• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.16-18
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• 2023

본 연구는 궤적 데이터(trajectory data)를 대상으로 증강 그래프 기반의 그래프 뉴럴 네트워크를 활용하여 다음에 방문한 장소를 추천하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 전체 궤적 데이터를 그래프로 표현하여 추출한 글로벌 궤적 플로우의 특성을 다음 방문할 POI 추천에 활용한다. 이때, POI 추천시 자주 발생하는 두 가지 문제를 추가로 해결함으로써 POI 추천의 정확도를 높이는 것을 목표로 한다. 첫 번째 문제는 추천 대상 궤적 데이터의 길이가 짧은 경우에 성능 저하가 발생한다는 것이다. 두 번째 문제는 콜드-스타트 문제이다. 기존 POI 추천 모델은 매우 적은 방문 기록만 가지는 사용자 또는 POI에 대해서는 매우 낮은 예측 성능을 보인다. 본 연구에서는 궤적 그래프에서 일부 엣지를 삭제하여 생성한 증강 그래프 기반의 궤적 플로우 특징 기반 모델을 제안함으로써 짧은 길이의 궤적 데이터 및 콜드-스타트 사용자/POI에 대한 추천 성능을 높인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.100-100
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• 2023

단기 강우 예측에는 주로 물리과정 기반 수치예보모델(NWPs, Numerical Prediction Models) 과 레이더 기반 확률론적 방법이 사용되어 왔으며, 최근에는 머신러닝을 이용한 레이더 기반 강우예측 모델이 단기 강우 예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하여 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 머신러닝 기반 모델은 예측 선행시간 증가 시 성능이 크게 저하되며, 또한 대기의 물리적 과정을 고려하지 않는 Black-box 모델이라는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반 blending 기법을 통해 물리과정 기반 수치예보모델인 Weather Research and Forecasting (WRF)와 최신 머신러닝 기법 (cGAN, conditional Generative Adversarial Network) 기반 모델을 결합한 Hybrid 강우예측모델을 개발하고자 하였다. cGAN 기반 모델 개발을 위해 1시간 단위 1km 공간해상도의 레이더 반사도, WRF 모델로부터 산출된 기상 자료(온도, 풍속 등), 유역관련 정보(DEM, 토지피복 등)를 입력 자료로 사용하여 모델을 학습하였으며, 모델을 통해 물리 정보 및 머신러닝 기반 강우 예측을 생성하였다. 이렇게 생성된cGAN 기반 모델 결과와 WRF 예측 결과를 결합하는 머신러닝 기반 blending 기법을 통해Hybrid 강우예측 결과를 최종적으로 도출하였다. 본 연구에서는 Hybrid 강우예측 모델의 성능을 평가하기 위해 수도권 및 안동댐 유역에서 발생한 호우 사례를 기반으로 최대 선행시간 6시간까지 모델 예측 결과를 분석하였다. 이를 통해 물리과정 기반 모델과 머신러닝 기반 모델을 결합하는 Hybrid 기법을 적용하여 높은 정확도와 신뢰도를 가지는 고해상도 강수 예측 자료를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.7
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• pp.144-149
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• 2016

In this paper, we analyze a QPSK MODEM over underwater acoustic channel model. Ambient noises and parameters of underwater environments debase the BER performance of an underwater modem. In the paper, the BER performance of uncoded QPSK and rate-2/3 convolutional coded QPSK is analyzed. And To improve BER Performance, we apply a channel equalization technique to the underwater modem.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.10 no.2 s.48
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• pp.1-10
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• 2006

Reinforced concrete bridge columns with relatively small aspect ratio show flexure-shear behavior, which is flexural behavior at initial and medium displacement stages and shear failure at final stage. Since the columns with flexure-shear failure have lower ductility than those with flexural failure, shear capacity curve models shall be applied as well as flexural capacity curve in order to determine ultimate displacement for seismic design or performance evaluation. In this paper, a modified shear capacity curve model is proposed and compared with the other models such as the CALTRANS model, Aschheim et al.'s model, and Priestley et al.'s model. Four shear capacity curve models are applied to the 4 full scale circular bridge column test results and the accuracy of each model is discussed. It may not be fully adequate to drive a final decision from the application to the limited number of test results, however the proposed model provides the better prediction of failure mode and ultimate displacement than the other models for the selected column test results.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.166-171
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• 1994

기존의 음성인식기들은 일반적으로 간단하면서도 성능이 우수한 계층별 학습에 의해서 설계된다. 계층별 학습은 통계적 패턴인식에서의 ML 추정기법처럼 모델간의 독립성이 보장되고 무한한 양의 학습데이타가 주어진다는 가정에 기초하고 있다. 그러나, 대상어휘집합에 음운학적으로 유사한 어휘가 많이 포함되어 있는 인식문제에 있어서는 모델간의 독립성이 보장되지 못하고, 실제 주어지는 grktmqepdlk의 양도 제한되므로 기존의 합습알고리즘에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 그러한 가정상의 문제점으로 생기는 인식기의 성능저하를 개선할 수 있는 변별력 있는 학습알고리즘들을 검토하고 그의 일반적인 접근방법들에 대해서 논의한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.491-494
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• 2001

실제 화자 인증기를 설계함에 있어서 발생하는 가장큰 문제는, 적은 Enrollment data로 화자 모델이 만들어 지므로 화자 인증기의 성능이 시간이 지남에 따라 굉장히 줄어들게 되는 것과, 미리 훈련된 데이터 만으로 Threshold를 설정함에 따라 차후 실제 사용 시에 발생하는 변이를 고려하지 못하여 역시 성능 저하의 문제를 발생시킨다는 것이다. 위의 문제를 해결하기 위해 이 논문은 화자 모델을 구성하는데 있어 MAP 방법을 적용하고, threshold를 Resetting하는 방법을 적용했다. 본 논문에서 제안한 방법으로 HTER값이 23%정도 줄어듦을 보여준다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.07a
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• pp.108-109
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• 2014

본 논문에서는 배터리, 양방향 DC-DC 컨버터, 그리고 브러시레스 직류 전동기로 구성되는 마이크로 터빈 구동 시스템의 제어 방식에 대해 소개한다. 브러시레스 직류 전동기 구동용 인버터의 직류링크 전압이 가변되기 때문에 기존의 소신호 모델 기반으로는 양방향 DC-DC 컨버터의 과도 응답 제어 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 평균 모델을 이용하여 양방향 DC-DC 컨버터를 제어함으로써 과도 응답 제어 성능을 개선하였고, PAM 방식 제어를 이용하여 브러시레스 직류 전동기의 고속 센서리스 운전을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.236-239
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• 2011

품사 태깅에서 오류는 같은 가중치를 가지는 것으로 간주되어 왔다. 하지만 품사 태깅의 결과를 활용하는 다른 자연어 처리 기술에 태깅 오류가 얼마나 영향을 미칠 수 있는가에 따라 품사 태깅 시 발생하는 오류가 가지는 가중치를 다르게 보아야 한다. 심각한 오류는 이를 활용하는 자연어 처리 기술의 성능 저하를 크게 야기하지만, 사소한 오류는 성능의 저하를 야기하지 않거나 그 영향이 미미하다. 본 논문에서는 품사 태깅 시, 전체적인 성능을 유지하면서 심각한 오류를 줄이는 것을 목표로 한다. 이를 위해 두 가지 점진적 손실 함수(gradient loss function)를 제안한다. 제안한 손실 함수는 심각한 오류에 사소한 오류보다 더 큰 가중치를 줌으로써 품사 태깅 모델이 심각한 오류에 더 집중하여 성능을 최적화하도록 한다. 실험에서 제안한 손실 함수를 활용한 태깅 모델은 기존의 방법에 비해 심각한 오류를 효과적으로 줄일 뿐만 아니라 전체적으로 더 높은 정확도를 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.21 no.7
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• pp.1756-1764
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• 1996

In this paper, we propose a new switch element of buffered Banyan network and analysis it. The proposed switch element consists of CASO(Content ASsociated Output) buffers, its controller and 2*2 crossbar switch. This switch element increase the performance of buffered Banyan network by removing HOL blocking. Also, we analyze the proposed switch element by mathematical modelling method based on MY analysis model which is one of earier proposed models.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.11a
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• pp.461-464
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• 2000

본 논문에서는 위성통신 환경에서 DS/CDMA DPSK 시스템의 성능을 분석한다. 성능분석의 척도로 비트오류확률을 사용한다. 위성전송로는 쉐도잉이 있는 라이시안 페이딩 전송로로 모델링한다. 수치계산의 결과, 위상잡음이 존재할 때 비트오율 성능이 저하되므로 시스템 용랑이 감소될 것이 예상된다. 또한 위성전송로에서는 쉐도잉이 시스템 전체 성능에 커다란 영향을 미침을 알 수 있다. 본 논문에서의 분석은 DS/CDMA 기반의 위성통신 시스템 설계에 적용할 수 있다.