• 전자통신동향분석
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• 제9권1호
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• pp.1-10
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• 1994

본 고에서는 전화망에서 발생되는 여러 전송 장애 요인들이 팩시밀리 통신에서 화상에 어떤 영향을 주는지 각 파라미터에 대하여 측정하였다. 이 연구에서 선정된 주요 파라미터는 최근의 측정 결과를 바탕으로 하였다. 이러한 파라미터들은 전송 선로의 특성에 따른 감쇠 왜곡, 군지연 왜곡 등과 그 외에 임펄스성 잡음, 위상지연, 위상 히트 등이다. 이 파라미터들은 모두 팩시밀리 화상 품질에 영향을 주고 있으므로 일정 수준의 팩시밀리 품질을 유지하기 위해서는 영향을 주는 파라미터를 관리하여야 한다.

• 전자통신동향분석
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• 제10권1호통권35호
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• pp.39-46
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• 1995

본 고는 공중 전화망을 이용한 팩시밀리 통신에서 화상 품질에 영향을 주는 여러가지 품질 파라미터와 관련된 데이터를 측정하기 위한 팩시밀리 품질 파라미터 측정 시스템에 관하여 기술하였다. 적정 수준의 팩시밀리 화상을 송수신하기 위해서는 통신망 성능을 적정 수준으로 유지시키고 팩시밀리 단말기의 성능을 향상시켜야 한다. 본 측정 시스템은 실제의 팩시밀리 서비스 환경과 유사한 팩시밀리 통신 환경으로 구축되며, 팩시밀리에 영향을 주는 각종 파라미터를 가변시키고 이로부터 얻어진 데이터를 분석하여 파라미터가 팩시밀리 품질에 주는 영향을 파악하고, 적정의 서비스가 유지되기 위한 파라미터값을 정함으로써, 팩시밀리 사용자가 안정적으로 만족할 만한 팩시밀리 서비스를 이용할 수 있게 된다.

• 유변학
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• 제7권3호
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• pp.211-224
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• 1995

묽은 고분자 용액의선형 점탄성과 완화시간 스펙트럼에 대하여 비드수, 유체역학적 상호작용, 배제 부피와 비선형 스프링들의 영향을 비드-스프링 모델을 통하여 연구하였다. Fixman의 모델을 개량하였고, 비선형 스프링개념을 도입한후 선형점탄성에 관한 식들을 유 도하였다. 그중에서 주로 복고 점도의 크기와 위상차에 대한 BSM 파라미터들의 영향을 살 펴보았다. 실험데이터에서 진동수에 따른 위상차의 평평한 부분의 길이로부터 비드수를 Mark-Houwink 식의 지수 값으로부터 유체역학적 상호작용 파라미터를 그리고 fitting 파라 미터로써 배제 부피 파라미터와 비선형 스프링 파라미터의 함수형태로 표현되는 동적 확장 파라미터를 결정할수 있었다. 또한 광산란 실험등으로부터 배제 부피 파라미터를 결정하게 된다면 이로부터 비선형 스프링 파라미터도 결정할수 있음을 알수 있었다. 한편 불연속적인 현태인 BSM의 완화시간 스펙트럼에 미치는 BSM 파라미터들의 영향을 분석함으로써 각 파람터의 효과와 차이점을 분명히 알수 있었다. 본논문에서는 BSM에 비드수, 유체역학적 상호작용 배제 부피 그리고 비선형 스프링 효과를 동시에 적용하는 방법을 제시하였으며 이 방법을 통하여 묽은 고분자 용액의 선형 점탄성 실험 데이터를 정량적으로 설명할 수 있었다.

• 방송과미디어
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• 제12권4호
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• pp.28-39
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• 2007

다양한 디지털 기술의 발전으로 인하여 방송형태의 이동 멀티미디어 서비스가 다국적으로 제안되고, 국내에서는 이동 멀티미디어 방송 (DMB: Digital Multimedia Broadcasting)을 통하여 야외나 이동시에도 시청이 가능한 방송서비스가 활발해지고 있다. 휴대 및 이동수신 방송 환경에서 비디온 오디오 및 데이터를 포함한 멀티미디어 방송 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 다양한 장소에서 수신 영상에 대한 품질 확보가 필수적이다. 본 논문에서는 현재 이동 멀티미디어 방송이 비디오 압축방식으로 채택하고 있는 H.264/AVC 압축 파라미터의 성능 연구에 대하여 기술한다. 현재 국내의 위성/지상파 DMB의 경우 비디오의 압축 방법으로 H.264/AVC baseline 1.3의 표준규격을 사용한다. 이러한 비디오 코덱(codec) 이용하여 비디오 영상을 압축할 경우 관련 파라미터(parameter) 조절이 가능한데, 비디오를 압축할 경우 관련 파라미터들을 어떻게 정하느냐에 따라 서로 다른 수신환경에서 압축 효율 및 재생된 비디오의 화질에 많은 영향을 미친다. 따라서 수신 환경에 가장 적합한 비디오 화질을 얻기 위해서는 관련 파라미터 설정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 압축 파라미터들 중 화질에 많은 영향을 미치는 항목을 선정하여, 해당 파라미터의 변화가 재생된 비디오 화질에 미치는 영향을 객관적 평가척도인 PSNR, Bit-rate, 수행시간 등을 이용하여 분석하였다. 또한, 실험 결과를 바탕으로 이동 멀티미디어 방송 환경에서의 H.264 인코더의 적정 압축 파라미터 및 인코더의 성능 개선 방안을 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제17권1호
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• pp.39-48
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• 1998

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델에 기반한 음성인식에 있어서 특징 파라미터의 인식 성능에 미치는 영향의 차이를 인식 시스템에 반영하여 인식성능을 향상시키기 위한 방 법을 제안하였다. 특징 파라미터별 가중치를 유도하기 위해서 우선 상태별 특징 파라미터의 인식율에 대한 기여도를 가중치로 변환하고, 이를 특징 파라미터 각각의 상태에서의 출력확 률에 곱하여 상태별 출력확률을 재 추정하게 된다. 실험결과, "가변가중"방법이 "고정가중" 방법에 비해서 단어 인식의 경우 3.3%, 그리고 문장 인식율의 경우 5.3%의 성능향상을 보 임으로써 상태별 특징 파라미터의 가중이 인식 성능 향상에 유효함을 알 수 있었다.

• 에너지공학
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• 제15권1호
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• pp.67-73
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• 2006

본 논문에서는 복합화력 발전시스템을 대상으로 온라인 성능감시시스템을 적용함에 있어 제어가능 운전 파라미터의 실시간 영향산출 기법을 고안하였다. 이 기법은 가스터빈 인입필터 차압, 압축기 효율 등과 같은 운전 파라미터에 대해 기대치와 현재치의 편차로 인해 얼마만큼 성능에 영향을 미치는가를 정량적으로 산출하여 사용자가 즉각적으로 성능향상을 위한 운전조작이 가능하도록 조치할 수 있는 성능관리지표로서 활용된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.69-72
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• 2020

Log Structured Merged Tree(LSM-Tree)구조를 사용하여 빠른 데이터 쓰기 성능을 보유한 RocksDB에는 쓰기 증폭과 공간 증폭 현상이 발생한다. 쓰기 증폭은 과도한 쓰기 연산을 유발하여 데이터 처리 성능 저하와 플래시 메모리 기반 장치의 수명 저하를 초래하며, 공간 증폭은 데이터 저장 공간 점유로 인한 저장 공간 부족 문제를 야기한다. 본 논문에서는 쓰기 증폭과 공간 증폭 완화를 위해 RocksDB 의 성능에 영향 주는 주요 파라미터를 추출하고, 기계학습 기법인 랜덤 포레스트를 사용하여 추출한 파라미터가 쓰기 증폭과 공간 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과 쓰기 증폭과 공간 증폭에 영향을 많이 주는 주요 요소를 선별하였고 다른 파라미터에 대비해서 성능 격차가 61.7% 더 나타낸 것을 발견하였다.

• 한국음향학회지
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• 제18권3호
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• pp.68-72
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• 1999

바이모달 음성인식 시스템에서 어떤 입술파라미터를 선정하느냐 그리고 얼마나 견인하게 추출하는 가에 따라서 인식률에 큰 영향을 미친다. 그래서 본 논문에서는 자동 추출 알고리듬을 이용하여 입술파라미터를 추출하고 안쪽 입술 파라미터가 바깥 입술 파라미터보다 바이모달 음성인식 시스템에 더 많은 영향을 미친다는 것을 보였다. 그리고 손으로 추출한 추출알고리듬과 비교하여 자동 추출알고리듬의 신뢰성을 비교하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제10권4호통권38호
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• pp.155-163
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• 1995

본 고에서는 광통신 시스템 송신단에 영향을 주는 파라미터를 분류하고 기술하였다. 광통신 시스템을 안정적으로 운영하기 위해서는 성능 관련 파라미터에 대한 기준값을 정해야 한다. 본 고에서는 송신단의 기준 파라미터로 평균결합전력을 선정하고 이 값에 영향을 주는 요인들을 분석했으며, ITU-T에서 권고한 평균결합전력값을 분석하였다. 또한 측정기를 이용하여 실제로 평균결합전력을 측정하는 방법에 대해서도 기술하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.289-292
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• 2005

본 논문에서는 클러스터링과 뉴로-퍼지 모델링을 동시에 실시하는 학습 기법을 제안하였다. 클러스터링을 이용하여 뉴로-퍼지 모델링을 실시하는 일반적인 경우, 클러스터링 학습을 실시한 후 학습된 파라미터를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파라미터로 설정하고 모델을 다시 학습하는 방법을 취한다. 즉 클러스터링에서 클러스터의 수를 구하고 파라미터를 최적화함으로써 초기 구조동정과 파라미터 동정을 실시하며 이를 다시 뉴로-퍼지 모델에서 세부적인 파라미터 동정을 실시하는 것이다. 또한 모델에서의 학습은 출력데이터의 오차를 이용한 오차미분기반 학습으로 전제부 소속함수 파라미터를 수정하는 방법을 이용한다. 이 경우 클러스터링의 영향과 모델의 영향이 각각 별개로 고려될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 전제부 소속함수로 부여하고 클러스터링의 학습에 뉴로-퍼지 모델을 이용하면서 또한 모델의 학습에 클러스터링을 직접 적용하는 클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링을 제안하였으며 이 경우 클러스터링의 학습과 모델의 학습이 동시에 이루어지며 뉴로-퍼지 모델에서 클러스터링의 효과를 직접적으로 확인할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.