• 기계저널
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• 제29권2호
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• pp.169-174
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• 1989

기계의 운전 중에 불평형이 변화할 확률은 예측하기가 어렵다는 것에 대해서는 이미 지적한바 있다. 따라서 계산은 미감도의 평가로 한정된다. 이 값은 공진에 인접하여 운전될 때의 특수 한 경우에 대한 것이다. 계산의 정확도를 지나치게 높이 평가하지 않도록 주의할 필요가 있다. 이러한 속도에서 계의 감쇠는 특히 중요하며, 복잡한 계에 있어서는 충분한 정확도를 갖도록 이 감쇠값을 계산할 수는 없다. 따라서, 설계자는 감쇠값의 결정에 있어서 부분적으로 경험에 의 존해야 한다.

• 주택과사람들
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• 통권183호
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• pp.24-25
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• 2005

"집을 사거나 팔려는 사람들에게 중요한 판단 기준 가운데 하나가 수요와 공급이다. 수요는 많은데, 공급이 부족하면 값이 오른다. 반대의 경우에는 값이 떨어진다. 따라서, 향후 주택공급이 어떻게 될 지를 살펴보는 것은 주택 매도$cdot$매수시점을 결정하기에 앞서 반드시 짚어봐야 할 점이다. 그런데, 아쉽게도 주택의 수요를 "

• 전산구조공학
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• 제11권4호
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• pp.309-320
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• 1998

중요표본추출기법중에서도 층화표본추출법을 이용한 적응적 중요표본추출기법이 일반적으로 가장 합리적인 것으로 알려져 있다. 그러나 확률장 유한요소모형문제와 같이 기본 확률변수의 규모가 큰 경우에는 층화표본추출법에서 요구되는 기본적인 표본점의 규모가 급증하여 효율성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계성을 극복하기 위하여 층화표본추출에서 기본확률변수를 사용하는 대신에 기본확률변수들의 함수이며 새로운 확률변수인 응답값을 이용하는 방법을 개발하였다. 여기에서 응답값은 일반적인 함수형태로 표시되지 않으며, 한 번의 응답계산에 많은 계산량이 소요되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여 응답면식을 이용한 층화표본추출법을 개발하였다. 개발된 기법에서는 기본확률변수의 모의발생규모는 기본의 기본확률변수를 이용한 층화표본추출법에서 보다 증가하지만 매우 많은 계산량을 요구하는 실제응답해석규모는 응답면식을 이용함으로써 획기적으로 감소되었다. 특히 본 기법은 기본확률변수의 규모가 크고 대상한계상태의 파괴확률이 낮을수록 기존의 방법과 비교해 효율성이 증대되는 것으로 분석되었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1270-1274
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• 2016

로지스틱 회귀분석은 통계학 등의 분야에서 예측을 위한 기술 혹은 변수 간의 상관관계를 설명하기 위하여 오랫동안 사용되어 왔다. 이러한 로지스틱 회귀분석 방법에서 현재 각 속성들은 목적 값에 대하여 동일한 중요도를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 가중치 계산을 좀더 세분화하여 각 속성의 값이 서로 다른 중요도를 가지는 새로운 학습 방법을 제시한다. 알고리즘의 성능을 최대화하는 각 속성값 가중치의 값을 계산하기 위하여 점진적 하강법을 이용하여 개발하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 다양한 데이터를 이용하여 실험하였고 속성값 기반 로지스틱 회귀분석 방법은 기존의 로지스틱 회귀분석보다 우수한 학습 능력을 보임을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권3호
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• pp.185-192
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• 2010

센서 네트워크 환경에서는 각 센서는 정의된 샘플링 주기에 따라서 외부 환경을 측정하고 측정된 값을 기지국으로 전송한다. 따라서, 샘플링 주기는 대역폭, 전력량 등 센서들의 중요 자원의 소비에 지대한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 측정값 특성에 따라서 센서의 샘플링 주기를 조절하는 새로운 적응적 샘플링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 KF (Kalman-Filter)에 기반하여 미래의 측정값을 예측한다. 그리고, 실측값과 예측값의 차이에 따라서 센서 측정값들의 중요도를 파악하고 이에 따라서 샘플링 주기를 변화시킨다. 실험에서 제안하는 기법의 효과성을 보였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제41회 하계 정기 학술대회 초록집
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• pp.223-223
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• 2011

적외선 감지기로 사용되는 microbolometer 소자재료로 VOx 또는 비정질 Si이 가장 많이 사용된다. 그 중에서 VOx 물질은 온도저항계수 즉, TCR이 높고 감지도가 우수하기 때문에 비냉각 적외선 검출기에 많이 응용된다. Microbolometer 검출기는 그 응답도는 micromachining 공정에 의해 좌우되는 열 고립구조에 의해 좌우된다. 특히 TCR 값이 크고, 열시상수 값이 작을수록 양질의 감지도를 얻을 수 있으므로 재료의 선택 및 공정이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 비냉각 적외선 감지소자로 사용되는 VOx 박막을 DC Sputtering을 사용하여 증착하였으며, 그 특성을 조사하였다. MEMS 공정에 의한 센서의 제작은 적외선을 흡수하여 저항변화를 읽어내어 판독하는 Readout IC(ROIC) 위에 행해진다. Monolithic 공정에 의해 이러한 ROIC 위에서 공정이 동시에 행해지므로 공정온도는 매우 중요한 요소로 작용한다. 따라서 증착된 VOx 박막의 열처리 효과를 연구하였다. 열처리 온도는 $250^{\circ}{\sim}420^{\circ}C$, 열처리 시간은 20~80 min 까지 변화시켰다. 갓 증착된 VOx 박막의 저항은 약 200 $k{\Omega}$이였으며, TCR은 -1.5%/$^{\circ}C$로 나타났다. 열처리 온도가 증가함에 따라 TCR 값은 증가하였으며, 열처리 시간이 증가할수록 역시 TCR 값이 증가하는 경향을 보였다. 열처리 온도 320$^{\circ}C$, 열처리 시간 40 min에서 TCR 값은 약 -2%/$^{\circ}C$의 값을 얻을 수 있었다. 이러한 성능의 VOx 박막을 이용하여 비냉각형 microbolometer 검출소자를 열변형없이 공정을 수행할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.365-367
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• 1999

최근 인터넷 검색엔진에서 이미지 검색이 중요한 요소로 대두되고 있으며, 특히 영상 자체의 내용을 근간으로 하는 내용-기반 이미지 검색 시스템이 인기를 모으고 있다. 본 논문에서는 이러한 내용-기반 이미지 검색 시스템에서 중요한 문제인 객체 특징 추출방법에 대해서 논의하며, 특정 이미지 객체에 적용될 수 있는 4가지 종류(모양, 칼라, 크기, 면적)의 특징 값을 제안한다. 또한, 제시한 특징 값을 사용하여 웹 상에서 구현한 검색 시스템의 설계를 함께 선 보인다.

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2002년도 제7차 학술대회 초록집
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• pp.125-125
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• 2002

목적： 나선 주사 영상의 경우 영상의 대조도와 질을 결정하는 k-space의 DC영역부터 데이터를 얻기 때문에 경사자계를 구현하는데 있어서 초기값이 중요한 역할을 한다. 또한, 영상의 재구성과정에서 데이터의 complex conjugation 특성을 이용하기 때문에 각 데이터의 대칭성도 중요하다. 본 연구의 목적은 나선주사 영상의 경사자계를 수학적인 방법과 수치 해석적인 방법을 이용하여 구현함으로써 초기 경사자계 인가의 문제점을 보완하여 영상의 질을 개선하는데 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.31-36
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• 2007

RFID 시스템에서 태그 안테나의 성능을 평가하는 중요한 기준은 우수한 인식 거리라고 할 수 있다. 태그 안테나의 인식 거리를 결정하는 요인 중 가장 중요한 것이 Radar Cross Sections(RCS)이다. 본 논문에서는 수동형 RFID 시스템에서의 태그 안테나의 RCS값을 두 개의 송 수신 리더 안테나와 network analyzer를 가지고 간단하게 측정할 수 있는 방법을 제안한다. Network analyzer로 송신 안테나에서 수신 안테나로 전달되는$S_{21}$ 값을 측정하고, 이것을 가지고 RCS 식으로 계산하여 RCS 값을 추정할 수 있다. 그리하여 RCS의 측정값, 시뮬레이션 값, 이론값을 서로 비교하였다. 측정에 사용된 태그 안테나는 2개의 다이폴 타입 태그 안테나와 1개의 금속 태그, 1개의 inductively coupled 태그 안테나를 사용하였다. 실험 결과 다이폴 타입 태그에 경우는 측정 값, 시뮬레이션값, 이론값이 거의 일치하고 다른 구조의 태그는 근사적으로 RCS 값을 추정할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1275-1278
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• 2003

본 논문에서는 오차 역전파 알고리즘의 전역 최소값을 찾지 못하는 문제점에 대해서 설명하였고, 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘에 대해서 설명하였다. 오차 역전파 알고리즘은 기본적으로 경도 하강법을 따른다. 따라서 신경망의 각 가중값 행렬이 만드는 고차의 오차 평면이 대부분의 문제에서 다수의 국부 최소값들을 가지는게 일반적인데, 가중값의 변화가 한방으로 진행하기 시작하여, 오차가 증가되어지는 언덕이 학습 계수보다 크다면 더 이상 학습은 진행되지 않고 거기에서 빠져나가지 못한다. 따라서 초기의 위치가 중요한 역할을 하는데, 이 문제를 해결하기 위해서 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 초기화 방법을 제안하였다. 끝으로, 간단한 실험으로 제안된 방법을 구현하고 결과에 대해서 논하였다