• 경영과정보연구
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• 제37권4호
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• pp.63-74
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• 2018

최근 자산운용업계에서는 패시브 전략과 액티브 전략의 중간 성격을 갖는 스마트 베타 전략이 관심을 받고 있다. 이러한 스마트 베타 전략에서는 가치, 모멘텀, 저변동성, 퀄리티 지수를 널리 사용한다. 본 연구에서는 다른 지수에 비해 그 개념이 불명확하고 지수산출방법이 복잡한 퀄리티 지수에 대해 분석하였다. MSCI 방법론을 따라 자기자본이익률, 부채비율, 이익변동성 3개의 변수로 퀄리티 지수를 산출하였다. 또한 퀄리티 지수에 대한 비교대상으로 자기자본이익률 변수만을 이용한 지수, 자기자본이익률과 부채비율 2개 변수만을 이용한 지수, KOSPI 지수를 사용하였다. 분석대상인 지수들의 성과를 평가하기 위해 산술평균 수익률, 변동계수, 기하평균 수익률을 사용하였다. 그리고 각 지수에서 비정상수익률이 나타나는지를 검증하기 위한 가격결정모형으로는, 관련 연구에서 폭넓게 사용되고 있는 Fama and French(1993) 모형을 사용하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 기간의 분석에서 보유기간 수익률 관점에서 퀄리티 지수가 가장 우수하였다. 둘째, 외환위기와 글로벌 금융위기 기간에서도 퀄리티 지수의 성과가 가장 우수하였다. 셋째, 글로벌 금융위기 이전 기간에서는 모든 지수에서 비정상수익률을 발견할 수 없었다. 넷째, 글로벌 금융위기 이후 기간에서는 퀄리티 지수가 가장 높은 비정상수익률을 갖는 것으로 나타났다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.298-301
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• 1998

HMM 훈련 방법에 따른 음소인식률의 변화에 대하여 기술한다. 음성모델은 이산 확률 밀도 혹은 연속 확률 밀도를 갖는 HMM을 사용하였으며, 훈련 알고리즘으로서는 forward-backward 와 segmental K-means 알고리즘을 사용하였다. 연속 확률 밀도는 N개의 mixture로 구성되어 있는데 1개의 mixture로 확장할 경우에서는 이진 트리 방식과 one-by-one 방식을 사용하였다. 여러 가지의 조합을 이용하여 음소인식 실험을 수행한 결과 연속 확률 분포를 사용하고 one-by-one 방식을 사용한 forward-backward 알고리즘이 가장 우수한 결과를 나타내었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.27-30
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• 2000

본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후 처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후 처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 $4.5\%$, $1.3\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.153-157
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• 2004

본 논문은 패턴인식을 위해 사용할 수 있는 감독학습을 이용한 supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2를 제안하였다 Supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2는 LVQ(Learning Vector Quantization)를 퍼지화한 새로운 퍼지 학습법칙을 사용하고 있다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙은 기존의 학습률 대신에 퍼지화된 학습률을 사용하고 있는데, 이 퍼지화된 학습률은 조건 확률을 퍼지화 한 것에 근간을 두고 있다. Supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2의 성능과 오류역전파 신경회로망의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데, 실험결과 supervised IAFC neural network 2 의 성능이 오류역전파 신경회로망의 성능보다 우수함이 입증되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.257-261
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• 1998

일반적으로 인식률이 저조한 연속 숫자음의 인식 정도 향상을 위해서 K-L 동적특징의 확장에 대해서 검토한다. 이 검토결과를 4연속 숫자음을 대상으로 하는 인식 실험을 수행하여 숫자음 인식에 있어서 확장된 K-L 동적특징의 유효성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 음성자료는 국어공학센터에서 채록한 4연속 숫자음을 사용하며, 확장한 K-L 동적특징의 유효성을 확인하기 위해서는 단일 특징 파라미터로서 멜-켑스트럼과 회귀계수, K-L 동적계수 등과 이들 특징 파라미터를 결합한 경우에 대해서 특징파라미터를 확장하여 K-L 동적 특징을 추출하고, 4연속 숫자음인식 실험을 수행하였다. 이때 인식의 기본 단위로는 48개의 유사음소단위를 음소모델로 사용하였으며, 인식실험에 있어서는 유한 상태 오토마타에 의한 구문제어를 통한 OPDP 법을 이용하였다. 인식 실험 결과, 단일 특징파라미터로서 멜-켑스트럼을 사용한 경우 67.5%, 이를 확장한 K-L 동적계수를 사용한 경우 78.2%를 보였다. 또한 결합한 특징파라미터에 있어서는 멜-켑스트럼과 희귀계수를 사용한 경우 78.4%의 인식률을 보였으며, 이를 K-L 동적계수로 확장한 경우 82.3%의 인식률을 얻어 확장한 K-L 동적특징파라미터의 유효성을 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.157-160
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• 2000

본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 4.5%, 1.3%의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (A)
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• pp.154-155
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• 2007

무선 공유기란 NAT(Network Address Translation) 기능을 사용하여 여러 무선 사용자가 인터넷회선 하나를 공유할 수 있게 해주는 장치이다. 여러 개의 무선 공유기를 여러 사용자가 공유하여 사용하는 학교 또는 소규모 사무실 환경에서 사용자들은 무선 공유기들을 임의대로 선택하여 사용할 수 있어서 특정 무선 공유기에 사용자들이 몰리는 현상이 발생할 수 있다. 이러한 경우 무선공유기와 사용자들 사이에 부하 불균형의 문제가 발생한다. 그로 인하여 생기는 문제점중 하나는 사용자가 몰리는 무선 공유기에 속하는 사용자들의 경우 서비스가 원활하지 않다는 점이다. 또 다른 문제점은 무선 공유기 전체 자원 이용률이 낮다는 점이다. 이 문제들을 해결하는 방법으로 본 논문에서는 Multiple SSID를 이용하여 무선 공유기의 대역폭 이용률을 극대화하는 부하 공유 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 주기적으로 각 무선 공유기들의 사용 가능한 대역폭 정보를 Multiple SSID를 이용하여 사용자에게 보여준다. 새로운 사용자는 최대 사용가능한 대역폭을 가진 무선 공유기를 선택한다. 이 방법은 사용자와 라우터들 사이에서 대역폭 활용관점에서 좋은 부하 분산을 가능하게 해준다. 제안한 방법을 ASUS WL 500G 무선 공유기를 이용하여 구현하였으며 실험을 수행하였다. 실험을 통해 제안된 방법이 기존 방법에 비해 대역폭 이용률이 향상되었음을 확인하였다.

• 한국염색가공학회:학술대회논문집
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• 한국염색가공학회 2011년도 제45차 학술발표회
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• pp.27-27
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• 2011

일반 나일론6 폴리머 대비 수축률이 높은 수축률을 가질 수 있는 나일론 고수축 개질 폴리머를 개발하고 이를 이용하여 고권축/고벌키 특성이 우수한 세섬 20d급의 나일론/Co-나일론계 고권축 소재를 개발하기 위하여 나일론 개질폴리머의 구조와 물성에 대한 연구 조사가 필요하다. 기존 나일론6 중합은 카프로락탐만을 사용하여 중합되므로 선형의 분자 구조를 가지게 되어 섬유형태로 방사했을 경우 수축률이 균일하게 되므로 수축율이 다른 나이론 폴리머를 만들기 위해서는 카프로락탐 외에 폴리머 분자구조를 변화 시킬 수 있는 공중합 모노머를 사용하여 랜덤하게 공중합을 해야한다. 일반적으로 사용되는 공중합 모노머는 말단이 -COOH나 -NH2로 되어서 카프로락탐과 반응할 수 있는 물질이 많이 사용되어 진다. 최근 수축률을 높이기 위한 공중합 모노머로는 SSIPA나 Meta xylene diamine과 같이 비 선형구조를 가지는 모노머를 사용하여 폴리머의 구조를 변화시켜 수축율을 높이고 있다. 이를 일반 나이론 6와 사이드 바이 사이드 방사를 하게 되면 두 폴리머의 수축율 차이로 인해 미케니컬 수축력을 발현시키고 있다. 따라서 본 연구에서는 스포츠/레저용 초경량 Nylon 박지에 적합한 자발신장 개념인 Nylon6 잠재권축 소재를 개발하기 위하여 $14^D$수준의 Co-Nylon6의 구조와 물성을 조사 검토하여 이를 실제 현장에 자료를 제공하는 것을 목적으로 하였다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제3권3호
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• pp.244-251
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• 2015

본 연구는 대경권 지역에서 생산되는 부순모래를 콘크리트용 잔골재로 활용하기 위하여 물리적 특성 및 부순모래의 조립률과 치환률이 콘크리트의 특성에 미치는 영향을 검토하였다. 실험결과 천연사의 조립률이 2.0정도이고, 부순모래 조립률이 3.2이상인 경우 천연사와 부순모래의 합성입도를 만족시키기 위한 부순모래의 치환률은 50% 이하가 적당한 것으로 나타났다. 부순모래를 사용한 콘크리트는 부순모래의 치환률이 증가할수록 슬럼프는 증가하는 것으로 나타났으나, 부순모래의 치환률 75% 이상에서는 현저한 워커빌리티 저하현상을 나타내었다. 또한 부순모래를 사용한 콘크리트의 공기량 및 블리딩은 부순모래 치환률이 증가할수록 감소하였으며, 콘크리트 압축강도는 부순모래 조립률에 관계없이 시멘트페이스트와 골재간의 부착력 증진에 기인하여 치환률이 증가할수록 증가하는 경향을 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1319-1322
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• 2004

스무딩은 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터를 클라이언트로 전송할 때 일련의 고정 비트율로 전송할 수 있도록 전송 계획을 세우는 것이다. 이러한 스무딩 알고리즘에는 CBA, MCBA, MVBA, PCRTT, e-PCRTT등이 있다. 특히, PCRTT 알고리즘의 문제점을 개선한 e-PCRTT 알고리즘은 전송률 변화 횟수가 주어지고 구간의 크기가 고정적인 특징을 갖고 있어 전송률 변화 횟수, 첨두 전송률, 버퍼 이용률등의 평가 요소들이 증가될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 e-PCRTT 알고리즘의 문제점을 해결하기 위해 전송률 변화 횟수의 제한이 없고 구간의 크기가 가변적인 스무딩 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 3개의 비디오 소스를 사용하여 전송률 변화 횟수, 첨두 전송률, 그리고 버퍼 이용률을 비교한다. 제안 알고리즘은 전송률 변화 횟수, 첨두 전송률은 e-PCRTT 알고리즘 보다 우수하고, 버퍼 이용률 비교에서는 비슷한 결과를 보인다.