• Journal of the Korean Magnetics Society
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• 제6권5호
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• pp.281-286
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• 1996

For the accurate analysis of motional characteristics of electrical machines, it is needed to solve the motion equations together with the electromagnetic field equations. In this paper the sequential coupling of systems, the spring mass system and the electromagnetic system, is adopted. The induced current and the magnetic fields are calculated by finite element method(FEM) with given speed. And then, with the computed elec-tromagnetic force, the mechanical equations are solved by the Runge-Kutta method. The above two processes are repeated sequentially to obtain the time domain solutions. The resultant values are applied to the energy conservation law to prove the usefulness of the proposed sequential method.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• 제23권12호
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• pp.698-702
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• 2017

Since the introduction of Deep Neural Networks to the Natural Language Processing field, two major approaches have been considered for modeling text. One method involved learning embeddings, i.e. the distributed representations containing abstract semantics of words or sentences, with the textual context. The other strategy consisted of composing the embeddings trained by the above to get embeddings of longer texts. However, most studies of the composition methods just adopt word embeddings without consideration of the optimal embedding unit and the optimal method of composition. In this paper, we conducted experiments to analyze the optimal embedding unit and the optimal composition method for modeling longer texts, such as documents. In addition, we suggest a new discourse-based composition to overcome the limitation of the sequential composition method on composing sentence embeddings.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.127-132
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• 2014

본 논문은 위키피디아로부터 한국어-영어 간 병렬 문장을 추출하기 위해 이질적 언어 자원의 순차적 매칭을 적용한 유사도 계산 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 병렬 문장 추출을 위해 언어 자원별로 유사도를 계산하여 선형 결합하였고, 토픽모델을 이용해 추정한 단어의 토픽 분포를 유사도 계산에 추가로 이용함으로써 병렬 문장 추출 성능을 향상시켰다. 하지만, 이는 언어 자원들이 독립적으로 사용되어 각 언어자원이 가지는 오류가 문장 간 유사도 계산에 반영되는 문제와 관련이 적은 단어 간의 분포가 유사도 계산에 반영되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이질적인 언어 자원들을 이용해 순차적으로 단어를 매칭함으로써 언어 자원들의 독립적인 사용으로 각 자원의 오류가 유사도에 반영되는 문제를 해결하였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용함으로써 관련이 적은 단어의 분포가 반영되는 문제를 해결하였다. 실험을 통해, 언어 자원들을 이용해 순차적으로 매칭한 유사도 계산 방법은 선행 연구에 비해 F1-score 48.4%에서 51.3%로 향상된 성능을 보였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용한 방법은 약 10%에서 34.1%로 향상된 성능을 얻었다. 마지막으로, 제안한 유사도 방법들을 결합함으로써 선행연구의 51.6%에서 2.7%가 향상된 54.3%의 성능을 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.185-188
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• 2018

띄어쓰기와 문장 경계 인식은 그 성능에 따라 자연어 분석 단계에서 오류를 크게 전파하기 때문에 굉장히 중요한 문제로 인식되고 있지만 각각 서로 다른 자질을 사용하는 문제 때문에 각각 다른 모델을 사용해 순차적으로 해결하였다. 그러나 띄어쓰기와 문장 경계 인식은 완전히 다른 문제라고는 볼 수 없으며 두 모델의 순차적 수행은 앞선 모델의 오류가 다음 모델에 전파될 뿐만 아니라 시간 복잡도가 높아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 띄어쓰기와 문장 경계 인식을 하나의 문제로 보고 한 번에 처리하는 다중 클래스 분류 시스템을 통해 시간 복잡도 문제를 해결하고 다중 손실 선형 결합을 사용하여 띄어쓰기와 문장 경계 인식이 서로 다른 자질을 사용하는 문제를 해결했다. 최종 모델은 띄어쓰기와 문장 경계 인식 기본 모델보다 각각 3.98%p, 0.34%p 증가한 성능을 보였다. 시간 복잡도 면에서도 단일 모델의 순차적 수행 시간보다 38.7% 감소한 수행 시간을 보였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.127-130
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• 2011

본 연구에서는 나노입자와 고분자 기지 간에 공유결합을 형성시킨 나노복합재의 계면특성과 탄성계수에서 나타나는 크기효과를 고려하기 위해 분자동역학과 미시역학모델을 순차적으로 연계하는 멀티스케일 해석모델을 제안하였다. 나노입자의 체적분율이 동일한 5개의 나노복합재 셀에 대해, 입자의 표면 원자와 고분자 기지 간에 탄소로 구성된 공유결합을 생성시킨 후 분자동 역학 전산모사를 통해 탄성계수를 예측하였고, 공유결합이 존재하지 않는 나노복합재의 탄성계수와 이를 비교하여 계면의 물성증가와 탄성계수에서 나타나는 입자의 크기효과를 규명하였다. 향상된 계면의 특성을 연속체 해석 모델에서 고려하기 위해 분자동역학 해석결과와 미시역학 모델을 연계하는 순차적 브리징 기법을 적용하였고, 이로부터 계산된 계면의 물성의 타당성을 유한요소 해석을 통해 검증하였다. 그 결과 입자와 기지 간 공유결합을 통해 나노복합재가 보다 넓은 범위에 걸친 크기효과를 나타냈으며, 제안된 브리징 모델을 통해서 물리적으로 타당한 계면의 탄성계수 값을 계산할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• 제37권5A호
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• pp.305-310
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• 2012

This paper proposes a selection combined hybrid sequential deconvolution and single carrier modulation with a zero forcing frequency domain equalizer for single carrier transmission system in order to enhance performance. Selection combining method is an algorithm of antenna space diversities, the receiver can choose the best channel environment only with the increase of the number of antennas, but a baseband structure is the same as the traditional receiver architecture. Simulation results show that the proposed algorithm has a better performance rather than the traditional single carrier transmission with a frequency domain equalizer.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• 제13권7호
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• pp.1444-1452
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• 2009

Probabilistic distribution functions based data generation method is very effective. Probabilistic distribution functions are defined under the assumption that daily routine contexts are mainly depended on a time-based schedule. However, daily life contexts are frequently determined by previous contexts because contexts have consistency and/or sequential flows. In order to refect previous contexts effect, a situation propagation network is proposed in this paper. As proposed situation propagation network make parameters of related probabilistic distribution functions update, generated contexts can be more realistic and natural. Through the simulation study, proposed context-data generation model generated general outworker's data about 11 daily contexts at home. Generated data are evaluated with respect to reduction of ambiguity and confliction using newly defined indexes of ambiguity and confliction of sequential contexts. In conclusion, in case of combining situation propagation network with probabilistic distribution functions, ambiguity and confliction of data can be reduced 6.45% and 4.60% respectively.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.365-372
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• 2006

신제품 개발 과정에 있어 시장 요인과 기술 요인의 통합적 설계가 강조되면서 마케팅 영역(marketing domain)과 제조 영역(manufacturing domain)의 경계면(interface) 사이의 의견을 균형 있게 조정, 수렴해 주는 경계 시스템(interface system)에 대한 연구의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 이러한 배경을 토대로 각 영역(domain)에서 대표되는 신제품 파라미터 설계 방법인 컨조인트 분석과 다구찌 방법을 비교함으로써 두 영역의 신제품 개발 관점을 대비시키고 나아가 신제품 파라미터 설계를 위한 통합적 해결방안(integrated solution)을 제시한다. 그리고 도출된 방법론을 자동차 운전석 내부 설계 사례에 예시적으로 적용함으로써 유용성을 검증한다. 본 연구에서 제시된 방법론의 핵심적 특성과 차별적 의의는 기존의 연구들처럼 두 방법론을 선택하여 사용하는 것이 아니라 순차적으로 결합한 새로운 프로세스를 사용함으로 두 영역에서 발생하는 상충 관계(trade off)를 해결하여 고객의 효용도와 품질의 강건함이란 목적을 동시에 만족시키는 설계가 가능하다는데 있다. 나아가 신제품 개발 목표와 기업의 전략에 따라 분석의 순서와 설계수준의 크기를 조정할 수 있는 신축성을 확보할 수 있다는 점도 제시할 수 있다.

• Information Systems Review
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• 제13권3호
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• pp.123-139
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• 2011

This paper researches the value of domestic telecommunication bundle products. Customers evaluate each telecommunication products differently according to their attributes. The attributes affecting the customer value of telecommunication bundling can be categorized in 3 ones as follows; corporate image, service feature, and service price. Also authors analyze the difference of importancy that customers consider when they evaluate each products, and propose the optimal scenario for bundling. In conclusion, other two companies A, C excluding B should invest more resources into the portion that strengthen the attributes of company image, and service feature to upgrade their 'corporate image', and 'service feature'. According to 6-scenarios analysis on the bundle products, the QPS expansion of company A was the most advantageous position, but if companies B, C expand DPS made use of their strengths, they can prevent from decreasing additivity rapidly with sequential scenario. The above results show that one company may have equable power in each area, but if another company having strengths in special areas makes up for its weakness and differentiates gradually it can contribute to strengthen its competitiveness. This contributed much more theoretical and practical than the existing researches. Supposing that additivity index evaluated by consumers can be changed by efforts of companies, this scenario planning is the result of study showing that the investment and publicity of each company have to be considered as its characteristic of each product at the same time.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• 제9권6호
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• pp.1341-1345
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• 2005

Sequential Monte Carlo techniques are a set of powerful and versatile simulation-based methods to perform optimal state estimation in nonlinear non-Gaussian state-space models. We can use Monte Carlo particle filters adaptively, i.e. so that they simultaneously estimate the parameters and the signal. However, Sequential Monte Carlo techniques require the use of special panicle filtering techniques which suffer from several drawbacks. We consider here an alternative approach combining particle filtering and Sequential Hybrid Monte Carlo. We give some examples of applications in fisheries(luespotted mud hopper data).