• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.193-195
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• 2012

소프트웨어 시스템의 신뢰성과 안정성을 보장하기 위해서는 시스템에 내재된 결함을 가능한 많이 줄이는 것이 중요하다. 이는 테스팅을 통해 수행할 수 있으며, 상태 다이어그램을 기반으로 한 테스팅 기법들이 많이 연구되고 있다. 이러한 연구들은 상태와 전이의 경로 커버리지에 초점을 두고, 메시지 시퀀스에 따른 테스트를 고려한다. 하지만 메시지 시퀀스에 따른 테스트 케이스는 모두 정상적인 환경의 테스트 데이터를 반영하고, 그에 따라 무효한 테스트에 취약성을 보인다. 따라서 본 논문에서는 부가적인 산출물을 최소화하고, 시스템의 예외처리를 강화하기 위해 가상의 비정상 전이와 상태를 추가하여 상태 다이어그램으로부터 무효한 테스트 케이스를 도출하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.70-71
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• 2017

Volunteer Computing은 대규모 프로젝트를 많은 분산된 데스크탑, 랩탑 PC, 그리고 스마트 폰과 같은 모바일 디바이스의 idle(유휴 상태)인 컴퓨팅 자원을 기여(Volunteer)받아 수행하는 환경이다. 그러나 기여된 컴퓨팅 자원이 idle과 used(사용 상태) 간의 상태전이가 빈번히 일어나거나, idle로 지속되는 시간이 짧은 자원의 경우, 프로젝트를 수행하는데 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 자원을 구분하고, 해당 자원의 다음 상태전이확률테이블을 계산하여 결과에 따라 해당 자원에 적합한 작업을 할당하는 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.300-303
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• 1998

본 논문에서는 과거의 상황 및 그 변화 과정이 상태전이를 고려한 퍼지-신경망 추론 시스템을 제안한다. 각 객체의 과거의 상태 전이 관계를 퍼지 시계열에 의한 퍼지 관계식을 도입하여 현재상태를 추론하고, 퍼지-신경망을 이용하여 다음 상태를 추론한다.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.30.1-30.1
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• 2009

정보화가 급속히 진전됨에 따라 보다 많은 양의 정보를 전송, 처리, 저장하게 되면서 이를 위해 대용량, 고속, 비휘발성의 특징을 갖는 차세대 메모리의 개발이 절실히 요구되고있다. 이 중 저항 변화 메모리(ReRAM)는 일반적으로 TiO2, Al2O3, NiO2, HfO2, ZrO2 등의 전이금속산화물을 이용한 MIM 구조로서 적당한 전기 신호를 가하면 저항이 높아서 전도되지 않는 상태(Offstate)에서 저항이 낮아져 전도가 가능한 상태(On state)로 바뀌는 메모리 특성을가진다. ReRAM은 비휘발성 메모리이며 종래의 비휘발성 기억소자인 Flash memory 보다 access time 이105 배 이상 빠르고, 5V 이하의 낮은 전압에서도 동작이 가능하다. 또한 구조가 간단하여 공정 단순화가 가능하고 소자의 집적화도 쉽다는 점 등 많은 장점들이 있어서 Flash memory를 대체할 수 있는 유력한 후보로 여겨지고 있다. 본연구에서는 DC-magnetron Sputtering 방법으로 전이금속 박막을 증착하고, Dry furnace로 산화시켜 전이금속산화물 박막을 제작한 후 저항변화 특성을 연구하였다. 두 개의 전이금속산화물 박막을 dual-layer로 형성시켜 저항변화특성을 관찰하였으며 또한, 전이금속산화물 박막의 조성을 달리 하여 저항변화를 관찰 하였다. 전이금속산화물 박막의 전기적 특성을 알아보기 위해 Si(100) wafer 위에 Pt를 이용 MIM 형태로 capacitor 시편을 제작 하여, probe station으로 I-V 측정을 하였고 조성 및 표면 분석을 위해서는 AES와 AFM을, 미세구조를 분석을 위해서는 TEM과 SEM 을 사용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.506-509
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• 2004

생물과 같이 외부 환경의 변화에 적응하는 능력을 갖도록 하기 위한 시스템을 다치오토마타를 사용하여 모델화하고 이들에 대하여 도태, 교배, 돌연변이 둥의 유전적 조작을 반복함 적용에 의해 유한 상태 전이 과정을 해석하고 응용할 수 있는 방법을 제안한다. 이러한 해석과 방법에 대한 모델을 기초로 자기 갱신할 수 있는 자율 오토마타와 환경에 적응할 수 있는 적응 오토마타를 실현하는 기초 단계로 적용할 수 있는 가능성을 제안한다.

• 전자통신동향분석
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• 제6권3호
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• pp.13-22
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• 1991

물리계에는 특이한 성질을 갖는 몇몇 부류(class), 예를 들면 초전도체, 초유체 헬륨, 준-일차원 금속등이 있다. 그리고 계를 정의하기 위하여는 계가 열평형에 도달하는 속도뿐만 아니라 거시적 점유상태를 규정하는 것이 필요하다. 그리하여 쌍생성(electrons pairing) 에 의한 초전도현상, 초유체 헬륨의 $\lambda$-전이, 준-일차원 금속의 Peierls전이와 같은 물리적 특성을 단일 양자상태의 거시적 점유로부터 추론하였다.

• 대한영상의학회지
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• 제84권6호
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• pp.1244-1256
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• 2023

전립선암에서 뼈는 가장 흔한 전이병소이며, 전립선암의 질병 상태를 파악하고 치료 반응을 평가하기 위해서는 전이성 골병변의 평가가 필수적이다. 거세 저항성 전립선암은 남성호르몬을 거세 수치로 떨어뜨렸음에도 불구하고 암이 진행하는 상태를 의미하며, 이 상태에서는 원격 전이가 빈번하게 발생한다. 거세 저항성 전립선암의 치료 반응을 객관적으로 평가하기 위해 뼈스캔을 기반으로 한 Prostate Cancer Working Group 3 (이하 PCWG3) 가이드라인이 발표되었으나 실제 이를 쉽게 숙지하여 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 종설에서 PCWG3 가이드라인에 준한 거세 저항성 전립선암의 뼈스캔 기반 골병변 반응 평가를 위한 구체적인 영상 획득 방법 및 치료 반응 평가법을 소개하고자 한다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2000년도 하계학술발표회
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• pp.70-71
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• 2000

세슘빔 공진기에서 세슘D$_2$ 전이선으로 광펌핑된 원자가 램지공진기에서 마이크로파의 주파수에 따른 초미세준위의 바닥상태간의 원자밀도 전이에 의한 형광 신호의 분포를 펌핑광의 세기에 따라 관측하였다. 펌핑광의 편광방향이 자기장에 나란한 $\pi$편광일 때 각 제만부준위의 마이크로파 전이 신호는 mF=0을 중심으로 $\pm$mF의 신호세기가 대칭적이었으나 펌핑광의 편광 방향이 자기장에 수직인 $\sigma$ $\pm$ 인 경우에는 비대칭적임을 확인하였다. 이것은 펌핑광의 주파수가 세슘빔 공진기에서의 세슘공진주파수에서 detuning이 있는 것에 의한 것으로 예상하였다. 이를 확인하기 위해 원자밀도행렬방정식으로 세슘빔공진기에서 마이크로파 전이신호를 계산하였다. 펌핑광의 세기와 편광방향, detuning에 따른 마이크로파 전이신호의 분포가 실험치와 잘 일치함을 알 수 있었다. 이 연구는 세슘빔 원자공진기에서 펌핑광의 주파수가 세슘공진주파수에 detuning된 정도를 관측할 수 있는 방법을 제시해 준다. (중략)

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권1_2호
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• pp.110-123
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• 2001

본 논문에서는 자유 선택 신호 전이 그래프와 비동기 유한 상태기로 기술된 회로 명세로부터 직접 속도 독립 회로를 합성하는 시스템에 대해 기술한다. 기존의 상태 그래프 기반의 합성 시스템은 상태의 수가 지수승으로 증가할 수 있기 때문에 큰 규모의 회로에 대해서는 합성에 실패할 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 여러 직접 합성 방법들이 제안되었는데, 본 논문의 합성 시스템은 마크드 그래프 분할 방법과 임시 전이의 사용을 허용함으로써 합성할 수 있는 회로의 범위를 넓혔다. 기존의 벤치마크 회로에 대한 실험결과 본 합성 시스템은 기존의 상태 그래프 기반의 합성 시스템에 비하여 현저하게 수행 속도를 단축시킬 수 있었고 기존의 직접 합성 시스템에 비하여 보다 확장된 그리고 보다 실용적인 회로 명세를 처리할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.845-850
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• 2023

본 논문에서는 전이학습을 이용하여 볼베어링의 진동진단을 수행하는 방법을 제안한다. 고장을 진단하기 위해 진동신호를 시간-주파수로 분석할 수 있는 STFT을 CNN의 입력으로 이용하였다. CNN 기반의 딥러닝 인공신경망을 빠르게 학습하고 진단 성능을 높이기 위해 전이학습 기반의 딥러닝 학습 기법을 제안하였다. 전이학습은 VGG 기반의 영상 분류 모델을 이용하여 특징 추출기와 분류기를 선택적으로 학습하였고, 학습에 사용한 데이터 세트는 Case Western Reserve University 대학에서 제공하는 공개된 볼베어링 진동 데이터를 사용하였으며, 성능평가는 기존의 CNN 모델과 비교하는 방법으로 수행하였다. 실험 결과 전이학습이 볼베어링 진동 데이터에서 상태 진단에 유용하다는 것을 증명할 수 있을 뿐만 아니라 이를 통해 다른 산업에서도 전이학습을 사용하여 상태 진단을 개선할 수 있다.