• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.435-438
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• 2008

본 논문에서는 애니메이션을 위해서 얼굴의 특징표현(Action Units)의 조합하는 방법으로 얼굴 모델링을 하기 위한 3D대응점(3D dense correspondence)을 찾는 방법을 제시한다. AUs는 표정, 감정, 발음을 나타내는 얼굴의 특징표현으로 통계적 방법인 PCA (Principle Component Analysis)를 이용하여 만들 수 있다. 이를 위해서는 우선 3D 모델상의 대응점을 찾는 것이 필수이다. 2D에서 얼굴의 주요 특징 점은 다양한 알고리즘을 이용하여 찾을 수 있지만 그것만으로 3D상의 얼굴 모델을 표현하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 3D 얼굴 모델의 대응점을 찾기 위해 원기둥 좌표계 (Cylinderical Coordinates System)을 이용하여 3D 모델을 2D로 투사(Projection)시켜서 만든 2D 이미지간의 워핑(Warping) 을 통한 대응점을 찾아 역으로 3D 모델간의 대응점을 찾는다. 이것은 3D 모델 자체를 변환하는 것보다 적은 연산량으로 계산할 수 있고 본래 형상의 변형이 없다는 장점을 가지고 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.11
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• pp.2954-2972
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• 1998

It is expected that the transport of compressed video will become a significant part of total network traffic because of the widespread introduction of multimedial services such as VOD(video on demand). Accordingly, VBR(variable bit-rate) encoded video will be widely used, due to its advantages in statistical multiplexing gain and consistent vido quality. Since the transport of video traffic requires larger bandwidth than that of voice and data, the characterization of video source and traffic modeling is very important for the design of proper resource allocation scheme in ATM networks. Suitable statistical source models are also required to analyze performance metrics such as packet loss, delay and jitter. In this paper, we analyzed and described on the characterization and traffic modeling of MPEG video sources. The models are broadly classified into two categories; i.e., statistical models and deterministic models. In statistical models, the models are categorized into five groups: AR(autoregressive), Markov, composite Marko and AR, TES, and selfsimilar models. In deterministic models, the models are categorized into $({\sigma},\;{\rho}$, parameterized model, D-BIND, and Empirical Envelopes models. Each model was analyzed for its characteristics along with corresponding advantages and shortcomings, and we made comparisons on the complexity of each model.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.3B
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• pp.212-218
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• 2012

An Internet worm is a self-replicating malware program which uses a computer network. As the network connectivity among computers increases, Internet worms have become widespread and are still big threats. There are many approaches to model the propagation of Internet worms such as Code Red, Nimda, and Slammer to get the insight of their behaviors and to devise possible defense methods to suppress worms' propagation activities. The influence of the network characteristics on the worm propagation has usually been modeled by medical epidemic model, named SI model, due to its simplicity and the similarity of propagation patterns. So far, SI model is still dominant and new variations of the SI model, called SI-style models, are being proposed for the modeling of new Internet worms. In this paper, we elaborate the problems of SI-style models and then propose a new accurate stochastic model using an occupancy problem.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.671-671
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• 1995

• Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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• 2006.03a
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• pp.113-122
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• 2006

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1996.10a
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• pp.389-394
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• 1996

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.426-432
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• 1999

통계적 언어 모델은 자연어 처리의 다양한 분야에서 시스템의 정확도를 높이고 수행 시간을 줄여줄 수 있는 중요한 지식원이므로 언어 모델의 성능은 자연어 처리 시스템, 특히 음성 인식 시스템의 성능에 직접적인 영향을 준다. 본 논문에서는 한국어를 위한 통계적 언어 모델을 구축하기 위한 다양한 언어 모델 실험을 제시하고 각 언어 모델들 간의 성능 비교를 통하여 통계적 언어 모델의 표준을 제시한다. 또한 형태소 및 어절 단위의 고 빈도 어휘만을 범용 언어 모델에 적용할 때의 적용률을 통하여 언어 모델 구축시 어휘 사전 크기 결정을 위한 기초적 자료를 제시한다. 본 연구는 음성 인식용 통계적 언어 모델의 성능을 판단하는 데 앞으로 큰 도움을 줄 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1998.05a
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• pp.475-480
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• 1998

계면면적 밀도는 two-fluid 모델에서 각 상 간의 상호작용에 영향을 주는 중요한 인자로서 이상유동 현상의 해석을 위하여는 이의 적절한 모델링이 필요하다. 계면면적 밀도의 모델링은 크게 상관식에 의존하는 방법론과 수송 방정식을 사용한 이론적인 접근방식으로 개발되어왔다. 후자는 시간적, 공간적으로 변하고 있는 동적 유동조건에 대하여 계면면적 밀도를 효과적으로 예측할 수 있는 방법론으로서 flow regime의 의존성을 줄이거나 없앨 수 있는 장점을 가진다. 계면면적 수송 방정식은 유체입자의 수밀도에 대한 수송 방정식의 통계적인 모델로부터 유도되며 입자들의 상호작용 및 상변화와 관련된 생성항을 포함하고 있다. 본 연구에서는 계면면적 밀도 수송 방정식 및 그 구성 모델들에 대한 연구현황을 정리하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1799-1800
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• 2007

Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 전자밀도를 모델링하였다. RBFN의 예측성능은 학습인자의 함수로 최적화하였다. 체계적인 모델링을 위해 통계적인 실험계획법이 적용되었으며, 실험은 반구형 유도 결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수행이 되었다. 전자밀도 측정에는 Langmuir probe가 이용되었다. 최적화된 GA-RBFN모델을 일반 RBFN모델과 비교하였으며, 11%정도 모델의 예측성능을 향상시켰다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.5
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• pp.297-305
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• 2006

Trace-driven simulation is widely used for measuring the performance of a microprocessor in its initial design phase. However, since it requires much time and disk space, the statistical simulation has been studied as an alternative method. In this paper, statistical simulations are performed for a high performance superscalar microprocessor with a perceptron-based multiple branch predictor. For the verification, various hardware configurations are simulated using SPEC2000 benchmarks programs as input. As a result, we show that the statistical simulation is quite accurate and time saving for the evaluation of microprocessor architectures with multiple branch prediction.