• 한국통신학회논문지
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• 제35권5A호
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• pp.490-495
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• 2010

본 논문에서는 DFT를 활용한 순차적 스펙트럼 센싱 알고리즘을 제안한다. 기존의 FFT를 이용한 센싱 알고리즘의 경우 FFT의 특성상 한번에 모든 주파수 성분을 구하여 임계값과 비교하는 구조로 불필요한 계산량을 포함하고 있다. 제안하는 센싱 알고리즘에서는 DFT를 활용하여 우선순위에 따라서 주파수 성분을 순차적으로 구하고 이를 임계값과 비교하여 신호의 존재 여부를 판단한다. 제안하는 센싱 알고리즘은 기존의 FFT를 이용한 센싱 알고리즘과 유사한 검출 성능을 제공하면서 신호의 조기 검출 여부에 따라 스펙트럼 센싱에 필요한 계산량을 현저하게 줄일 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.274-276
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• 2001

기존의 여러 동적 추천 시스템에서 사용자들의 브라우징 패턴을 반영하려고 노력하였다 .그러나 대부분의 동적 추천 시스템들은 웹 문서들의 형식이나 웹 문서들 간의 연관성을 고려하지 않고, 사용자들의 브라우징 패턴에만 근거하기 때문에 연관성이 없거나 의미 없는 웹 문서들에 대한 추천까지 제공하는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 웹 문서들 사이의 유사도와 로그 파일 안에 들어있는 사용자들이 패턴을 이용하여 웹 문서 자체의 형식에 따라 연관된 웹 문서뿐만 아니라 순차적인 특성을 가진 웹 문서를 추천 문서로 제공한다. 이때 추천 웹 문서의 형식이 탐색 페이지이면 사용자 브라우징 순차 패턴 DB 중에서 사용자들이 자주 항해하는 순차적인 특성을 갖는 웹 문서까지 제공하는 동적 추천 시스템을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.79-82
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• 2004

본 논문에서는 H.264 표준 통영상 부호화 방식을 위한 순차적 움직임 벡터 오류 은닉 기법을 제안한다. H.264 표준 동영상 부호화 방식에서의 움직임 예측과정이 다양한 크기의 서브 매크로 블록 모드에 따라 자기 다른 움직임 벡터 개수를 갖게 되므로 움직임 벡터는 기존의 표준 부호화 방식에 비해 상대적으로 적은 영역을 대표하게 된다. 그러므로 이웃한 블록의 움직임 벡터간의 상관관계는 서브 매크로 블록의 크기가 작을수록 더 커지게 된다. 변화된 국부 통계 특성에 대한 적응도는 $\alpha-trimed\;mean$ 필터를 이용한 부호기의 부호화 순서를 따르는 순차적 움직임 벡터 오류 은닉기법의 성능을 좌우하는 가장 중요한 부분이다. 실험 결과를 통해 제안한 방식이 실시간 동영상 전송에 적합하며 기존 방식과 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있었다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.259-261
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• 2000

B-ISDN의 가입자망 내에 도입된 광대역 액세스 망은 다양한 유형의 가입자들을 서비스 노드로 집선 또는 다중화하는 기능을 수행한다. 액세스 망의 ATM 연결을 동적으로 제어하기 위한 VB5.2 인터페이스의 프로토콜로는 B-ANCC가 있으며, 가입자망의 연결 및 호 처리를 위한 프로토콜로 DSS2, 국간 망에서는 B-ISUP이 표준화되어 있다. 전송 시스템의 각 구간마다 서로 다른 프로토콜들이 사용되므로 이들 프로토콜간의 연동 기능이 필요하며, 순차형 연동 방식과 병렬형 연동 방식이 제안되어 있다. 순차형 연동 방식은 VB5.2 인터페이스 프로토콜의 응답이 올 때까지 기다린 후, 국간 망 프로토콜의 연동을 진행하는 방식으로 동작하고, 병렬형 연동 방식은 VB5.2 인터페이스 프로토콜과 국간 망 프로토콜의 연동을 동시에 진행하는 방식을 사용한다. 본 논문에서는 ATM 연결등에 대한 순차형 및 병렬형 연동 방식의 시뮬레이션을 수행하여 연동 방식이 연결 설정 지연 및 완료비에 미치는 영향을 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.657-659
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• 2000

네트워크 처리속도의 증가로 네트워크 컴퓨팅 환경에서의 작업이 늘고 있다. 플랫폼 독립성이라는 특성을 내세운 자바는 일반적인 이 기종간의 네트워크에서의 프로그래밍 언어로 많이 이용되고 있다. 그리고 이러한 네트워크 컴퓨팅 환경에서 병렬 프로그램 디버깅의 어려움으로 인해 자바 병렬 프로그램을 위한 디버거의 필요성이 요구되고 있다. 기존의 디버거들은 이런 병렬 환경에서의 디버깅을 각 프로세서에 하나의 순차디버거를 붙인 디버깅 환경을 제공한다. 그러나 병렬 프로그램은 순차프로그램과 다른 재실행시의 비결정적인 특성을 가지고 있음으로 일반적인 순차 디버거를 이용한 디버깅은 의미가 없다. 본 논문에서는 자바로 구현된 네트워크 컴퓨터(JaNeC)에서 병렬프로그램을 디버기하기 위하여 재실행 시 실행 순서를 보장하는 자바 디버거를 소개한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.484-486
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• 1998

실시간 객체 지향 모델은 객체 지향 개념에 실시간 특성을 추가한 시스템 모델 개념이다. 이는 실시간 시스템에 적합한 모델을 제시하고 있다. 그러나, 대부분의 실시간 객체 지향 모델이 실시간 객체의 실시간 특성에 관련된 시간 명세를 전문자의 경험에 많이 의지하고 있다. 그리고, 실시간 자료, 메소드 및 메시지를 명확하게 구분하고 있지 않을 뿐 아니라 이들에 대한 시간 명세 표현도 부족한 형편이다. 따라서, 하나의 틀안에 실시간 객체의 실시간 특성을 모두 표현하고 이를 검증할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 실시간 객체의 실시간 특성을 표현하기 위해 실시간 자료 및 메소드 순차 차트와 시간 제약 사항 그래프를 제시하여 실시간 특성의 표현과 검증을 한다. 순차 차트는 실시간 객체의 실시간 자료, 메소드 및 메시지에 대한 시간 명세를 시간 구동 메소드 단위로 하나의 차트에 나타낸다. 시간 제약 사항 그래프는 순차 차트로부터 유추되어 실시간 메소드의 마감시간과 실시간 자료의 최대 유효 기간에 대한 시간 명세가 올바른지 그래프를 이용하여 검증할 수 있는 방법을 제시한다.

• 대한전기학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.109-120
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• 1983

본 논문은 마이크로프로세서를 이용한 순차 논리회로(Sequential Logic Cricuit)설계에 관한 것이다. 근래에는 많은 순차논리회로가 마이크로프로세서를 이용하여 설계되나, 이 방식은 회로 설계자들에게 익숙하지않은 마이크로프로세서나 그 프로그램에 대한 지식을 필요로 한다. 이 논문에서는 간편하면서도 사용처에 관계없이 잘 적용될 수 있는 표준 프로그램을 제시하였고, 이 프로그램으로 마이크로프로세서나 프로그램에 대하여 잘 모르는 설계자들도 쉽게 설계를 할 수 있을 것이다. 이 프로그램의 적용성과 응용성을 나타내기 위하여 두가지 예를 Z-80 마이크로프로세서로 설계하여 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.616-619
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• 2016

고병원성 조류 인플루엔자는 빠른 확산과 높은 치사율로 인하여 발병 초기에 질병의 확산경로 및 확산범위를 예측한다는 것은 매우 어려운 문제이면서 동시에 반듯이 해결해야만 하는 중요한 과제이다. 본 연구에서는 공개된 법정 고병원성 조류인플루엔자의 발병데이터를 기반으로 순차패턴 마이닝을 적용하여 질병의 순차적인 확산경로 규칙을 도출한 후, 그 결과를 바탕으로 지역개념계층(location concept hierarchy)에 따른 추상화 레벨의 점진적인 조절을 통하여 지역 원도우의 확대와 축소를 적용함으로써 도시(city)레벨부터 리(street)레벨까지의 질병확산경로 그래프와 GIS기반의 질병확산경로에 대한 분석을 시도하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.300-304
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• 2016

본 논문에서는 한국어 의미역 결정을 순차열 분류 문제(Sequence Labeling Problem)가 아닌 순차열 변환 문제(Sequence-to-Sequence Learning)로 접근하였고, 구문 분석 단계와 자질 설계가 필요 없는 End-to-end 방식으로 연구를 진행하였다. 음절 단위의 RNN Search 모델을 사용하여 음절 단위로 입력된 문장을 의미역이 달린 어절들로 변환하였다. 또한 순차열 변환 문제의 성능을 높이기 위해 연구된 인풋-피딩(Input-feeding) 기술과 카피넷(CopyNet) 기술을 한국어 의미역 결정에 적용하였다. 실험 결과, Korean PropBank 데이터에서 79.42%의 레이블 단위 f1-score, 71.58%의 어절 단위 f1-score를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.224-227
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• 2015

상호참조해결은 특정 개체에 대해 다르게 표현한 단어들을 서로 연관지어 주며, 이러한 개체에 대해 표현한 단어들을 멘션(mention)이라 하며, 이런 멘션을 찾아내는 것을 멘션탐지(mention detection)라 한다. 멘션은 명사나 명사구를 기반으로 정의되며, 명사구의 경우에는 수식어를 포함하기 때문에 멘션탐지를 순차 데이터 문제(sequence labeling problem)로 정의할 수 있다. 순차 데이터 문제에는 Recurrent Neural Network(RNN) 종류의 모델을 적용할 수 있으며, 모델들은 Long Short-Term Memory(LSTM) RNN, LSTM Recurrent CRF(LSTM-CRF), Bidirectional LSTM-CRF(Bi-LSTM-CRF) 등이 있다. LSTM-RNN은 기존 RNN의 그레디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결하였으며, LSTM-CRF는 출력 결과에 의존성을 부여하여 순차 데이터 문제에 더욱 최적화 하였다. Bi-LSTM-CRF는 과거입력자질과 미래입력자질을 함께 학습하는 방법으로 최근에 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 멘션탐지에 Bi-LSTM-CRF를 적용할 것을 제안하며, 각 딥 러닝 모델들에 대한 비교실험을 보인다.