• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.107-116
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• 2013

본 연구에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 음악 아이템을 청취한 횟수와 생성한 태그 정보를 혼합하여 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 현재, 상용화된 음악 추천 시스템들은 주로 사용자의 청취 습관과 외부적인 선호도 입력값을 기반으로 음악을 추천하고 있다. 그러나 이 방식은 아직 음악을 청취한 사용자가 많지 않은 새로운 음악이나 청취 정보가 없는 새로운 사용자의 경우 추천하는 데 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 사용자가 선정한 키워드를 아이템에 부여하는 협업 태깅으로 생성된 태그 정보를 활용하였다. 태그의 의미를 파악하여 감정 표현의 정도에 따라 가중치를 부여한 뒤, 태그 점수와 청취 횟수를 혼합하여 음악 아이템의 선호도를 산출하였다. 이를 기반으로 사용자 프로파일을 생성하고 협업 필터링 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 청취 습관 기반 추천, 태그 점수 기반 추천, 하이브리드 추천 방법의 세 가지 추천 방법에 대해서 정확도, 재현율, 그리고 F-measure를 계산하였다. 실험 결과에 대해 통계적 검증을 시행한 결과, 하이브리드 추천 방법이 다른 두 가지 방식보다 통계적으로 유의한 차이를 보여 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.27-30
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• 2000

본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후 처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후 처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 $4.5\%$, $1.3\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2013년도 추계학술대회 논문집
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• pp.15-16
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• 2013

전기자동차용 급속 충전기에서 전력변환 효율은 절연형 DC-DC 컨버터에 의해 좌우된다. 이때 DC-DC 컨버터의 출력 전압 범위가 넓기 때문에 기존의 3레벨 컨버터를 사용할 경우 충전전압이 낮을 때 순환전류가 커지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 넓은 충전전압범위를 갖는 전기자동차용 급속충전기를 위한 3레벨 DC-DC 컨버터의 하이브리드 스위칭 기법을 제안한다. 제안한 하이브리드 스위칭 기법은 충전전압이 낮을 때 순환전류를 줄일 수 있어 주로 낮은 배터리 전압에서 동작하는 CC충전 모드 시 도통 손실을 줄일 수 있다. 또한 커플인덕터를 사용하여 순환전류를 줄이고 Lagging Lag 스위치의 ZCS 턴오프를 성취시켜 손실을 줄일 수 있다. 기존의 스위칭 방법과 하이브리드 스위칭 기법에 따른 손실을 비교하여 제안한 스위칭 기법의 타당성을 검증하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2007년도 제29회 추계학술대회논문집
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• pp.237-240
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• 2007

추진시스템의 추력제어 목적으로 50 N급 PE(폴리에틸렌)-기체산소 하이브리드 로켓을 제작하고, 기체산소의 질유량을 변화시켰다. 기초실험 결과, 기체산소 질유량 제어를 통한 하이브리드 로켓의 추력제어 가능성을 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.153-156
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• 2001

본 논문에서는 하이브리드 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 차량 입력 영상에서 전처리 과정을 거쳐 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 번호판 영역을 추출하고 하이브리드 패턴을 적용해 더 정확한 번호판 문자 및 숫자를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 번호판 추출 과정에서는 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 특성 및 번호 판 영역의 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도 수를 추하여 입력된 차량영상에서 번호판 영역을 추출한다. 또한 번호판 영역에서 잡음 제거와 세선화(Thinning)를 적용해 문자 및 숫자를 하이브리드 패턴 벡터를 적용하여 문자의 크기, 문자와 문자 사이의 밀집도의 특성, 이동에 무관한 특성을 이용해 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 기존의 원형 패턴 벡터 보다 훨씬 계산 속도가 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량 번호를 실시간으로 처리할 수 있는 가능성을 제시하였고, 번호판 영역이 불규칙한 조명 상태에서도 더 정확한 차량 번호를 인식 할 수 있는 알고리즘을 본 논문에서 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.532-536
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• 2006

분산공유형 건설연구인프라 구축사업(Korea Construction Engineering Development Collaboratory)은 국내에 분산되어 있는 건설기술연구 및 교육 인프라를 공유하기 위해 제안되었다. KOCED의 인터넷 기반 그리드 시스템과 어플리케이션을 이용함으로써 원격의 사용자는 여러 개의 분산된 시설을 이용하여 실험을 할 수 있고, 이를 각 분야의 전문가들과 공유함으로써 협력작업을 할 수 있다. 이러한 KOCED 그리드 인프라를 사용함으로써 소프트웨어 코드와 물리적 기기를 연동하여 실험하는 하이브리드 시뮬레이션이 가능하다. 본 논문에서는 KOCED 그리드 시스템에서 어떻게 mini-MOST 하이브리드 시뮬레이션이 구현되었는지 기술하고, 하이브리드 시뮬레이션의 실행 속도와 효율성을 개선시키기 위한 방법을 논하고자 한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.157-160
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• 2000

본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 4.5%, 1.3%의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제23권3호
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• pp.91-125
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• 2006

정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가로 인하여 정보과잉에 따른 적절한 정보의 선택이 필요하게 되었다. 이를 위하여 이용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 검색 또는 여과하는 일을 수행하기 위하여 정보검색 및 정보여과 시스템이 등장하게 되었다. 이러한 일련의 정보환경의 변화에 대한 보다 적극적인 대응방법으로서 도서관 및 정보센터에서는 이용자가 원하는 정보를 정확하고 효율적으로 제공하기 위한 노력의 일환으로서 이용자에게 맞춤화된 정보 추천서비스 제공이 요구된다. 본 연구에서는 도서관 및 정보센터에서 적극적인 정보서비스를 위한 방법으로 이용자에게 맞춤화된 정보를 제공할 수 있는 개인화 추천시스템을 구축하기 위한 방안을 제안하였다. 이를 위하여 기존의 추천방법에 대한 장단점을 분석하고 기존 추천방법에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로서 대용량 콘텐츠 및 이용자 환경에서 이용자의 콘텐츠 이용빈도를 기준으로 멀티미디어 콘텐츠를 위한 개인화된 하이브리드 추천방법을 제안하였다. 이를 위하여 이용빈도에 있어서 상위 이용자 및 콘텐츠를 분리하고 적절한 추천방법에 적용하기 위한 새로운 형태의 추천방법 및 대용량 추천시스템에 적합한 연관규칙과 협업여과방법에 대한 조합방법을 제안하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.405-411
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• 2011

철근콘크리트 구조물의 보강에 자주 사용하는 탄소 섬유나 유리 섬유 대신에 이 두 가지 섬유를 동시에 사용하여 하이브리드 효과를 얻기 위한 연구를 시도하였다. 하이브리드 효과를 얻기 위해서는 탄소 섬유와 유리 섬유를 적절한 비율로 조합해야 되며, 이러한 비율로 제작된 실험체를 이용하여 하이브리드 FRP 직접 인장 실험을 수행할 수 있다. 하이브리드 FRP 실험체는 직조된 섬유 시트를 이용하는 현장과 다르게, 섬유를 직접 조합해야 하는 이유로 작업이 쉽지 않다. 따라서 이 연구에서는 고강도 탄소 섬유와 E형 유리 섬유의 조합에 따른 1축 직접 인장 실험체의 제작 방법을 제안하여 실험을 통하여 하이브리드 효과를 분석하였다. 하이브리드 FRP로 가장 적합한 섬유 조합은 연성 지수, 탄성계수 및 응력-변형률 곡선을 비교한 결과 연성 K형 에폭시를 사용한 유리 섬유 : 탄소 섬유 = 9 : 1(체적비)가 가장 적합한 것으로 평가되었다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.33-43
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• 2010

본 논문은 지진에 의한 구조물의 거동을 평가하기 위한 실험방법 중 최근 국내에 도입되어 연구되고 있는 하이브리드실험에 대한 시스템을 구축하고, 그에 따른 모델개발과 하이브리드실험을 실시하여 하이브리드실험기법의 타당성과 정확도를 평가하기 위함이다. 이를 위해 NEESgrid의 미니모스트 시스템을 벤치마킹하여 여건에 맞게 수정, 보완하였으며 2차원 평면뼈대모형을 개발하여 실험에 적용하였다. 그리고 하이브리드실험 결과의 평가를 위해 국내에서는 거의 시도되지 않았던 진동대실험과 비교를 함으로써 결과의 신뢰도를 높였다. 진동대실험에는 하이브리드실험과 동일한 크기의 실물모형을 제작, 실험하여 크기효과의 영향을 최소화하였다. 두 실험의 결과는 거의 비슷한 것으로 나타나 하이브리드실험이 진동대실험을 대체할 수 있을 것으로 판단된다.