• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제7권3호
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• pp.392-398
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• 2009

A novel approach is presented to improve the array performance of the alternate mainbeam nulling in a linearly constrained adaptive array processor in coherent environment. The convergence parameters in the linearly constrained LMS algorithm with a unit gain constraint and a null constraint in the direction of the desired signal are adaptively estimated to reduce the error power between the desired signal and the array output in the 2-dimensional convergence parameter space. It is shown that the case for estimating the convergence parameter for the unit gain constraint with that for null constraint fixed performs best. Also, it is observed that the proposed method performs significantly better than conventional methods as the number of coherent interferences increases.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.15-21
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• 2016

최근 프로세서의 집적도는 급속도로 발전하고 있으나 클락 스피드는 증가하지 않는 대신에 프로세서 내의 코어 수가 늘어나고 있는 실정으로 프로그래밍 속도 향상을 위한 방법에 대한 연구가 필수적이라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 현재 연산 가속화를 위해 사용되는 매니 코어 프로세서의 대표적인 인텔 제온 파이의 성능 분석을 위하여 퀀텀 에스프레소를 활용하였다. 또한 제온 파이에서 MPI 실행시 랭크의 수를 변화시키면서 성능 벤치마킹을 수행하여 하드웨어적인 성능 특성을 연구하였다. 그 결과 물리 코어가 57개인 제온파이 프로세서의 하나의 코어당 4개의 작업을 처리할 때 가장 좋은 성능을 나타내고 있으며, 물리 코어 하나에 MPI 랭크수를 4개 이상 확장하면 성능향상이 거의 일어나지 않는다. 이러한 융합 기술을 통하여 퀀텀 에스프레소의 성능 향상과 제온 파이의 하드웨어적인 특성을 확인할 수 있다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권4호
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• pp.42-49
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• 1997

A conventional adaptive noise canceller (ANC) using LMS algorithm suffers from the misadjustment of adaptive filter weights due to the gradient-estimate noise by input speech signal at steady state. In this paper, an ANC is proposed which uses the combination of VSLMS (variable step size LMS) and SA (sign algorithm) to improve steady state performance and convergence rate. SA algorithm is applied in speech region to prevent the weights from perturbing by output speech of ANC and VSLMS algorithm is applied to improve convergence rate and channel tracking ability in silence region and adaptive transient region. In compute rsimulation, the performance of the proposed VSLMS-SA combination algorithm is much better than LMS algorithm and the algorithm, recently proposed by greenberg, with adaptation step-size parameter determine dby sum method in convergence rate, channel tracking and steady state performance.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.127-133
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• 2019

미래에 스마트 그리드 도입을 위해 전력수요예측은 중요한 연구 분야 중 하나이다. 하지만 전력데이터는 많은 외부적 요소들에 영향을 받기 때문에 예측하기 어렵다. 기존의 전력수요예측 방법들은 가공되지 않은 전력데이터를 그대로 이용하기 때문에 정확도 높은 예측을 하는데 한계가 있어왔다. 본 논문에서는 가공되지 않은 전력데이터를 이용하는 전력수요예측의 문제를 해결하기 위해 확률기반 학습알고리즘을 제안한다. 확률 모델은 전력데이터의 확률적 특성을 분석하기에 적합하다. 제안한 모델의 중기 전력수요예측 성능을 비교하기 위해 신경망 네트워크 중 하나인 순환신경망과 성능 비교를 해보았다. 매사추세츠 대학에서 제공한 전력데이터를 이용하여 성능 비교를 한 결과 본 논문에서 제안한 확률기반 학습알고리즘이 중기 수요예측에 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.19-32
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• 2018

본 연구는 간호대학생의 회복탄력성과 임상실습 수행능력, 임상실습 스트레스 간의 융합관련성을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구 대상자는 6개월 이상 임상실습을 경험한 간호대학생 433명이었다. 연구 결과는 다음과 같다. 대상자의 회복탄력성은 평균 3.58(${\pm}.39$)점으로 나타났으며, 임상실습 수행능력은 평균 3.65(${\pm}.50$)점, 임상실습 스트레스는 3.40(${\pm}.62$)점으로 나타났다. 또한 대상자의 회복탄력성과 임상실습 수행능력 및 임상실습 스트레스에 유의한 영향을 미치는 요인은 대학생활 만족도, 간호학 전공만족도 및 임상실습 만족도로 나타났다. 본 연구에서 회복탄력성, 임상실습 수행능력, 임상실습 스트레스 간의 상관분석을 실시한 결과, 회복탄력성과 임상실습 수행능력은 정적 상관관계(r=.510)를, 회복탄력성과 임상실습 스트레스 사이에는 부적 상관관계(r=-.153),를 보였다. 본 연구 결과에 기초하여 간호대학생의 회복탄력성을 증진시키고, 임상실습 수행능력을 향상시켜 임상실습 스트레스에 긍정적으로 대처할 수 있는 프로그램 개발 및 적용이 필요하다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권2호
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• pp.132-139
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• 2021

The purpose of this study is to investigate the effect of organizational safety and health management activities on safety and health performance by using the results of safety activity level evaluation of public organizations. To this end, a research model was established by using three fields as independent variables among the four areas of the safety activity level evaluation index: safety and health system, safety and health activity plan, and safety and health activity level, and the safety and health activity performance field as a dependent variable. Correlation analysis and regression analysis between major variables were performed. As a result of the correlation analysis, the safety and health activity performance had a significant positive (+) correlation with all of the safety and health system, safety and health activity plan, and safety and health activity level. The safety and health system had a significant positive (+) correlation with the safety and health activity plan and safety and health activity level, and the safety and health activity plan had a significant positive (+) correlation with the safety and health activity level. And as a result of the regression analysis, it was found that the organization's safety and health system, safety and health activity plan, and safety and health activity level all had a significant positive (+) effect on safety and health activity performance.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.9-12
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• 2002

This paper proposes a dynamic moment algorithm to control oscillaion before the convergence of the KR(Kernel Relaxation). The proposed dynamic moment algorithm can be controlled to convergence speed and performance according to the change of the dynamic moment by teaming training. we used SONAR data that is a neural network classifier standard evaluation data in order to do impartial performance evaluation. The proposed algorithm has been applied to the KP (kernel perceptron), KPM(kernel perceptron with margin) and KLMS(kernel lms) as the kernel method presented recently. The simulation results of proposed algorithm have better the convergence performance than those using none and static moment.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.195-204
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• 2024

In this paper, we investigate the comparative performance of two leading object detection architectures, YOLOv7 and Detection Transformer (DETR), across varying levels of data augmentation using CycleGAN. Our experiments focus on chest scan images within the context of biomedical informatics, specifically targeting the detection of abnormalities. The study reveals that YOLOv7 consistently outperforms DETR across all levels of augmented data, maintaining better performance even with 75% augmented data. Additionally, YOLOv7 demonstrates significantly faster convergence, requiring approximately 30 epochs compared to DETR's 300 epochs. These findings underscore the superiority of YOLOv7 for object detection tasks, especially in scenarios with limited data and when rapid convergence is essential. Our results provide valuable insights for researchers and practitioners in the field of computer vision, highlighting the effectiveness of YOLOv7 and the importance of data augmentation in improving model performance and efficiency.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1327-1333
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• 2014

IT융합은 제조업 등 타 산업 분야의 경쟁력을 향상시키는데 기여하고 있다. 지금까지 정부는 융합기술 개발 및 사업화에 많은 지원을 해왔으며 몇몇 선도기업에서는 의미 있는 성과를 거두고 있다. 그러나 IT융합을 기반으로 산업 경쟁력을 강화하기 위해서는 다양한 융합 시도가 이뤄질 수 있는 생태계가 구축되어야 하며, 많은 기업들이 융합에 참여하고 협력하며 그 혜택을 널리 공유할 수 있는 환경이 마련되어야 한다. 본 연구에서는 AHP 분석을 토대로 IT융합을 촉진하기 위한 이해관계자들의 역할을 도출하고자 하였다. 연구 결과, IT융합을 촉진하기 위한 산업 생태계 마련을 위해 정부의 규제 완화와 벤처 육성정책 확대, 키스톤 기업의 협업기반 융합과제 확대와 경험 공유, 벤처기업 등 기술개발 주체의 기술역량 강화, 그리고 크로스오버형 인재양성을 위한 대학의 역할이 필요한 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지A
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• 제33A권12호
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• pp.1-8
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• 1996

In this paper, we propose a hybrid blind equalizer with TEA and SG (stop & Go) algorithm with switching point a 0 dB of MSE value for improvement of convergence performance, where TEA is used initially to open the eye and then SG algorithm as rapid convergence is employed. The switching point is selected at the point of 0 dB MSE level because of settling the coefficients of blind equalier. As a result of computer simulatons for 8-PAM in the non-minimum phase channel, the proposed algorithm has better convergence speed as 3,500 ~ 4,500 iterations and has better MsE about 3 ~ 6 dB than those of original TEA. Also, computational cost of proposed algorithm is reduced as 5 ~ 16% than that of original TEA. and, the proposed algorithm has better convergence than SG algorithm as 8,500 ~ 17,500 iteratins but, the MSE is similar to original SG.