• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.41-48
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• 2005

이 논문은 얼굴인식을 수행하기 위해서 이미 잘 알려진 주성분 분석법과 선형판별 분석법에 레이디얼 기저 함수 신경망을 결합한 인식 알고리즘을 제시하였다. 입력된 원래의 얼굴영상은 주성분분석법을 통하여 차원을 줄인 고유 얼굴 가중치를 산출한다. 이 가중치 벡터를 선형판별 분석법의 입력데이터로 사용하여 선형판별분석의 변환행렬을 계산할 때 클래스 내의 분산행렬에서 특이점이 발생하지 않도록 하면서 특징벡터를 산출하여 인식을 수행하였다. 두 번째 시도에서는 선형판별분석법에 의해 생성된 특징벡터를 레이디얼 기저 함수 신경망에 입력하여 학습하고 얼굴인식을 수행하였다. ORL DB의 얼굴영상에 대해 실험한 결과 93.5%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권6A호
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• pp.965-979
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• 2001

본 논문에서는 OFDM 시스템의 송신기에서 사용되는 선형 필터와 고출력 증폭기의 결합에 의한 \"기억성을 갖는 비선형 왜곡\"을 실제 하드웨어 구현에 적합하게 적은 계산량으로 보상할 수 있는 참조 테이블(look up table; LUT) 기반의 사전왜곡기를 제안한다. LUT를 이용하는 사전왜곡기들은 이미 많이 연구되었으나, 본 논문에서는 다중 입력/단일 출력 형태의 기억성을 갖는 비선형 왜곡을 작은 크기의 LUT를 이용하여 효율적으로 보상한다는 점에서 큰 차이가 있다. 제안 방법에서는 먼저 기억성이 없는 고출력 증폭기만이 존재할 때의 사전왜곡기를 우리가 이미 제안한 고정점 반복 사전왜곡기 알고리즘에 기반하여 LUT로 구현하고, 여기에 선형 역 시스템을 결합하여 기억성을 갖는 비선형 왜곡을 보상한다. 실제 구현 가능성 검토를 위해 제안된 사전왜곡기와 16-QAM, 256-IFFT/FFT OFDM 시스템 기저대역 모뎀을 TMS320C30 DSP를 이용하여 구현하였으며, 실험 결과 작은 크기의 LUT를 이용하여도 원래의 고정점 반복 사전왜곡기에 비해 매우 적은 계산량을 요구하면서 동일한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.241-250
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• 2000

Chua 회로는 어트렉터와 다양한 분기를 나타내는 간단한 전자 회로로 2개의 캐패시터, 인덕터, 선형 저항 그리고 비선형 저항으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 두 개의 동일한 Chua 회로를 이용하여 송신부와 수신부를 구성하고 이 사이에 등가 손실 전송선로를 카오스 동기화 및 암호화 통신 방법에 대하여 연구하였다. 손실 등가 전송 시스템의 동기화는 결합 동기 이론을 적용하기 곤란하기 때문에 구동동기 이론과 결합 동기 이론을 결합한 구동-결합 동기 이론을 제안하였다. 두 개의 동일한 Chua 회로에 등가 손실 전송 선로를 두어 전송로를 구성한 후 송신부와 전송선로 사이는 구동-결합 동기 이론을, 전송선로와 수신부 사이는 결합 동기 이론을 적용한 동기화 방법을 제시하였다. 손실 등가 전송 선로를 가진 Chua 회로의 카오스 암호화 방법은 송신부에서 카오스 신호화 정보 신호를 가산기를 이용하여 합성한 후 수신부에서 이들 신호를 분리하는 복조 방법을 제안하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제38권3호
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• pp.35-43
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• 2001

반사형(혹은 역방향) 결합선로에서 원하는 결합도를 가질 수 있도록 모드 특성임피던스를 합성하는 방법을 새로이 제안하였다. 결합도를 나타내는 일차 비선형 미분방정식의 해 혹은 Riccati 해가 갖는 반복되는 lobe들의 최소점, 즉 null점들을 최적 섭동시키므로서 최적 합성이 이루어진다. 이 과정을 위해 일차원 배열 안테나의 공간인자 패턴 제어를 통한 일차원 비선형 소스 분포함수 합성법을 근간으로 하였으며, 기존의 우함수형 분포함수 합성을 기함수형까지 확장 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 그 결과로서 도출된 모드 특성임피던스들은 연속적이고 비선형적인 프로필을 가지게 된다. 합성된 우함수형 및 기함수형 분포함수에 대응되는, 비대칭형 및 대칭형 결합기들을 비교 분석하였으며, 기존의 설계방법에 비해 일반적이고 간단함을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권12호
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• pp.1051-1061
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• 2010

본 연구에서는 Muskingum 하도추적모형을 수문학적으로 재해석하여 지체효과만을 고려하는 선형하천모형과 저류효과만을 고려하는 선형저수지모형의 선형결합으로 나타내었다. 유도된 모형은 일종의 순간단위도의 형태가 되며, 그 매개 변수는 Muskingum 모형의 매개변수와 동일하다. 즉, 추적시간간격 ${\Delta}t$ 또는지체시간 $T_c$ 후에 최초의 유출이 발생하게 되고, 총 유입량 중 x 만큼은 선형하천모형에 의해 저류효과 없이 빠져나가고 나머지(1-x) 만큼은 선형저수지모형에 의해 저류상수 $K_c$로 대변되는 저류효과를 나타내며 빠져나가는 형태이다. Muskingum 하도추적 모형과 그에 대응하는 순간단위도를 가상하도에 적용해 본 결과, 두 모형이 근본적으로 하도추적결과가 동일함을 확인하였다. 이러한 결과는 대청댐 방류량에 대한 금남 및 공주지점까지의 하도추적결과에서도 확인할 수 있었다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1994년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 18 Nov. 1994
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• pp.238-243
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• 1994

본 논문에서는 여러가지 형태의 결합부에 적용할 수 있는 일반적인 모델링 기법에 대하여 기술하였다. 기존의 해석방법은 특정한 결합부에만 적용이 가능하고 유한요소해석과 실험이 상호 보완적인 관계를 가진 형태의 해석방법이므로 실험이 불가능한 경우에 대해서는 적용하기 어려운 경우도 있다. 본 논문에서는 별도의 실험을 수행하지 않고 결합부 영역만을 상세하게 유한요소 모델링을 하여서 선택된 자유도에 대한 유연성 행렬(Flexibility Matrix)을 구하여 결합부의 특성을 구하는 일반적 모델링 기법을 제시하였다. 이 방법은 수치적으로 축약할 수 없는 모델-결합부가 접촉면(Contact Surface)을 가지고 있는 구조물을 효과적으로 축약할 수 있는 장점이 있다. 또한 모델링되는 결합부의 경계조건의 영향을 배제할 수 있으며 결합부에 존재하는 비선형성도 적정범위내에서 선형화할 수 있다. 제시한 일반적 모델링 기법을 나사 결합부, 접착제 결합부(Glued Joints), 볼트 결합부에 적용하여 결합부이 특성을 구하였으며 실험을 통하여 제시한 해석방법의 타당성을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권5호
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• pp.27-36
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• 2012

본 논문에서는 스마트 안테나 시스템에 대해 경로 결함들의 보정과 전력 증폭기의 비선형성 보상을 결합하는 새로운 기술을 제안하였다. 배열 안테나의 각각의 경로들이 동일한 특성을 갖기 위한 보정과 보상을 위해 선형 항에 3차 항을 추가한 다항식과 간접 학습 구조를 사용하였다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의실험을 통해 성능을 입증하였다. 모의실험 결과, 단 하나의 3차 항을 추가하여 선형 결함들뿐만 아니라 모든 비선형 효과까지 효율적으로 보상함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권4A호
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• pp.197-204
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• 2012

본 논문에서는 피드포워드 방식을 이용하여 전력 증폭기의 비선형성 보상과 스마트 안테나 시스템의 경로 결함 보정을 결합하는 새로운 기술을 제안하였다. 배열 안테나의 각각의 경로들이 동일한 특성을 갖도록 하기 위한 보상과 보정을 위해 선형 식에 3차 항을 추가한 다항식과 피드포워드 방식을 사용하였다. 이 방식은 원래의 기저대역 신호를 변형하지 않으므로, 시스템의 기저대역 부와는 독립적인 스마트 안테나 시스템에 적용할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여, 단 하나의 3차 항을 추가함으로써 전력 증폭기의 비선형 효과를 효율적으로 보상하고, 배열 안테나의 각 경로의 선형 결함들 역시 부차적으로 보정할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.185-188
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• 2018

띄어쓰기와 문장 경계 인식은 그 성능에 따라 자연어 분석 단계에서 오류를 크게 전파하기 때문에 굉장히 중요한 문제로 인식되고 있지만 각각 서로 다른 자질을 사용하는 문제 때문에 각각 다른 모델을 사용해 순차적으로 해결하였다. 그러나 띄어쓰기와 문장 경계 인식은 완전히 다른 문제라고는 볼 수 없으며 두 모델의 순차적 수행은 앞선 모델의 오류가 다음 모델에 전파될 뿐만 아니라 시간 복잡도가 높아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 띄어쓰기와 문장 경계 인식을 하나의 문제로 보고 한 번에 처리하는 다중 클래스 분류 시스템을 통해 시간 복잡도 문제를 해결하고 다중 손실 선형 결합을 사용하여 띄어쓰기와 문장 경계 인식이 서로 다른 자질을 사용하는 문제를 해결했다. 최종 모델은 띄어쓰기와 문장 경계 인식 기본 모델보다 각각 3.98%p, 0.34%p 증가한 성능을 보였다. 시간 복잡도 면에서도 단일 모델의 순차적 수행 시간보다 38.7% 감소한 수행 시간을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.335-342
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• 2015

경시적 자료는 각 환자마다 시간에 따라 반복 측정되는 코호트 연구 등에서 많이 쓰인다. 본 연구는 반응변수 간 상관성을 고려할 수 있는 결합 다단계 일반화 선형모형을 이용하여, 다변량 경시적 자료 분석을 수행하였다. 한국 유전체 역학 연구에서 실시한 코호트 자료를 적합하고 결과를 해석한다. 조건부 아카이케 정보 기준을 이용하여 모형 선택을 하고, 변량효과들의 추정치들을 설명한다.