• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2004.11a
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• pp.167-177
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• 2004

본 논문에서는 LC/MS 데이터로부터 동위 원소 패턴(isotope pattern)을 찾는 새로운 방법을 제시하고자 한다. 기존의 분석 방법에서는 LC/MS 데이터를 1차원적으로 분석하고 있기 때문에 2차원에서 적용할 수 있는 알고리즘을 적용하기가 어렵다. LC/MS 데이터를 2차원 영상으로 가시화해 본 결과, 하나의 동위 원소 패턴에 속하는 단일 동위 원소 피크(single isotope peak)는 모양, 크기와 같은 2차원 형태적 특징들도 유사함을 알 수 있다. 따라서, 기존의 방법들이 질량 스펙트럼과 같은 1차원 신호를 분석하는 것에 중점을 둔 것에 비해, 본 논문에서는 LC/MS 데이터를 2차원 신호 즉, 영상(image)으로 간주하고 영상 처리 방법과 객체 인식 방법을 적용하였다. 실험 결과 같은 동위 원소 패턴에 속하는 각각의 단일 동위원소 피크들 사이에 peak maxima position 뿐만 아니라 skewness, variance등도 유사였으며 이러한 유사도를 기반으로 동위 원소 패턴을 찾을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.124-126
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• 2001

시차를 두고 발생한 사건속에서 잠재해있는 패턴을 발견하는 연속패턴(sequential pattern) 생성기술은 데이터 마이닝 분야에서 최근 관심을 모으고 있는 분야이다. 본 연구는 정보이론을 이용하여 데이터베이스로부터 연속패턴을 자동으로 발견하는 방법에 관한 내용이다. 본 연구에서 제시하는 방법은 기존의 방법과는 달리 테이블내의 모든 속성간의 연속패턴 관계를 탐지할 수 있으며 헬링거(Hellinger) 변량을 이용하여 발견된 연속패턴들의 중요도를 측정할 수 있다. 또한 헬링거 변량의 함수적인 특성을 분석하여 연속패턴 추출의 복잡도를 줄이기 위한 두 가지의 법칙이 제안되었다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.4 no.12
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• pp.953-964
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• 2003

In the block matching algorithm, search patterns of different shapes or sizes and the distribution of motion vectors have a large impact on both the searching speed and the image quality. In this paper, we propose a new fast block matching algorithm using the cross pattern and the flat-hexagon search pattern. Our algorithm first finds the motion vectors that are close to the center of search window using the cross pattern, and then lastly finds the other motion vectors that are not close to the center of search window using the flat-hexagon search pattern. Through experiments, compared with the hexagon-based search algorithm(HEXBS), the proposed cross pattern and flat-hexagonal pattern search algorithm(CFHPS ) improves about 0.2-6.2% in terms of average number of search point per motion vector estimation and improves about 0.02-0.31dB in terms of PSNR(Peak Signal to Noise Ratio).

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.2
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• pp.123-130
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• 2009

Motion estimation (ME) plays an important role in digital video compression. But it limits the performance of image quality and encoding speed and is computational demanding part of the encoder. To reduce computational time and maintain the image quality, integer pel and fractional pel ME methods are proposed in this paper. The proposed method for integer pel ME uses a hierarchical search strategy. This strategy method consists of symmetrical cross-X pattern, multi square grid pattern, diamond patterns. These search patterns places search points symmetrically and evenly that can cover the overall search area not to fall into the local minimum and to reduce the computational time. The proposed method for fractional pel uses full search pattern, center biased fractional pel search pattern and the proposed search pattern. According to block sizes, the proposed method for fractional pel decides the search pattern adaptively. Experiment results show that the speedup improvement of the proposed method over Unsymmetrical cross Multi Hexagon grid Search (UMHexagonS) and Full Search (FS) can be up to around $1.2{\sim}5.2$ times faster. Compared to image quality of FS, the proposed method shows an average PSNR drop of 0.01 dB while showing an average PSNR gain of 0.02 dB in comparison to that of UMHexagonS.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.5
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• pp.949-960
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• 2016

This paper uses all sections of highway data (VDS) for two years (Jan. 2014-Dec. 2015), with 15 minute units. The first purpose of this study is to find clusters with similar patterns that appear repeatedly with time variables of month, week and hour. The cluster analysis results indicate a variety of patterns of average traffic speeds by time variables depending on the clusters; subsequently, these can be utilized to model for the forecast of the speed at a specific time. The second purpose is to do cluster analysis for grouping sections by effect nets that are closely related to each other. For the similarity measure we use cross-correlation functions calculated after pre-whitening the speed of each section. The cluster analysis gets 19 clusters, and sections within a cluster are geographically close. These results are expected to help to forecast a real-time speed.

• Physical Therapy Korea
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• v.5 no.4
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• pp.30-40
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• 1998

이 연구의 목적은 젊은 아시아인과 코카시아 여성의 보행패턴 중 보폭시간(step time) 과 보폭 (step length)을 비교하고 두 집단의 골반넓이와 보폭과 상관관계가 있는지 알아보는 것이다. 연구대상자는 15명의 아시아인과 15명의 코카시아 여성이었으며 나이는 23세에서 35세 범위에 있었다. 보행분석을 위해서는 GAITRite System을 사용하였으며 분석방법으로는 인종(아시아인대 코카시아인)과 신체부위(좌측, 우측)를 요인으로 하여 반복측정에 의한 분산분석을 하였다. 아시아인 여성보다 코카시아인 여성의 보폭, 다리길이, 골반 넓이가 통계학적으로 유의하게 높았고 왼쪽 다리의 걸음과 오른쪽 다리의 걸음에 있어서는 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. 그리고 보폭시간, 속도, 걸음수(cadence)에 있어서도 두 여성 인종간에 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. 이러한 결과는 보행변수 중에서 걸음수나 속도와 같은 시간변수에 았어서는 아시아인 여성과 코카시아인 여성간에 차이가 없음을 의미한다.

• Tribology and Lubricants
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• v.25 no.1
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• pp.25-30
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• 2009

본 연구에서는 pin-on-disk 마찰 시험기를 통하여 Hexagonal 배열 $40{\mu}m$ Dimple 패턴의 효과를 실험하였다. 마찰 실험은 미끄럼 속도가 $0.06{\sim}0.34m/s$로 하였으며 마찰하중은 $20{\sim}100\;N$의 범위로 하였고, Dimple의 밀도는 $10{\sim}25%$의 범위로 제작하여 실험을 행하였다. 일반적으로 속도가 증가하고 하중이 감소할수록 마찰계수는 감소하는 경향을 나타내었으며, Dimple에 의한 마찰저감 효과는 속도가 $0.14{\sim}0.26m/s$의 범위에서 나타났다. $40{\mu}m$ Hexagonal 배열 Dimple 패턴의 마찰 특성에서는 밀도가 12.5%에서 가장 좋은 경향을 나타내었다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.15 no.2
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• pp.49-56
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• 2001

This paper describes the improvement of passenger's comfort by analyzing the debasement of early adapted ATO control pattern. First we give the characteristics of ATO controller, principle of running control, distance & velocity calculation methods used mainly in INCHEON subway UNE 1 and then analyze the ATO control pattern. For early control pattern, we reviewed it in view of passenger's comfort while keeping the track conditions. In order to achieve the improvement of passenger's comfort we propose the modification of early ATO control pattern based on JERX characteristics. Simulation and application test are performed to prove the effectiveness of modified ATO control pattern.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.5
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• pp.509-514
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• 2015

In this paper, we introduce a new pattern classifier which is based on the learning algorithm of Extreme Learning Machine the sort of artificial neural networks and fuzzy set theory which is well known as being robust to noise. The learning algorithm used in Extreme Learning Machine is faster than the conventional artificial neural networks. The key advantage of Extreme Learning Machine is the generalization ability for regression problem and classification problem. In order to evaluate the classification ability of the proposed pattern classifier, we make experiments with several machine learning data sets.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.37-40
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• 2014

프로세서와 메모리 간의 속도 차이로 인해 메모리 시스템의 성능 향상이 프로세서의 성능을 높이기 위한 중요한 요인이 되었고, 이를 위해 캐시 미스율을 감소시키는 방법이 연구되고 있다. 데이터 프리페치는 캐시의 미스율을 감소시키는 기법 중 하나이며 실제로 최근 프로세서에서 메모리 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용된다. 데이터 프리페치를 효과적으로 수행하기 위해서 메모리 주소의 접근 패턴을 파악하는 것이 중요하며, 이를 위해 순차적으로 접근하는 경우, 한 종류의 1 보다 크거나 같은 간격(stride)으로 뛰면서 접근하는 경우, 다수의 간격이 규칙적으로 반복되며 접근하는 경우 등의 다양한 패턴을 찾는 프리페치 기법들이 등장했다. 본 논문에서 소개하는 다중 간격 프리페치의 경우, 메모리 공간을 메모리 주소의 일부 상위 비트를 통해 여러 개의 영역으로 나누고, 하나의 패턴을 하나의 영역 안에서만 학습하여, 다른 영역에 속한 메모리 주소 접근 시 현재 학습하는 패턴에 어긋나는 주소라고 여기기 때문에 학습을 방해하지 않도록 하였다. 그러나 이 방법은 영역의 크기보다 같은 패턴을 갖는 메모리 주소 스트림의 크기가 더 클 때, 접근 주소의 영역이 바뀜으로 인해 불필요한 학습을 추가적으로 해야 하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서 인접 영역 테이블(ART: Adjacent Region Table)을 이용하여 같은 패턴을 갖는 메모리 접근 스트림의 크기가 영역의 크기보다 클 경우, 기존의 학습된 패턴대로 프리페치를 수행할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 실험한 결과, 기존의 다중 간격 프리페치보다 캐시 미스율을 약 6.7% 낮췄고, 시스템 전체의 성능의 지표인 IPC의 경우, 약 5.78% 높아지는 성능 향상의 결과를 얻었다.