• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2015.03a
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• pp.585-589
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• 2015

본 연구에서는 이중압축램프의 초음속 유동에서 발생하는 충격파 경계층 상호작용을 EDISON_CFD로 해석하기로 한다. 이중압축램프에선 역압력 구배로 인하여 경계층이 박리가 일어나게 되고 박리된 경계층이 다시 이중압축램프에 부착되어 생겨난 박리영역을 관찰할 수 있다. 박리영역의 앞뒤로 유동의 방향이 바뀌게 되면서 압축 팬(compression fan)과 재부착 팬(reattachment fan)이 충격파를 발생시키고 이중압축램프전방의 충격파와 만나서 복잡한 유동 구조를 가지게 됨을 확인하였다. 이와 같은 층류에서 난류, 박리와 재부착의 영역에서의 해석하기 위해선 해석자의 난류모델이 중요하다. $15^{\circ}-30^{\circ}$, $15^{\circ}-45^{\circ}$의 두 종류의 이중압축램프를 $k-{\omega}$ SST 난류 모델과 ${\gamma}-Re_{\theta}$ 천이 모델로 계산을 EDISON_CFD로 수행하였다. 난류 모델의 차이를 표면마찰계수, 압력계수, 마하수로 비교하여 차이점을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.150-151
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• 2010

본 논문에서는 잡음환경에서의 이중채널 음성인식을 위한 통계모델 기반 음성구간 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다채널 입력 신호로부터 얻어진 공간정보를 이용하여 음성 존재 및 부재 확률모델을 구하고 이를 통해 음성구간 검출을 행한다. 이때, 공간정보는 두 채널간의 상호 시간 차이와 상호 크기 차이로, 음성 존재 및 부재 확률은 가우시안 커널 밀도 기반의 확률모델로 표현된다. 그리고 음성구간은 각 시간 프레임 별 음성 존재 확률 대비 음성 부재 확률의 비를 추정하여 검출된다. 제안된 음성구간 검출 방법의 평가를 위해 검출된 구간만을 입력으로 하는 음성인식 성능을 측정한다. 실험결과, 제안된 공간정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법이 주파수 에너지를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법과 주파수 스펙트럼 밀도 기반 음성구간 검출 방법에 비해 각각 15.6%, 15.4%의 상대적 오인식률 개선을 보였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.08a
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• pp.138-138
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• 2010

이중 주파수를 이용한 고주파 용량성 결합 플라즈마 장치는 반도체 및 디스플레이 생산 공정에서 널리 사용되는 장치 형태이며 일반적으로 이온 플라즈마 주파수보다 높은 주파수의 고주파 전력과 이온 플라즈마 주파수보다 낮은 주파수의 저주파 전력을 인가하여 플라즈마 발생 밀도 및 입사 이온 에너지를 독립적으로 조절할 수 있다. 용량성 결합 플라즈마 장치에서는 전극의 쉬스 임피던스가 비선형적으로 변화함에 따라 전극의 전압, 전류 및 플라즈마 전위는 수많은 고조파를 포함하게 되며, 이중 주파수가 인가된 경우 이러한 고주파와 저주파 신호의 고조파가 상호 변조된 형태로 나타나게 된다. 본 연구에서는 주파수에 따른 이온의 거동 특성 차이를 이용하여 변조된 형태의 Lieberman의 비균일 RF쉬스 모델을 가정한 고주파 쉬스를 단순한 저주파 쉬스로 모사하였다. 단순화된 저주파 쉬스 임피던스를 이용한 회로 모델을 구성하여 100MHz와 2MHz RF전력을 사용하는 용량성 결합 플라즈마 장치에서 측정된 전극 전압, 전류 및 플라즈마 전위 신호의 위상차 및 고조파 발생 특성을 분석하였다.

• 한국노년학
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• v.31 no.4
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• pp.999-1014
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• 2011

The purpose of this study is to examine the effects of long-term care insurance(macro-system) on family relationship(micro-system)s' change based on ecosystems theory. Data come from the second(2007) and the fourth(2009) Korean Welfare Panel Study(KWPS). Experimental group is the beneficiary using long-term care insurance and the member of household in their households, and control group is the non-beneficiary not using long-term care insurance and the member of household in their households. The main findings of difference-in-difference model analysis are as follows. First, the ecosystems theory is a theory examining the correlation between long-term care insurance and family relationship. Second, the effects of long-term care insurance is not income effect but independent effect. This result shows that the meaning of family has faded away and family relationship has been weaken and that long-term care insurance has not complete characteristics as a social insurance. Thus, system reforms of long-term care insurance is highly needed for system comprehensiveness, coverage, adequacy, and service accessibility and is changed into family-friendly social policy.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.6 s.38
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• pp.153-166
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• 2005

Existing single cache structure has shown difference of hit-ratio according to individually replacement strategy However. It needs new improved cache structure for reducing network traffic and providing advanced hit-ratio. Therefore, this Paper design push agent model using dual cache for increasing hit-ratio by reducing server overload and network traffic by repetition request of persistent and identical information. In this model proposes dual cache structure to do achievement replace gradual cache using by two caches storage space for reducing server overload and network traffic. Also, we show new cache replace techniques and algorithms which executes data update and delete based on replace strategy of Log(Size) +LRU, LFU and PLC for effectiveness of data search in cache. And through an experiment, it evaluates Performance of dual cache push agent model.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.17 no.4
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• pp.40-51
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• 2014

This study aims to investigate urban inundation considering building footprints based on dual-drainage scheme. For this purpose, LiDAR data is cultivated to generate two original data set in terms of DEM with $1{\times}1$ meter and building layer of the study drainage area in Seoul and then the building layer is overlapped as vector polygon with the mesh data with the same size as DEM. Then, terrain data for modeling were re-sampled to reduce resolution as $10{\times}10$ meters. As results, the simulated depth without considering building footprints has a tendency to underestimate the inundation depth compared to observed data analized by CCTV imagery. Otherwise, the simulation result considering building footprints revealed definitely higher fitness. The difference of inundation depth came from the variation of inundation volume which was relevant to inundation extent. If the building footprints are enlarged, the possible inundation depth is increased, which results in being inundation depth higher because hydrological conditions such as rainfall depth are conservational. Otherwise, according to comparison of inundation extents, there were no significant difference but the case of considering building footprint was revealed slightly higher fitness. Thus, it is concluded that the considering building footprint for inundation analysis of urban watershed should be required to improve simulation accuracy synthetically.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.7C
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• pp.670-676
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• 2002

The object of ATM network is to the guarantee quality of service(QoS). Therefore, various of traffic management schemes have been proposed. Among these schemes, call admission control(CAC) is very important to provide real-time services and ON-OFF model, which is single source traffic model, has been used. But ON-OFF model differ from GCRA(Generic Cell Rate Algorithm) controlled traffic in ATM network. In this paper, we analyze the traffic, which is controlled as dual GCRA, and propose TWM(Three-state Worst-case Model), which is new single source traffic model. We also proposed CAC to guarantee peak-to-peak CDV(Cell Delay Variation) based on the TWM. In experiments, ON-OFF model and TWM are compared to show that TWM is superior to ON-Off model in terms of QoS guaranteeing.

• International Area Studies Review
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• v.16 no.3
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• pp.27-51
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• 2012

Among the hypotheses regarding the internal process of industrialization, the debates about 'labor-surplus' model have been intensive. The basic idea of this neoclassical theory is that industrial development is brought about by the transfer of the unlimited cheap labor to the modern sector, and thus, under the labor-surplus situation labor-using technologies should be used for industrialization. Fei and Rannis attempted to confirm this theory by applying it to the Japanese economy. The purpose of this paper is to study whether the theory can be applied to Korean economic development. The neoclassical dualistic model which was designed by Kelly and Williamson was utilized. Simulating Korea's major economic variables for the period of 1965-1992 by using computable general equilibrium (CGE) model, we found that there are significant differentials between the simulation and the actual data. It suggests that Korea's economic development has not followed the neoclassical path -- creation of comparative advantage on the basis of market force.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.72-74
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• 2021

The deep learning process currently utilized in various fields consists of data preparation, data preprocessing, model generation, model learning, and model evaluation. In the process of model learning, the loss function compares the value of the model with the actual value and outputs the difference. In this paper, we analyze various loss functions used in the deep learning model for biomarker extraction, which measure the degree of loss of neural network output values, and try to find the best loss function through experiments.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.293-296
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• 2013

통계기반 기계번역 시스템 (SBMT system)은 기계번역시스템 중에서 최근 활발히 연구되고 있는 분야이다. 통계기반 기계번역은 대용량의 말뭉치를 사용할 수 있어 특정 언어 쌍에 제한을 덜 받아 모델을 자동으로 학습할 수 있으며 다른 언어에 일반화하여 적용이 가능하다는 장점이 있다. 그러나 영어와 한국어 간 통계기반 기계번역에 있어서는 어순의 차이로 인한 문제를 해결할 필요성이 여전히 남아 있다. 이에 본 연구에서는 영어와 한국어 간 이중언어 말뭉치를 구축하고 통계기반 기계번역 훈련 시스템인 Moses 에 기반하여 구현한 베이스 시스템을 이용하여 이중언어 간 어순처리 및 단어정렬의 최적화 방안을 연구하였다.