• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.11C
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• pp.94-101
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• 2001

In this paper, we propose WRR cell scheduling algorithm that improve current smoothing scheme. In proposed cell scheduling algorithm, using the number of practical input cell in each VC and variable thats indicate weight and state of queue, we could service VC of buffer efficiently that input cells over weight value and input cells smaller than weight value. And, we could service multimedia data by providing remained bandwidth after that allocate to real time traffic with non-real time traffic. In this result, the number of serviceable average cells were increased and length of buffer was decreased. Through the computer simulation, we evaluated the performance of proposed algorithm. According to the results, the proposed algorithm showed good performance.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.4
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• pp.255-264
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• 2008

This paper proposes a novel method using K-means and Non-negative matrix factorization (NMF) for topic -based multi-document summarization. NMF decomposes weighted term by sentence matrix into two sparse non-negative matrices: semantic feature matrix and semantic variable matrix. Obtained semantic features are comprehensible intuitively. Weighted similarity between topic and semantic features can prevent meaningless sentences that are similar to a topic from being selected. K-means clustering removes noises from sentences so that biased semantics of documents are not reflected to summaries. Besides, coherence of document summaries can be enhanced by arranging selected sentences in the order of their ranks. The experimental results show that the proposed method achieves better performance than other methods.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.251-258
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• 2000

인공신경망에 의해 부도예측을 하기 위해서는 여러 개의 재무비율을 입력변수 즉, 입력노드로 이용하는데, 이 가운데 적절한 입력노드를 선정하는 일은 예측력을 결정하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 새로운 입력노드 선정 휴리스틱을 제안하기 위하여 적절한 훈련이 끝난 인공신경망 모델에서 각 입력노드와 연결되는 가중치들의 합에 대한 절대값인 연결강도가 작은 경우 해당 노드는 출력값에 대한 설명력이 약할 것이다라는 연결강도판별 명제를 제시한다. 즉, 연결강도가 연결강도임계치보다 작은 입력노드는 제거 대상으로 분류할 수 있을 것이고, 이들 노드를 제외한 입력노드는 그렇지 않은 경우보다 더 나은 예측력을 보여 줄 수 있을 것이다. 연결강도판별 명제를 실증적으로 입증하기 위해 본 연구에서는 연결강도판별 선처리 과정에 대한 방법론을 제안하고 제안된 방법론에 의해 부도예측을 실시하여 아무런 선처리를 거치지 않은 모형과 비교하였고, 또 기존의 입력변수 선정방식 중에 하나인 의사결정트리 방식에 의한 입력변수 선정 모형과도 비교하여 더 나은 결과를 얻었다.

• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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• v.11 no.9
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• pp.462-474
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• 2001

In this paper, Generalized Differential Quadrature Method is applied to the buckling analysis of built-up columns without or with stay plates. numerical analysis using GDQM is carried out for various boundary conditions(simply supported conditions, fixed conditions, fixed-simply supported conditions), dimensionless stiffness parameter and dimensionless inertia moment parameter. The accuracy and convergence of solutions are compared with exact solutions of Gjelsvik to validate the results of GDQM. Results obtained by this method are as follows. 91) This method can yield the accurate numerical solutions using few grid points. (2) The buckling load of built-up column increases as the dimensionless stiffness parameter decreases. (3) The effects of boundary conditions on the buckling load are not considerable as the dimensionless stiffness parameter increases. (4) The buckling load of built-up column increases due to the stay plate.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.479-484
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• 2005

본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART1의 경계 변수의 설정에 따른 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 ART1 알고리즘과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ART1 기반 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 가중치 조정에 승자 뉴런 방식을 도입하여 은닉층에 해당하는 클래스에 영향을 끼친 패턴들의 정보만 저장하게 하여 은닉층 노드로의 책임 분담에 의한 정체 현상이 일어날 가능성을 줄인다. 그리고 학습시간과 학습의 수렴성도 개선한다. 제안된 알고리즘의 학습 성능을 분석하기 위하여 주민등록번호 분류를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 신경망보다 경계 변수나 모멘트에 민감하지 않으며 학습 시간도 적게 소요되고 수렴성도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2522-2524
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• 2003

본 논문은 다수의 가우시안(Gaussian) 함수를 가중치 함수로 이용하여 퍼지 소속 함수의 효율적인 동정기법을 제안한다. 먼저 데이터를 가장 잘 구분하는 특징 변수를 선정하고, 이에 대한 기본 소속 함수를 가우시안 함수로 설정한 후, 다수의 가우시안 함수를 곱하여 소속 함수를 동정한다. 해당 특징 변수에 대한 소속 함수의 동정 후, 다음 우선 순위의 특징 변수를 퍼지 규칙에 첨가하여 가장 높은 정확도를 획득할 때까지 반복적으로 소속 함수를 동정한다. 이러한 방법은 데이터의 분포 성향을 소속 함수에 반영시킬 수 있을 뿐만아니라, 알고리듬의 고속 연산도 가능하다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 iris 데이터에 적용하여 모의실험의 예를 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.577-579
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• 2004

전원을 전적으로 배터리에 의존하는 모바일 임베디드 시스템은 배터리 용량의 한계 때문에 효율적인 에너지의 사용이 매우 중요하다. 특히 memory subsystem은 전체 system에서 소모되는 에너지에서 큰 비중을 차지한다. 이 논문은 성능 면에서 cache의 대안이 되고, cache보다 간단한 구조 때문에 전력소모가 훨씬 적은 on-chip scratch-pad memory(SPM)를 효율적으로 이용할 수 있는 소스 코드 변환 방법 및 SPM 관리방법을 제안한다. 각 함수 단위로 코드 변환을 하며, 어떤 변수를 SPM에 할당하기 위한 소스코드 변환을 했을 때, 소스코드 분석만으로 알 수 있는 변수의 정적인 참조 횟수를 가중치로 고려하여, 코드 변환 후 메모리 참조에 의한 실행 시간과 에너지 소모를 계산하고 이를 바탕으로 SPM에 할당한 변수를 결정한 다음 실제 그 코드 변환을 적용한다. 제안된 코드 변환은 컴파일러에 의해 자동화 될 수 있다. 10개의 임베디드 벤치마크 프로그램을 이용하여 본 논문에서 제안하는 방법의 성능 평가를 한 결과, 실행 시간은 평균 23% 향상되고 에너지 소모는 평균 49% 감소함을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.330-333
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• 2019

본 연구는 기존 관중 수 예측에 주로 사용되는 ARIMA 모형과 다른 GKFN(Network with Gaussian kernel functions) 모델을 시계열 모델로 제안하고 여러 변수 간의 상관관계를 분석한 MLP(Multilayer Perceptron) 모델을 각각 따로 만들어 두 가지 RMSE값의 가중치를 결합한 새로운 모델을 최종적으로 제안한다. GKFN 모델은 phase space 분석을 위해 smoothness measure를 측정하고 커널 개수를 늘려가며 학습시키는 방법이다. 또한, MLP 모델은 관중 수에 영향을 주는 여러 변수(날짜, 날씨 등 팀과 관련된 특징들)의 상관관계를 correlation coefficient 값을 이용해 분석하고 높은 상관관계를 가지는 변수들을 이용해 MLP 모델을 만들어 학습하는 것이다. 이를 통해 프로야구팀 기아 타이거즈의 일일 단위 관중 수를 예측하고자 하였다. 관중 수 예측을 통해 구단과 관객 모두 긍정적인 활용이 가능할 것이다. 훈련 자료는 2010년부터 2018년까지 9년 동안 기아 타이거즈의 일별 관중 수를 자료로 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.464-464
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• 2012

수문분야에 있어서 빈도해석의 목적은 특정 재현기간에 대한 발생 가능한 수문량의 규모를 파악하는데 있으며, 빈도해석의 정확도는 적합한 확률분포모형의 선택과 매개변수 추정방법에 의존하게 된다. 일반적으로 각 확률분포모형의 특성을 대표하는 매개변수를 추정하기 위해서는 모멘트 방법, 확률가중 모멘트 방법, 최대우도법 등을 이용하게 된다. 모멘트 방법에 의한 매개변수 추정은 해를 구하기 위한 과정이 단순한 반면, 비대칭형의 왜곡된 분포를 갖는 자료들에 대해서는 부정확한 결과를 나타내게 된다. 확률가중 모멘트 방법은 표본의 크기가 작거나 왜곡된 자료일 경우에도 비교적 안정적인 결과를 제공하는 반면, 확률 가중치가 정수로만 제한되는 단점을 갖고 있다. 그리고 대수 우도함수를 이용하여 매개변수를 추정하게 되는 최우도법은 가장 효율적인 매개변수 추정치를 얻을 수 있는 것으로 알려져 있으나, 비선형 연립방정식으로 표현되는 해를 구하기 위해서는 Newton-Raphson 방법을 사용하는 등 절차가 복잡하며, 때로는 수렴이 되지 않아 해룰 구하지 못하는 경우가 발생되게 된다. 이에 반해, 최근의 Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization 및 Simulated Annealing과 같은 Meta-Heuristic Algorithm들은 복잡합 공학적 최적화 문제 있어서 효율적인 대안으로 주목받고 있으며, Hassanzadeh et al.(2011)에 의해 수문학적 빈도해석을 위한 매개변수 추정에 있어서도 그 적용성이 검증된바 있다. 본 연구의 목적은 연 최대강수 자료의 빈도해석에 적용되는 확률분포모형들의 매개변수 추정을 위해 Meta-Heuristic Algorithm을 적용하고자 함에 있다. 따라서 본 연구에서는 매개변수 추정을 위한 방법으로 Genetic Algorithm 및 Harmony Search를 적용하였고, 그 결과를 최우도법에 의한 결과와 비교하였다. GEV 분포를 이용하여 Simulation Test를 수행한 결과 Genetic Algorithm을 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 비교적 유사한 분포를 나타내었으나 과도한 계산시간이 요구되는 것으로 나타났다. 하지만 Harmony Search를 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 유사한 분포를 나타내었을 뿐만 아니라 계산시간 또한 매우 짧은 것으로 나타났다. 또한 국내 74개소의 강우관측소 자료와 Gamma, Log-normal, GEV 및 Gumbel 분포를 이용한 실증연구에 있어서도 Harmony Search를 이용한 매개변수 추정은 효율적인 매개 변수 추정치를 제공하는 것으로 나타났다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.5A
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• pp.493-500
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• 2006

This paper presents the efficient structure and parameter optimization of downlink beamforming transmitter in OFDMA/TDD system. To design downlink beamforming transmitter for multiple transmit antennas, an efficient beamforming structure for multiple users and the choice of word-length of each block are critical in the aspect of its performance and hardware complexity. We propose an efficient beamforming scheme, which stores the weights of subcarriers into memory without user identification at the receiver of base station and calculates the weights for corresponding user in a subcarrier unit of IFFT input at high speed. Also, we obtain the word-length of main data path and other design parameters by fixed-point simulation analysis. The proposed architecture could reduce the memory size proportional to the maximum number of users per frame, and the processing time of an OFDM symbol at the receiver of base station without the need of additional processing time for calculating the weights at the transmitter.