• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1992.10a
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• pp.73-77
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• 1992

환봉소재의 정밀절단을 위한 고속 환봉절단 공정에 있어서 절단금형은 공정중 막대한 타격력을 받기 때문에 금형의 파손방지 및 내구성향상을 위한 금형설계 기술이 절실히 요구되고 있다. 이같은 절단금형의 최적설계를 위해선 타격시 램이 금형에 가하는 충격력에 대한 예측이 필수적이므로 본 연구에서는 환봉절단 공정에 대한 동역학적 해석을 통해 충격력과 접촉시간을 이론적으로 구하였으며 이를 기존의 이론값과 비교한 결과, 보다 정확한 충격력의 예측이 가능하였다. 그리고 본 이론을 국내 최초로 개발된 환봉절단 장치에 적용하여 타격속도, 절단저항, 램과 금형의 하중비 등의 인자들과 충격력 사이의 관계를 밝혀냄으로써, 향후 최적금형 설계를 위한 데이터 베이스를 구축하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1994.04a
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• pp.415-419
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• 1994

공정계획(Process planning)이란 소재로 부터 제품을 경제적, 효율적으로생산하는데 필요한 방법의 체계적 인 결정이라고 정의 할수 있다. 일반적으로 공정계획에 관한 지식은 전문가의 오랜 경험을 통해 얻어지므로 공정계획을 수행하기 위해 전문가를 양산하기에는 많은 어려움의 따른다. 그리고 전문가의 지식 및 가공방법 자체가 여러가지 경우의 수를 가지는 불명확한 것이 많으므로 이를 체계적으로 지식 베이스(knosedge base)화 하여 이것을 이용한 자동공정계획시스템의 개발이 필연적이다. 본 연구에서는 절삭가공의 핵심이 되는 밀링가공을 대상으로 하며, AutoCAD 로 부터 자동 또는 대화식으로 부품의 형상 및 치수 데이타를 인식하고, 이 데이타를 기준으로 가공의 지식 베이스와 이론을 접목시켜 개발한 규칙을 통해 공구결정과 가공 표준시간 계산을 수행 하고자 한다. 본 연구에서 사용된 언어는 형상특징인식을 위한 ADS(AutoCAD Deveolpment System)와 객체지향적 언어인 Borland C 이다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.12
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• pp.951-959
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• 2000

본 논문의 병렬음성인식 모델은 연속 은닉 마코프 모델(HMM; hidden Markov model)에 기반한 병렬 음소인식모듈과 계층구조의 지식베이스에 기반한 병렬 문장인식모듈로 구성된다. 병렬 음소인식 모듈은 수천개의 HMM을 병렬 프로세서에 분산시킨 수, 할당된 HMM에 대한 출력확률 계산과 Viterbi 알고리즘을 담당한다. 지식베이스 기반 병렬 문장인식모듈은 음소모듈에서 공급되는 음소열과 지안하는 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD 구조의 다중 트랜스퓨터와 Parsytec CC 상에 구현되었다. 실험결과, 병렬 음소인식모듈을 통한 실행시간 향상과 병렬 문장인식모듈을 통한 인식률 향상을 얻을 수 있었으며 병렬 음성인식 시스템의 실시간 구현 가능성을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.11 no.2
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• pp.33-39
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• 1974

Networks showing often and short stable voltage inversion negative immittance converter(VNIC) characteristics are proposed by simplified equivalent model. Open stable VNIC characteristics can be obtained of controlling the base voltage of common base connection according to output voltage and short stable VNIC characteristics according to input dotage. An unbalanced circuit showing open and short stable characteristics is constructed and ana1ysis. The experimental results are coincident with the calculated within 10% error.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.9
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• pp.49-57
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• 1999

The fusion of fuzzy set theory and neural networks technologies have concentrated on applying neural networks to obtain the optimal rule bases of fuzzy logic system. Unfortunately, this is very hard to achieve due to limited learning capabilities of neural networks. To overcome this difficulty, we propose a new approach in which rough set theory and neuro-fuzzy fusion are combined to obtain the optimal rule base from input/output data. Compared with conventional FNN, the proposed algorithm is considerably more realistic because it reduces overlapped data when construction a rule base. This results are applied to the construction of inference rules for controlling the temperature at specified points in a refrigerator.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.2
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• pp.201-213
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• 2006

A time-series database is a set of time-series data sequences, each of which is a list of changing values of the object in a given period of time. Subsequence matching is an operation that searches for such data subsequences whose changing patterns are similar to a query sequence from a time-series database. This paper addresses a performance issue of time-series subsequence matching. First, we quantitatively examine the performance degradation caused by the window size effect, and then show that the performance of subsequence matching with a single index is not satisfactory in real applications. We argue that index interpolation is fairly useful to resolve this problem. The index interpolation performs subsequence matching by selecting the most appropriate one from multiple indexes built on windows of their inherent sizes. For index interpolation, we first decide the sites of windows for multiple indexes to be built. In this paper, we solve the problem of selecting optimal window sizes in the perspective of physical database design. For this, given a set of query sequences to be peformed in a target time-series database and a set of window sizes for building multiple indexes, we devise a formula that estimates the cost of all the subsequence matchings. Based on this formula, we propose an algorithm that determines the optimal window sizes for maximizing the performance of entire subsequence matchings. We formally Prove the optimality as well as the effectiveness of the algorithm. Finally, we perform a series of extensive experiments with a real-life stock data set and a large volume of a synthetic data set. The results reveal that the proposed approach improves the previous one by 1.5 to 7.8 times.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.9
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• pp.681-687
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• 2001

In order to raise a class discrimination power by combining multiple classifiers under the Bayesian decision theory, the upper bound of a Bayes error rate bounded by the conditional entropy of a class variable and decision variables obtained from training data samples should be minimized. Wang and Wong proposed a tree dependence first-order approximation scheme of a high order probability distribution composed of the class and multiple feature pattern variables for minimizing the upper bound of the Bayes error rate. This paper presents an extended high order product approximation scheme dealing with higher order dependency more than the first-order tree dependence, based on the minimization of the upper bound of the Bayes error rate. Multiple recognizers for unconstrained handwritten numerals from CENPARMI were combined by the proposed approximation scheme using the Bayesian formalism, and the high recognition rates were obtained by them.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.14D no.6
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• pp.615-622
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• 2007

Recently, users who want to be provided motile devices, such as PDP, PMP, and IPTV connected wireless internet, with multimedia contents are increasing due to an influence of multimedia contents. In the paper, we propose an efficient database design method for managing mobile multimedia services on home network systems. For this, we build relations using attributes required while providing multimedia services, and then design a database. Specially, we propose a database design method based on normalization theory to eliminate redundancies and update anomalies caused by a non trivial multi valued dependency in relations. In the experiments, we compare and analyze occurrence frequencies of data redundancies and update anomalies through query executions on the relation decomposed into normal forms. The results reveal that our database design is failrly effective.

• Journal of IKEEE
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• v.2 no.1 s.2
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• pp.1-14
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• 1998

In this paper, Antenna, LNA, Mixer, VCO, and Modulation/Demodulation in Baseband processor which are the RF main components in Wireless LAN system for ultra high-speed communications network are studied. Antenna bandwidth and selective fading due to multipath can be major obstacles in high speed digital communications. To solve this problem, wide band MSA which has loop-structure magnetic antenna characteristics is designed. Distributed mixer using dual-gate GaAs MESFET can achieve over 10dB LO/RF isolation without hybrid, and minimize circuit size. As linear mixing signal is produced, distortions can be decreased at baseband signals. Conversion gain is achieved by mixing and amplification simultaneously. Mixer is designed to have wide band characteristics using distributed amplifier. In VCO design, Oscillator design method by large signal analysis is used to produce stable signal. Modulation/Demodulation system in baseband processor, DS/SS technique which is robust against noise and interference is used to eliminate the effect of multipath propagation. DQPSK modulation technique with M-sequences for wideband PN spreading signals is adopted because of BER characteristic and high speed digital signal transmission.