• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.16 no.5
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• pp.5-17
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• 2000

등가선형이론을 이용한 지진응답해석은 사용의 간편함 때문에 많이 사용되고 있지만, 대부분의 입력 정수들이 경험식에 의해 얻어지고 있어 심각한 오류를 발생시킬 여지가 있다. 입력정수를 실험의 결과로부터 얻을수 없다면 합리적인 방법을 통하여 입력 정수를 결정하여야 하며, 또한 입력 정수들이 해석결과에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 고찰이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 입력정수가 해석결과에 미치는 영향에 대한 민감도 분석을 실시하였다. 해석은 등가선형화 이론에 기초하여 개발한 액상화 해석프로그램(KLIq)을 이용하였다. 검토된 사항은 전단탄성계수와 감쇠비의 영향, 변형률의 영향, 반복계산에서 유효변형률 결정방법, 최대전자탄성계수의 영향, 변형률 의존곡선(자반의 종류)의 영향, 입력 지질파의 영향 등이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.3
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• pp.496-502
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• 2006

The complexity of IC has rapidly increased as VLSI fabrication technology has grown up quickly. This paper proposes verification methods for data conflicts and protocol between IPs for SoC with coverage metrics. The high-level events is defined to cooperation between blocks or process statement in HDL, or a sequence of performing a job compared to low-level event. They are classified into two categories, resource conflicts and protocol or specification-dependent conflicts. And two coverage metrics used for code coverage in low-level event are proposed to verify the hish-level events. The events of resource conflicts can be detected by using statement coverage metric if global signal or variable has flags in a testbench program, and protocol-dependent events can be checked by data flow metric or path metric.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.7
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• pp.794-798
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• 2010

Assuming that a wireless link is mostly used at the network edge and the wireless NIC driver keeps monitoring the error rate of its link, this paper proposes an enhanced TCP congestion control, TCP-L (TCP Link-Aware). TCP-L predicts true congestion losses occurred inside the wired link area by utilizing the wireless link error rate. As a result, it mitigates performance degradation caused from TCP congestion control actions when segments losses occur in a wireless link. Experimental results show that TCP-L provides better performance and fairness in lossy wireless links than existing TCP congestion control schemes. Our approach utilizing the characteristic of the link at TCP could be well adapted to new wireless environments such as Cognitive Radio and ACK-less IEEE 802.11, where a frame may be delivered with a very long delay or lost in the link.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.565-567
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• 2002

동영상에서 특정 물체를 추적하기 위하여 여러 가지 알고리즘이 적용된다. 그 중에서 특징점을 추출하고 정합하여, 움직이고 있는 물체를 추적하는 방법을 소개한다. 특징점을 추출하는 방법 중에서 에지정보를 이용하는 방법과 직접 이미지에 접근하는 방식이 있다. 본 논문에서는 물체의 에지정보를 이용하여 특징점을 추출하는 기법을 제안한다. 널리 이용되고 있는 Canny Edge Detection(1) 알고리즘 이용, 에지를 얻게 되는데, 여기서 특징점 추출에 오류를 발생시킬 수 있는 경우에 대비하여 에지를 보정하고, 결과의 에지에서 특징 점을 추출한다. 보정된 에지정보에서 시작점, 끝점, 둘 이상의 에지가 모인 분기점과 굴곡률이 국부 최대인 지점을 찾아 특징점을 추출한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.457-459
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• 2002

뜻풀이에서 추출한 의미 정보를 이용만 통계시인 방법의 기존 동형이의어 분별 시스템에는 불필요한 의미 정보들을 많이 가지고 있었다. 그리고 동형이의어간의 의미정보가 서로 교차하는 부분이 많아 확률적인 결정에 오류를 발생시켰다. 본 논문에서는 뜻풀이에서 구문패턴을 분석하여 보다 정제된 의미 정보를 추출하였고, 구문패턴에 속하는 어휘들의 하위어를 사전에서 자동 추출하여 부족한 의미 정보를 보완하였다. 또한, 구문패턴으로 분별할 수 없는 일부 동형이의어들은 순환 뜻풀이 망(RDN)을 이용하여 동형이의어를 분별하였다. 이러한 방법으로 동형이의어 분별을 통해 기존 연구보다 8%의 정확률 향상을 가져왔다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.05a
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• pp.330-335
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• 2007

국가 간 무역 활성화로 인하여, 국제 물류의 고도화가 요구되는 현 시점에서 보세창고의 운영 효율성을 제고할 필요성이 커지고 있다. 그러나 현재의 보세창고 프로세스 중 검수 및 장치화물관리 프로세스는 수작업으로 인한 오류발생률이 높아 효율성이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로 보세창고에 RFID 기술을 적용하여 검수작업을 자동화하는 방안을 제시하였다. RIFD 기술 도입은 검수 작업의 효율화뿐만 아니라, 향후 실시간 장치화물관리, 창고 내 Resource 관리 등 창고관리의 제 분야에 활용되어 보세창고관리의 효율성을 제고시킬 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.695-698
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• 2006

센서네트워크는 사람을 대신해 다양한 환경에서 감시와 정보수집 역할을 수행한다. 센서네트워크는 제한된 하드웨어 자원과 낮은 무선 네트워크 대역폭을 사용한다. 이러한 특성은 통신 중 높은 에러율을 발생시키며 데이터 신뢰도 향상을 위한 오류정정 기법의 필요성이 높다. 센서노드의 환경에 따른 CRC 에러와 패턴에 대한 연구는 오류정정 기법의 적절한 기법 선택을 위한 자료가 된다. 본 논문에서는 시스템 구성시 데이터 전송률에 영향을 미치는 전송주기와 센서노드간의 거리 전송 패킷의 크기, RF의 크기에 대한 실험을 실시한다. 실험한 결과를 바탕으로 시스템 구성에서 고려해야 하는 요소를 알아본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.595-598
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• 2015

오늘날 선박, 항공, 자동차산업 등의 복합화로 인하여 내장형 소프트웨어의 중요성이 크게 대두되고 있다. 중요도가 높아질수록 고장 현상 발생률이 증가하고 이에 따른 오류나 고장에 대한 영향도 급증하기 때문에, 신뢰성이 그만큼 중요하게 되었다. 신뢰성의 부특성에는 성숙성, 오류허용성, 회복성, 준수성이 있고, 이에 따라 품질평가 항목 메트릭이 제시되어 있다. 신뢰성 평가 기준은 수리적 난해함과 데이터 수집에 관한 문제에 부딪혀 적용하는 데에 어려움이 따르는 실정이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 품질평가 메트릭의 새로운 방안을 제시하였다. 기존에 제시되어 있는 대표적인 신뢰성 모델 두 가지 NHPP(Non-Homogeneous Poisson process) Model과 Jelinski-Moranda Model의 결과 값과 제시한 방법을 토대로 나온 결과 값을 비교하여 타당성을 입증한다. 기존의 난해한 방법을 이용하지 않고도 정확한 평가 결과를 얻을 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.10
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• pp.25-33
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• 2012

In this paper, we propose a rule-based model to correct errors in a speech recognition result in the mobile device environment. The proposed model considers the mobile device environment with limited resources such as processing time and memory, as follows. In order to minimize the error correction processing time, the proposed model removes some processing steps such as morphological analysis and the composition and decomposition of syllable. Also, the proposed model utilizes the longest match rule selection method to generate one error correction candidate per point, assumed that an error occurs. For the purpose of deploying memory resource, the proposed model uses neither the Eojeol dictionary nor the morphological analyzer, and stores a combined rule list without any classification. Considering the modification and maintenance of the proposed model, the error correction rules are automatically extracted from a training corpus. Experimental results show that the proposed model improves 5.27% on the precision and 5.60% on the recall based on Eojoel unit for the speech recognition result.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.616-618
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• 2002

MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 이점이 있어 다양한 문제영역에서 사용되고 있다 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 실시간 처리를 요구하는 문제나 대규모 데이터 및 MLP 구조로 인해 학습시간이 상당히 긴 문제에서 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 은라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부 가중치 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 응용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률을 고정함으로써 온라인 방식에서 패턴별 갱신의 특성을 완전히 활용하지 못하는 비효율성이 발생한다. 또한, 학습도중 패턴군이 학습된 패턴과 그렇지 못한 패턴으로 나뉘고 이 가운데 학습된 패턴은 학습을 위한 계산에 포함될 필요가 없음에도 불구하고, 기존의 온라인 EBP에서는 에폭에 할당된 모든 패턴을 일률적으로 계산에 포함시킨다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습이 진행됨에 따라 패턴마다 적절한 학습률을 적용하고 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습률 및 학습생략(COIL) 방댑을 제안한다. 제안한 COIL의 성능을 입증하기 위해 화자증명과 음성인식을 실험하고 그 결과를 제시한다.