• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.8
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• pp.727-739
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• 2003

In this paper, we propose a generation method of regression classes for adaptation in the HM-Net (Hidden Markov Network) system. The MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) adaptation approach is applied to the HM-Net speech recognition system for expressing the characteristics of speaker effectively and the use of HM-Net in various tasks. For the state level sharing, the context domain state splitting of PDT-SSS (Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting) algorithm, which has the contextual and time domain clustering, is adopted. In each state of contextual domain, the desired phoneme classes are determined by splitting the context information (classes) including target speaker's speech data. The number of adaptation parameters, such as means and variances, is autonomously controlled by contextual domain state splitting of PDT-SSS, depending on the context information and the amount of adaptation utterances from a new speaker. The experiments are performed to verify the effectiveness of the proposed method on the KLE (The center for Korean Language Engineering) 452 data and YNU (Yeungnam Dniv) 200 data. The experimental results show that the accuracies of phone, word, and sentence recognition system increased by 34∼37%, 9%, and 20%, respectively, Compared with performance according to the length of adaptation utterances, the performance are also significantly improved even in short adaptation utterances. Therefore, we can argue that the proposed regression class method is well applied to HM-Net speech recognition system employing MLLR speaker adaptation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.17-18
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• 2008

IEC 61850은 변전소 자동화에 있어서 변전소 감시, 보호, 제어, 운전에 필요한 모든 부분에 IT 기술을 적용한 디지털 제어 기반의 차세대 변전소 자동화 시스템을 설계, 개발, 운용하는 기술로서 변전소 운전의 자동화 및 무인화를 위한 핵심 기술이다. IEC 61850 기반의 변전소 자동화 시스템의 스테이션 레벨 Station HMI 구현을 위하여 논리노드 데이터 클래스가 매핑된 MMS와 OPC를 연계하였으며 OPC 통신을 지원하는 HMI툴을 사용하여 IEC 61850 스테이션 레벨 Station HMI를 구현하였다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.27 no.6
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• pp.653-662
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• 2014

The data repositories for structural experiment information needs to be efficient to use in order to allow structural engineers and researchers to store and retrieve easily the information involved in the structural experiments. The data repositories can be evaluated in terms of the organization of the data repositories themselves and of the organization of the actual experiment information in the data repositories, which can be represented using classes and objects with their attributes. This paper proposes the evaluation criteria of attributes of the classes and objects. The evaluation criteria of the attributes of the classes, such as the number of attributes in class and the numbers of the data-valued and object entity-valued attributes, are used for understanding the complexity of the organization of the data repositories. The evaluation criteria of the attributes of the objects, such as the number of valued attributes in object, are used for describing how the actual experiment information is stored through the levels in the data repositories for the structural experiment information.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.4B
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• pp.192-201
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• 2005

DiffServ supports aggregated traffic classes to provide various QoS to different classes of traffics. However, current DiffServ specifications do not have a complete QoS management framework. It is possible to lead to serious QoS violations without a QoS management support. From this reasoning, a QoS management system that can manage differentiated QoS provisioning is required. This paper proposes and implements a policy-based QoS management platform for differentiated services networks, which specifies QoS policies to guarantee dynamic QoS requirements. The implementation of the proposed platform is built on W framework and uses XML to represent and validate high-level QoS policies. High-level QoS policies are represented as valid XML documents and are mapped into Em beans of the EJB-based policy server of the platform. The policy distribution and the QoS monitoring are processed using SNMP.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.13-20
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• 2005

이 논문은 공학적인 접근 방법에 기반한 단계적인 전문분야 시소러스 구축 방법을 제안한다. 시소러스 구축 과정은 용어 추출 단계, 용어 분류 단계, 계층 구조 구축 의 3단계로 구성되고, 모든 단계에서 자동 처리와 전문가 검증 작업을 거친다. 추출된 용어를 미리 정해진 분류 체계에 따라 분리한 후 여러 개의 작은 시소러스를 구축하고, 마지막으로 전체 시소러스로 결합한다. 이 방법은 1) 시소러스를 구축하는 복잡도가 줄어들고, 2) 클래스 단위의 작은 시소러스가 다른 전문분야 시소러스에 쉽게 재사용 될 수 있으며, 3) 각 클래스에 포함된 용어들의 분포를 쉽게 판단할 수 있는 장점이 있다. 제안한 방법을 이용하여 한국어 정보기술 분야 시소러스를 구축하였다. 시소러스 구축에 사용된 용어들은 정보기술 분야의 최근의 한국어 신문과 특허 문서에서 추출하였기 때문에 한국에서 만들어진 신조어를 포함한다. 구축된 시소러스는 81 개의 상위 레벨클래스와 1,000개 이상의 용어로 구성된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.477-480
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• 2007

국제표준규격인 ISO 10303(STEP), ISO 13584(PLIB), ISO 15926을 연구하고 해외건설 플랜트의 기자재 데이터를 입수하여 전문가를 통한 분석, 분류 및 국제표준규격(ISO 15926 RDL) 기반과 비교하여 분류체계 구축 및 속성정보 정의 작업을 수행하였다. 통합 및 분리가 필요한 기자재 클래스에 대해서는 통합, 분리 작업을 수행하였고 적용 가능한 속성정보가 있을 경우는 클래스별로 확장 적용하였다. 이에, 5단계 레벨, 637개의 분류체계가 구성되었고 개방형 구조의 XML으로 플랜트 기자재 정보를 구축하여 계층구조 분류트리 표현 및 해당 기자재의 제품에 대한 상세 정보를 나타내었다. 또한, 제품정보를 통합검색, 카테고리검색, 상세검색, 논리검색 기능으로 검색, 확인할 수 있고 표준 및 제품, 업체, 시스템을 관리하는 기자재 정보 관리 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.741-744
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• 2014

디비피디아 온톨로지는 위키피디아에서 구조화된 데이터를 추출한 지식 베이스이다. 이러한 지식 베이스의 자동 증강은 웹을 구조화하는 속도를 증가시키는데 큰기여를 할 수 있다. 본 연구에서는 한국어 디비피디아를 기반으로 새로운 트리플을 입력받아 기존의 지식 베이스를 자동 증강시키는 시스템을 소개한다. 스키마를 자동 증강하는 두 가지 알고리즘은 최하위 레벨인 인스턴스가 지닌 프로퍼티, 즉 rdf-triple 단위에서 진행되었다. 알고리즘을 사용한 결과 첫째, 확률적 격상 방법을 통해 단계별로 입력받는 인스턴스와 하위 클래스의 프로퍼티를 이용하여 상위 클래스의 스키마가 정교해졌다. 둘째, 이를 바탕으로 타입 분류가 되어 있지 않았던 인스턴스들이 가장 가까운 타입에 자동 분류되었다. 지식 베이스가 정교해지면서 재분류된 인스턴스와 새로운 트리플셋을 바탕으로 두 가지 알고리즘은 반복적으로 작동하며, 한국어 디비피디아 지식 베이스의 자동 증강을 이루었다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.16 no.5
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• pp.331-337
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• 2023

In this paper, we propose a deep learning model to detect lumbar 3 (L3) CT images to determine the occurrence and degree of sarcopenia. In addition, we would like to propose an optimization technique that uses oversampling ratio and class weight as design parameters to address the problem of performance degradation due to data imbalance between L3 level and non-L3 level portions of CT data. In order to train and test the model, a total of 150 whole-body CT images of 104 prostate cancer patients and 46 bladder cancer patients who visited Gangneung Asan Medical Center were used. The deep learning model used ResNet50, and the design parameters of the optimization technique were selected as six types of model hyperparameters, data augmentation ratio, and class weight. It was confirmed that the proposed optimization-based L3 level extraction model reduced the median L3 error by about 1.0 slices compared to the control model (a model that optimized only 5 types of hyperparameters). Through the results of this study, accurate L3 slice detection was possible, and additionally, we were able to present the possibility of effectively solving the data imbalance problem through oversampling through data augmentation and class weight adjustment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.505-507
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• 1998

상속은 객체 지향 원리에서 만의 특성으로 추상화 레벨을 높여주고, 소프트웨어의 재사용을 강력히 지원하며, 대체 원리를 따른다. 또한 유지 보수의 용이성, 신뢰성등의 잇점을 제공한다. 그러나 측정 결과에 따르면 상속 계층이 깊어질수록 재사용이 어렵다고 조사되었으며 이는 재사용뿐아니라 개발에 있어서도 장애의 요인이 된다. 상속의 깊이를 최소화하기 위해서는 우선 상속 계층에서 직접적, 또는 간접적으로 사용되는 instance variable과 method만을 제외하고는 모두 삭제되어야 한다. 그러나, 다형성이 적용된 클래스는 정적(static) 분석이 불가능하므로 다형성을 제거하되, 다형성이 적용되었을 때와 동일한 모든 state, 기능 및 동작이 유지된 상태에서 처리되어야 한다. 다형성이 제거될 때 구현의 세부 사항은 변경하지 않음으로써 black box의 이점을 살린다. 다중상속의 경우는 각각의 상속 경로에 대하여 동일한 처리를 반복 수행하여 결과를 얻을 수 있으며, instance variable과 method의 access 레벨에 따라 처리 방법이 조금씩 달라진다. 본 논문에서는 C++에서의 다형성과 불필요한 instance variable과 method의 제거알고리즘에 대하여 논한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.484-486
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• 2002

이 논문에서는 자바 카드를 위한 통합 테스트 및 디버깅 환경에 대해 기술하고 있으며, 제안한 통합 개발 환경은 J-JCRE (Java language based Java Card Runtime Environment) 와 Java Card API (Application Programming Interface)로 구성되어 있다. 또한, 개발 환경은 현재 두 가지 암호 알고리즘을 지원해주며, 스크립트 실행, 시스템 클래스의 소스 레벨 디버깅, 클라이언트/서버 skeleton 자동 생성 등 다양한 기능을 제공해 준다. 제안한 통합 개발 환경을 이용함으로써 사용자들은 실제 자바 카드에 응용 프로그램을 탑재하기 전에 응용 프로그램 테스트 및 디버깅을 통해 프로그램상의 오류 밀 에러를 미리 점검하여 수정할 수 있게 된다.