• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.579-581
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• 2023

에너지바우처 사업은 해마다 지원 예산의 규모를 증액하고 대상 가구원 특성 기준을 추가하는 등 지속적인 노력에도 불구하고 현재 에너지바우처 사용률은 전국 평균 약 81.8%로 여전히 목표치에는 못 미치는 상황이다. 본 논문에서는 2015년 최초 시행 이후부터 누적된 에너지바우처의 데이터와 에너지연료비(유가 정보, 지역 난방비 등), 기상청의 개방된 기상자료(기상특보, 예보), 한전의 실시간 전력 소비데이터 등 타 정보를 결합하여 인공지능 기반 데이터 분석으로 에너지바우처 사용률을 높여 사용률 저조 원인을 분석하고 이를 기반으로 위험 가구에 대한 사전 탐지와 관리를 위한 시스템을 제안한다. 향후, 제안 시스템의 현실적인 운영을 위해서는 사용률과 연관된 다양한 변수에 대한 분석과 시스템 성능평가가 필요하다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.11 no.4
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• pp.112-120
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• 2006

Multicarrier code division multiple access(MC-CDMA) system that combines multicarrier modulation with CDMA offers robustness to frequency selective fading and can support higher rate data transmission with higher spectral efficiency. A new asynchronous MC-CDMA system to implement multiple data rate communications is proposed in this paper. In a W-CDMA downlink the orthogonal variable spreading factor(OVSF) code is used for variable spreading factor for various multimedia traffic. Proposed system utilizes the OVSF code that generated by generation property for spreading. The proposed MC-CDMA system use different lengths of OVSF code as a spreading code according to their data rate. The groupwise processing is accomplished by code grouping in OVSF code generation tree. For the analysis of average BER performance, numerical method and computer simulation were used. We also compare the system performance with that of a single rate MC-CDMA system used orthogonal code as a spreading code.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.43-46
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• 1998

본 논문은 컴퓨터 사용에 미숙한 초보자나 키보드나 마우스를 사용할 수 없는 신체적인 조건을 가진 장애인 또는 PC사용에 미숙한 사용자들을 위해 기존의 인터페이스에 추가적으로 음성을 사용하여 더 효율적인 작업 환경을 만들기 위한 음성을 이용한 Window95 환경에서의 음성 인식 시스템 구현에 관한 것이다. 인터페이스 구현을 위해 사용되는 인식 알고리즘으로는 연결어 인식에 사용되는 OSDP[1] 알고리즘을 단독어 인식에 적용하여 사용하였다. 특징 벡터는 화자 독립적인 특성을 지닌 Perceptual Linear Predictive(PLP)[2] 13차 계수를 사용하였다. 인식 대상 어휘는 윈도우 사용자에게 자주 사용되는 60개의 명령어로 설정하였다. 인식된 후 그 결과는 구현된 시스템의 명령 실행 모듈로 전달되어 윈도우 상에서 실제 수행된다. 구현된 시스템에서는 노트북 내장 마이크를 사용하여 음성을 검출하였고 이를 위한 음성 구간 검출 알고리즘을 사용하였다. 기준 패턴은 20대 남성화자 9인이 2회 발성한 데이터를 이용하였고, 화자 독립으로 온라인 인식률은 91.71%이고, 오프라인 인식률은 96.4%의 인식률을 얻었다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.28 no.3
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• pp.142-148
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• 2005

대부분의 일차원 보증정책에 대한 비용분석은 소비자 사용률이 모든 사용자들에게 동이란 것으로 가정하고 있다. 하지만 현실적으로 사용률은 소비자에 따라서 다르기 때문에, 일반적인 경우 소비자 집단을 ${\kappa}$ 범주로 나눌 수 있다. 즉, 동일한 제품에 대해서 생산자는 ${\kappa}$ 범주에 속하는 다른 보증정책을 제시할 수 있고, 보증비용은 이런 옵션들 가운데 소비자가 자기의 입장에 맞는 보증기간을 선택할 수 있다. 본 논문에서는 소비자의 사용률이 변화하는 경우를 고려한 무료보증정책을 갖는 기대보증비용 모형을 분석하고, 이에 따른 수치예제를 제시한다.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2005.11a
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• pp.77-81
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• 2005

본 논문은 열차제어시스템의 고장률을 정량적으로 예측하고 입증하기 위한 방안을 제시한다. 고장률의 정량적 예측은 시스템 개발단계에서 하부시스템별 고장발생확률을 예측하여 목표 고장률과 비교하고, 고장률이 높은 하부시스템의 설계를 보완하기 위함이다. 시제품이 완성된 후에는 예측된 고장률의 입증을 위해 시운전을 통한 고장데이터를 분석하거나 신뢰성시험을 통해 고장률의 예측치를 입증한다. 본 논문에서 제시하는 열차제어시스템 고장률예측과 입증은 철도신호시스템 신뢰성, 가용성, 유지보수성, 안전성관련 규격인 IEC62278의 시스템 수명주기별 신뢰성활동을 근거로 하며, 전자부품으로 구성된 시스템고장률예측은 미국방부 전자부품 고장률예측 지침인 MIL-HDBK-217을 기준으로 사용하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.12C
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• pp.1135-1142
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• 2006

This article presents a new asynchronous MC-CDMA system to implement multiple data rate communications. In a W-CDMA downlink, the OVSF code is used for spreading code for various multimedia traffic. Proposed system utilizes the OVSF code that generated by generation property for spreading. The proposed MC-CDMA system use different lengths of OVSF code as a spreading code according to their data rate. The groupwise processing is accomplished by code grouping in OVSF code generation tree. Between each group, the code grouping interference canceller is performed to cancel other group interference. At that time the proposed receiver does not require any information about interference users. For the analysis of average BER performance, we propose system model and computer simulation were used. We also compare the system performance with that of a single rate MC-CDMA system used orthogonal code as a spreading code.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.101-105
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• 2005

본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization)을 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙을 제안하였다. 퍼지 LVQ 학습 법칙 3은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데, 기존의 LVQ와는 달리 비대칭인 학습률을 사용하였다. 기본의 LVQ에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 같은 학습률을 사용하고 부호만 달랐으나, 새로운 퍼지 학습 법칙에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 부호가 다를 뿐만 아니라 학습률도 다르다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙을 무감독 신경회로망인 improved IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하여 감독 신경회로망으로 변형하였다. Improved IAFC 신경회로망은 유연성이 있으면서도 안정성이 있다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 3의 성능과 오류 역전파 신경회로망의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데 Supervised IAFC 신경회로망 3가 오류 역전파 신경회로망보다 성능이 우수하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.6
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• pp.487-497
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• 2004

Adding important new projects such as reservoirs which regulate a river discharge to a river system, existing operation methods should be changed considering these conditions. Since an original operation rule used for an existing system has been designed to be compatible to inputs and outputs of the existing system, the operation rule should be changed to consider the new projects. In this study, the technique of constructing new operation rules considering objectives of both old and new projects is suggested when new project is added to the river system. Reservoir operation rule using both stochastic inflow and optimization technique is developed. As a result of applying the technique to Geum river basin, the efficiency of the technique is verified.

• Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.3-4
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• 2000

본 논문에서는 다양한 QoS와 전송률을 갖는 WCDMA 시스템에 복합간섭제거기법을 적용하여 그 성능을 분석하였다. 전송률이 높은 사용자들은 병렬간섭제거기법이나 복합간섭제거기법을 사용하여 간섭을 제거하는 것이 효과적이며, 전송률이 낮은 사용자들은 순차간섭제거기법이나 복합간섭제거기법을 사용하는 게 효과적이다. 그러나, 순차 및 병렬간섭제거기법과 비교해 본 결과 QoS와 전송률에 관계없이 복합간섭제거기법의 성능이 가장 우수함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.77-80
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• 2003

신경망의 퍼셉트론 학습법에는 이진 또는 연속 활성화 함수가 사용된다. 초기 연결강도는 임의의 값으로 설정하며, 목표치와 실제 출력과의 차이를 이용하는 것이 주된 특징이다. 즉 구해진 오차는 학습률에 따라서 다음 단계의 연결강도에 영향을 주게 된다. 이런 경우 학습률이 너무 크면 수렴성을 보장할 수 없으며, 반대로 너무 작게 선정하면 학습이 매우 느리게 진행되는 단점이 발생한다. 이런 이유로 능동적인 학습률의 변화는 신경망의 퍼셉트론 학습법에 중요한 관건이 리며, 주어진 문제를 최적으로 학습을 위해서는 결국 상황에 따른 적절한 학습률 조정이 필요하다. 본 논문에서는 학습률 조정에 퍼지 모델을 적용하는 신경망 학습 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의한 학습은 오차의 변화에 따라 학습률을 조정하는 방식을 사용하였고, 그 결과 연결강도를 능동적으로 변화시켜 효과적인 학습 결과를 얻었다. 학습률 변화는 'Sugeno 퍼지 모델'을 이용하여 구현하였다.