• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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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.

• 분석과학
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• 제22권1호
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• pp.75-81
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• 2009

흐름 장-흐름 분획법을 개선한 방식의 흐름 장-흐름 분획장치를 이용하여 아주 적은 농도의 입자를 포함하는 지하수의 실험이 가능하였다. 또한 침강 장-흐름 분획법을 조합하여 상대적으로 크기가 큰 입자들을 분리함으로써 보다 넓은 영역의 입자들을 분리 및 분석할 수 있었다. 이렇게 장-흐름 분획법을 이용한 환경적인 측면의 연구의 가능성을 확인하였다. 각 시료의 크기 별 분포를 비교하고 크기별 분리를 확인하고자 광학 현미경을 사용하였다. 실험의 결과들은 입자크기분포를 결정하기 위한 가능성을 보여주었다. 다양한 분석 기술들의 조합으로 인해 그 효율성이 매우 증대할 수 있다는 것을 확인하였다. 또한, 본 연구를 통하여 입자 크기별 분리를 위한 장-흐름 분획법의 응용 가능성을 충분히 확인할 수 있었다. 앞으로 더욱 세밀한 실험과 시스템의 최적화에 노력을 기울인다면 흐름 장-흐름 분획법의 여러 부수 기술들을 조합하여 자연수 내의 입자들을 분리하고 분석할 수 있는 표준분석방법을 개발하고 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.743-748
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• 2004

본 논문에서는 효과적인 구문 중의성 해결을 위해 문장성분의 구문자질, 기능자질, 내용자질, 크기자질을 활용하는 확률적 한국어 구문분석 모델을 제안한다. 그리고, 제안하는 구문분석 모델은 한국어의 부분자유어순과 생략현상을 잘 처리할 수 있도록 문법규칙을 이진형식으로 제한한다. 실험을 통해 제안하는 구문분석 모델의 성능을 각 자질조합별로 분석한다. 분석결과는 서로 다른 특징을 갖는 자질의 조합이 서로 유사한 특징을 갖는 자질의 조합보다 구문중의성 해결에 더 유용하다는 것을 보여준다. 또한, 단일자질인 기능자질이 내용자질과 크기자질의 조합보다 성능이 더 우수함을 알 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제41권1호
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• pp.38-44
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• 2022

잡음에 오염된 음성의 명료도와 음질을 향상시키고자 음성 향상을 수행한다. 본 연구에서는 복소값 스펙트럼을 이용한 마스크기반 음성 향상에서 시간 영역 손실함수와 주파수 영역 손실함수에 따른 학습 결과를 비교하였다. 시간 영역의 음성 파형과 주파수 영역의 스펙트럼의 세부정보를 고려해 두 영역의 장점을 활용할 수 있도록 손실함수 조합에 관해 연구를 진행하였다. 시간 영역 손실함수는 Scale Invariant-Source to Noise Ratio(SI-SNR)을 이용해 계산하고, 주파수 영역 손실함수는 복소값 스펙트럼과 크기 스펙트럼을 Mean Squared Error(MSE)로 계산하여 사용하였고, sin 함수를 이용해 위상에 대한 손실함수를 계산하였다. 손실함수 조합은 시간 영역 손실함수인 SI-SNR과 각 주파수 영역 손실함수를 조합하였다. 또한 크기 값과 위상 값을 모두 고려할 수 있도록 SI-SNR과 크기 스펙트럼, 위상에 관련된 손실함수들도 조합하여 실험을 진행하였다. 음성 향상 결과는 Source-to-Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short-Time Objective Intelligibility(STOI)를이용해 성능 비교 평가를 진행하였다. 음성 향상 결과를 확인해보기 위해 스펙트럼 상에서 비교를 진행하였다. TIMIT 데이터베이스를 이용한 실험 결과, 시간 영역 또는 주파수 영역 손실함수보다 SI-SNR과 크기 스펙트럼을 조합한 손실함수를 사용하여 음성 향상을 학습했을 때 가장 높은 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.105-115
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• 2007

최근 들어 유비퀴터스 컴퓨팅에 대한 많은 연구들이 활발히 시작되고 있는데, 특히 모바일을 활용한 실시간 추천 모델에 대한 요구는 점차 커지고 있다. 본 연구에서는 기존 대용량 데이터베이스에서 실시간 추천을 위하여 Up-To-Moment 연관규칙 탐색 알고리즘이 있는데, 보다 더 정교하게 과거의 거래 세부정보까지 고려할 수 있도록 UP-To-Moment 데이터 셋의 과거 데이터 셋 부분을 (k-1)개로 분할-조합규칙을 적용하는 연관규칙 선호모델을 제안하였다. 제안된 모델은 전자상점 뿐만 아니라 유비퀴터스 컴퓨팅에 적용 가능한 레스토랑 음식 추천 데이터에 대하여, 전통적인 Up-To-Moment 연관규칙 탐색모델 $EM_{past'}$ 데이터 셋 크기값을 가중 조합한 $EM^w_{past'}$ 그리고 시간에 따른 지수평활법 분할-조합규칙을 적용한 $EM^{ES}_{past}$을 비교하여 보았다. 특히 $EM^{ES}_{past}$의 지수평활 상수 a 값의 변화에 따른 세 알고리즘의 연관규칙 계산에 대한 민감도도 비교함으로써, 실제 데이터 적용 시에 보수적 또는 진보적 실시간 추천의 선택이 가능하도록 하였다. 세 알고리즘의 비교 시뮬레이션 결과를 보면, 데이터 셋 크기 값을 가중 조합한 $EM^w_{past}$이 가장 효율이 떨어지는 것으로 나타났으며, 누적된 과거 데이터 셋의 크기가 클수록 $EM^{ES}_{past}$의 정확성이 높은 추천을 하는 것으로 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권4호
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• pp.497-507
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• 2008

동일 환경에서 할 수 있는 실험의 크기가 2인 경우 $2^n$요인실험과 그 일부실시법을 설계하려면 교락법을 반복적으로 사용해야한다. $2^n$요인실험 또는 그 일부실시법의 교락법들을 적절히 조합하면 모든 주효과와 2인자 교호작용효과 전부 또는 일부를 검출할 수 있는 실험을 설계할 수 있다. 이런 실험을 설계하기 위해 정의대비를 이용했고 설계된 실험의 처리조합을 제시하였다.

• 정보와 통신
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• 제30권4호
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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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.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권2호
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• pp.5-25
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• 2011

이 연구는 지도학습 방법을 이용한 단어 중의성 해소가 최적의 성능을 가져오는 통계적 자질선정 방법과 다양한 문맥의 크기를 파악하고자 하였다. 실험집단인 한글 신문기사에 자질선정 기준으로 정보획득량, 카이제곱 통계량, 문헌빈도, 적합성 함수 등을 적용하였다. 실험 결과, 텍스트 범주화 기법과 같이 단어 중의성 해소에서도 자질선정 방법이 매우 유용한 수단이 됨을 알 수 있었다. 실험에 적용한 자질선중 기준 중에 정보획득량이 가장 좋은 성능을 보였다. SVM 분류기는 자질집합 크기와 문맥 크기가 클수록 더 좋은 성능을 보여 자질선정에 영향을 받지 않았다. 나이브 베이즈 분류기는 10% 정도의 자질집합 크기에서 가장 좋은 성능을 보였다. kNN의 경우 10% 이하의 자질에서 가장 좋은 성능을 보였다. 단어 중의성 해소를 위한 자질선정을 적용할 때 작은 자질집합 크기와 큰 문맥 크기를 조합하거나, 반대로 큰 자질집합 크기와 작은 문맥 크기를 조합하면 성능을 극대화 할 수 있다.