• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.277-278
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• 2013

본 논문은 인터리브드 기법을 적용한 양방향 DC-DC 컨버터의 구현 및 실험에 대해 서술하였으며 구현한 컨버터의 특성을 분석하였다. 구현한 컨버터는 변압기를 사용하여 절연효과를 가지고 있으며 벅/부스트 구조가 적용되어 비교적 낮은 권선비로도 높은 승압과 강압이 가능하다. 또한 인터리브드 기법을 적용하여 리플전류의 감소효과를 가지고 있다. 각 모드별로 컨버터의 특성을 분석하였으며 벅모드와 부스트모드에 대한 동작은 실험을 통하여 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.21 no.3
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• pp.289-303
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• 2004

This experimental study proposes a multi-document summarization method that produces optimal summaries in which users can find answers to their queries. In order to identify the most effective method for this purpose, the performance of the three summarization methods were compared. The investigated methods are sentence clustering, passage extraction through spreading activation, and clustering-passage extraction hybrid methods. The effectiveness of each summarizing method was evaluated by two criteria used to measure the accuracy and the redundancy of a summary. The passage extraction method using the sequential bnb search algorithm proved to be most effective in summarizing multiple documents with regard to summarization precision. This study proposes the passage extraction method as the optimal multi-document summarization method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.350-354
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• 2007

인터넷 사용에 따른 수많은 정보의 요청을 처리하기 위해 웹 서버 클러스터 기법에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 웹 서버 클러스터 기법은 사용자들의 많은 요청을 하나의 서버에서 처리하지 않고 다수의 서버가 처리한다. 따라서 클러스터를 구성하는 다수의 서버가 클라이언트의 요청을 적절하게 분배하여, 웹 서버가 응답해야 할 부하를 분담해야 한다. 특히 금융 웹 서비스와 같은 특정 시간에 부하가 집중되는 환경에서 최소한의 클라이언트의 요청에 대한 서비스를 제공해야 한다. 이번 연구에서 DNS 기반 부하 분산 기법 및 디스패쳐 기반 부하 분산 기법을 이용한 경험적 동적 부한 분산 기법 적용을 통해 각 기법의 약점을 줄이고 부하가 급격히 증가한 시점에 전체 시스템의 성능을 떨어뜨리지 않는 기법에 대하여 논한다. 혼합 기법을 사용하기 위해 웹서버 및 디스패처의 부하 정보를 수집하고 실험을 통해 얻은 한계치를 결정한다. 그리고 이 한계치를 이용하여 부하 분산 기법을 변경함으로써 최소한의 서비스를 제공할 수 있다. 실험을 통해 제시된 부하 분산 기법이 높은 부하 상태를 보이는 시점에서 최소한의 서비스를 사용자에게 제공하여 최악의 경우를 막을 수 있음을 보인다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.18 no.2
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• pp.203-230
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• 2001

The purpose of this study is to develop a document clustering model for automatic classification of knowledge. Two test collections of newspaper article texts and journal article abstracts are built for the clustering experiment. Various feature reduction criteria as well as term weighting methods are applied to the term sets of the test collections, and cosine and Jaccard coefficients are used as similarity measures. The performances of complete linkage and K-means clustering algorithms are compared using different feature selection methods and various term weights. It was found that complete linkage clustering outperforms K-means algorithm and feature reduction up to almost 10% of the total feature sets does not lower the performance of document clustering to any significant extent.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1401-1404
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• 2011

다양한 사용자의 요구를 충족 시키기 위해서 스마트폰 제조사들은 상이한 해상도의 스마트폰을 출시하고 있지만, 이것은 스마트폰 앱의 호환성 문제를 일으킬 수 있다. 호환성 문제는 서로 다른 해상도를 가진 스마트폰에서 동일한 앱을 실행했을 경우에 그 결과가 다른 현상을 말한다. 스마트폰의 해상도 차이에 따른 앱호환성 문제는 앞으로 더욱 심각해질 것으로 예상된다. 이러한 앱의 호환성을 판별하기 위하여 GUI 기반의 테스트 기법이 고려될 수 있다. 특히 해상도가 다른 두 스마트폰에서 동일한 앱의 실행 결과 화면의 화면 동등성 평가는 매우 어렵다. 본 논문에서는 이 문제를 극복하기 위하여 해상도가 다른 스마트폰의 앱 호환성을 평가하기 위한 화면 동등성을 판별하는 프레임워크를 제안한다. 상이한 해상도의 상용 스마트폰을 대상으로 앱의 실행화면 동등성 평가를 위해 단순 비교 기법과 VDP 기법의 성능 비교를 위한 실험 결과를 소개한다. 실험에서는 상이한 해상도의 스마트폰에서 동일한 앱의 실행 화면을 바탕으로 단순 비교 기법과 VDP 기법의 동등성 판별 성능을 비교한다. 실험 결과 사람의 시각 체계와 유사한 인지 능력을 보이는 VDP 가 화면의 동등성을 비교적 정확하게 판별하였다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.1 no.4
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• pp.45-58
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• 1997

This paper describes a series of shaking table and pseudodynamic tests for evaluation of seismic performance of base-isolated structures subjected to various seismic earthquake inputs. The main objectives of this study are : (1) evaluation of the effectiveness of base-isolation systems for low-rise structures against severe seismic loads through shaking table tests, (2) verification of the substructuring pseudodynamic test method for the base-isolated structures in comparison with the shaking table test results. In the shaking table test, a quarter scaled three-story structure base-isolated by laminated rubber bearings is tested. In the pseudodynamic test, only the laminated rubber bearing s are tested using the substructuring technique, while the concurrent seismic responses of the superstructure are computed using on-line numerical integration. Comparison with the shaking table test results indicates that the substructuring pseudodynamic test method is very effective for determining the dynamic responses of the base-isolated structure.

• Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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• 2002.09a
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• pp.213-220
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• 2002

본 연구에서는 최근에 개발된 Unscented Particle Filter (UPF)를 사용한 비선형 동적 구조계의 구조계수 규명기법이 연구되었다. 일반적인 비선형 구조계수 추정 문제의 일반 해는 존재하지 않으나, 그에 대한 대안으로써 선형 근사 기법인 extended Kalman filter (EKF)가 비선형 동적 구조계수의 추정에 주로 사용되어왔다. 그러나, EKF는 구간 선형(piecewise linear) 가정으로 인해 biased estimator이고 비선형성이 상대적으로 높을 때 오차가 큰 추정치를 주는 단점을 가진다. 이를 보완하기 위해서 UPF가 개발되었고, 이 기법은 particle filter의 일종으로써 Unscented Kalman filter (UKF)를 사용하여 importance proposal distribution을 생성한다. 수치실험이 SDOF와 MDOF에 대하여 3가지 경우에 대해서 수행되었다. 비선형 SDOF의 수치 실험으로부터 잡음이 가해진 상태에서 UKF가 EKF에 비해 초기 공분산 행렬의 가정에 대해 정확하고 강인한 추정결과를 보여줌을 보였다 최하층의 column에 비선형 거동이 발생하는 5층 전단 빌딩모형의 수치실험으로부터 UKF가 복잡한 구조물의 구조계수 추정능력이 있음을 보여주었다. 여러 가지 수치실험은 UPF가 EKF보다 비선형 동적 구조계수 추정에 있어서 더 나은 방법임을 보여 주었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.1
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• pp.85-97
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• 1998

완전확률화모형 및 랜덤화블럭모형하에서의 주요한 다중비교 분석기법들을 시뮬레이션을 이용하여 검토하고자 하였다. 시뮬레이션 결과는 순위변환과 최소유의차검정을 이용한 다중비교 분석기법이 모수적 ANOVA F 검정과 Fisher의 유의차검정, 비모수적 Kruskal-Wallis 검정과 최소유의차검정 및 Friedman 검정과 최소유의차검정을 이용한 분석기법보다 전체실험오차율, 전체실험검정력 및 개별쌍검정력 면에서 상대적으로 뛰어남을 보여준다. 즉 순위변환한 ANOVA F 검정의 전체실험오차율은 명목상의 유의수준을 잘 유지하고 있으며, 전체실험검정력 및 개별쌍검정력은 모수적 ANOVA F 검정과 Kruskal-Wallis 검정 및 Friedman 검정기법보다 전반적으로 우수함을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.803-806
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• 2017

고객의 행동을 분석하기 위한 RFM(Recency, Frequency, Monetary)은 마케팅 분양에서 널리 쓰이고 있는 시작분석기법이다. 최근 축적되는 데이터가 많아지면서 이를 활용하기 위해 기계학습에 대한 관심이 증가하였다. 따라서 RFM 기법과 다양한 알고리즘을 결합하여 데이터를 분석하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 RFM 기법과 대표적인 클러스터링 알고리즘인 k-means를 통하여 고객을 등급화 하는 방법에 대해 실험하였다. 기존의 실험에서는 k값을 8 혹은 9로 지정하는 사례가 많았다. 그러나 본 실험에서는 내부평가방법을 통해 데이터 셋에 대한 최적의 k값을 구해보았고, 실험 결과 사용한 4개의 데이터 셋에서 3이라는 동일한 결과가 나왔다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.13-14
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• 2021

본 논문은 생성모델의 학습데이터 제작기법에 대한 실험 및 결과와 향후 관련 연구의 방향을 기술한다. GAN으로 대표되는 생성모델이 아티스트에게 얼마만큼의 만족도와 영감을 주는지를 비교 실험 및 평가하기 위해서는 정제된 학습데이터가 필요하다. 하지만 현실적으로 아티스트의 작품은 데이터 세트를 만들기에는 그 수가 적고 인공지능이 학습하기에도 정제되어있지 않다. 2차 가공작업을 통하여 아티스트의 원본 작업과 유사한 데이터 세트의 구축은 생성모델의 성능향상을 위해 매우 중요하다. 연구의 결과 생성모델이 표현하기 어려운 스타일의 작가 작품을 선정한 뒤 최적의 학습데이터를 만들기 위한 다양한 실험과 기법을 통해 구축한 데이터 세트를 생성모델 알고리즘에 적용하고 실험을 통해 창작자의 작품제작 의도인 작가 진술에 최대한 유사한 이미지의 생성과 더 나아가 작가가 생각하지 못했던 창조적 모방의 결과물을 도출하였고 작가평가를 통해 높은 만족도를 얻었다.