• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.333-335
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• 1998

에러 역전파 신경망에서 학습속도와 수렴률은 초기 가중의 분포에 따라 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 위하여 비교사 학습 신경망(Hebbian learning rule)을 이용한 새로운 초기 가중치 결정 방법을 제안한다. 또는 비교사 학습 신경망이 에러 역전파 신경망 학습에 적당하도록 은닉층의 각 뉴런과 연결된 가중치의 norm을 이용하여 학습하였다. 시뮬레이션을 통하여 기존 에러 역전파 신경망 학습과 그 성능을 비교한 결과 제안한 초기 가중치 표현이 학습속도와 수렴능력에서 우수함을 나타낸다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.10a
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• pp.600-602
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• 2001

본 논문은 웨이블릿 필터를 이용하여 홍채영상의 에지를 검출하고 패턴매칭 기법을 적용하여 홍채의 결함조직에 대한 위치를 추정하는 연구이다. 필터는 웨이블릿 변환을 이용한 2차원 주파수 영역의 고역통과 필터를 사용하여 홍채영상의 에지를 검출하고, 이를 표준진단패턴과 오버랩 매칭으로 결함조직을 검출한다. 실험결과 처리속도가 기존의 에지검출기법에 비해 처리속도향상과 에지검출영상의 PSNR 증가에 따라 오버랩 패턴매칭기법에 의한 인식률에서 92%로 홍채결함조직을 자동 진단시스템에 응용 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.100-102
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• 2003

이동환경의 특성상 대역폭, 지연과 트래픽 등의 제약사항온 항상 존재한다. 기존의 음성위주의 통신이 아닌 통합된 멀티미디어 서비스를 추구하고 있는 현재의 상황에서는 더욱더 큰 문제로 인식된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 캐슁이나 프리페칭은 물론 여러 가지 방법론들이 연구되어왔다. 하지만, 실질적으로 사용자가 원하는 정보를 제공하는데 있어서 많은 한계점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자가 가까운 시간 안에 필요로 하는 정보를 미리 가져올 수 있도록 사용자의 이동 속도를 고려한 세그먼트의 계층별 정보를 프리페칭하는 방법을 제시한다. 그 결과, 정보획득의 유연성은 물론 메모리 활용률의 효율성을 향상시킬 수 있다.

• Product Safety
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• s.210
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• pp.52-55
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• 2011

전체 수출에서 중소기업이 차지하는 비중은 2000년대 중반 이후부터는 30%대에서 정체되어 있으며, 제조업에 속한 중소기업의 60% 정도는 전혀 수출을 하고 있지 않다. 하지만 수출비중이 50% 이상인 중소기업의 영업이익률이 내수기업보다 높고 개선 속도도 빠르다는 사실은 글로벌화를 통해 중소기업의 경쟁력을 향상시킬 수 있음을 시사하고 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.1
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• pp.1-10
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• 2006

In document clustering methods, the k-means algorithm and the Hierarchical Alglomerative Clustering(HAC) are often used. The k-means algorithm has the advantage of a processing time and HAC has also the advantage of a precision of classification. But both methods have mutual drawbacks, a slow processing time and a low quality of classification for the k-means algorithm and the HAC, respectively. Also both methods have the serious problem which is to compute a document similarity whenever new document is inserted into a cluster. A main property of web resource is to accumulate an information by adding new documents frequently. Therefore, we propose a new method of transitive closure tree based on the HAC method which can improve a processing time for a document clustering, and also propose a superior incremental clustering method for an insertion of a new document and a deletion of a document contained in a cluster. The proposed method is compared with those existing algorithms on the basis of a pre챠sion, a recall, a F-Measure, and a processing time and we present the experimental results.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.6
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• pp.1531-1540
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• 1997

In this paper, we presents automatic Korean continuous speech recognizer which is improved by the speech rate estimation and the compensation methods. Automatic continuous speech recognition is significantly more difficult than isolated word recognition because of coarticulatory effects and variations in speech rate. In order to recognize continuous speech, modeling methods of coarticulatory effects and variations in speech rate are needed. In this paper, the speech rate is measured by change of format, and the compensation is peformed by extracting relatively many feature vectors in fast speech. Coarticulatory effects are modeled by defining 514 Korean diphone set, and ETRI's 445 word DB is used for training speech material. With combining above methods, we implement automatic Korean continuous speech recognizer, which shows improved recognition rate, based on DHMM(Discrete Hidden Markov Model).

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.6
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• pp.374-382
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• 2020

The purpose of this study is to improve the learning speed of an ammunition stockpile reliability classification artificial neural network model by proposing a normalization method that reduces the number of input variables based on the characteristic of Ammunition Stockpile Reliability Program (ASRP) data without loss of classification performance. Ammunition's performance requirements are specified in the Korea Defense Specification (KDS) and Ammunition Stockpile reliability Test Procedure (ASTP). Based on the characteristic of the ASRP data, input variables can be normalized to estimate the lot percent nonconforming or failure rate. To maintain the unitary hypercube condition of the input variables, min-max normalization method is also used. Area Under the ROC Curve (AUC) of general min-max normalization and proposed 2-step normalization is over 0.95 and speed-up for marching learning based on ASRP field data is improved 1.74 ~ 1.99 times depending on the numbers of training data and of hidden layer's node.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2005.09a
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• pp.165-169
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• 2005

지문인식에 있어서 지문의 원 영상이 여러 가지 이유로 손상되어 발생 될 수 있는 특징 및 정보들이 지문인식 시스템에 많은 영향을 주어 인식률이 낮아지게 된다. 본 논문에서는 개선된 영상처리를 통하여 이러한 의사 특징점의 수를 줄여 보다 정확한 특징점을 추출하여 지문인식 시스템의 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안하고자 한다. 지문의 손상으로 생기는 의사 특징점을 줄임으로써 전체 시스템의 계산량을 줄여 지문인식 속도를 향상시키고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.1096-1099
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• 2014

스마트폰의 보급률에 맞물려 스마트폰 사용으로 인한 보행자 교통사고가 증가함에 따라 전세계적으로 이에 관한 연구 또한 꾸준히 증가 추세임에도 불구하고 인구대비 스마트폰 보급률이 세계 최고인 국내에서는 이에 대한 연구가 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 보행 중 교통사고 중에서 큰 비중을 차지하고 있는 젊은층의 산만 보행에 관해 알아보고자 하였다. 본 연구는 정신과학 분야의 주의 네트워크 연구를 바탕으로 보행자의 안전도 향상은 물론, 스마트폰 이용자의 사용성을 고려한 depth-based alarming 서비스를 제안한다.-본 연구는 스마트폰 애플리케이션을 제작하여 국내 20대 스마트폰 이용자를 대상으로 피험자내 설계로 진행되었고, 보행자의 안전도에 관련한 무선조종 자동차에 대한 반응속도와 충돌여부를 측정하였고, 또한 앱 사용성에 관련한 방해도 및 만족도를 설문을 통해 측정하였다. 본 연구는 위험 상황을 알리는 alarm 을 제공하기 전에 미리 pre-alarm 을 제공하는 depth-based alarming 을 디자인 하였다. 본 연구는 실험을 통해 pre-alarm 제공시 alarm 에 대한 보행자의 반응 속도가 1.446 초 향상됨을 통계적 유의성을 통해 입증함으로써 pre-alarm 을 제공하는 depth-based alarming 서비스의 필요성을 제시한다.

• 기계와재료
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• v.23 no.3
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• pp.96-113
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• 2011

녹색기술 및 친환경 공정의 필요성이 급증함에 따라 재료이용률 향상을 지향하는 차세대 압출공정의 대두가 필요하게 됨에 따라 유압 CNC(Servo) 제어를 이용한 가변단면 압출기술을 개발하게 되었다. 이러한 가변단면 압출(Varied section extrusion, VSE)기술은 공정 중에 압출구를 빠져 나가는 소재의 단면 형상을 변화시켜 재료이용률을 향상을 도모하였으며, 후가공 공정의 생략도 가능하여 국내 압출업체의 생산원가 절감 및 글로벌 기술경쟁력 확보에 큰 도움을 줄 수 있을 것이다. 아직은 소수의 선진국에서 시도한바 있으나 양산품 적용에는 생산원가 및 생산속도, 상품성 등에 문제가 있어 자동차 부품 적용에 한계를 보이고 있는 기술이다. 따라서 본 연구팀이 가변단면 압출용 금형을 포함한 최적의 압출공정 및 양산성 문제의 해결점을 거의 확보하고 있는 단계로 세계를 선도하는 리딩기술(Leading technology)을 보유하게 됨으로써 국가의 기술경쟁력 향상에 중요한 역할을 수행할 수 있을 것이다. 본 연구의 내용을 요약하여 정리해 보면 첫째로는 CNC 제어 가변단면 압출공정에 대하여 자세하게 소개하고 특징 및 장 단점을 설명하였으며, 자동차 부품군에로의 적용에 많은 이점들을 갖고 있음을 설명하였다. 두 번째로는 가변단면 압출을 위한 이동 금형(Moving die)부품을 갖는 구조의 압출금형에 관하여 기존의 압출금형과 비교하여 설명하였으며, 가변단면 압출용 금형의 구조 및 메커니즘의 최적화를 이루고자 하였다. 세 번째로는 가변단면 압출공정을 실현하기 위한 CNC 제어 압출시스템에 대하여 간략히 설명하였다. 네 번째로는 자동차 부품 적용을 위한 정밀 압출공정으로서 가변단면 압출공정에 대하여 유한요소해석을 통하여 가변단면 압출공정 변수 및 금형 변수 등에 대한 엄격한 검토를 선행적으로 수행하여 양산성 확보를 위한 정보들을 분석 정리하였다. 끝으로는 세 가지 단면형태를 갖는 가변단면 압출제 시제품에 대하여 CNC 제어 가변 단면 압출공정의 상용화 가능성을 확인 적용성 검토를 완료하였다. CNC 제어 가변단면 압출기술은 압출공정에 있어서 많은 경험과 기술적 검토가 선행되어져야 하는 고부가가치 성형공정으로써 재료 이용률을 획기적으로 향상시킬 수 있는 압출공법으로 향후 자동차 부품 뿐만아니라 다양한 알루미늄 제품군에 적용이 가능하다고 판단된다.