• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.331-333
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• 2006

다양한 환경을 포항하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 기존의 대표적인 배경 모델링 방법으로 통계적 방법을 이용한 $W^4$ 방법이 있지만 칼라 영상의 다양한 환경에서 한계를 보인다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링을 이용한다. 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 큐 크기와 RGB 값의 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 적응적으로 결정하기 위한 방법을 제안한다. 환경 변수를 결정하기 위친 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 영상 처리 기법들을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.561-566
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• 2018

최근 신경망 번역 모델에 주의 집중 네트워크가 제안되어 기존의 기계 번역 모델인 규칙 기반 번역 모델, 통계적 번역 모델에 비해 높은 번역 성능을 보이고 있다. 그러나 주의 집중 네트워크가 잘못 모델링되는 경우 과소 번역 현상이 나타난다. 신경망 번역 모델에 커버리지 메커니즘을 추가하여 과소 번역 현상을 완화하는 연구가 진행되었으나 이는 모델의 구조를 변경해야하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 신경망 번역 모델의 구조를 변경하지 않고 새로운 손실 함수를 정의하여 과소 번역 현상을 완화하는 방법을 제안한다. 한-영 번역 실험을 통해 제안한 주의 집중 네트워크의 정규화 방법이 커버리지 메커니즘의 목적을 효율적으로 달성함을 보인다.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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• v.7 no.4
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• pp.128-134
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• 2008

Models of the deposition heights in the uncontrolled laser aided direct metal deposition process are constructed for the enhancement of the process integrity. Linear and non-linear statistical models as well as fuzzy model are utilized as the modeling methods. The predictability of the models are evaluated with the values of the sum of square error. The algorithm to use the models in the feedback controlled system is suggested to increase the deposition height accuracy within a layer.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2006.06a
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• pp.186-187
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• 2006

본 논문에서는 PECVD를 이용하여 증착시킨 실리콘 산화막에 영향을 주는 파라미터 입력에 따른 박막의 특성을 평가하기 위하여 먼저 통계적 실험계획을 통해 산화막 특성에 유의한 영향을 미치는 요인을 분석하고, 분석된 결과를 이용하여 가장 유의한 교호작용을 신경망 모델링에서 입력파라미터로 포함시킴으로서 교호작용을 고려하지 않은 경우와의 학습결과를 비교하여 두가지 모델링 방법 중 교호작용을 고려한 신경망 모델의 경우가 PECVD의 물리적 현상을 더 명확히 설명할 수 있음을 확인했다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.2
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• pp.34-43
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• 2006

This paper shows modeling methods for VBR video trace. It is well known that VBR video trace is characterized as longterm correlated and highly intermittent burst data. To analyze this, we attempt to model it using neural network with auxiliary linear structures derived from residual threshold. For testing purpose, we generate VBR video trace from chaotic nonlinear function combined with the geometric random noise. The modeling result of the generated data shows that the attempted method represents more accurately than the traditional neural network. However, we also found that combining hRU to the attempted modeling method can yield a closer agreement to statistical features of the generated data than the attempted modeling method alone.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2619-2621
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• 2002

전력선 통신(Power-Line Communication)은 기본적으로 데이터 전송용이 아닌 전력 전달을 목적으로 설계된 전력선을 매체로 이루어지기 때문에 상당한 잡음과 감쇠 특성을 보이며 또 전력선 topology와 부하의 변화에 따라 전달 함수(transfer function)의 변화도 심하다. 이러한 열악한 채널 특성을 극복하기 위해 전력선 채널에 관한 많은 연구가 진행되고 있으며 그 중에서도 채널 모델링 연구가 활발하게 진행되고 있다. 채널 모델링은, 변복조 방식, 채널 코딩(coding), 커플링(coupling), 필터링(filtering) 등의 적극적인 채널 극복 방안으로서 제시되는 기술을 적용함에 있어서 상당히 중요하다. 본 논문에서는, 채널 모델링 기법으로 제시되고 있는 방식인, 전달 함수 특성과 여러 가지 잡음 특성을 결합한 통계적 모델링 방식[l]을 통해 전력선 채널 모델을 구현하여 실측치와 비교 검토하고, 또 모델링을 통해 얻어지는 파라미터(parameter)를 통해 채널 정보를 효과적으로 Data Base화 할 수 있는 방안에 대해 연구하였으며, 이 Data Base의 활용 방안을 모색하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.13 no.1
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• pp.92-98
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• 2008

Network data modeling is a essential research for the evaluation for intrusion detection systems performance, network modeling and methods for analyzing network data. In network data modeling, real data from the network must be analyzed and the modeled data must be efficiently composed to reflect a sufficient amount of the original data. In this parer the useful elements of real network data were quantified from packets captured from a huge network. Futhermore, a statistical analysis method was used to find the most effective element for efficiently classifying the modeled data.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.30 no.1
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• pp.87-94
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• 2017

Reliability analysis(RA) and Reliability-based design optimization(RBDO) require statistical modeling of input random variables, which is parametrically or nonparametrically determined based on experimental data. For the parametric method, goodness-of-fit (GOF) test and model selection method are widely used, and a sequential statistical modeling method combining the merits of the two methods has been recently proposed. Kernel density estimation(KDE) is often used as a nonparametric method, and it well describes a distribution function when the number of data is small or a density function has multimodal distribution. Although accurate statistical models are needed to obtain accurate RA and RBDO results, accurate statistical modeling is difficult when the number of data is small. In this study, the accuracy of two statistical modeling methods, SSM and KDE, were compared according to the number of data. Through numerical examples, the RA results using the input models modeled by two methods were compared, and appropriate modeling method was proposed according to the number of data.

• Textile Coloration and Finishing
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• v.18 no.4
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• pp.43-48
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• 2006

A phthalocyanine reactive dye was applied to nylon fibers to study the effects of the temperature and pH on % exhaustion and fixation. In addition, appropriate predictable empirical models, relatively new approaches in dyeing process, were developed incorporating interactions effects of temperature and pH for predicting the both % exhaustion and fixation. The significance of the mathematical model developed was ascertained using Excel regression (solver) analysis module. A very high correlation coefficient was obtained ($R^2=0.9895$ for % exhaustion, $R^2=0.9932$ for fixation) for the model which shows prominent prediction capacity of the model for the unknown conditions. The predictable polynomial equations developed from the Experimental results were thoroughly analyzed by ANOVA (Analysis of Variance) statistical concepts.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.4
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• pp.256-261
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• 2017

The notion of System of Systems (SoS), which is composed by many independent systems (i.e., Constituent Systems, CS), has emerged in various domains including social infrastructure. It is widely expected that complex requirements, which cannot be achieved in each CS-level, will be achieved in an SoS-level. While verification of SoS-level goal achievement is one of the most important problems, concrete case studies on SoS modeling and verification are still rare. In this paper, we focus on the fact that each CS performs an action for its own purpose by its own decision-making mechanism. We propose a novel Action-Benefit-Cost (ABC) SoS model which caters to the independent decision-making mechanisms of CSs. Using an abstract SoS example, this proposal provides a case study for the modeling and quantitative verification of the ABC SoS model.