• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10c
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• pp.407-409
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• 2006

우주발사체I 상단 시스템은 비행 중에 킥 모터 점화, 위성분리와 같은 HBW 점화기 기폭이 순차적으로 발생 한다. HBW 점화기의 기폭시에는 일반적으로 전도성 구조물을 통한 단락전류가 일시적으로 발생한다. 이러한 단락전류는 구동 전원 측으로 최대 전류 값 및 루프 면적에 비례한 일시적인 자기장을 형성시키고 near 필드(${\lambda}/2{\pi}$) 내의 인접하게 위치한 하니스에 자계 결합을 통한 역기전력 발생의 원인이 될 수 있다. 이러한 인접 하니스에 자계 노이즈 결합은 여러 자료를 통해 우주시스템 환경에서 일시적인 데이터 손실의 원인이 되는 것으로 분석되고 있다. 본 논문은 우주발사체의 HBW 점화기 기폭시 발생되는 전도성 구조물 단락전류 귀환현상으로 인한 자계노이즈 분석 및 감쇄방안에 대해 논의하고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.3
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• pp.237-242
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• 2001

고전적인 GLA 알고리즘과 마찬가지로 Kohonen 학습법은 경도 강하법으로 오차함수의 해에 접근해 나간다. 따라서 KLA의 이러한 문제를 극복하기 위해 모의 담금질법의 일종인 Cauchy 학습법을 응용을 제안한다. 그러나 이 방법은 학습시간이 느리다고 하는 단점이 있다. 본 논문 이 점을 개선시키기 위해 Cauchy 학습법과 Kohonen 학습법을 순차 결합시킨 또 다른 학습법을 제안한다. 그 결과 코시 학습법과 마찬가지로 국부최적 문제를 극복하면서도 삭습시간을 단축할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.631-633
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• 2004

최근 잡음환경에서 신뢰도 높은 음성인식을 위해 음성정보와 영상정보를 융합하는 이중모드 음성인식 방법이 활발히 연구되고 일다. 본 논문에서는 보다 음성 인식률을 향상시키기 위해 사용자가 말한 단어들의 순차 패턴을 나타내는 문맥정보를 이용한 후처리 방법을 제안한다. 이러한 문맥정보를 인식하기 위해 다층퍼셉트론 구조를 갖는 문맥정보 인식기를 제안한다 이중모드 음성인식기와 문맥정보 인식기 결과를 효율적으로 결합하기 위한 후처리 방법으로 순차 결합방법을 제안한다. 문맥정보를 이용한 이중모드 음성인식이 잡음 환경에서 90%이상의 인식률을 보였다 본 논문은 잡음환경에서 강인한 음성인식을 위해 문맥정보와 같은 사용자 행동패턴이 새로운 정보로 이용될 수 있다는 가능성을 제시한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.6
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• pp.102-111
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• 2009

In this paper, we propose a de-interlacing algorithm that combines a motion compensation (MC) method and the vertical-temporal filter with motion compensation (MC V-T filter) according to motion compensation reliability. The MC method represent one of the best ways of improving the resolution of de-interlaced frames, but it may introduce motion compensation artifacts in regions with incorrect motion information. In these regions, the MC V-T filter that is very robust to motion vector errors can be used to correct motion compensation artifacts. The combination between two methods is controlled by the motion compensation reliability that is measured by analyzing the estimated motion vectors and the results of MC. The motion compensation reliability contains information about motion compensation artifacts of MC results and determines the combination weight according to this information. Therefore, the combination rule of the proposed method is more accurate than those of the conventional methods and it enables the proposed method to provide high quality video sequences without producing any visible artifacts. Experimental results with various test sequences show that the proposed algorithm outperforms conventional algorithms in terms of both visual and numerical criteria.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.5D
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• pp.671-677
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• 2011

A diversity of railway network function enhancement projects such as the double tracking, electrification, and direct operation have been actively executed to improve the railway service. When the new rapid transit is provided, how many people will use it instead of other transports? How will the railway choice behavior be changed? Accordingly, in this paper, the applicability of diverted travel demand forecast methods, by Revealed Preference(RP) and Stated Preference(SP) data was reviewed for Daegu metropolitan rail rapid transit service. As the result of combining RP and SP data, including the sequential and simultaneous approach, the total travel time and travel cost parameters are of the right sign and are highly significant. The simultaneous approach is more efficient in terms of the estimation of coefficients. In particular, methods to improve validity of the Mixed RP/SP models, when RP data is used proportionally, the diverted travel demand can be easily identified by railway fare and travel time service level. Therefore, it is considered that this will practically apply even in other regions as well as Daegu metropolitan railway.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.6
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• pp.1249-1257
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• 2011

In this paper, we propose a Sequential Adaptive Nearest Neighbor(SANN) imputation method that combines the Adaptive Nearest Neighbor(ANN) method and the Sequential k-Nearest Neighbor(SKNN) method. When choosing the nearest neighbors of missing observations, the proposed SANN method takes the local feature of the missing observations into account as well as reutilizes the imputed observations in a sequential manner. By using a Monte Carlo study and a real data example, we demonstrate the characteristics of the SANN method and its potential performance.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.5
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• pp.49-55
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• 2015

본 논문에서는 실제적인 다중 셀 하향링크 네트워크 중 하나인 간섭 브로드캐스트 채널에서 유망한 간섭 정렬 기술인 반복적 간섭 정렬 기술을 소개한다. 또한, 가정하는 네트워크에서 상향링크/하향링크 채널 사이의 채널 상호성을 활용함으로써 다중안테나(MIMO: multiple-input multiple-output) 다중셀 하향링크 네트워크를 위한 개선된 반복적 간섭 정렬 기술을 제안한다. 구체적으로, 제안한 기술은 다중사용자 MIMO 기반 반복적 간섭 정렬 알고리즘을 설계하기 위해 반복적 빔형성과 하향링크 간섭 정렬 이슈를 지능적으로 결합한다. 각 기지국에서는 전처리기를 설계하기 위해 두 개의 순차적인 빔형성 행렬을 사용하는데, 이는 간섭 누수로 불리는 타 셀 기지국으로부터 생성된 셀 간 간섭을 효율적으로 줄일 뿐만 아니라 같은 셀 안에서의 셀 내 간섭을 완벽히 제거가 가능하다. 송신 및 수신 빔형성 행렬은 수렴할 때까지 반복적으로 업데이트된다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 간섭 정렬 기술이 기존 두 가지 반복적 간섭 정렬 기술과 비교하여 더 높은 합 용량을 나타냄을 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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• v.30A no.1
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• pp.51-63
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• 1993

"Algorithm DA" is proposed to test linked 2-CFs(2-Coupling Faults) with order 2 or 3 which are not perfectly detected in conventional algorithms. "Test 1*", "Test 2*" and "Algorithm RA" are proposed restricted 3-CFS. The time complexity of "Test 1*" is reduced in view of the detection of 3-CFS. "Test 2*" and "Algorithm RA" have not only the reduces time complexity but also the improved fault coverage in comparison with conventional algorithms. And "Algorithm RA" can be applied step by step according to the degree of the fault coverage. If "Algorithm RA" is applied to the memory with parallel test. its time complexity is reduced considerably. It is proved that the MT(March Test) with nonlinear address sequences can not detect perfectly the CFs more complex than linked 2-CFs with order 3.ss sequences can not detect perfectly the CFs more complex than linked 2-CFs with order 3.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.376-381
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• 1995

규모가 큰 시스템의 연구개발 사업을 성공적으로 수행하기 위해서는 라이프 싸이클 모델에 의한 인력, 요소 기술 및 시간 자원의 효과적인 세분화와 유기적인 결합을 통해 전체 연구개발 사업에 대한 올바른 계획을 수립하고 이를 종합적으로 관리하여야 한다. 여기서 라이프 싸이클 모델(life-cycle model: 순기모델)이란 연구개발 계획 시점부터 완료 시점까지의 기간을 활동 내용에 따라 여러 단계로 정의한 모델로, 개발하고자 하는 시스템의 품질 향상 및 연구개발 사업의 성공적인 수행을 위해 필수 불가결한 요소이다. 특히 중형급(midrange)이상의 컴퓨터 시스템과 같이 구성 요소들이 순차적으로 연구개발 사업 자체의 성공적인 수행 여부 뿐만 아니라 향후 산출되는 개발 결과물의 품질에도 중요한 영향을 미친다. 그러나 우리나라는 연구개발 측면에서 큰 규모의 프로젝트를 수행한 경험이 많지 않아 이에 대한 기술 축척이 미진하며, 주로 선진 외국의 공학 기술을 그대로 사용하기 때문에 우리나라의 기술이나 연구 환경에 적합하지 않은 경우가 많아 이에 따른 시행 착오를 많이 겪어왔다. 본고에서는 1987년부터 현재까지 수행되고 있는 주전산기 연구개발 사업(주전산기 I, II, III, IV) 수행을 통해 얻은 경험을 중심으로 구성 요소들이 계층적 구조를 갖는 컴퓨터 시스템을 연구 개발하는데 필요한 하나의 라이프 싸이클 모델을 제시하고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.46 no.4
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• pp.7-16
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• 2009

A robot must be able to generate various skills to achieve given tasks intelligently and reasonably. The robot must first learn affordances to generate the skills. An affordance is defined as qualities of objects or environments that induce actions. Affordances can be usefully used to generate skills. Most tasks require sequential and goal-oriented behaviors. However, it is usually difficult to accomplish such tasks with affordances alone. To accomplish such tasks, a skill is constructed with an affordance and a soft behavioral motivation switch for reflecting goal-oriented elements. A skill calculates a behavioral motivation as a combination of both presently perceived information and goal-oriented elements. Here, a behavioral motivation is the internal condition that activates a goal-oriented behavior. In addition, a robot must be able to execute sequential behaviors. We construct skill networks by using generated skills that make action selection feasible to accomplish a task. A robot can select sequential and a goal-oriented behaviors using the skill network. For this, we will first propose a method for modeling and learning Bayesian networks that are used to generate affordances. To select sequential and goal-oriented behaviors, we construct skills using affordances and soft behavioral motivation switches. We also propose a method to generate the skill networks using the skills to execute given tasks. Finally, we will propose action-selection-mechanism to select sequential and goal-oriented behaviors using the skill network. To demonstrate the validity of our proposed methods, "Searching-for-a-target-object", "Approaching-a-target-object", "Sniffing-a-target-object", and "Kicking-a-target-object" affordances have been learned with GENIBO (pet robot) based on the human teaching method. Some experiments have also been performed with GENIBO using the skills and the skill networks.