용하여 모의를 수행하였다. 모형 수행의 정확도 검토를 위해 다방향 흐름분배 알고리듬 및 실시간 강우-유출 보정 알고리듬을 적용한 경우와 그렇지 않은 경우를 비교해 본 결과 알고리듬을 적용한 경우가 적용하지 않은 경우보다, 유역 유출반응을 더 잘 묘사하고 있음을 알 수 있었다. 알고리듬을 적용하지 않은 경우도 수문곡선의 형태상 좀 더 향상된 관측의 묘사가 가능할 것으로 예상되었으나 합리적이지 못한 매개변수의 무리한 조정이 요구될 수도 있으며, 매개변수의 조정으로 인해 수문곡선의 패턴의 변화가 발생될 수 있을 것이다.