• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.88-90
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• 2000

컴퓨터에 있어서 네트워킹이 중요한 요소로 부각되면서 운영체제는 네트워킹을 보다 효율적으로 지원할 수 있어야 한다. 데이터가 송신자에서 수신자로 전송될 때, 데이터는 이동경로상의 라우터들을 경유하게 된다. 그러나 경유하는 중간회선과 라우터의 처리능력이 서로 다르며, 처리 가능한 크기보다 큰 패킷을 받을 경우는 적절한 크기로 분할되게 된다. 수신측에서는 분할된 패킷을 다시 재조합하여 원래의 데이터로 복원시켜야 한다. 이러한 패킷 재조합은 운영체제의 커널에서 수행된다. 본 논문에서는 리눅스 커널에서의 분할패킷 재조합 과정을 개선함으로써 노드간 데이터 전송률을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.288-291
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• 2008

본 논문은 실수 진화 알고리즘에 대해서 가상의 클러스터를 이용한 재조합 연산자 및 새로운 세대차 모델을 소개한다. 가상 클러스터의 자가 적응적인 크기 변화를 통해 자손의 생성범위를 적절히 조절하고, 선택과 대치를 포함한 진화방식을 개선하여 효율적인 세대차 크기를 구함으로서, 개체의 다양성 유지 및 탐색성능의 향상을 꾀하였다. 제안된 방법을 벤치마크 테스트 문제에 적용하여 G3 알고리즘과 CMA-ES 등과 성능을 비교하였다.

• Analytical Science and Technology
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• v.22 no.1
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• pp.75-81
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• 2009

A flow and sedimentation field-flow fractionation method has been used to characterize colloidal particles in environmental samples. The opposed flow sample concentration (OFSC) method was employed. The OFSC procedure was optimized for the analysis of particles in ground water with respect to various experimental parameters including sample introduction time, flow rates, etc. The effectiveness in low concentration and characterization of the OFSC-FlFFF was demonstrated with GW-1 and GW-2 ground water samples. Ground water of upto 100 mL has been successfully loaded, concentrated, and characterized by OFSC-FlFFF. The OFSC technique allow the application of FlFFF possible for the separation and characterization of colloidal particles in very low concentrations. The results show FFF provides a simplified alternative to existing off-line concentration procedures, and shows a high potential for the applications to the analysis of dilute colloidal particles in the environmental samples.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.6
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• pp.743-748
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• 2004

In this paper, we propose a probabilistic Korean parsing model using a syntactic feature, a functional feature, a content feature, and a site feature of a syntactic object for effective syntactic disambiguation. It restricts grammar rules to binary-oriented form to deal with Korean properties such as variable word order and constituent ellipsis. In experiments, we analyze the parsing performance of each feature combination. Experimental results show that the combination of different features is preferred to the combination of similar features. Besides, it is remarkable that the function feature is more useful than the combination of the content feature and the size feature.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.41 no.1
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• pp.38-44
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• 2022

Speech enhancement is performed to improve intelligibility and quality of the noise-corrupted speech. In this paper, speech enhancement performance was compared using different loss functions in time and frequency domains. This study proposes a combination of loss functions to utilize advantage of each domain by considering both the details of spectrum and the speech waveform. In our study, Scale Invariant-Source to Noise Ratio (SI-SNR) is used for the time domain loss function, and Mean Squared Error (MSE) is used for the frequency domain, which is calculated over the complex-valued spectrum and magnitude spectrum. The phase loss is obtained using the sin function. Speech enhancement result is evaluated using Source-to-Distortion Ratio (SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ), and Short-Time Objective Intelligibility (STOI). In order to confirm the result of speech enhancement, resulting spectrograms are also compared. The experimental results over the TIMIT database show the highest performance when using combination of SI-SNR and magnitude loss functions.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.2
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• pp.105-115
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• 2007

The up-to-moment dataset is built by combining the past dataset and the recent dataset. The proposal is to compute association rules in real time. This study proposed the model, $EM_{past'}$ and algorithm that is sensitive to time. It can be utilized in real time by applying partitioned combination law after dividing the past dataset into(k-1). Also, we suggested $EM^{ES}_{past}$ applying the exponential smoothing method to $EM^p_{past'}$ When the association rules of $EM_{past'}\;EM^w_{past'\;and\;EM^{ES}_{past}$ were compared, The simulation results showed that $EM^{ES}_{past}$ is most accurate for testing dataset than $EM_{past}$ and $EM^w_{past}$ in huge dataset.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.15 no.4
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• pp.497-507
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• 2008

Confounding techniques have to be used repeatedly in the situations where it is necessary to perform only 2 runs under homogeneous conditions in $2^m$ factorial and fractional factorial experiment. Combinations of confounded $2^m$ factorial and fractional factorial designs enable the estimation of all main effects and all of or a part of 2 factor interaction effects. Defining contrast are used for our designs and treatment combinations of designs to be run are presented.

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.4
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• pp.70-76
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• 2013

셀룰러 이동통신은 언제 어디서나 저렴한 가격에 무선 통신 서비스를 제공하기 위한 가장 효율적인 방법으로 알려져 있다. 그간 무선 통신의 링크 성능 향상을 위해서 연구자들의 많은 노력이 있었지만, 셀의 크기를 줄여서 단위 면적당 성능을 향상시키는 것에 비해서 그 결과는 미미하였다. 그렇지만, 셀의 크기를 줄이는 Small Cell에서 앞으로 얼마나 Cell의 크기가 줄어들어야 할 것인가? 이 논문은 이와 같은 근본적인 질문에 답하면서, 실제 시스템에서 소홀히 다루어졌던 Relay에 대한 재 조망을 하고자 한다. 즉, Small Cell과 Relay의 적절한 조합을 통해서 미래 이동통신의 다양한 설계 목표 (주파수 효율, 에너지 효율, 저 비용)를 달성할 수 있다는 것을 개념적으로 설명하고자 한다. 미래 셀룰러 시스템은 Macro Cell과 Small Cell이 혼재함과 동시에 Relay가 적절히 조합되어 구성될 수 있다는 시각을 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.784-786
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• 2004

정보통신 단말기에서 한글을 입력할 때는 단말기에 부착되어 있는 한정된 개수의 입력키만 을 이용해야 한다는 제약이 있다. 이러한 제약 조건 하에서 한글 모음을 입력하는 효율적인 방법을 모색하기 위해 기본 모음 집합의 크기를 변화시키면서 모음 조합 방법을 제시하였다. 그 결과로 8개의 기본 모음 'ㅏㅓ ㅗ ㅜ ㅡ ㅣ ㅐ ㅔ' 로부터 모음의 조합 원리 및 가획 원리에 의해 입력키가 할당되지 않은 모음을 조합하는 방식을 제안하였다. 이 방법은 유사 모음간의 전환이 가능한 오류 수정 방식과 다중 입력 방식을 도입하여 사용자 편의성을 추구하였다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.22 no.2
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• pp.5-25
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• 2011

This study aims to identify the most effective statistical feature selecting method and context window size for word sense disambiguation using supervised methods. In this study, features were selected by four different methods: information gain, document frequency, chi-square, and relevancy. The result of weight comparison showed that identifying the most appropriate features could improve word sense disambiguation performance. Information gain was the highest. SVM classifier was not affected by feature selection and showed better performance in a larger feature set and context size. Naive Bayes classifier was the best performance on 10 percent of feature set size. kNN classifier on under 10 percent of feature set size. When feature selection methods are applied to word sense disambiguation, combinations of a small set of features and larger context window size, or a large set of features and small context windows size can make best performance improvements.