• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.327-330
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• 2005

동적시스템의 공학적 설계는 대부분 구성요소들의 구조적 연결과 요소들의 파라미터들의 결정을 포함하며, 구조와 파라미터 모두 제한이 없는 열려진 특성을 가진다. 본 연구에서는 효율적인 구조/파라미터 탐색을 위한 교대 탐색법을 제안하고 이를 멀티-에너지 도메인 시스템 해석 및 설계에 적합한 본드 그래프를 이용하여 고유값 설계 문제에 적용하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.395-398
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• 1998

본 논문에서는 웨이브렛 변환에서 구해진 파라미터와 신경회로망을 이용하여 후두의 양성종양과 정상상태를 구분하는 실험을 행하였다. 식별 파라미터로는 웨이브렛변환으로부터 도출된 ECS 파라미터와 jitter, shimmer를 이용하였으며 신경회로망은 한 개의 은닉층을 갖는 다층구조 신경망을 이용하였다. 신경망의 입력으로는 세가지 파라미터의 조합을 두 개 또는 세 개를 입력하여 각각의 경우의 식별율을 조사하였다. 실험결과 75%에서 93%에 이르는 식별율을 얻었다.

• Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.267-271
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• 2001

다이오드의 소신호 및 대신호 파라미터 추출은 DC 해석, 외부 기생 소자 추출, 마지막으로 5-파라미터에 의한 내부소자 추출로 이루어진다. DC IV-곡선과 S-파라미터의 curve-fitting으로 내부 파라미터를 구하였고 외부 기생소자는 바이어스에 따라 변하지 성질을 이용하였다. 사용된 소자는 Schottky diode는 SIEMENS사의 BAS125를, Varactor diode는 SONY사의 1t362를, PIN diode는 Hitachi사의 HVM14S를 모델로 사용하였다. 실측을 위해 사용된 소자는 각각 HP사의 HSMS-2822, SONY사의 1t362, HP사의 HSMP-3834을 이용하여 측정하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.239-242
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• 2003

본 논문에서는 Gaussian Mixture Model을 이용한 Gustafson-Kessel 알고리즘의 성능을 개선하였다. 분포 및 밀도가 다른 데이터에 대하여 적절한 클러스터 파라미터를 추정함으로써 클러스터링의 성능을 개선한다. 일반적인 클러스터링 알고리즘의 경우, 데이터가 편중되거나 각 데이터의 밀도가 서로 틀린 경우 클러스터의 파라미터가 정확하게 클러스터를 표현하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 제안된 방법에서는 Gustafson-Kessel 알고리즘을 이용하여 클러스터 파라미터를 추정하며 알고리즘내의 파라미터 일부를 Gaussian Mixture Model을 이용하여 동적으로 갱신하였다 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 유용성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.391-394
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• 2002

진화 연산(Genetic Algorithm)은 최적화 분야에서 사용되는 강력하면서도 일반적인 방법이다. 이러한 진화 연산의 일반성은 진화 연산에서 사용되는 기본 연산자들이 문제에 대한 정보를 필요로 하지 않는 것에 기인하고 있기에, 실제 구현시에는 여러 파라미터들을 문제에 맞게 정해 줌으로써 성능 향상을 죄할 수 있다. 이러한 파라미터의 조절은 보통 시행착오를 거쳐 행해지나, 실행시에 동적으로 파라미터를 학습하는 적응적 진화 연산도 연구되어 왔다. 본 논문에서는 진화 연산에서의 파라미터 학습 과정을 강화 학습 과정으로 공식화하고 강화 학습을 사용한 적응적 진화 연산 구현을 제안한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.8
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• pp.2102-2116
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• 1998

본 논문에서는 TCP/IP 프로토콜을 기반으로 하는 인터넷에서 SNMP의 MIB-II를 활용하여 분석 파라미터를 정의하고 이를 계산하는 알고리즘을 제안하고자 한다. TCP/IP 망의 사용자에게 적절한 QoS를 제공하기 위해서는 성능과 장애에 관련된 파리미터를 기반으로 한 망 관리 행위를 수행해야 한다. 이를 위해서 인터넷 관리 표준을 정의된 MIB-II의 관리 정보를 기반으로 분석 파라미터를 정의하고 이를 계산하기 위한 알고리즘을 제시하고자 한다. MIB-II에서 system, interface, ip, snmp 그룹의 관리 변수를 Case 다이어그램에 따라 분석하여 선로 이용률, 에러 수신율, 인터페이스 패킷 송수신율, 인터페이스 패킷 송수신 손실률, 입출력 트래픽률, 방송형 송수신 트래픽 비율, 시스템 패킷 입출력률, 시스템 패킷 송수신 손실률, 시스템 자원 부하율, 패킷 전달률, 경로 설정 실패율, 관리 트래픽 이용률 등의 분석 파라미터와 계산 알고리즘을 제안한다. 분석 파라미터 계산 알고리즘에 대한 적용성을 실험하기 위해서 실존하는 라우터를 대상으로 분석 결과를 제시하고 진단하였다. 이러한 인터넷 분석 파라미터 계산 알고리즘은 망 관리자가 전체 TCP/IP 통신 네트워크를 진단하고 분석할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 인터넷 사용자에게 QoS를 제공하루 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.26 no.12
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• pp.1072-1082
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• 2015

In this paper, we propose two noise parameter measurement methods using spectrum analyzer. First method, we measure a noise correlation matrix using the 6-port network, and we calculate noise parameters using measured a noise correlation matrix. Second method, we directly measure noise figures of the DUT for source impedance changes, and then noise parameters are extracted from the measured noise figures. In order to measure a noise figure, we present a method of measuring a noise figure of the DUT that have arbitrary source impedances using spectrum analyzer and a method of eliminating a noise effect of a impedance tuner. Finally, the noise parameters of a passive and active DUT using proposed two methods are compared. The comparison shows that the two results obtained from for the two methods give almost identical noise parameters. The noise parameters measured by 6-port network accurately predict measured noise figures of the DUT for source impedance changes, and noise parameters measured by 6-port network is verified from the comparison.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.388-391
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• 1998

jitter, shimmer 및 켑스트럼 방식의 음원분석에 의한 파라미터를 이용하여 장애음성을 진단, 식별하는 방법을 제안한다. 먼저 통계적 처리결과르 바탕으로 식별에 유효한 파라미터들을 선택하고 이들 파라미터들을 이용하여 최종 진단한다. 식별방법으로는 신경회로망을 이용한다. 입력파라미터로는 jitter, shimmer, HNRR을 사용한다. 신경회로망은 1 은닉층을 갖는 3- layer 신경회로망을 사용한다. 실험결과 효과적으로 정상음성과 장애음성의구분이 가능해졌다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.616-618
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• 2002

본 논문에서는 음성인식 성능을 높이기 위한 기본적 단계인 음성과 비음성 부분의 경계를 추출하는 음성 경계 추출 방법을 제안한다. 음성경계 추출을 위한 특징들로는 시간영역 분할 파라미터인 ZCR, MA를 사용하고 주파수 영역 분할 파라미터로 주파수 대역 파워 에너지 (Frequency band power energy), 포만트 계수 (Formant coefficient)를 사용하였고 각 파라미터들을 이용하여 음성 경계를 결정할 때 경험에 의해 임계치를 결정하는 단점을 보안하기 위해서 신경망을 이용한다. 신경망의 가중치와 임계치들은 지도 학습을 통해 최적화 되고, 학습을 통해 구성된 망을 음성과 비음성의 경계치 구분에 사용한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.686-687
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• 2017

본 논문에서는 잡음에 강인하고 음성인식 성능이 효과적인 멜 주파수 켑스트럼 계수의 파라미터의 추출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 배경잡음이 혼합된 깨끗한 연속음성 중에서 위너필터를 이용하여 음성에 포함된 배경잡음을 감소시키며, 이후에 멜 주파수 켑스트럼 계수의 특징추출 방법을 사용하여 음성의 특징 파라미터를 추출한다.