• 월간포장계
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• 통권300호
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• pp.106-108
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• 2018

• 한국음향학회지
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• 제9권6호
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• pp.5-13
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• 1990

본 논문에서는 16Kbps 및 32 Kbps 전송속도에서 ADM의 음질을 개선하기 위하여 두 가지 방 식을 적용한다. 첫째로, 고차 예측기 또는 적응 예측기를 ADM에 활용한다. ADM의 경우에 2차 또는 3 차 예측기를 사용하면 16Kbps 전송속도에서는 별로 개선이 없지만 32Kbps 전송속도에서는 SQNR\sub SEG\척도로 약 3-4dB의 상당한 이득이 얻어진다. 또한 ADM에 적응 예측기를 활용하면 최대 성능은 SZNR\sub SEG\ dir 2dB 정도 개선되지만 양자화 잡음의 축적 때문에 동작 범위가 매우 좁아진다. 둘 째로, 지연 결정 방식을 ADM에 이용한다. 지연 결정 방식을 2차 예측기를 갖고 있는 ADM에 적용하면 약 2dB 정도 개선되지만 양자화 잡음의 축적 때문에 동작 범위가 매우 좁아진다. 둘째로 지연 결정 방 식을 ADM 에 이용한다. 지연 결정 방식을 2차 예측기를 갖고 있는 ADM에 적용하면 1차 예측기를 갖 고 있는 ADMDP 적용했을 때 보다 16또는 32Kbps일 때 SQNR\sub SEG\척도로 재래의 ADM 보다 약 5dB 정도의 성능 개선이 얻어진다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 추계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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• pp.154-156
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• 2002

본 논문은 저압 차단기에 적용되는 IEC 60947-2 (Circuit breakers)와 전류고조파(Current harmonic) 내성시험 규격인 IEC 61000-3-2. IEC 61000-3-4에 대한 규격의 적용범위, 시험범위, 고조파에 대한 개념, 차단기의 고조파에 대한 영향 및 시험설비의 요구조건을 고찰하고, 16A 초과 전류 고조파 시험적용 방법과 시험결과를 고찰하고자 한다.

• KSBB Journal
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• 제16권2호
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• pp.123-127
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• 2001

항균 기능성 폴라스틱애 대한 향균력 시험방법 기준을 설 정하가 워하여 E. coli 및 S. aureus를 공시균주로 하여 균주 별 항균제 Ag-hydroxyl aphatite의 첨가량에 따른 플라스탁회 항균력을 비교실험하였다. 첫번째 평카방법 기준올 설정하기 위해 콩시균외 최적 활성농도 범위를 설정하였고, 두 번째 이를 기준으로 한 시힘용 플라스틱의 지준 시편을 제작하여 항균성능 비교를 통한 시험방볍을 검토하였다. 실험결과 균 캡종용액으로 사용한 균 용액의 농도범위는 Trγpticase Soy Broth흘 0.1 M 멸균 인산완충용액으로 500배 희석한 첨가배지가 적합하였고, 처리조건으로 $37\pm1^{circ}C$, 120 rpm, 24시간동안 항온 진탕 시험하여 균 용액의 사용범워를 $4~6\times10^5$CFU/mL이었을 때가 항균 활성효과 시험에 가장 적합하였다. 그리고 항균제의 첨가군에 따른 플라스틱 종류별 항균성능은 동일한 첨가함량의 경우 비슷한 항균효과를 보였으며 기준시료의 항균제 첨가효과 적용범위는 0.5 % (w/w) 이상의 시험편을 작용하는 것이 항균력 평가 결과 균 감소량에 재현성 있는 적용범위 선정이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.5-12
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• 2023

산사태 위험 지역을 사전에 조사하여 설정하는 것은 다수의 피해를 줄이기 위해 필요하다. 해당 연구의 목적은 machine learning 기법 중 분류 알고리즘을 활용하여 대상 지반의 안전율 분류를 수행할 수 있는 방법론을 제시하는 것이다. 산사태 위험 지역은 high risk area(HRA) 모델을 적용하였으며, 8개의 지반공학 물성치를 통해 위험 지역을 판단하였다. 분류 알고리즘은 decision tree(DT), K-Nearest Neighbor(KNN), logistic regression(LR) 그리고 random forest(RF)의 4가지가 활용 되었으며, 안전율 1.2~2.0 범위에 8가지 지반공학 물성치의 분류 정확도를 계산하였다. 정확도는 안전율이 1.2~1.7 범위에서 신뢰성 높게 나타났지만, 그 외 범위인 1.8~2.0 사이에서는 상대적으로 낮은 정확도를 보였다. 이를 극복하기 위하여 synthetic minority over-sampling technique(SMOTE) 알고리즘을 적용하여 데이터 개수를 증폭하였으며, 증폭한 데이터를 통해 분류 알고리즘을 적용하면 안전율 1.8~2.0 범위에서 정확도가 평균적으로 약 250% 증가한 것으로 나타났다. 해당 연구 결과는 SMOTE 알고리즘이 데이터 개수를 향상시켜 분류 알고리즘의 정확도가 개선된 것을 보여주며, 타 분야에도 정확도 향상에 적용 가능하다고 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.568-571
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• 2007

본 연구에서는 차량검지시스템을 이용하여 메타데이터의 검지시스템의 하드웨어와 소프트웨어가 도로에 적합한 시스템이 되도록 실험을 통하여 이를 검증하고, 표준화를 위해 제안하였다. 첫째, 교통정보를 메타데이터하고자 할 때 그 구축범위가 너무 광범위한 점을 보완하여 시내 교통정보의 범위를 줄이고자 적용범위로 VDS(차량검지시스템 : Vehicle Detection System)의 메타데이터 구성요소에 대한 표준을 마련하였다. 둘째, 본 표준에서는 차량의 속도, 단위 시간당 차량의 통과수 및 점유시간 등을 조사할 수 있는 VDS의 메타데이터 구성요소를 추출하고 데이터 요소에 대한 정의 및 기술형식을 정의하였다. 셋째, VDS의 메타데이터 표준지정은 교통정보의 데이터 요소 및 형식을 동일하게 사용하도록 함으로써 상이한 개발업체에 의해 개발된 시스템의 교통정보를 일관성 있게 표현할 수 있다. 넷째, 본 표준은 VDS 메타데이터의 데이터 요소명을 표준화하기 위해서 Data Dictionary를 구축하여 실제 데이터 요소에서 data dictionary에서 정의된 약어들의 조합으로 표시하여 데이터 모델링시 유용하게 쓰일 수 있도록 하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.476-477
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• 2014

본 논문에서는 넓은 충전전압 범위를 갖는 전기자동차용 급속충전기를 개발하였다. 고효율을 달성하기 위해 AC/DC 컨버터 및 DC/DC 컨버터 모두 3레벨 방식을 적용하였으며 DC/DC 컨버터에 하이브리드 스위칭 기법을 적용하여 넓은 출력전압범위에서 높은 효율을 유지한다. 50kW 시작품을 통해 타당성을 검증하였으며, AC/DC 컨버터 및 DC/DC 컨버터의 정격부하 효율은 각각 98.2%, 97.1%이며 최고효율은 98.6%, 97.1%를 달성하였고, 전체시스템의 정격부하 효율은 95.3%를 달성하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2012년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.191-192
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• 2012

옥외 LED 조명은 수 많은 응용 분야가 있고, 출력 전력 크기에 따라 전력단이 single-stage 와 two-stage 구조로 나뉜다. Single-stage 구조는 낮은 전력 LED 조명에 적합하지만, 60~70W 이상에서는 효율이 떨어지고 변압기의 크기가 커져서 적용하기가 힘들다. 반면에 two-stage 구조는 보통 큰 전력이 필요한 응용분야에 사용되지만, 낮은 부하에서 낮은 역율을 나타내므로 넓은 출력전력 범위를 갖는 분야에 사용되기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 pulse duty cycle, pulse frequency modulation 제어 방법을 갖는 interleaved single-stage flyback AC-DC converter 를 제안한다. 제안된 컨버터는 입력 전압이 낮고 부하가 큰 경우 높은 효율을 보이고, 입력 전압이 높고 부하가 아주 작은 경우에도 높은 역율과 낮은 전류 왜곡을 보인다. 그 결과 하나의 AC-DC 컨버터를 넓은 출력전력 범위를 갖는 LED 조명분야 적용시킬 수 있다. 제안된 컨버터의 타당성을 검증하기 위하여 81W prototype을 가지고 실험하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.211-213
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• 2001

히스토그램은 질의 최적화글 위해 사용되는 튿-계 정또 중 하나이다. 최근에는 방대한 데이타에 대한 범위 질의의 선택도 추정 방법의 하나로 사용되기도 한다. 히스토그램을 통한 범위 질의의 선택도 추정 결과는 항상 오차를 포함한다. 따라서 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 선택도에 대한 오차를 추정하는 방법이 요구된다. 추정된 선택도의 오차 추정에 대한 기존 방법은 1차원 히스토그램만을 고려하여 하나의 애트리뷰트의 값에 따라 빈도의 분포를 반영하므로 애트리뷰트가 많은 다차원 히스토그램에 바로 적용시키는데 문제가 있다. 이 논문에서는 기존의 추정된 선택도에 대한 오차 추정 기법들을 다차원에 적용할 수 있게 확장한 M-Max, M-Sum 기법을 제안하고, 두 기법을 합친 하이브리드 기법을 제안한다. 실험을 통해 M-Sum 기법과 하이브리드 기법이 M-Max 기법보다 정확한 오차 추정 기법임을 보이고, 또한 작은 기억 공간에서도 두 기법이 오차를 보다 정확하게 추정함을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.521-525
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• 2022

사용자와 상호작용하는 대화시스템에서 사용자의 의도를 이해하기 위한 의도 분류는 중요한 역할을 한다. 하지만, 실제 대화시스템에서는 범위 내의 의도를 가진 발화 뿐만 아니라 범위 외의 의도를 가진 발화에 대한 인식도 중요하다. 본 논문에서는 기존에 사용되던 인코더 기반의 모델이 아닌 인코더-디코더 구조를 가지는 T5 모델을 활용하여 의도 분류 실험을 진행하였다. 또한, (K+1)-way 의도 탐지 방식이 아닌 Kway의 방식에 템퍼러처 스케일링 기법을 적용하여 범위 외 의도 발화 데이터 구축과 재학습이 필요 없는 확장성 있는 범위 외 의도 탐지 방법을 제안하였다. 범위 내 의도 분류 실험 결과 인코더-디코더 구조의 T5 모델이 인코더 구조의 모델에 비해 높은 성능을 보이며, 흔히 생성 태스크에서 활용되던 모델의 분류 태스크로의 확장 가능성을 확인하였다. 또한, 범위 외 의도 탐지 실험 결과에서는 T5 모델이 인코더 구조의 모델인 RoBERTa 보다 범위 외 탐지 재현율이 14.2%p 이상의 높은 성능을 기록하여 인코더-디코더 구조를 활용한 모델이 인코더 구조를 활용한 모델보다 범위 외 의도 탐지에 강건함을 확인하였다.