• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.249-249
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• 2012

기후변화의 영향으로 폭우발생 빈도 및 강도는 최근 들어 급증하고 있다. 빈번히 발생하는 대형 폭우에 의해 도시는 홍수와 산사태 등 많은 자연재해가 발생하고 있다. 최근 도시에서 발생한 대형 폭우재해의 1차적인 원인은 도시방재시설물 설계빈도를 상회하는 집중호우이지만, 방재를 고려하지 않은 도시계획 및 설계가 피해를 가중시킨 것으로 판단되고 있다. 대형화 및 일상화되어가는 폭우재해에 적응하기 위해서는 하수관거, 제방 등 전통적인 방재시설물 설계기준을 상향조정하는 구조물적 대책뿐만 아니라, 도시의 토지이용, 공원, 녹지, 광장, 도로 등의 구성요소를 활용하여 우수유출 저감 및 지연시켜 최대홍수량을 낮추는 비구조물적 적응방안도 필요하다. 기후변화에 따른 폭우재해에 도시차원에서 효과적으로 적응하기 위해서는, 다양한 폭우재해 적응 도시계획 및 설계기법을 개발하고, 그 효과를 시뮬레이션 할 수 있는 시스템 개발이 필요하다. 본 연구에서는 기존에 개발된 홍수 및 산사태 관련 시스템들과 연계하고 정부의 다양한 부처에서 구축된 DB를 최대한 활용하여 폭우에 의해 발생하는 도시 홍수와 산사태 피해지점과 피해 영향권을 분석뿐만 아니라 폭우재해 적응 도시계획 및 설계기법을 효율적으로 적용할 수 있는 관리지역을 도출하고, 관리지역에 폭우재해 적응 도시계획 및 설계기법 적용시 효과를 분석할 수 있는 기후변화 폭우재해 적응 도시조성 시뮬레이션 시스템 개발방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06a
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• pp.130-133
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• 2010

본 논문에서는 유전 알고리즘의 성능 향상을 위해 교배(Crossover) 기법의 중요 매개변수인 교배 교차점(Crossover Point)의 수를 개체군(Population)의 진화 과정 중에 적응적으로 변화 할 수 있는 자기-적응형(Self-Adaptive) 교배 기법을 제안한다. 이를 위해 제안 교배 기법은 전체 개체군을 다수개의 작은 개체군들로 군집화(Grouping)하여 일차적으로 서로 다른 교차점을 갖는 교배 기법을 적용시키고, 그 후 각 군집의 개체(Individual)들의 선택률을 기반으로 군집들간의 경쟁을 수행한다. 이는 유전 알고리즘이 개체군의 진화 과정 중에 문제에 적합한 교차점을 갖는 교배 기법을 적응적으로 사용할 수 있도록 한다. 또한 제안 교배 기법은 진화 과정 중에 교차점이 지속적으로 변화되므로 알고리즘 초반에는 높은 탐색 능력을 보유하게 되고 후반에는 높은 부분-해(Building-Block) 보존 능력을 지니게 되어, 최적 해(Optimal Solution)로의 수렴 능력이 향상된다. Deceptive 문제를 통해 제안 자기-적응형 교배 기법과 기존 (고정 교차점) 교배 기법의 성능을 비교 하였으며, 실험 결과로부터 제안 교배의 성능 우위를 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.677-681
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• 2003

본 논문에서는 멀티미디어 통신시스템을 위한 적응변조방식을 제안하였으며, 성능개선 기법으로는 Truncated Type-II Hybrid ARQ 방식과 MRC 다이버시티 합성기법을 사용하였다. 적응변조방식은 변조레벨에 의해 조절되고, 심볼 지수는 나카가미 페이딩 파라미터 값에 따라 변화한다. 멀티미디어 통신 시스템의 성능 해석은 다중 사용자 상황에서 적응변조방식 만을 고려한 경우, 적응변조방식과 Truncated Type-II Hybrid ARQ 방식을 고려한 경우와 적응변조방식에 Truncated Type-II Hybrid ARQ 방식과 최대비합성 다이버시티 합성기법을 동시에 고려한 경우를 비교 분석한다.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2005.11a
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• pp.107-112
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• 2005

연속음성인식을 위한 언어모델 적응기법은 특정 영역의 정보만을 담고 있는 적응 코퍼스를 이용해 작성한 적응 언어모델과 기본 언어모델을 병합하는 방법이다. 본 논문에서는 추가되는 자료 없이 인식 시스템이보유하고 있는 코퍼스만을 사용하여 적응 코퍼스를 구축하기 위해 언어모델에 기반한 정보검색 기법을 사영하였다. 검색된 적응 코퍼스로 작성된 적응 언어모델과 기본 언어모델과의 병합을 위해 본 논문에서는 입력음성을 분할하여 각 구간에 최적인 동적 보간 계수를 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 적응 코퍼스를 구하는 방법과 동적 보간 계수는 기본 언어모델 대비절대 3.6%의 한국어 방송뉴스 인식 성능 향상을 보여주었으며 기존의 검증자료를 이용한 정적 보간 계수에 비해 상대 13.6%의 한국어 방송뉴스 인식 성능 향상을 보여 주었다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.34 no.3
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• pp.67-73
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• 2006

In this paper, a reconfigurable model following flight control method is proposed based on direct adaptive scheme using parameter estimation. Adaptive control scheme updates the control gains to make the system output follow the reference output even when fault occurs. By adopting the frequency domain parameter estimation method, system changes by the fault can be estimated. Recursive Fourier transformation is used for system identification. Using recursive Fourier transform, the proposed adaptive control algorithm guarantees the system stability and improves the system characteristics. To evaluate the performance of proposed control method, numerical simulations are performed.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.9C no.5
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• pp.783-788
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• 2002

Adaptive Cyclic Packet Dropping algorithm (ACPD), and Non-adaptive Cyclic Packet Dropping algorithm (NCPD) are applying stricter drop precedence than that of RIO algorithm. Especially, the ACPD algorithm drops adaptively packets for the congestion control, as predicting traffic pattern between each cycle. Therefore the ACPD algorithm makes up for the drawback of RIO algorithm and minimizes the wastes of the bandwidth being capable of predicting in the NCPD algorithm. And we executed a simulation and analyzed the throughput and packet drop rate based on Sending Priority changing dynamically depending on network traffic. In this algorithm, applying strict drop precedence policy, we get better performance on priority levels. The results show that the proposed algorithms may provide more efficient and stricter drop precedence policy as compared to RIO independent of traffic load. The ACPD algorithm can provide better performance on priority levels and keep stricter drop policy than RIO and the NCPD algorithm.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.8
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• pp.590-596
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• 2004

This paper Presents a new self-adaptation algorithm based on maximum a posteriori (MAP) eigenvoice for Korean connected digit recognition. The proposed MAP eigenvoice is developed by introducing a probability density model for the eigenvoice coefficients. The Proposed approach provides a unified framework that incorporates the Prior model into the conventional eigenvoice estimation. In self-adaptation system we use only one adaptation utterance that will be recognized, we use MAP eigenvoice that is most robust adaptation. In series of self-adaptation experiments on the Korean connected digit recognition task. we demonstrate that the performance of the proposed approach is better than that of the conventional eigenvoice algorithm for a small amount of adaptation data.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.27 no.4
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• pp.522-530
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• 2000

네트워킹 환경에서 만족스러운 멀티미디어 응용 서비스를 제공하기 위해서는 효과적인 미디어 전송 구조가 필요하다. 그러나 인터넷 같은 일반적인 네트워크는 안정적인 멀티미디어 서비스를 위한 보장된 네트워크 대역폭을 제공하지 않는다. 따라서 종단 시스템에서 멀티미디어 서비스를 지원하기 위한 일반적인 방법으로 버퍼를 사용한다. 기존의 제안된 버퍼 관리 기법은 크게 두가지 영역으로 분류된다. 하나는 변화하는 네트워크 환경에 적응하기 위한 기법이고 다른하나는 요구 대역폭을 평활하하는 기법이다. 그러나 전자는 서비스 풉질의 심각한 손실을 일으킬 수 있고 후자는 동적인 네트워크 환경에 적응할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 동적인 네트워크에 적응하며 대역폭 평활화를 통해 더 좋은 서비스 품질을 제공하는 적응성 있는 대역폭 평활화 기법을 제안한다. 또한 저장된 MPEG 비디오를 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 사용으로 비디오 전송 품질이 향상됨을 보인다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.3 no.5
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• pp.450-454
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• 1997

본 논문에서는 볼테라 비선형 시스템의 선형화를 위한 새로운 적응 선행처리 기법을 제시한다. 특히, 제안된 적응 선행처리 기법은 (i) 순수 비선형 왜곡 보상을 위한 부분(pure nonlinear distortion compensator: PNDC)과, (ii) 선형 왜곡 보상을 위한 선형 역필터(linear inverse filter: LIF)의 두 부분으로 구성된다. 본 논문의 선형화 기법의 장점으로는 기존의 P차 역(Pth-order inverse) 기법에 비하여 계산량이 상당히 감소되며, 적응 알고리듬이 보다 빠르고 안정된 수렴 특성을 나타낸다. 끝으로, 모의실험을 통하여, 제안된 선행처리 기법의 성능및 실제 적용 가능성을 살펴본다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.25-28
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• 1999

본 연구에서는 finite impulse response (FIR) 필터에 의해 인식기의 입력 특징벡터가 필터링되는 경우에 hidden Markov model (HMM) 파라미터를 적응시키는 새로운 기법을 제안한다. 제안한 적응 기법은 필터링에 의해 변환된 특징벡터에 대해 HMM 파라미터를 다시 학습시킬 필요가 없으며 주어진 FIR필터 계수만을 사용하여 HMM 파라미터를 적응시킬 수 있다. 개발된 FIR필터링에 대한 HMM 파라미터 적응 기법은 연속 숫자음 인식 실험에서 재학습 방법과 비교 실험한 결과 low-pass 필터의 경우에 재학습 방법과 비슷한 인식 성능을 나타내었다.