• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.302-304
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• 2000

본 논문에서는 잡음 추가와 네트웍 앙상블을 이용하는 기법으로 최근에 제안된 가상 샘플 생성 방법(VSG:Virtual Sample Generation)을 개선하는 방법을 제안하고, 이를 대표적인 앙상블학습 알고리즘인 Bagging, Boosting과 비교한다. 기존의 가상 샘플 생성 방법에 기초하여 입력 데이터의 분포를 고려하여 가상 샘플을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 입력 분포의 밀도가 높은 곳에서 가장 샘플로 인한 과소 적합을 방지하고 밀도가 낮은 곳에서 가상 샘플로 인한 과도 적합을 방지하기 위한 것이다. 본 논문은 입력 데이터의 밀도를 추정하는 새로운 과정을 정리하고 입력 분포에 따라 적합한 가상 샘플을 생성하는 방법을 고안했다. 그리고 제안하는 방법의 일반화 성능 향상을 보이기 위해 여러 가지의 합성 데이터를 사용하여 실험을 하였고 이를 Bagging, Boosting, VSG의 성능과 비교하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.4
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• pp.641-648
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• 2022

In this study, the performance of the NHPP software reliability model with exponential distribution (Exponential Basic, Inverse Exponential, Lindley, Rayleigh) characteristics was comparatively analyzed, and based on this, the optimal reliability model was also presented. To analyze the software failure phenomenon, the failure time data collected during system operation was used, and the parameter estimation was solved by applying the maximum likelihood estimation method (MLE). Through various comparative analysis (mean square error analysis, true value predictive power analysis of average value function, strength function evaluation, and reliability evaluation applied with mission time), it was found that the Lindley model was an efficient model with the best performance. Through this study, the reliability performance of the distribution with the characteristic of the exponential form, which has no existing research case, was newly identified, and through this, basic design data that software developers could use in the initial stage can be presented.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.484-485
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• 2008

초음파는 의학적 진단 및 치료의 목적으로 널리 사용되어 왔다. 일반적으로, 초음파 조사의 생물학적 무해성은 많은 연구를 통하여 보고되었으나, 최근 초음파 집속을 통한 강력 초음파의 사용에 대한 열적 안전성 평가가 중요한 요소로 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 강력 집속 초음파의 전달 에너지와 열적 분포를 측정하여 안전성 평가에 활용 가능한 초음파 열분포 팬텀을 제안하였다. 온도 분포 측정용 팬텀은 초음파 조직유사 팬텀 재료인 한천을 이용하였으며, 음향학적 특성의 유사성을 평가하였다. 온도 효과를 측정하기 위하여 $3{\times}3$의 형태로 온도 센서를 팬텀 내부에 배열하여 초음파 조사에 따른 온도 분포를 측정하였고 온도 측정을 위한 시스템을 개발하여, 초음파 가열 실험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 초음파 온도 분포 측정용 팬텀의 유용성을 확인하였으며, 온도 분포용 팬텀을 통한 강력 집속 초음파 장비의 열적 성능 평가에 적용 될 수 있을 것으로 사료되었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.11 no.4 s.33
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• pp.386-395
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• 2006

Multi-view video coding technology demands the very high efficient coding technologies, because it has to encode a number of video sequences which are achieved from a number of video cameras. For this purpose, multi-view video coding introduces the inter-view prediction scheme between different views, but it shows a limitation of coding performance enhancement by adopting only new prediction method. Accordingly, we are going to achieve the more coding performance by enhancing dequantizer perfermance. Multi-view video coding is implemented basically based on H.264/AVC and uses the same quantization/de-quantization method as H.264/AVC does. The conventional quantizer and dequantizer is designed with the assumption that input residual signal follows the Laplacian PDF. However, it doesn't follow the fixed PDF type always. This mismatch between assumption and real data causes degradation of coding performance. To solve this problem, we propose the efficient de-quantization method based on quantized coefficients distribution at decoder without extra information. The extensive simulation results show that the proposed algorithm produces maximum $1.5\;dB{\sim}0.6\;dB$ at high bitrate compared with that of conventional method.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.3
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• pp.1416-1421
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• 2013

In this paper, the Euclidean distance between the probability density functions (PDFs) for biased errors and a Dirac-delta function located at zero on the error axis is proposed as a new performance criterion for adaptive systems in non-Gaussian noise environments. Also, based on the proposed performance criterion, a supervised adaptive algorithm is derived and applied to adaptive equalization in the shallow-water communication channel distorted by severe multipath fading, impulsive and DC-bias noise. The simulation results compared with the performance of the existing MEDE algorithm show that the proposed algorithm yields over 5 dB of MSE enhancement and the capability of relocating the mean of the error PDF to zero on the error axis.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.1 no.1
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• pp.14-22
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• 1994

This paper proposes two Bayes estimators and their evaluation algorithms of the software reliability at the end testing stage in the Smith's Bayesian software reliability growth model under the data prior distribution BE(a, b), which is more general than uniform distribution, as a class of prior information. We consider both a squared-error loss function and the Harris loss function in the Bayesian estimation procedures. We also compare the MSE performances of the Bayes estimators and their algorithms of software reliability using computer simulations. And we conclude that the Bayes estimator of software reliability under the Harris loss function is more efficient than other estimators in terms of the MSE performances as a is larger and b is smaller, and that the Bayes estimators using the beta prior distribution as a conjugate prior is better than the Bayes estimators under the uniform prior distribution as a noninformative prior when a＞b.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.466-468
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• 2000

이 논문에서는 Helmholtz machine을 사용하여 데이터의 분포 추정을 함으로써 문서 분류기를 학습하는 방법 제안한다. Helmholtz machine 은 생성 모델과 인식 모델로 구성된 그래프 모델로서, 그래프 모델에서의 분포 추정을 보다 가능하게 하기 위한 근사 방법 중의 하나이다. Helmholtz machine에서의 각 입력 노드는 문서를 구성하는 하나의 단어에 대응하는 이진 노드이다. 입력 노드의 개수가 많아지면 그만큼 학습 시간이 증가하기 때문에, 학습 시간을 줄이면서 적정 수준의 성능을 유지하기 위해 자질 선정이 필요하다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해 정보획득량(information gain)기준을 이용하였으며, 뉴스 그룹 데이터에 대해 그 성능을 측정하고 Naive Bayes를 이용한 것과 비교한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.96-98
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• 2000

본 논문에서는 상거래 환경에서 구매자와 비구매자들에 대한 데이터를 학습한 후, 잠재고객들 중에서 구매 확률이 높은 사람을 예측하는 문제에 효율적으로 접근하기 위해 능동적인 데이터 선택 기법을 이용한다. 실험 데이터는 ColL Challenge 2000에서 얻은 데이터로서, 구매자들의 정보보다 비구매자들의 정보가 더 많기 때문에 상당히 균형이 맞지 않는다. 따라서 모든 데이터를 한꺼번에 학습하는 경우에 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 RBF 기반의 신경망을 가지고 능동 학습을 함으로써 기존의 뱃치학습 보다 예측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1994.11a
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• pp.9-13
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• 1994

인산형 연료전지내 열 및 물질전달 특성에 대하여 FDM과 시행착오법에 의하여 3차원 해석이 이루어졌다. Z병행류와 Z대향류를 대상으로 냉각공기 유입방향을 바꿔가며 전류밀도가 평균온도, 전압, 온도분포차, 전류밀도분포차에 미치는 영향에 대하여 고찰하였다. 본 연구의 결과로 Stack에서의 최적조건을 도출하여 연료전지의 성능향상에 도움이 되리라 기대된다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.11a
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• pp.71.1-71.1
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• 2010

고분자 전해질 연료전지(PEMFC) 내의 기체확산층(GDL)은 셀 내의 물 관리에 중요한 역할을 수행한다. 일반적으로 다공성 기제(GDBL) 위에 미세기공층(MPL)을 코팅한 2층 구조의 기체확산층이 사용되는데, 이 미세기공층은 카본파우더와 테프론의 혼합물로 이루어져 있으며 촉매층에서 발생한 물을 셀 밖으로 빠르게 배출하는 역할을 수행한다. 본 연구에서는 다양한 기공분포를 갖는 미세기공층을 제조하여 고분자 전해질 연료전지 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 미세기공층 슬러리내에 암모늄염 계열의 기공형성제를 혼합하여 다공성 기제 위에 코팅한 후 다양한 온도조건에서 건조함에 따라 기공분포가 다른 미세기공층을 제조하였다. 이렇게 제조된 미세기공층의 물성은 수은기공도계, FE-SEM, 자체적으로 제조한 기체투과도 측정 장치를 사용하여 측정하였으며, 단위 전지 성능 측정은 두 개의 가습조건(RH100%, RH50%)에서 실시하였다. 기공분포 측정결과 건조온도가 높은 미세기공층은 건조온도가 낮은 미세기공층에 비해 직경이 1,000 - 20,000 nm 인 대공극(macropore)의 수가 많지만, 직경이 100 nm 이하의 미세공 (micropore)의 수가 적은 것을 확인하였다. 전지성능 측정 결과 고가습 조건 (RH100%)에서는 미세공 (micropore)이 발달한 미세기공층을 포함한 기체확산층을 사용한 경우 가장 우수한 성능을 보여고, 저가습 조건 (RH50%)에서는 대공극 (macropore)이 발달한 미세기공층을 포함한 기체확산층을 사용한 경우 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이는 물배출에 유리한 미세공 (micropore)의 성질과 원료 기체의 이동에 유리한 대공극(macropore)의 성질에 의한 것으로 판단된다. 따라서 셀 운전 가습조건에 따라 최적화된 기공구조를 갖는 미세기공층을 사용함으로써 셀 운전 성능을 향상 시킬 수 있을 것으로 예상된다.