• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.802-804
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• 2002

전자화폐는 기존의 화폐가 가져야 하는 법적인 효력과 안전성 등의 기능을 그대로 가지면서 별도의 기기나 또는 컴퓨터 등에 소프트웨어 형태로 존재하는 전자지갑에 의해 관리된다. 전자화폐는 안전성을 제공해야 하고, 이중사용이 방지되어야 판다. 또한 동전의 다중사용 가능성이나 분라성을 만족시킴으로서 사용자 편리성과 효율성을 증대시킬 수 있다. 분할성은 사용자가 전자화폐를 발급받는 경우 발급받은 전자화폐를 사용자가 원하는 대로 나누어 사용할 수 있는 성질로써 거스름돈의 발생을 줄여 효율성을 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 이중 해쉬함수를 이용하여 동전을 생성하고 지불인증을 이용하여 생성된 동전을 마음대로 분할하여 사용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자의 익명성을 제공하지는 못하지만 해쉬함수를 이용하여 효율적이고 위조 불가능한 동전을 생성하며, 분할성을 만족함으로써 편리하게 이용가능하다는 장점이 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.14 no.2
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• pp.177-187
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• 1989

When wavelength division optical coupler is fabricated with the polished single mode optical fiber, coupling coeffiecient differ from wavelength and distance to two cores. Wavelength division is function of the differential coupling coefficient to distance of two cores. This paper suggests the condition of the minimum spacing of the wavelength division with the function of the distance of two cores.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.8
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• pp.877-885
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• 2000

Static slice means a set of parts of a program that potentially affect the values computed at a slicing criterion considering all the possible input values. In this paper, we have formally defined static slice of a first-order functional language based on operational semantics. And, we have presented a sound method to analyze static slice using abstract interpretation.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.215-218
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• 2002

영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 영상분할에 대한 연구는 일반적으로 픽셀중심, 에지기반, 영역기반 그리고 모델기반의 영역에서 이루어져왔다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 에지기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 그라디언트 함수 기반의 영상추출은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 객체를 검출하는데는 그 한계를 보이고 있다. 이런 한계를 극복하고자 제안된 방법이 Mumford-Shah equation과 Lipshitz 함수를 이용한 Chan과 Vese의 Active Contour Model이다. 그런데 이 모델은 잡영이 많고 경계선이 뚜렷하지 않은 영상을 분할하는데는 효과적이나, 불균형적 조명이 있는 영상에서 객체를 분리해 내는데는 한계를 보이고 있다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 불균형적인 영상을 균일화하는 방법을 Chan과 Vese의 Active Contour 방식을 적용하기 전에 적용 시켜 영상 내 객체를 보다 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.856-857
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• 2010

본 논문에서는 계층적 클러스터링을 위한 매개변수에 민감하지 않은 효과적인 데이터 분할 방안을 제안한다. 먼저, 선행 실험을 통하여 기존 방안이 매개 변수에 민감하다는 것을 보인다. 본 논문에 제안하는 방안은 주어진 데이터를 최적의 초기 부분 클러스터의 크기를 결정할 수 있는 측정 함수를 제안하고 제안된 측정 함수를 이용해서 주어진 데이터를 최적의 초기 부분 클러스터들로 분할한다. 또한, 분할된 초기 부분 클러스터들을 병합해서 질이 좋은 최종 클러스터들을 생성한다. 실험을 통하여 제안하는 방안이 기존 방안보다 매개 변수에 민감하지 않는다는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.331-333
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• 2004

본 연구는 Haplotype 데이터에서 나타나는 별개의 Haplotype의 수를 최소화하는 블록으로 분할하는 방법을 제안한다. Multi-population case인 Haplotype 데이터를 분석하기 위해 패턴의 개수를 최소한으로 줄이는 볼록 분할 방법은 전산학적인 최적해의 의미를 가지게 되며, 이와 더불어 생물학적인 의미를 가지는 블록 경계를 찾기 위해 ｜D'｜ 을 계산하고 LD를 분석하였다 분석된 LD는 블록 분할 알고리즘에서 블록 결정 함수로 사용하였으며, 이에 대한 검정은 X$^2$-test를 통해 이루어졌다. 많은 Sample로 구성된 Haplotype 데이터로부터 평균 패턴의 개수를 최소화하고 긴 블록 길이를 가지는 블록 분할의 결과를 얻었다.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.1 no.1
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• pp.87-94
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• 1989

철근콘크리트 뼈대구조와 같이 설계변수가 과다하고, 제약조건식이 복잡한 구조물의 최적화를 위하여는 구조물을 여러개의 부분구조물로 분할하여 최적해를 구하는 분할법이 많이 사용되고 있다. 그러나 기존의 분할법에 의한 최적화는 구조해석과정과 고정된 부재력에대한 단면설계변수의 부분최적화 과정만으로 이루어지기 때문에, 최적해를 구하려면 반복적인 재해석과정만을 수행하지 않으면 안된다. 따라서 본 연구에서는 다단계분할법에 의하여 철근콘크리트 뼈대구조의 최적화 문제를 3단계로 형성하고, 분할된 부분최적화문제의 최적화시 전체구조의 강성 및 부재력 변화가 반영되어 부분 구조물의 결합을 유지시킬 수 있는 최적화 알고리즘을 제안하였다. 최적화 문제에서 설계변수로는 단면의 크기, 철근량, 모멘트 재분배율등을 취하고,목적함수는 경비함수, 제약조건으로는 강도설계법에 의한 부재강도, 시방서의 요구사항등을 고려하여 문제를 형성하였다. 본 연구에서 개발한 다단계 최적화과정의 첫째 단계에서는 탄성해석에 의하여 재분배모멘트의 설계공간을 형성한다. 이 때 부재력변화량추정(forece approximation technique)에 의하여 단면치수의 변화에 따른 부재력의 변화를 제약조건식 내에 포함시킬 수 있도록 하였다. 둘째 단면에서는 첫째 단계에서 구한 부재력변화량추정이 포함된 제약조건식 내에서 무제약최소화기법에 의하여 단면치수를 최적화하도록 하였다. 셋째 단계에서는 재분배 모멘트를 최적화하였으며, 이 때 재분배모멘트의 변화에 따른 단면설계 변수의 변화는 둘째 단계에서 구한 설계민감도(design sensitivity)를 이용하여 반영시키도록 하였다. 제안된 알고리즘을 1층 2경간 및 2층 1경간 뼈대구조에 적용하여 알고리즘의 타당성과 효율성을 입증하였다. 따라서 본 연구의 알고리즘은 철근 콘크리트 뼈대구조의 최적설계에 안정성있게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.22 no.1
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• pp.35-44
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• 2009

This paper describes an application of domain decomposition method for parallel finite element analysis which is required to large scale 3D structural analysis. A parallel finite element method system which adopts a domain decomposition method is developed. Node is generated if its distance from existing node points is similar to the node spacing function at the point. The node spacing function is well controlled by the fuzzy knowledge processing. The Delaunay triangulation method is introduced as a basic tool for element generation. Domain decomposition method using automatic mesh generation system holds great benefits for 3D analyses. Aa parallel numerical algorithm for the finite element analyses, domain decomposition method was combined with an iterative solver, i.e. the conjugate gradient(CG) method where a whole analysis domain is fictitiously divided into a number of subdomains without overlapping. Practical performance of the present system are demonstrated through several examples.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.42 no.6
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• pp.536-543
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• 2023

Speaker diarization, which labels for "who spoken when?" in speech with multiple speakers, has been studied on a deep neural network-based end-to-end method for labeling on speech overlap and optimization of speaker diarization models. Most deep neural network-based end-to-end speaker diarization systems perform multi-label classification problem that predicts the labels of all speakers spoken in each frame of speech. However, the performance of the multi-label-based model varies greatly depending on what the threshold is set to. In this paper, it is studied a speaker diarization system using single-label classification so that speaker diarization can be performed without thresholds. The proposed model estimate labels from the output of the model by converting speaker labels into a single label. To consider speaker label permutations in the training, the proposed model is used a combination of Permutation Invariant Training (PIT) loss and cross-entropy loss. In addition, how to add the residual connection structures to model is studied for effective learning of speaker diarization models with deep structures. The experiment used the Librispech database to generate and use simulated noise data for two speakers. When compared with the proposed method and baseline model using the Diarization Error Rate (DER) performance the proposed method can be labeling without threshold, and it has improved performance by about 20.7 %.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.7
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• pp.1453-1463
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• 2004

The conventional image segmentation method using level set has been disadvantage since level set function in the gradient-based model evolves depending on the local profile of the edge. In this paper, a new model is introduced by hybridizing level set formulation and complementary smooth function in order to smooth the driving force. We consider an alternative way of getting the complementary function(CF) which is much easier to simulate and makes sense for most cases having no triple junctions. The rule of thumb is that CF must be computed such that the difference between their average and the original CF function should be able to introduce a reliable driving force for the evolution of the level set function. This proposed hybrid method tries to minimize drawbacks the conventional level set method.