• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.482-486
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• 2008

본 논문에서는 하드 디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 생산 공정 과정에서 발생할 수 있는 불량 HDD의 결함 분포에 대해서 패턴을 자동으로 분류해주는 기법을 제시한다. 이를 위해서 표준 패턴 클래스로 분류되어 있는 불량 HDD의 각 클래스의 확률 모델을 GMM(Gaussian Mixture Model)로 가정한다. 실험은 전문가에 의해 분류된 실제 HDD 결함 분포로부터 5가지의 특징 값들을 추출한 후, 결함 분포의 클래스를 표현할 수 있는 GMM의 파라미터(Parameter)를 학습한다. 각 모델의 파라미터를 추정하기 위해 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 사용한다. 학습된 GMM의 분류 테스트는 학습에 사용되지 않은 HDD 결함 분포에서 5가지의 특징 값을 입력 값으로 추정된 모델들의 파라미터 값에 의해 사후 확률을 구한다. 계산된 확률 값 중 가장 큰 값을 갖는 모델의 클래스를 표준 패턴 클래스로 분류한다. 그 결과 제시된 GMM을 이용한 HDD의 패턴 분류의 결과 96.1%의 정답률을 보여준다.

• Korean Journal of Plant Taxonomy
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• v.41 no.1
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• pp.16-34
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• 2011

Scirpus L. s.l. of Cyperaceae has been regarded as a monophyletic group, but the taxa of Scirpus s.l. were rearranged into the five independent genera in recent molecular phylogenetic research: Bolboschoenus (Asch.) Palla, Schoenoplectus (Rchb.) Palla, Schoenoplectiella Lye, Scirpus L., and Trichophorum Pers. In this study, we examined the morphological characteristics and presented the delineation of the five genera of Scirpus s.l., including 21 taxa from South Korea. As a result of our investigation and analysis of domestic collections and those from abroad, the each taxon could be identified using key characteristics of the rhizome features; a cross-section of culm; the degree of development and the width of leaves; the shapes of the membranous region of leaf sheath; and the shapes and size of inflorescence, bract, floral scale, and achene. These major characteristics are illustrated and artificial keys are suggested in this study. In addition, we suggest a new combination for an unrecorded taxon of Schoenoplectiella that was discovered in Gangwon-do, Goseong-gun and give it the Korean name, as 'a-do-song-i-go-raeng-i'.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.5
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• pp.568-573
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• 2019

In the diagnosis of pulmonary diseases, auscultation technique is simpler than the other methods, and lung sounds can be used for predicting the types of pulmonary diseases as well as identifying patients with pulmonary diseases. Therefore, in this paper, we identify patients with pulmonary diseases and classify lung sounds according to their sound characteristics using various convolutional neural networks, and compare the classification performance of each neural network method. First, lung sounds over affected areas of the chest with pulmonary diseases are collected by using a single-channel lung sound recording device, and spectral features are extracted from the collected sounds in time domain and applied to each neural network. As classification methods, we use general, parallel, and residual convolutional neural network, and compare lung sound classification performance of each neural network through experiments.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.55 no.2
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• pp.25-50
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• 2021

General-purpose classification scheme encompasses all subject areas, While the whole classification scheme is constructed by library studies experts, structure and preparation of each specific subject area's classification should be referenced to that specific subject. In order for the whole system to be practical and useful classification scheme, not just a simple collection of each subject area's scheme, it is necessary to set the rule for properly distributing the amount of classification items, and the collections assigned to these items. The rule to set the distribution of items based on the amount of document collections is called 'literary warrant'. This study examines actual status of assignment of each classification items to information resources, as a result of application of Korean Decimal Classification, and then suggests a way to improve these practices.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.8 no.2
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• pp.108-124
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• 1993

개방망은 망 접속을 표준화하여 망을 접근하도록 하는 technical interface의 공개측면과 망이 가지고 있는 망서비스를 공개하여 사용자로 하여금 선택적으로 이용할 수 있게 해주는 망서비스 공개 측면을 모두 고려하여 망구조를 실현해야 한다. 통신망은 망의 서비스 유형 및 일반적인 기능에 따라 음성급 전화망, 데이터망, 전용선망, 이동통신망 및 위성망으로 구분할 수 있으며, 이에 대한 망 접속은 각 망별로 또한 분류될 수 있다. 망서비스는 기술의 발전과 망진화에 따른 기술적인 요인, 고도통신 사업의 다양화에 다른 사업자 요구에 의한 요인, 그리고 시장수요 요인에 의해 계속 발전.진화되어지는 동적인 것이다. 개방망구조는 망서비스와 기술적인 접속을 주요 내용으로 하고 있기 때문에 이것도 역시 계속 진화되는 것으로 해석해야 한다. 본고에서는 개방망의 서비스 측면에서 해당교환 시스팀이나 전송시스팀이 제공가능한 서비스들로서 개방망구조의 서비스메뉴로 표현할 수 있는 것들을 각 망에 대해 자세히 파악하고자 한다. 이번 호에서는 그 첫번째 내용으로서 음성급 전화망에서 개방망서비스로서 국내 교환시스팀과 미국의 ONA 일환으로 BOC가 제공 가능한 것들을 소개한다. 음성급개방망서비스(Voice Grade Open Network Service)는 크게 가입자선측과 중계선측으로 분류 가능하다. 각 분류후에 1) 국내에서 제공가능한 서비스, 2) 여러 BOC가 공통적으로 보유한 서비스, 3) 특정 BOC가 보유한 서비스로 분류 정리하였다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.40 no.2
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• pp.58.1-58.1
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• 2015

단주기 변광성들의 적외선 광도곡선이 가시광선 광도 곡선과 어떠한 차이가 있는지 알아보기 위해 주기가 하루 이내로 짧은 다양한 유형의 변광성을 대상으로 보현산 천문대의 1.8m 반사망원경과 적외선검출기(KASINICS)를 이용한 J($1.25{\mu}m$), H($1.64{\mu}m$), K($2.15{\mu}m$)필터 관측을 수행하였다. 관측 대상은 맥동변광성으로 분류되는 BO Lyn외 2개 대상, 격변변광성으로 분류되는 RX And외 3개 대상, 그리고 식변광성으로 분류되는 V1007 Cas외 1개 대상이다. IRAF를 이용한 전처리 및 구경 측광을 실시하여 각 필터별 적외선 광도곡선을 얻었다. 이를 통해 현재 각 분류 대상별 주기분석과 여러 해 동안 관측한 자료를 이용하여 각 대상들의 장주기에서의 변광 요인 유무도 확인하여 가시광선 광도곡선과의 비교 분석 연구를 수행하고 있다. 격변변광성의 경우 가시광 광도 곡선이 주로 강착원반의 더 뜨거운 내부고리와 대기에 의한 것인 반면 적외선 광도 곡선은 동반성과 차가운 강착원반에 의한 것이라 여겨지며, 맥동변광성과 식변광성의 경우도 가시광선과 적외선이 서로 다른 깊이를 보게 될 것이므로 파장대별 최대 밝기 위치와 광도 윤곽에서의 차이가 기대된다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.4
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• pp.38-38
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• 2001

본 논문에서는 웨이브릿 영역에서의 영역 분류와 대역간 예측 및 선택적 벡터 양자화를 이용한 다분광 화상테이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 각 대역을 웨이브릿 변환 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역 분류를 행하였다. 그리고, 다른 대역과 해상도가 동일하고 공간적 분산이 작으며 분광적 상관성이 큰 기준대역 (reference channel)을 결정한 뒤, 이를 영역별 스칼라 및 분류별 가변 벡터 양자화를 행하여 부호화 하였다. 또한 기준대역과의 대역간 상관성이 큰 대역들에 대해서는 영역별 대역간 예측을 행한 후, 활동도가 높은 블록에 대해서만 선택적 벡터 양자화로 부호화를 행하였다. 이때, 활동도가 높은 블록들의 위치정보는 기준대역으로부터 얻어지는 임계치 지도 (threshold map; THMAP)를 이용하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 대역에 대해 웨이브릿 영역에서의 영역 분류 후 영역별 대역간 예측을 행함으로써 다분광 화상데이타에 존재하는 대역간 중복성을 제거하고 선택적 벡터 양자화를 행함으로써 대역내 중복성을 효과적으로 제거하여 압축효율을 향상시킨다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.6
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• pp.1693-1702
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• 1999

This paper proposes the use of an adaptive Wiener filter for edge-preserving image filtering. Images are partitioned into a set of blocks of pixels which is divided into five subsets of blocks according to their edge contents and orientations. Each subset of blocks is used to define a covariance matrix, from which a Wiener filter is derived. Five covariance matrices and Wiener filters are thus obtained. An image-block classifier using the five sets of covariance matrices of the class is designed to classify each incoming block of pixels according to its edge content in the presence of noise. Experimental results are included to verify the usefulness of the proposed method.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.31-40
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• 1998

본 연구의 목적은 기존의 Cell Transmission(1994, Daganzo) 교통류 이론을 기반으로 동적통행배정 모형을 개발하는 것이다. 이 모형은 동적 O-D 발생모듈, HOV 차선모듈, 분류부 분할모델, 링크비용함수 모듈, 최단경로 탐색 모듈등으로 구성된다. 이 모델에서 적용하는 교통류 모델은 각 링크를 동일한 특성을 가지는 셀로 구분하여 셀내의 진입시간과 진출시간을 계산하여 링크비용을 계산하는데 이것은 비용의 과대·과소 추정을 피할 수 있으며 교통지체 현상을 현실적으로 표현해 줄 수 있는 장점이 있다. 또한 HOV 차선 모듈에 의해 수단별 교통류 진행 및 비용고려가 가능하며 HOV 차선의 평가 및 분석이 가능하다. 기존의 동적통행배정모형은 매 시간대별 출발지에서 균형상태를 추구하는 통행배정기법을 사용하고 있지만 이 모델은 분류되는 노드를 가상의 출발점이라고 가정하여 각 시간대별로 최단경로를 탐색하여 균형상태를 추구해나가는 기법을 적용하고 있다. 각 셀별 차량을 목적지별, 차종별, 대기시간별로 추적하여 진행시키며 분류부에서는 최단경로를 탐색하여 배분된다. 또한 진행하고자 하는 셀의 용량과 현재 셀의 밀도를 고려함으로서 용량제약 하에서의 동적통행배정모형을 적용하고 있다. 이 모형은 고속로의 합류부 및 분류부의 교통특성을 세밀히 분석할 수 있으며, TCS 및 램프미터링과 접목하여 고속도로 운영에 이용될 수 있으며, 고속도로 중·장기적인 계획에 이용될 수 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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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.