• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.11 no.1
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• pp.193-204
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• 1998

It is quite that we have to estimate the derivative of the regression function. The Bezier curve, rarely known to statisticians, is very popular in computer graphics area. In this paper, we use nonparametric method via the Bezier curve, and apply this method to real data set. This method seems to be very easy to compute and can be easily applied to other smoothing techniques.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.150-152
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• 2007

직렬로 연결 된 다층의 단위전지 집합으로 구성되는 고체 고분자 연료전지의 적층전지는 에서 발생 할 수 있는 단위전지 간 전압손실과 압력구배를 최소화하기 위해 적층전지 내의 단위전지 외에 부품 및 재료를 추가하여 전압손실과 압력구배를 줄이는 방법에 대한 연구를 진행하였다. 체결압 구배를 최소화하기 위해 부드러운 층으로 이루어진 외곽부분과 딱딱한 층으로 이루어진 중심부를 가지는 필름을 전류집합체 뒤쪽에 첨가하였고， 분리판과 전류집합체 사이에서 발생 할 수 있는 전압손실을 방지하기 위해 높은 전기 전도성을 가지며, 평활도를 유지 할 수 있는 재료로 구성 된 복합층을 전류집합체와 분리판 사이에 첨가하였다. 압력구배 측정 및 다층전지 성능테스트 중 단전지간 전압손실을 측정하여 기 제작 된 첨가층들에 대한 영향의 정도를 파악하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.134-138
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• 2005

본 논문은 한국어 TTS(Text-To-Speech)에서 운율 경계를 추정하는 문제를 클래스 분류문제로 보고 CRF(Conditional Random Fields)를 적용하여 운율 경계를 추정하였다. 우리는 품사와 운율 경계로 구성된 말뭉치를 사용하여 품사, 어휘, 단어의 길이, 문장에서의 단어 위치와 같은 다양한 속성의 언어적 자질을 추출하여 CRF를 훈련시켰으며, 자질들을 서로 조합하여 최고의 성능을 보이는 자질 집합을 골랐다 또한 가우스 평활 (Gaussian Smoothing)을 적용하여 데이터의 희소성 문제를 줄였다. 실험 결과에서 본 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋을 뿐만 아니라 운율 경계를 추정하기 위한 자질을 독립시켰기 때문에 다른 시스템과의 호환성도 높다는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.271-273
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• 2000

본 논문에서는 TCP 수신자가 지연 ACK 옵션(Delayed ACK Option)을 사용할 경우에 TCP 송신자에게 발생하는 성능 저하요인들을 분석하고 다음과 같은 해결책을 제시하였다. 먼저, 느린 시작 구간(Slow Start phase) 처음에 생기는 ACK 타임아웃은 큰 초기 윈도우(large initial window)또는 1-bit 마킹 기법을 통해 해결할 수 있다. 그리고, 느린 시작 구간과 혼잡 회피 구간(Congestion Avoidance phase)에서 혼잡 윈도우(cwnd)가 천천히 증가하는 문제는 적절히 바이트 카운팅 기법을 사용함으로써 해결할 수 있다. 마지막으로, 송신자가 버스트(burst)한 데이터를 네트웍에 발생시키는 문제는 트래픽을 평활(pacing)함으로써 해결할 수 있다. 또한 본 연구에서는 분석적 모델링을 통하여 TCP가 보내는 평균 전송률을 구하였으며 이 결과는 TCP에 친화한 전송률 기반 전송방법(TCP Friendly Rate Based Control)에 응용될 수 있을 것이다. 그리고 시뮬레이션을 통해서 제시한 방법의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.533-541
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• 2000

본 논문에서는 독립변수들의 차원을 감소시켜 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 독립변수 패턴의 특징을 추출하고 이를 일반회귀 신경망의 학습데이터로 이용하였다. 이는 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 일반회귀 신경망이 가지는 제약을 해결하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 커널함수의 평활요소 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 1997.08a
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• pp.85-85
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• 1997

Czochralski 방법에 의해 육성된 Nd:YAG 단결정으로부터 CW mode의 1064nm laser를 발진시켰다. 육성된 단결정은 직경 50mm, 길이 120mm 이었으며, Nd 이온 농도는 O.2~0.9at% 이었다. 육성된 단결정 boule로 부터 결정학적 결함부위인 core 및 facet가 없는 양질의 단결정 부위를 Twyman-Green interferometer로 선빌하였다. 추출핀 부위는 절단, 가공, 연마공정 및 코팅 공정을 통해 직경 6.35mm, 길이 lOOmm의 laser rod를 제작하였다. 절단은 core drill, 또는 원통 연삭기를 사용하여 rod 형태로 가공하였으며, 상$\cdot$하면 polishing은 평행도 10", 직각도 5', 평활도 $\lambda$/10 수준까지 실험실에서 자체 가공하여 일반적인 laser 발진용 rod의 spec.을 만족시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.313-316
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• 2001

본 논문에서는 입력변수들의 차원을 감소시켜 polynomial adaline의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 입력변수의 특징을 추출하고 이를 polynomial adaline의 학습데이터로 이용하였다. 이는 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 속성을 살려 입력데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 데이터에 따른 polynomial adaline이 가지는 제약을 해결하기 위함이다. 제안된 기법의 polynomial adaline을 5 개의 입력변수를 가진 패턴분류 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 다차원 polynomial adaline보다 더욱 우수한 분류성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 커널함수의 평활요소 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.963-965
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• 2021

본 논문에서는 위성 영상과 같은 원격 센싱 영상 등의 저 대비 영상의 화질을 개선하기 위하여 SVD (singular value decomposition)를 이용한 적응적 히스토그램 평활화 기법을 제안한다. 저 대비 영상의 특이값과 히스토그램 평활화 영상의 특이값을 결합하되, 사용자 파라미터를 통해 영상의 화질을 조절할 수 있도록 적응적 화질 개선 기법을 제안한다. 위성 영상을 비롯한 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과 제안하는 방법이 기존의 히스토그램 평활화 기법 및 이를 개선한 방법에 비해 GSD (global standard deviation)으로 측정한 객관적 수치 측면에서 우수한 성능을 나타내고, 주관적 화질 측면에서 자연스럽고 영상의 어두운 영역 및 밝은 영역에서의 디테일 보존 성능이 우수함을 확인할 수 있다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.3 no.2
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• pp.85-97
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• 1997

This study is intended to propose methods of iso-surfaces representation in visualizing the stress distribution in 3-dimensional solids computed by finite element method, and to develop efficient algorithms related to iso-surfaces, and also to exploit the practical application to various data visualizations. This paper suggests practical methods of creating and rendering iso-surfaces, and methods of surface smoothing which removes local irregularity on the surface. Also devised in this study are various methods of rendering stress distribution with the aid of iso-surfaces. Their effectiveness and usefulness have been tested and verified through actual implementaion of a finite element analysis software and case studies using the software.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39A no.12
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• pp.746-755
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• 2014

Compressive sensing (CS) has drawn much interest as a new sampling technique that enables signals to be sampled at a much lower than the Nyquist rate. By noting that the block-based compressive sensing can still keep spatial correlation in measurement domain, in this paper, we propose a novel encoding technique for measurement data obtained in the block-based CS of natural image. We apply discrete wavelet transform (DWT) to decorrelate CS measurements and then assign a proper quantization scheme to those DWT coefficients. Thus, redundancy of CS measurements and bitrate of system are reduced remarkably. Experimental results show improvements in rate-distortion performance by the proposed method against two existing methods of scalar quantization (SQ) and differential pulse-code modulation (DPCM). In the best case, the proposed method gains up to 4 dB, 0.9 dB, and 2.5 dB compared with the Block-based CS-Smoothed Projected Landweber plus SQ, Block-based CS-Smoothed Projected Landweber plus DPCM, and Multihypothesis Block-based CS-Smoothed Projected Landweber plus DPCM, respectively.