• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.85-88
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• 2004

칼만/위너 필터 같은 기존의 음성향상 알고리즘은 잡음의 선험적 지식을 요구하고, 음성신호와 추정신호의 오차분산을 최소화하는데 중점을 두었다. 따라서, 잡음에 대한 통계적 추정에 오류가 있을 경우 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 $H_\infty$ 필터는 잡음에 대한 어떠한 가정이나 선험적 지식을 요구하지 않는다. $H_\infty$ 필터는 최소상계(Upper Bound Least)를 적용하여 추정된 모든 신호들로부터 최소 에러 신호를 갖는 최상의 추정신호를 찾아내므로 칼만/위너 필터보다 잡음의 변화에 강인하다. 본 논문에서는 학습 신호로부터 은닉 마코프 모델의 파리미터를 추정한 후, 오염된 신호를 고정된 개수의 $H_\infty$ 필터를 통과시켜 각 출력에 가중된 합으로 향상된 음성 신호를 구한다. 음성의 통계적 특성을 이용하여 모델 파라미터를 추정하는 은닉 마코프 모델과 잡음의 변화에 강인한 $H_\infty$ 알고리즘을 사용해서, 다중 $H_\infty$필터에 의한 강인한 음성향상 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.595-597
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• 2001

World-Wide Web으로 인하여 인터넷 상의 다양하고 고품질의 자료들을 교육 자료에 손쉽게 활용할 수 있는 시대가 도래하였다. 그러나 이러한 자료들은 교육적 효과를 극대화시키기 위해서 좀 더 정제되고, 교육과정에 맞는 흐름을 가질 필요가 있다. 이러한 과정의 흐름을 제공하기 위해서는 웹 상에서 분산되어 독립적으로 존재하는 디지털 문서들을 교육 목적에 맞게 새로운 순서, 즉 문맥화된 순서를 가진 자료로 재구성할 수 있어야 하며, 문서간의 부드러운 내용 전개를 위해서 부가적인 설명이나 기존 문서에 빠져 있는 내용들을 보완할 수 있어야 한다. 본 논문의 연구과정에서 개발된 가상교육 시스템은 교사가 교육용 지식문서를 작성하여 면대면(face to face) 교육에서는 직접 학생들을 교육할 수 있는 교육 자료로 사용될 수 있을 뿐만 아니라 웹을 통해서는 학생 스스로가 부족한 부분을 원하는 시간에 학습할 수 있는 능동적인 교육 환경을 제공할 수 있다. 또한, 가상교육 시스템에 가상문서 개념을 도입함으로써 인터넷 상의 수많은 리소스들을 인용하는 것에 대한 부하를 막을 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 상의 디지털 컨텐츠를 전문적인 지식을 가진 교사가 교육과정에 맞게 쉽게 재구성해 줄 수 있도록 가상교육 시스템을 설계 및 구현한 내용에 대해 기술한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.309-315
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• 2008

문헌정보처리 표준화도구인 MARC는 포멧의 문제점과 다양한 웹자원 메타데이터 정보조직의 문제점으로 인하여 웹 기반의 XML표준 포멧의 도입을 시도하였고, MARCXML로 변환되어 시스템간 상호운용되고 있으나, MARCXML은 서지정보의 의미특성이나 메타데이터의 표현을 고려하지 않고 단순히 MARC 레코드의 표현을 XML 구조로 변환한 것일 뿐이다. 시맨틱의 핵심기술로 부각되고 있는 Topic Map은 XML기반의 표준기술언어인 ISO의 XTM을 이용해 정보와 지식의 분산 관리를 지원하는 기술이다. 학술정보자원에 대한 DB 구축 시 Topic Map언어인 XTM을 이용한다면 이미 개발된 여러 메타데이터 등을 한곳으로 통합하면서도 신축성과 확장성을 제공하는 것이 용이하게 된다. 하지만, 기존 시스템에서 새로운 Topic Map을 구축하는 것은 많은 비용과 시간이 소요되는 등 어려운 일이다. 본 연구에서는 기 구축된 학술DB로부터 Topic Map에서 재활용할 수 있는 요소들을 추출하기 위한 정보 소스로서 데이터베이스 스키마와 MARC에서 언급하는 메타데이터를 이용하는 것은, XML의 특징인 시스템간 상호운용성을 확보함과 동시에 기초 학문자료의 복잡한 관계의 개념구조, 자료유형 및 자료간의 의미적 상관관계 등을 표현에 있어 효율적인 개발방법임을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.828-831
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• 2015

시맨틱 웹에서 실세계의 복잡한 사건들은 시간의 흐름에 따라 새로운 결과 또는 사실들이 생겨나기 때문에 시간이 포함된 지식에 대한 추론능력이 필수적이다. 본 논문에서는 대표적 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 맵리듀스 프레임워크를 이용해, 새로운 시간 관계를 추론할 수 있는 효율적인 대용량 시간 추론 알고리즘을 제안한다. 또한, 맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 시간 추론기의 성능을 분석하기 위해 샘플 시간 지식베이스를 이용한 실험들을 수행하고, 그 결과를 소개한다.

• Child Health Nursing Research
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• v.20 no.3
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• pp.149-158
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• 2014

Purpose: The purpose of this study was to investigate caregivers' knowledge, concerns, and management of children with febrile convulsions (FC). Methods: A descriptive correlation study was conducted with 133 caregivers whose children had been diagnosed with a FC. A self-administered questionnaire was used for data collection A self-administered questionnaire was used for data collection. Descriptive statistics, t-test, one-way analysis of variance and Pearson's correlation were used for data analysis. Results: The mean percent of correct answers related to knowledge was 48.5%. Many caregivers believed that FC causes brain damage and did not know that risk of subsequent epilepsy in FC is rare. Levels of concern about FC were high. Caregivers were highly concerned about further FC attacks in the night and tended to worry that Febrile children were apt to get a fever. Many caregivers used management practices which are not recommended for FC in children. There was a statistically significant negative correlation between caregivers' knowledge and concerns about FC. There was also a positive correlation between caregivers' knowledge and management of FC. Conclusion: Findings suggest that improvements are needed in caregivers' knowledge and management of FC. Caregivers' concerns related to misconception need to be addressed. Development and evaluation of educational interventions on changing caregivers' management of FC are recommended.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.8
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• pp.1259-1268
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• 2002

One of the major goals suggested in distributed system is to improve the performance of the system through the load balancing of whole system. Load balancing among systems improves the rate of processor utilization and reduces the turnaround time of system. In this paper, we design the rule of decision-making and information interchange based on knowledge based mechanism which makes optimal load balancing by sharing the future load state information inferred from past and present information of each nodes. The result of performance evaluation shows that utilization of processors is balanced, the processing time is improved and reliability and availability of systems are enhanced. The proposed mechanism in this paper can be utilized in the design of load balancing algorithm in distributed operating systems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.804-806
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• 2020

딥러닝(deep learning)은 기계학습 알고리즘 중 가장 널리 활용되고 있는 알고리즘이다. 딥러닝 기술은 산업, 과학, 국방 및 공공 부문을 비롯하여 거의 모든 분야에서 폭넓게 확산되고 있다. 그러나 기계학습 기술에 대한 이해와 프로그래밍 지식이 부족할 경우 자유롭게 활용하는 데는 제약이 따르고 있으며 빅데이터를 활용하여 일반 이용자들이 직접 분산 학습 모형을 개발하고 배포하는 데 어려움이 발생하고 있다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 딥러닝 프레임워크의 저수준 API를 추상화하여 고수준 분석과 분산 딥러닝을 지원하고 일반 이용자들이 실무적으로 복잡한 딥러닝 기술을 활용할 수 있는 기술을 개발하였다. 플랫폼 개발과 함께 중요하게 고려해야 하는 요소 중 하나로 플랫폼의 배포와 확장성 역시 고려되어야 한다. 본 플랫폼은 조직 내 계산 자원을 이용하여 플랫폼을 배포할 수 있으며 상용 클라우드 서비스와 연동하여 배포할 수 있도록 설계됨에 따라 환경의 제약 없이 유연한 서비스 제공이 가능하다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.1
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• pp.83-96
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• 2000

본연구는 웹 상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 협력 학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관한 연구이다. 원격 협력 학습은 동일한 학습내용에 흥미를 갖는 아동이 동시에 학습할 수 있는 환경이 필요하며 학습자의 지식 또한 비슷한 수준이어야 효과적인 협력학습을 할 수 있다. 분산 환경의 이질적인 학습자를 모으기 위해서는 좀 더 자율적이고 지능적인 시스템이 필요하며 학습자에 대한 지식을 표현하는 학습자 모델이 요구된다. 이를 위해 에이전트 시스템이 적절하게 사용될수 있으며 학습자의 수준을 판단하기 위한 진단 에이전트와 협력학습이 가능한 여러명의 학습자들을 알맞은 시간과 서버에 연결하는 스케줄링 에이전트를 웹 기반 지능형 교수 시스템에 접목하였다. 학습자 수준을 진단하는 진단 에이전트는 확신도를 높이기 위해 3-모수 로지스틱 확신공식과 시간 가중치 확신인자 공식을 적용하여 신뢰도를 높였다 또한 협력학습의 스케줄링을 위해 다양한 제약조건들의 최적해를 구하기 위해 제약 만족 문제(CSP)로 스케줄링 에이전트를 모델링하였다 본 연구에서 설계 구현한 협력학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 효율성을 살펴보기 위해 여러명의 학습자를 대상으로 실험하였다. 실험을 통해 각 학습자의 지식 수준 진단과 다수의 학습자가 적절한 협력학습을 하기 위한 스케줄링이 매우 효율적으로 이루어짐을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.334-337
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• 2004

차세대 생산 시스템(Next Generation Manufacturing System： NGMS)의 핵심 개념은 분산 생산 시스템과 다품종 소량의 유연 생산 시스템의 지원이다. 이러한 시스템의 구성을 위하여 실시간 데이터에 기반한 예측 모델이 필수적인데, 이러한 예측 기능을 통하여 생산공정의 관리와 운영, 특히 전체 공정관리를 효율적으로 수행할 수 있다. 한편, 공정으로부터 전송된 데이터는 특정한 형태의 지식으로 표현된다. 이러한 지식들은 시스템에 대한 다양한 정보를 가지고 있으므로 정보를 이용하여 시스템 상태를 빠르고 쉽게 진단할 수 있다. 공정 진단은 현재 공정 상태에서 생산되는 제품의 품질을 추정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 이러한 개념이 바탕이 되어 공정관리 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템의 적용 대상은 반도체 제조 공정의 단위 공정인 에칭 공정이다. 에칭 공정은 공정 중에 연속적인 검사가 수행되지 않고 최종 제품에 대한 검사가 수행되므로 불량 원인을 찾는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 공정관리를 위한 의사지원시스템을 통해 공정의 연속적인 간접진단을 수행하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 의사지원시스템은 각 공정에서 얻어지는 데이터와 경험적 지식을 토대로 공정시스템의 해석과 진단이 가능한 시스템이다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.34 no.4
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• pp.49-67
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• 2000

The purpose of this study is to suggest knowledge-based digital library model that is applicable in korea university library. This paper provides brief accounts of research and development trends of digital library in referring some major digital library projects that are in progress, or just completed. There follows a suggestion of eight essential modules for knowledge-based digital library system, that are infrastructure development of dissertation presentation and database construction, management and service of collections, infrastructure construction of journal service, development of unified viewer, database conversion, distributed & integrated retrieval system, cyber campus(private work space), and database connection.