• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2004.11a
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• pp.214-217
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• 2004

본 논문은 제안된 스위치가 하드웨어로 구현된 ATM 셀의 출력포트에 따라 ATM 셀을 정렬하는 프로시져를 수행하도록 순환적 순위 알고리즘이 적용된 단일형태의 버퍼 구조로 물리적인 단일 큐의 시퀀서 갖고 논리적으로 다중 큐의 형태로 구성된 ATM 스위치를 제안한다. 제안된 구조는 물리적으로 단일 버퍼를 갖지만 논리적으로는 순환적으로 순위를 결정하여 출력포트에서의 상충을 최대한 억제하도록 설계된 다중 큐의 기능을 하고 있다. 향후 이러한 형태의 구조는 다양한 구조의 라우팅을 위한 스위치로 응용되고, 시스템 구성의 확장성에 있어서도 큰 장점을 지니고 있어, 전송 효율적인 면에서도 훌륭한 구조로 평가된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.5
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• pp.89-98
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• 2014

This paper suggests heuristic algorithm for single-model simple assembly line balancing problem that is a kind of NP-hard problem. This problem primarily can be solved metaheuristic method. This heuristic algorithm set the main-path that has a most number of operations from start to end-product. Then the clustering algorithm can be assigns operations to each workstation within cycle time follow main-path. This algorithm decides minimum number of workstations and can be reduces the cycle time. This algorithm can be better performance then metaheuristic methods.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.433-447
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• 1999

검사관련 능력과 문항점수사이의 관계를 모형화하기 위해 사용한 순환모형에서 관측불능인 능력상대변수를 비롯한 모든 변수들이 범주형 변수라 가정하자. 이 범주형 자료를 위한 모수추정문제를 다루기 위해 EM 방법을 이용했는데, EM 방법은 사용하기에 편리하지만 순환모형에 대한 추정값이 적절하지 않는 경우가 발생한다. 그 주된 원인중의 하나로 초기값 선정의 잘못을 들 수 있는데, 본 논문에서는 이 외에 구조상의 결함도 그 원인이 됨을 경험적으로 보았다. 따라서 구조적 결함을 먼저 해결하면 보다 효과적인 초기값을 선정할 수 있으리가 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.235-237
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• 2003

본 논문에서는 음성인식을 위한 전처리 단계로 음성인식의 대상을 찾아내는 음성경계 추출에 대하여 기술한다. 음성경계 추출을 위한 특징 벡터로는 시간 정보인 RMS와 주파수 정보인 MFBE를 사용한다. 사용하는 알고리즘은 학습을 통해 규칙을 생성하는 퍼지연상기억장치에 음성의 시간 정보를 적용하기 위해 순환노드를 추가한 새로운 형태의 순환 퍼지연상기억장치를 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.21 no.2
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• pp.8-12
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• 1984

Algorithms for solving a set of nonlinear simultaneous equations, which is frequently required in problems of controlling nonlinear processes, are proposed. Here the equation variables are first parameterized and a recursive identification technique is utilized. The forms and characteristics of the resultant algorithms are vary similar to the Broyden's quasi-Newton method, but their derivations and final recursion equations are different. Our methods possess almost all the merits of the Broyden's and numerical comparisons show our methods to be more efficient and reliable for some difficult problems.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.9
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• pp.1744-1751
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• 2017

We are striving to strengthen environmental regulations and reduce household waste in all countries around the world. Korea is also striving for the circulation of energy resources by enacting laws to promote resource saving and recycling. The government has implemented an empty bottle deposit system for the recycling of empty bottles, but there is a limit to the collection through manpower and the reverse vending machine is not localized. In this paper, we propose a recyclable bottle recognition and classification algorithm which is essential in the reverser vending machine to promote energy resource circulation. The proposed algorithm is a complex identification algorithm using OpenCV and CNN(Convolution Neural Network). In order to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm, we implement a classification system that operates in an reverse vending machine, so that it can easily acquire information about bottles and reverse vending machine in various devices.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.6
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• pp.1-17
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• 2011

The performance of DHCS depends on the algorithm which schedules input DAG. However, as the task scheduling problem in DHCS is an NP-complete problem, heuristic approach has to be made. Task scheduling algorithm consists of task prioritizing phase and processor allocation phase, and most of studies are considering both phases together. In this paper, we focus on task prioritizing phase and propose a WPD algorithm which is optimized for task duplication based processor allocation method. For an evaluation of the proposed WPD algorithm, we combined WPD algorithm with processor allocation phase of HMPID, HCPFD, HCT algorithms, which are using task duplication based processor allocation method. The results show that WPD algorithm makes a better use of task duplication than conventional task prioritizing methods and provides 9.58% better performance than HCPFD algorithm, 1.31% than HCT algorithm.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.29 no.3
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• pp.117-124
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• 2002

This paper proposes a fault-tolerant multicasting algorithm employing the region encoding scheme in multistage interconnection networks (MIN's) containing multiple faulty switching elements. After classifying all switching elements into two subsets with equal sizes in MIN, the proposed algorithm can tolerate the faulty pattern where every fault is contained in the same subset. In order to send a multicast message to its destinations detouring faults, the proposed algorithm uses the recursive scheme that recirculates it through MIN, We prove that this algorithm can route any multicast message in only two passes through the faulty MIN.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.3
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• pp.308-313
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• 2019

Parkinson's disease, one of the three major diseases in old age, has more than 70 % of patients with speech disorders, and recently, diagnostic methods of Parkinson's disease through speech signals have been devised. In this paper, we propose a method of diagnosis of Parkinson's disease based on deep residual gated recurrent neural network using speech features. In the proposed method, the speech features for diagnosing Parkinson's disease are selected and applied to the deep residual gated recurrent neural network to classify Parkinson's disease patients. The proposed deep residual gated recurrent neural network, an algorithm combining residual learning with deep gated recurrent neural network, has a higher recognition rate than the traditional method in Parkinson's disease diagnosis.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.11a
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• pp.4-6
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• 2019

본 논문은 Modular Scalable Inverter System에서 큰 부피를 차지하는 인덕터를 저감하기 위한 방법을 제안한다. 최근 전력분야에서는 모듈형 전력변환 시스템을 사용함으로써 다양한 시스템에 필요한 전력을 공급하여 효율을 증가시키고 신뢰성을 높이는 방법들이 대두되고 있다. 하지만 모듈을 병렬로 사용하는 경우에는 모듈 간에 흐르는 순환 전류가 발생하게 된다. 이런 순환전류는 부하로 전력을 공급하지 않기 때문에 시스템 효율을 떨어트리고 전류제어 및 부하 분담을 방해한다. 따라서 병렬형 인버터에는 출력에 순환전류 저감을 위한 인덕터를 사용해야 한다는 단점이 있다. 모듈형 전력변환 장치에서 큰 크기의 출력 인덕터는 시스템 사이즈를 늘리고 비용을 증가시키고 전력밀도가 낮아지게 된다. 따라서 GaN HEMT (Gallium Nitride High Electron Mobility Transistor) 기반 인버터와 순환전류 저감 알고리즘을 사용하여 고속 스위칭을 함으로써 동일한 순환전류 저감 성능을 확보하지만 출력 인덕터의 크기를 줄이는 방안을 제시한다.