• 한국해양학회지
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• v.27 no.4
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• pp.311-323
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• 1992

The study of ocean surface mixed layer modelling has three different approaches: integral models. diffusive models including K theory and higher turbulence closure scheme, and transilient models. None of them is suitable for all occasions because each model has its specific merits and defects. In the present paper, these three types mixed layer models are described, and their relative advantages and applicabilities are discussed in order to guide the researchers who initiate ocean mixed layer study.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.6
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• pp.473-480
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• 2004

In this paper we propose an effective feature compensation scheme based on the speech model in order to achieve robust speech recognition. The proposed feature compensation method is based on parallel combined mixture model (PCMM). The previous PCMM works require a highly sophisticated procedure for estimation of the combined mixture model in order to reflect the time-varying noisy conditions at every utterance. The proposed schemes can cope with the time-varying background noise by employing the interpolation method of the multiple mixture models. We apply the‘data-driven’method to PCMM tot move reliable model combination and introduce a frame-synched version for estimation of environments posteriori. In order to reduce the computational complexity due to multiple models, we propose a technique for mixture sharing. The statistically similar Gaussian components are selected and the smoothed versions are generated for sharing. The performance is examined over Aurora 2.0 and speech corpus recorded while car-driving. The experimental results indicate that the proposed schemes are effective in realizing robust speech recognition and reducing the computational complexities under both simulated environments and real-life conditions.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.35-39
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• 2005

선형혼합분광분석(LSU, Linear Spectral Unmixing) 모델은 위성 영상의 한 화소 값이 공간 내에 포함된 다양한 지표 대상물의 반사에너지가 혼합된 결과로 나타난다는 가정을 통해 화소이하(Sub-Pixel) 단위의 영상 분석을 수행하는 알고리즘의 한 형태이다. 분석의 결과는 한 화소에 존재하는 순수 대상물(Endmember)의 비율로 나타나며, 최소제곱법을 이용하여 결과를 도출하는 것이 일반적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, 최소제곱법을 이용한 선형혼합분광분석모델은 기본적인 가정을 만족시키지 못하며, Endmember를 사용자가 임의로 지정해야 하기 때문에 영상 분석에 많은 어려움이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 무감독으로 추출된 Endmember를 이용한 제약선형분광혼합분석(Constrained Linear Spectral Unmixing) 모델을 본 연구를 통해 제안하고자 한다. 결과를 통해, 무감독 제약선형분광혼합분석 모델은 선형분광혼합분석 모델에 비해 각각의 Endmember에 대하여 제약조건을 만족하는 점유비율(Abundance) 정보를 제공하였으나, 비슷한 Endmember를 중복 추출할 수 있는 가능성도 지니고 있음을 확인할 수 있었다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.23 no.6
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• pp.537-546
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• 2007

In hyperspectral remote sensing, linear spectral mixture model is a common procedure decomposing into the components of a mixed pixel and estimating the fraction of each end-member. Although linear spectral mixture model is frequently used in geology and mineral mapping because this model is simple and easy to apply, this model is not always valid in forest and urban area having rather complex structure. This study aims to analyze possible error for applying linear spectral mixture model. For the study, we measured laboratory spectra of mixture sample, having various materials, fractions, distributions. The accuracy of linear mixture model is low with the mixture sample having similar fraction because the multi-scattering between components is maximum. Additionally, this multi-scattering is related to the types, fraction, and distribution of components. Further analysis is necessary to quantify errors from linear spectral mixture model.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.335-338
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• 2004

본 논문에서는 기존의 정보량(Entropy) 기반 클러스터링 기법을 향상시키기 위한 방법으로서 퍼지 정보량을 이용하였다 가우시안 혼합 모델을 이용하면, 프로토타입의 목적 함수를 이용하는 클러스터링 기법보다 향상된 결과를 얻을 수 있고, Parameter의 조정이 요구되지 않는다. 그러나, 가우시안 혼합 모델의 사용은 주어진 패턴 집합을 클러스터링하는데 계산량의 증가를 초래하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델의 정형화에 요구되는 계산량을 감소시키는 방법을 제시한다 또한 퍼지정보량(Fuzzy Entropy)을 적용하여 기존의 정보량 기반의 클러스터링 결과와 비교 분석하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.2
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• pp.335-341
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• 2018

There exists a limit in efficient processing of mixed workloads that database markets requires in recent years since existing database systems utilize a static page storage model. In this paper we propose a dynamic page storage model that can reflect the characteristics of mixed workloads. We also describe how to extract optimized column groups from given mixed workloads and how to construct pages dynamically. Finally, we show in our experiments that the proposed model is more efficient than the existing model in processing given mixed workloads.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.17-20
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• 2003

본 논문에서는 공유 모델링의 대표적인 방법인 결정트리 기반 상태공유 모델을 기반으로 하여 그 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄임으로써 모델을 최적화하고자 하였다. 결정트리 기반의 상태공유 모델링은 일반적인 방법을 따랐으며 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안을 클러스터링하여 그 수를 줄였다. 클러스터링 시에 필요한 거리 측정 방법이나 가까운 두 가우시안의 합성 방법을 여러 기법을 실험하였다. 이때 인식률은 클러스터링 이전인 97.2%를 유지하였으며 총 혼합 가우시안의 감소율은 1.0%를 보임으로써 모델을 최적화할 수 있었다.

• Journal of the Korean Vacuum Society
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• v.4 no.1
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• pp.26-31
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• 1995

본 연구에서는 Co/Si 계에 대한 이온선 혼합실험을 온도와 이온선량을 변수로 하여 실시하였고, Co/Si 계에 대한 상형성 과정을 금속/Si 계에 대한 이온선 혼합시의 비정질상 및 결정상 형성예측 모델(ADF Model)과 초기 결정상 예측 모델(PDF Model)을 이용하여 해석하였다. 이온선 혼합은 80KeV 가속기를 이용하여 상온$-400^{\circ}C$의 온도 범위에서 1.0X1015Ar+/$\extrm{cm}^2$-2.0X1016Ar+/$\textrm{cm}^2$의 이온선량을 변화시키면서 실험하였으며 상분석은 투과전자현미경(TEM)과 X선 회절 분석을 이용하였다. Co/Si 계에서 이온선 혼합시 형성되는 초기 결정상은 Co2Si이며 이온선량의 증가에 따라 CoSi로 상전이하였다. 이러한 실험 결과는 비정질상 및 결정상 형성 예측 모델(ADF model)과 초기 결정상 예측모델(PDF model)의 예측결과와 매우 잘 일치하고 있다. 이상의 연구 결과로부터 ADF 모델과 PDF모델을 이용하여 박막에서 형성되는 상을 보다 정확히 예측할 수 있음을 알 수 있었다.

• Water for future
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• v.29 no.5
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• pp.235-244
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• 1996

A one-dimensional eddy diffusion model and a mixed-layer model are developed and applied to simulate the vertical temperature profiles in lakes. Also the running results of each method are compared and analyzed. In an eddy diffusion model, molecular diffusivity is neglected and eddy diffusivity which does not need lake-specific fitting parameter and constant lake's level are applied. The heat exchanges at the water surface and the bottom are formulated by the energy balance and zero energy gradient, respectively. In a mixed-layer model, two layers approach which has a constant thickness is adopted. Application of these models which use explicit finite difference an Runge-Kutta methods respectively demonstrates that the models efficiently simulate water temperatures.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.8
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• pp.711-716
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• 2003

This paper proposes the method to select the number of optimal mixtures in each state in Continuous Density HMM (Hidden Markov Models), Previously, researchers used the same number of mixture components in each state of HMM regardless spectral characteristic of speaker, To model each speaker as accurately as possible, we propose to use a different number of mixture components for each state, Selection of mixture components considered the probability value of mixture by each state that affects much parameter estimation of continuous density HMM, Also, we use PCA (principal component analysis) to reduce the correlation and obtain the system' stability when it is reduced the number of mixture components, We experiment it when the proposed method used average 10% small mixture components than the conventional HMM, When experiment result is only applied selection of mixture components, the proposed method could get the similar performance, When we used principal component analysis, the feature vector of the 16 order could get the performance decrease of average 0,35% and the 25 order performance improvement of average 0.65%.