• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.211-214
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• 2000

자바 클래스 파일은 각 플랫폼에 독립적인 중간 코드 형태의 바이트코드와 자료 구조로 구성됨으로서 네트워크를 통하여 플랫폼에 독립적으로 인터프리티브 컴파일링 시스템에서 실행된다. 그러나 클래스 파일을 생성하는 자바 컴파일러는 각 플랫폼에 독립적인 바이트코드 표현에 제약을 받기 때문에 효율적인 코드를 생성하는데 한계가 있다. 또한 자바 가상 기계에서 동적 링킹을 지원하기 위하여 고안된 상수 풀(constant pool)의 크기가 상대적으로 큰 특징을 갖는다. 따라서 자바 클래스 파일이 네트워크와 같은 실행 환경에서 효과적으로 실행되기 위해서는 작은 크기와 효율적인 코드에 대한 변환이 요구된다. 본 논문에서는 자바 클래스 파일이 인터넷 및 분산환경 시스템에서 효율적으로 실행되기 위해서 클래스 파일의 크기를 줄이는 방법과 자바 컴파일러가 생성한 바이트코드에 대해 최적화를 수행하는 최적화 방법론을 제시하고, 코드 최적화기를 설계 및 구현한다. 최적화된 클래스 파일은 코드 크기를 줄이고, 효율적인 코드를 생성함으로서 네트워크 상의 전송 속도뿐만 아니라 가상 기계에서 좀 더 빠르게 실행할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.56-58
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• 2000

자바 클래스 파일은 각 플랫폼에 독립적인 중간 코드 형태의 바이트코드와 자료 구조로 구성됨으로서 네트워크를 통하여 플랫폼에 독립적으로 인터프리티브 컴파일링 시스템에서 실행된다. 그러나 클래스 파일을 생성하는 자바 컴파일러는 각 플랫폼에 독립적인 바이트코드 표현에 제약을 받기 때문에 효율적인 코드를 생성하는데 한계가 있다. 또한, 자바 가상 기계에서 동적 링킹을 지원하기 위하여 고안된 상수 풀(constant pool)의 크기가 상대적으로 큰 특징을 갖는다. 따라서 자바 클래스 파일이 네트워크와 같은 실행 환경에서 효과적으로 실행되기 위해서는 작은 크기와 효율적인 코드에 대한 변환이 요구된다. 본 논문에서는 자바 클래스 파일이 인터넷 및 분산환경 시스템에서 효율적으로 실행되기 위해서 클래스 파일의 크기를 줄이는 방법과 자바 컴파일러가 생성한 바이트코드에 대해 최적화를 수행하는 최적화 방법론을 제시하고, 코드 최적화기를 설계한다. 최적화된 클래스 파일은 코드 크기를 줄이고, 효율적인 코드를 생성함으로서 네트워크상의 전송 속도뿐만 아니라 가상 기계에서 좀 더 빠르게 실행할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.325-327
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• 2001

본 논문은 온라인 문자 인식을 연속 밀도 HMM의 구조의 최적화 문제를 다룬다. 최적이란 최소한의 모델 파라미터를 사용하여 최소한의 오류를 허용하는 것이라고 정의할 수 있다. 본 연구에서는 HMM 구조의 최적화를 위해 Bayesian 모델 선택 방법론을 사용한다. 먼저 잘 알려진 BIC(Bayesian Information Criterion)을 적용해보고, 그것을 HMM의 복잡한 구조에 적합하도록 본 논문에서 제안한 HBIC(HMM-Oriented BIC)와 비교해본다. BIC는 모델의 사전 확률 분포를 추정하지 않고 다변량 정규분포라고 가정하는데 비해 HBIC는 모델의 각 파라미터로부터 사전 확률을 추정한 후 그것들을 사용함으로써 더 좋은 결과를 얻도록 한다. 실험 결과 BIC와 HBIC 둘 다 기존 방법보다 모델의 파라미터 수를 현저히 감소시킴을 확인했고, HBIC가 BIC에 비해 더 적은 수의 파라미터를 사용해도 비슷한 인식률을 얻을 수 있었다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.9 no.4
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• pp.661-667
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• 2008

The dynamics of business cycles has been changed by the macroscopic economic forces because of the introduction of new technical know-how each year. These the dynamics of business has a significant influence on the investment of enterprise in the information communication field. Today, the most important goal of the IT investment is simply not to lower the production cost any more, but to improve the usefulness for the customers and partners in order to obtain the optimized mass products. Therefore, the enterprises have been concentrating their all abilities on the automation, integration, and optimization of business process using BPM. In addition, they are concentrating their efforts on the business expansion by approaching the technical aspect using RFID application system. However, in order to accomplish a successful enterprise ability, the technical view, business process view, and organization view must be considered together. We suggested the method considering organization view, via the technical element, i.e., RFID system for approaching the business process. Furthermore, we tried the optimization of assignment using Context Analysis methodology and proposed the method to reduce the element with respect to the time, human, and expense by applying the Case Study method that minimizes the iteration times through the transmitted processing procedure and type. The proposed method gave us the expectation that it will bring out the innovative improvement with respect to the time, expense, quality, and customer's satisfaction in the process from the analysis of business process to the analysis and design of system.

• Korea Real Estate Review
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• v.28 no.1
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• pp.23-37
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• 2018

The genetic algorithm (GA) and branch and bound (B&B) methods are the useful methods of searching the optimal project combination (combinatorial optimization) to maximize the project effect considering the budget constraint and the balance of regional development with regard to the Urban Regeneration New Deal policy, the core real estate policy of the Moon Jae-in government. The Ministry of Land, Infrastructure, and Transport (MOLIT) will choose 13 central-city-area-type projects, 2 economic-base-type projects, and 10 public-company-proposal-type projects among the numerous projects from 16 local governments while each government can apply only 4 projects, respectively, for the 2017 Urban Regeneration New Deal project. If MOLIT selects only those projects with a project effect maximization purpose, there will be unselected regions, which will harm the balance of regional development. For this reason, an optimization model is proposed herein, and a combinatorial optimization method using the GA and B&B methods should be sought to satisfy the various constraints with the object function. Going forward, it is expected that both these methods will present rational decision-making criteria if the central government allocates a special-purpose-limited budget to many local governments.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.10
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• pp.759-767
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• 2006

The level-of-detail (LoD), which is a method of reducing polygons on mesh, is one of the most fundamental techniques in real-time rendering. In this paper, we propose a novel level-of-detail technique applied to the virtual character's motion (Motion LoD). The movement of a virtual character can be defined as the transformation of each joint and it's relation to the mesh. The basic idea of the proposed 'Motion LoD' method is to reduce number of joints in an articulated figure and minimize the error between original and simplified motion. For the motion optimization, we propose an error estimation method and a linear system reconstructed from this error estimation for a fast optimization. The proposed motion simplification method is effectively useful for motion editing and real-time crowd animation.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.6
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• pp.1229-1244
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• 2017

In recent years, as demand for data-based analytical methodologies increases in various fields, optimization methods have been developed to handle them. In particular, various constraints required for problems in statistics and machine learning can be solved by convex optimization. Alternating direction method of multipliers (ADMM) can effectively deal with linear constraints, and it can be effectively used as a parallel optimization algorithm. ADMM is an approximation algorithm that solves complex original problems by dividing and combining the partial problems that are easier to optimize than original problems. It is useful for optimizing non-smooth or composite objective functions. It is widely used in statistical and machine learning because it can systematically construct algorithms based on dual theory and proximal operator. In this paper, we will examine applications of ADMM algorithm in various fields related to statistics, and focus on two major points: (1) splitting strategy of objective function, and (2) role of the proximal operator in explaining the Lagrangian method and its dual problem. In this case, we introduce methodologies that utilize regularization. Simulation results are presented to demonstrate effectiveness of the lasso.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.41 no.5
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• pp.91-97
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• 2004

A digital over-sampling noise-shaping coder to achieve the processing accuracy for the audio signal bandwidth is designed. In order to implement an optimized design of the noise-shaping coder as a form of U (intellectual property), circuit design techniques that optimize the multiplication and the ROM architectures are proposed with emphasis on the low-voltage operation under 2.0 V and the minimization of the hardware resources. In the design and verification methodology, the overall architectures and the internal bit width have been determined through behavioral simulations. The overall performances including timing margin have been estimated through transistor-level simulations. Furthermore, the test results of the implemented chip using a 0.35-${\mu}{\textrm}{m}$ standard CMOS process proposed the validity of the proposed circuits and the design methodology.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.11
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• pp.851-855
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• 2009

In this paper, the Agile Framework for Small Projects (AFSP) was applied to four industry cases. The AFSP provides a structured way for software organizations to adopt agile practices and evaluate the results. The framework includes an extended serum process and agile practices, based on agility and critical success factors in agile software projects that are selected from Serum, XP, FDD, DSDM and Crystal Clear. The case projects were evaluated, and the analysis of the results clearly showed that the framework used in the aforementioned cases displayed a high degree of efficiency.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.368-375
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• 2000

품사 태깅 시스템은 자연 언어 처리의 가장 기본이 되는 부분으로 상위 자연 언어 처리 분야인 구문분석, 의미분석의 전처리로 사용되거나, 기계번역, 정보검색이나 음성인식 및 합성 등과 같은 많은 응용 시스템을 위해서도 필요하다. 이렇게 여러 가지 목적을 위해 품사 태깅 시스템은 존재하는데, 각각의 응용을 위해서 최적화된 태깅 시스템을 따로 구성하기도 하고, 하나의 태깅 시스템을 여러 가지 응용을 위해서 사용하기도 한다. 이때, 문제가 되는 것 중에 하나는 각 응용마다 요구하는 품사 태그 세트가 다르다는 것이다. 품사 태그세트가 고정되어 있다면 어떤 응용을 위해서는 사용되는 품사 태그세트가 너무 적어서 문제가 되고, 반대로 품사태그세트가 너무 많아서 시스템의 수행속도가 중요시되는 응용에서 성능저하의 요인이 되기도 한다. 본 논문에서는 하나의 태깅 시스템의 품사태그세트를 조절할 수 있도록 하여 몇 가지 응용시스템에 맞게 최적화시킬 수 있는 방법론을 제시하고 실험을 통해서 시스템의 성능, 유지보수 및 시스템의 여러 리소스 관리 측면에서도 가장 효율적인 방법론임을 입증하고자 한다.