• 한국전자파학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.407-415
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• 2016

무선 통신의 최근 동향을 살펴보면 에너지 효율적 전송의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문은 multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing(MIMO-OFDM) 무선 시스템에서 에너지 효율성을 최대화하기 위해 기계학습 기술을 사용하는 적응형 전송을 고려한다. MIMO-OFDM 시스템의 채널 상태를 효과적으로 나타내기 위한 two- dimensional capacity(2D-CAP) feature space와 classification 기술을 통해 에너지 효율적인 적응형 전송을 수행하는 machine-learning-based bit and power adaptation(ML-BPA) 알고리즘을 제안한다. 모의 실험 결과를 통해 2D-CAP이 본 논문이 고려하는 무선 채널 상태를 정확하게 나타내며, 이를 통해 적응형 전송의 성능을 향상시킴을 확인하였다. 또한, ordered postprocessing signal-to-noise ratio(ordSNR)를 포함한 다른 feature space들과 직접적인 비교를 통해 2D-CAP이 전송 성능이나 복잡도 측면에서 뚜렷한 이득을 가짐을 확인하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제10권2호
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• pp.58-67
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• 2016

With the large amount of complex network data that is increasingly available on the Web, link prediction has become a popular data-mining research field. The focus of this paper is on a link-prediction task that can be formulated as a binary classification problem in complex networks. To solve this link-prediction problem, a sparse-classification algorithm called "Truncated Kernel Projection Machine" that is based on empirical-feature selection is proposed. The proposed algorithm is a novel way to achieve a realization of sparse empirical-feature-based learning that is different from those of the regularized kernel-projection machines. The algorithm is more appealing than those of the previous outstanding learning machines since it can be computed efficiently, and it is also implemented easily and stably during the link-prediction task. The algorithm is applied here for link-prediction tasks in different complex networks, and an investigation of several classification algorithms was performed for comparison. The experimental results show that the proposed algorithm outperformed the compared algorithms in several key indices with a smaller number of test errors and greater stability.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권2호
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• pp.113-122
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• 2012

스테레오 정합(stereo matching) 기술은 주어진 두 영상에서 동일한 물체의 영상점이 어떤 위치 관계를 가지고 있는지를 결정하는 기술이다. 본 논문에서는 영상 특징점에 대해 스테레오 위치관계를 결정하는 새로운 스테레오 특징점 정합(stereo feature matching) 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 주어진 스테레오 영상에서 FAST 추출기를 이용하여 특징점을 추출하고, 특징점 벡터들의 정보들을 내부에 포함하는 특징창(feature window)이라는 공간을 정의하여 스테레오 정합의 성능을 향상한다. 제안하는 방법은 표준 영상에 추출된 특징점들에 대해 특징창을 생성하고, 참조 영상에서 표준 영상의 특징창과 가장 유사한 특징창을 탐색 및 결정한 다음, 결정된 두 개의 특징창 내부의 특징점들의 시차관계는 특징링크(feature link)를 생성하여 시차를 결정한다. 만약, 이 과정에서 시차가 결정되지 않은 특징점들이 있다면, 특징창 내의 결정된 시차 정보를 이용하여 시차 값을 보간한다. 마지막으로, 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 결과 영상과 정답 영상의 시차를 비교하여 정합 정확성과 수행시간을 비교하였다. 또한, 기존의 특징점 기반 스테레오 정합 방법들과 제안하는 방법의 성능을 비교 및 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.65-72
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• 2018

In this paper, we have studied how to reuse common data link software by applying software product line engineering. Existing common data link software performed different stages of design, implementation, and testing without sharing the accumulated knowledge of different developers. In this situation, developers agreed that sharing the assets of each project and reusing the previously developed software would save human and time costs. Even with the initial difficulties, the common Data Link is a continually proposed project in the defense industry, so we decided to build a product line. The common data link software can be divided into two domains. Among them, the initial feature model for the GUI software was constructed, and the following procedure was studied. Through this, we propose a plan to build a product line for core assets and reuse them in newly developed projects.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2030-2052
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• 2023

Analysis of a bipartite (two-mode) network is a significant research area to understand the formation of social communities, economic systems, drug side effect topology, etc. in complex information systems. Most of the previous works talk about a projection-based model or latent feature model, which predicts the link based on singular similarity. The projection-based models suffer from the loss of structural information in the projected network and the latent feature is hardly present. This work proposes a novel method for link prediction in the bipartite network based on an ensemble of composite similarities, overcoming the issues of model-based and latent feature models. The proposed method analyzes the structure, neighborhood nodes as well as latent attributes between the nodes to predict the link in the network. To illustrate the proposed method, experiments are performed with five real-world data sets and compared with various state-of-art link prediction methods and it is inferred that this method outperforms with ~3% to ~9% higher using area under the precision-recall curve (AUC-PR) measure. This work holds great significance in the study of biological networks, e-commerce networks, complex web-based systems, networks of drug binding, enzyme protein, and other related networks in understanding the formation of such complex networks. Further, this study helps in link prediction and its usability for different purposes ranging from building intelligent systems to providing services in big data and web-based systems.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.235-236
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• 2006

IEEE 802.16 networks support mobile stations (MSs) to access broadband wireless networks while moving at a vehicular speed. However, IEEE 802.16 networks do not provide link layer native multicast capability because of point-to-multipoint connection characteristic. Due to this feature, it is not easy to adopt protocols or applications which need native link layer multicast capability. In order to solve the multicast support problem, we use the built-in LAN emulation feature of IEEE 802.16 which is based on Convergence Sublayer (CS). Our proposed operational procedures support not only the delivery of link local scope multicast packets, but also the delivery of non-link local scope multicast packets such as site local or global scope multicast packets. We also present the method of forming multicast Connection Identifier (CID) which is used to transport IP packets over IEEE 802.16 networks.

• 대한공간정보학회지
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• 제6권1호
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• pp.27-34
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• 1998

단일식별자(Unique feature IDentifier, UFID)란 실세계fl서 존재하는 실체가 있는 지형지물을 참조하는 한가지 방법으로, 데이터베이스에 저장된 지형지물들을 유일한 방법으로 지정하며, 두 개 혹은 그 이상의 데이터베이스를 연결하는데 사용한다. 본 연구에서는 국립지리원의 내부적인 목적의 단일 식별자와 더불어 국가지리정보체계 내에서 정보를 공유할 수 있는 즉 사용자 중심인 외부목적의 단일식별자를 함께 충족시킬 수 있는 단일식별자의 포맷을 제안하였다 제안된 수치지도 단일식별자는 단일식별자의 구성요소에 행정구역코드와 지형지물코드를 사용함으로써, 직접적인 공간자료 색인을 제공하는 의미형 식별자이다. 또한 제안된 checksum 알고리즘의 특징은 단일식별자에 대한 불확실성을 제거하며, 수동으로 입력하거나, 전송 및 처리과정에서 발생할 수 있는 오류를 쉽게 발견할 수 있도록 고안되었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제57권6호
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• pp.1051-1064
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• 2016

Link-to-column connections in Eccentrically Braced Frames (EBFs) have critical role in their safety and seismic performance. Accordingly, in this study, contribution of supplemental stiffeners on hysteretic behavior of the link-to-column connection is investigated. Considered stiffeners are placed on both sides and parallel to the link web between the column face and the first stiffener of the link. Hysteretic behaviors of the link beams with supplemental stiffeners are numerically investigated using a pre-validated numerical model in ANSYS. It turned out that supplemental stiffeners can change energy dissipation mechanism of intermediate links from shear-flexure to shear. Both rectangular and trapezoidal supplemental stiffeners are studied. Moreover, optimal placement of the supplemental stiffeners is also investigated. Obtained results indicate a discrepancy of less than 9% in maximum link shear of the numerical and experimental specimens. This indicates that the numerical results are in good agreement with those obtained from the test. Trapezoidal supplemental stiffeners improve rotational capacity of the link. Moreover, use of two supplemental stiffeners at both ends of the link can more effectively improve hysteretic behavior of intermediate links. Supplemental stiffeners would also alleviate the imposed demands on the connections. This latter feature is more pronounced in the case of two supplemental stiffeners at both ends of the link.

• Elastomers and Composites
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• 제36권2호
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• pp.79-85
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• 2001

폐고무의 증가로 인하여 환경문제가 날로 심각해지고 있다. 그러므로 효율적인 재활용을 통하여 이러한 문제를 해결하는데 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 탈황시스템을 이용하여 폐고무 분말의 가황 결합을 분리함으로서 기본물성을 높이는데 목적을 두었다. 폐고무분말의 입자크기에 따른 물성의 변화와 De-link 함량 증가에 따른 물성을 조사하였고 De-link를 함유한 시료를 기존 배합물에 10phr 충전하여 유변학적, 기계적 및 가교도 등의 물성을 조사하였다. 또한 광학현미경을 사용하여 표면을 확인함으로서 제품특성을 연구하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.33-42
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• 2022

본 논문에서는 운전자한테 실시간으로 블랙 아이스 경고를 보내기 위해서 도로 영상에서 블랙 아이스 영역 분할을 위한 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합에 기반한 딥러닝 모델을 제안한다. 제안한 다중척도 팽창 컨볼루션 특징 융합 네트워크는 인코더 블록에 서로 다른 팽창 비율 컨볼루션을 병렬로 추가하고, 서로 다른 해상도 특징 맵에서 서로 다른 팽창 비율을 설정하고, 다중 단계 특징 정보가 함께 융합된다. 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합은 수용 영역을 확장함과 동시에 공간의 세부 정보를 잘 보존하고 팽창 컨볼루션의 효과성을 높임으로써 기존 모델보다 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해 본 논문 제안한 네트워크 모델은 병렬 평창 컨볼루션 수가 증가함에 따라 성능이 향상되는 것을 알 수 있었다. 제안한 방법의 mIoU 값은 96.46%로 U-Net, FCN, PSPNet, ENet, LinkNet 등 기존 네트워크보다 높았다. 그리고 파라미터는 1,858K개로, 기존 LinkNet모델보다 6배로 축소하였다. Jetson Nano에서 실험 결과 보면, 제안한 방법의 FPS는 3.63로 실시간으로 블랙 아이스 영역을 실시간으로 분할 할 수 있었다.