• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.25 no.9
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• pp.952-958
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• 2014

In this paper, we propose a parametric sparse recovery algorithm(SRA) applied to a radar signal model, based on the compressive sensing(CS), for the ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) image reconstruction from an incomplete radar-cross-section(RCS) data and for the estimation of rotation rate of a target. As the SRA, the iteratively-reweighted-least-square(IRLS) is combined with the radar signal model including chirp components with unknown chirp rate in the cross-range direction. In addition, the particle swarm optimization(PSO) technique is considered for searching correct parameters related to the rotation rate. Therefore, the parametric SRA based on the IRLS can reconstruct ISAR image and estimate the rotation rate of a target efficiently, although there exists missing data in observed RCS data samples. The performance of the proposed method in terms of image entropy is also compared with that of the traditional interpolation methods for the incomplete RCS data.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.18 no.5 s.83
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• pp.63-72
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• 2003

소프트웨어의 신뢰성을 정량적으로 평가하는 데 있어서 소프트웨어 개발 프로세스의 시험단계나 사용자의 운용단계에 처한 동적 환경상태에서 소프트웨어 고장발생기능 현상을 기술한 소프트웨어 신뢰도성장모델을 많이 제안하고 있다. 대다수의 모델이 발생된 소프트웨어 고장의 발생원인에 대한 완전한 수정을 요구하는 완전 디버깅 환경을 가정하고 있다. 그러나 실제 개발자가 디버깅 작업을 수행할 때 완전한 수정이 불가능하기 때문이다. 다시 말해서 여러 소프트웨어 개발자가 경험한 이러한 디버깅 작업을 행하는 경우에는 결함을 제거하는 데 한계가 있기 때문에 수정 작업시 새로운 결함이 삽입되는 경우가 많다. 즉, 결함 수정은 불완전 환경에 처한다. 본 논문에서는 결함 수정시 신규 결함의 삽입 가능성을 고려하고 불완전 디버깅 환경에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장모델을 제안한다. 소프트웨어 동작 환경 하에서 발생된 소프트웨어 고장과 시험 전 소프트웨어 내의 고유 결함에 의한 고장과 동작중에 랜덤하게 삽입된 결함에 의해 발생되는 고장 등 2종류의 결함을 고려하여 비동차 포아송과정(NHPP)에 의한 소프트웨어 고장발생 현상을 기술한다. 또한 소프트웨어 신뢰성 평가에 유용한 정량적인 척도를 도출하고 실측 데이터를 이용하여 적용한 결과를 제시하고 기존의 모델과의 적합성을 비교, 분석한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.6
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• pp.1287-1294
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• 2004

Recently relationships between reliability measures and the coverage have been developed for evaluation of software reliability. Particularly the mean value function of the coverage-based software reliability growth model is important because of its key role in rep-resenting the software reliability growth. In this paper, we first review the problems of the existing mean value functions with respect to the assumptions on which they are based. Then a new mean value function is proposed. The new mean value function is developed for a general testing environment in which imperfect fault detection and repeated construct execution are allowed. Finally performance of the proposed model is empirically evaluated by applying it to a real data set.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.2
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• pp.190-202
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• 2015

Much research has been conducted on location-based intelligent personal assistants that can understand a user's intention by learning the user's route model and then inferring the user's destinations and routes using data of GPS and other sensors in a smartphone. The intelligence of the location-based personal assistant is contingent on the accuracy and efficiency of the real-time predictions of the user's intended destinations and routes by processing movement information based on uncertain sensor data. We propose a robust particle filter based on Dynamic Bayesian Network model to infer the user's routes. The proposed robust particle filter includes a particle generator to supplement the incorrect and incomplete sensor information, an efficient switching function and an weight function to reduce the computation complexity as well as a resampler to enhance the accuracy of the particles. The proposed method improves the accuracy and efficiency of determining a user's routes and destinations.

• Defense and Technology
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• no.2 s.276
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• pp.50-57
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• 2002

정보 융합은 특정한 기술이 아니라 일반적인 개념이다. 즉 특정한 사건에 대해 다양한 경로와 수단으로 획득한 다수의 불완전한 데이터들을 적절히 처리하여 사용자가 필요로 하는 보다 완전한 데이터를 만드는 과정이라고 할 수 있다. 정보융합에 대한 연구는 80년대 초반에 시작되었지만, 80년대 중반에 정보융합에 대한 모델이 정립되면서 미국과 유럽의 국방과 관련된 기관을 중심으로 정보융합 프로젝트에 참여하며너 비로소 본격적인 연구가 시작되었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.835-838
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• 2009

본 논문은 환경공해의 주범인 자동차의 매연을 감소할 수 있는 방법에 대한 연구이다. 자동차 매연의 주요원인은 연료의 불완전 연소와 연료 자체의 특성때문이다. 따라서 본 논문에서는 가솔린/경유 차량을 CNG/LPG 차량으로 대체하고 CNG/LPG연료의 특성을 감안하여 연료의 공급과 분사량, 분사시간을 차량 ECU에서 보내지는 신호를 기본데이터로 차량의 가속과 감속 아이들 상태에서 차량을 적응적으로 최적화 할 수 있게 실시간으로 보정데이터를 계산한다. 본 논문의 결과로 기존의 구조변경차량의 출력에서 20%이상, 배기가스 에서 10% 이상의 향상되었다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.25 no.12
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• pp.1559-1565
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• 1988

In computed tomography, the errors asociated with interpolation in the reconstruction process degrade the reconstructed image and may cause divergence unless a large number of rays is used. A new data acquisition scheme without interpolation is developed in this paper. Samples (projection data ) are taken in phase with samples of the Cartesian grid to eliminated errors associated with interpolation process.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.153-155
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• 2018

정확한 영상 검색을 지원하기 위해 다양한 데이터와 방법들을 통한 메타데이터 생성 연구들이 이루어지고 있다. 자막 데이터를 기존의 키워드 기반의 메타데이터 생성 방법을 이용했을 경우, 구어체, 불완전 문장의 특징을 가진 특징을 반영하는데 어려움이 있었다. 또한, 단순히 키워드 매칭에 의존하기 때문에 문장에 중의적 단어가 포함되어 있을 경우에 검색 정확도가 떨어진다는 한계점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 문장 전체를 특정 단위로 표현한 메타데이터를 생성한다. 이를 위해 비지도 학습인 RNN-LSTM 기반 네트워크를 이용하여 자막을 인코딩하고 장면 지식으로 생성하는 방법을 제안한다. 실험에서는 본 시스템을 통해 임의의 자막을 입력하고 유사도 기반의 결과 비교를 통해 자막 메타데이터의 정성적 평가를 수행하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.2
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• pp.327-336
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• 2014

Recurrent event data occurs when a subject experiences same type of event repeatedly and is found in various areas such as the social sciences, Economics, medicine and public health. To analyze recurrent event data either a total time or a gap time is adopted according to research interest. In this paper, we analyze recurrent event data with incomplete observation gap using a gap time scale. That is, some subjects leave temporarily from a study and return after a while. But it is not available when the observation gaps terminate. We adopt an interval censoring mechanism for estimating the termination time. Furthermore, to model the association among gap times of a subject, a frailty effect is incorporated into a model. Programs included in Survival package of R program are implemented to estimate the covariate effect as well as the variance of frailty effect. YTOP (Young Traffic Offenders Program) data is analyzed with both proportional hazard model and a weibull regression model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.22-24
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• 2001

정보검색 시스템에서 사용자의 질의어가 불완전함에 따라 생기는 검색 효율의 저하를 줄이기 위하여 용어의 상호관련성을 반영함과 동시에 벡터의 공간을 축소하는 LSI 모델을 사용하여 문서 집합으로부터 잠재적 의미 공간을 구축하였다. 또한 의미 공간상에 있는 문서의 분포에 따라 \"개념\"을 추출하기 하기 위해 k-means algorithm을 사용하여 군집화 시켰다. 이로부터 불완전한 초기 사용자 질의어를 의미 공간에 구축된 클러스터링 정보로 수정하여 새로운 질의어를 생성함으로 검색의 효율을 높이고자 하였다. 검색 효율을 측정하기 위해 TREC 데이터를 이용하여 분석하였으며 결과는 질의어의 성격에 따라 달라졌으나 대체적으로 우수한 성능을 보였다.한 성능을 보였다.