• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.691-694
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• 2022

최근 고해상도 영상이 필요하게 되었으며, 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 딥러닝 기반의 초해상도 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그럼에도 불구하고 딥러닝 기반의 초해상도 알고리즘은 하드웨어의 한계로 인해 임베디드 시스템에서 실행시간이 느린 단점이 있다. 본 논문에서는 심층신경망 기반의 초해상도 알고리즘의 네트워크 구조를 제시하고 다양한 활성화 함수에 따른 화질 및 실행시간 성능을 분석한다. 실험 결과, 젯슨 나노보드의 다양한 활성화 함수 중 화질과 실행 시간의 관계에서 도출한 최적의 활성화 함수가 PReLU 함수임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.517-518
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• 2023

본 논문에서는 인공지능 신경망의 하이퍼 파라미터들이 그래프 신경망 모델의 성능에 미치는 영향을 알아보기 위하여 대규모 그래프 데이터를 기반으로 이진 분류 문제를 예측하는 그래프 합성곱 신경망 모델(Graph Convolution Network Model)을 구현하고 모델의 다양한 하이퍼 파라미터 중 손실함수와 활성화 함수를 여러 가지 조합으로 적용하며 모델 학습과 예측 실험을 시행하였다. 실험 결과, 활성화 함수보다는 손실함수의 선택이 모델의 예측 성능에 좀 더 큰 영향을 미치는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.6
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• pp.78-84
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• 1998

In this paper, a fuzzy traffic controller using genetic algorithms is presented. Conventional fuzzy traffic controllers use membership functions generated by humans. However, this approach does not guarantee the optimal solution to design the fuzzy controller. Genetic algorithm is a good problem solving method requiring domain-specific knowledge that is often heuristic. To find fuzzy membership functions showing good performance, a fitness function must be defined. However it's not easy in traffic control to define such a function as a numeric expression. Thus, we use simulation approach, namely, the fitness value of a solution is determined by use of a performance measure that is obtained by traffic simulator. The proposed method outperforms the conventional fuzzy controllers.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.829-830
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• 2017

스카이라인 질의는 '지배(dominate)'관계를 적용한 선호도 질의(preference query)의 한 종류로, 복수의 기준을 이용한 의사 결정 시 사용된다. 스카이라인 질의 결과는 다수의 선택지 중에서 사용자가 다른 객체에 비해 뒤처지지 않는 선택지를 제시함으로써 사용자가 검토해야하는 선택지의 수를 대폭 감소시키기 때문에 대용량 데이터 분석 시 매우 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 BBS(Branch and Bound Skyline Computation)에서 사용되고 있는 평가함수를 설명하고, 스카이라인 계산을 위해 사용할 수 있는 대안 평가함수의 속성을 제시한다. 또한 다양한 대안 평가함수를 사용한 실험을 통해 성능을 분석했으며, 이를 통해 기존 기법의 성능보다 좋은 평가함수가 존재함을 보였다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.6 no.2
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• pp.104-110
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• 2007

Analyzed is the spectral response profile specification used for the infrared (IR) channels of the meteorological imagers of GOES series geostationary satellites. The variation characteristics of effective wavelength and effective input radiance due to the change of the spectral response function profile within the imager performance specification are analyzed in order to propose how to understand the spectral response specification. As an analysis approach, at first a center symmetrical spectral response function and 4 worst case spectral response functions are selected within the spectral response specification, and then effective wavelength and effective input radiance are calculated for each spectral response function. As a result, the maximum allowable ranges of effective wavelength and effective input radiance are provided per the spectral response specification.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.5
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• pp.377-382
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• 2007

This paper proposes a training algorithm for global optimization of the parameters of radial basis function networks. Since conventional training algorithms usually perform only local optimization, the performance of the network is limited and the final network significantly depends on the initial network parameters. The proposed hybrid simulated annealing algorithm performs global optimization of the network parameters by combining global search capability of simulated annealing and local optimization capability of gradient-based algorithms. Via experiments for function approximation problems, we demonstrate that the proposed algorithm can find networks showing better training and test performance and reduce effects of the initial network parameters on the final results.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.5
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• pp.645-655
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• 2022

In this paper, we investigate automatic functions for time series forecasting in R system and compare their performances. For the exponential smoothing models and ARIMA (autoregressive integrated moving average) models, we focus on the representative time series forecasting functions in R: forecast::ets(), forecast::auto.arima(), smooth::es() and smooth::auto.ssarima(). In order to compare their forecast performances, we use M3-Competiti on data consisting of 3,003 time series and adopt 3 accuracy measures. It is confirmed that each of the four automatic forecasting functions has strengths and weaknesses in the flexibility and convenience for time series modeling, forecasting accuracy, and execution time.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.31 no.6
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• pp.61-71
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• 2003

In the study of control technique for a turbojet engine model, the Takagi-Sugeno fuzzy logic controller has been designed based on the model identification by the well designed PI controlled system through T-S neuro-fuzzy inference system. To enhance this designed controller, those procedures are proposed that certainty factors are adopted to each rule of objective groups which are classified by the fuzzy C-Means algorithm and the satisfaction degrees are matched to meet the objectives. This proposed technique shows its feasibility by upgrading performances of the previously well-designed T-S fuzzy controller.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.1
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• pp.11-17
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• 2021

In this paper, we demonstrate a performance boost by parallelizing a purely functional bisimulation algorithm on a multicore processor machine. The key idea of this parallelization is exploiting the referential transparency of purely functional programs to minimize refactoring of the original implementation without any parallel constructs. Both original and parallel implementations are written in Haskell, a purely functional programming language. The change from the original program to the parallel program is minuscule, maintaining almost original structure of the program. Through benchmark, we show that the proposed parallelization doubles the performance of the bisimulation test compared to the original non-parallel implementation. We also shaw that similar performance boost is also possible for a memoized version of the bisimulation implementation.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.419-422
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• 2002

본 논문에서는 신경망에 비해 보다 단순화되고 빠르게 수렴하는 특성을 보이는 방사 기준함수 구조를 초기에 설계하기 위한 초기화 방법을 제안한다. 이를 위해 웨이블릿 변환을 이용한 분석 기법을 사용하였고, 주어진 문제에 적합한 방사 기준 함수 구조를 초기에 최적 상태로 결정하였다. 시간-주파수 평면에서 지역화 특성이 대상 함수를 근사할 수 있는 특성을 지닌 방사 기준 함수를 선택, 결정하여 은닉층을 구성할 경우, 근사 능력을 지닌 초기 구조를 결정함에 있어서 장점을 지닌다. 제안된 구조는 다층 전방향 신경망 또는 정규 배열된 방사 기준함수 구조에 비해 주어진 문제에 대해 좋은 성능을 보인다.