• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권4호
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• pp.513-524
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• 2006

정규화 변환은 시계열 시퀀스를 구성하는 엔트리들의 전체적인 패턴을 분석하는데 매우 유용하다. 본 논문에서는 단일 색인을 사용한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 기존의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법은 다양한 길이의 질의 시퀀스를 지원하기 위하여 여러 개의 색인을 생성해야 하고, 이에 따라 색인 저장 공간의 오버헤드와 색인 관리의 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 하나의 색인을 사용하면서도 다양한 길이의 질의 시퀀스에 대한 정규화 변환을 지원하는 효율적인 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 이를 위하여, 우선 정규화 변환을 일반화한 포함-정규화 변환(inclusion-normalization transform) 개념을 제시한다. 포함 정규화 변환이란 색인에 저장할 윈도우에 대해서 해당 윈도우를 포함하는 서브시퀀스의 평균과 표준편차로 정규화하는 것으로서, 기본적인 정규화 변환을 윈도우 및 서브시퀀스 개념을 사용하여 확장한 것이다. 다음으로, 포함-정규화 변환을 기존 서브시퀀스 매칭 연구에 적용하기 위한 이론적 근거를 정리로서 제시하고 증명한다. 그리고, 이 방안을 구현하기 위한 색인 구성 알고리즘 및 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 각각 제시한다. 실제 주식 데이터에 대한 실험 결과, 제안한 방법은 기존 방법에 비해 최대 $2.5{\sim}2.8$배까지 성능을 향상 시킨 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭은 정규화 변환 이외의 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있다. 따라서, 제안한 방법은 정규화 변환을 포함하는 많은 다른 종류의 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭에 폭넓게 적용될 수 있는 좋은 연구결과라 사료된다.

• 벤처창업연구
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• 제16권6호
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• pp.31-42
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• 2021

한국 경제에서 창업·벤처기업의 중요성이 커지고 있다. 이 연구는 창업·벤처기업의 성장을 포함하여 창업·벤처 생태계가 성장하고 있는지 측정하였다. 창업·벤처 생태계는'생태계'의 주요 행위자인 창업·벤처기업, 투자기관, 정부로 구성하고, 이들의 주요 활동을 정량적 지표 25개로 측정하였다. 창업·벤처 생태계 지수는 25개 지표의 2010~2018년의 시계열 원자료를 토대로 종합주가지수 방식과 AHP를 통한 가중치를 적용하여 산출하였다. 2018년 창업·벤처 생태계는 2010년에 비해 2.1배 성장하였으며, 정부 지수의 증가가 성장에 큰 영향을 미쳤다. 2018년 각각의 지수를 구성하는 개별지표를 보면, 기업 지수는 천억 벤처기업의 수, 투자 지수는 회수금액, 정부 지수는 모태펀드 출자금액이 성장에 가장 큰 영향을 주었다. 원자료를 토대로 창업·벤처 생태계 지수를 생태계별(창업생태계와 벤처생태계), 업종별(전업종과 제조업), 지역별(전국과 부산)로 구분하여 분석하였다. 그 결과, 지난 8년간 창업생태계의 성장이 벤처생태계의 성장 보다 근소한 차이로 컸다. 제조업 창업·벤처 생태계는 전업종 보다 낮게 나타났으며, 예시로 살펴본 부산의 창업·벤처 생태계 지수는 전국 보다 낮게 나타났다. 이 연구는 창업·벤처 생태계 지수를 개발 및 측정하여 모니터링 함으로써 지원 정책의 수립 및 시행에 활용하고자 했다. 이 지수는 주요 행위자 간의 상호관계를 파악해 볼 수 있으며, 공식적인 통계조사 결과를 활용하여 누구라도 지수를 산출할 수 있는 장점이 있다. 향후에도 지수를 지속적으로 모니터링하여 경제사회적 사건이나 정책적 지원이 창업·벤처 생태계에 어떤 영향을 미쳤는지 파악할 필요가 있다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제19권2호
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• pp.191-200
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• 2004

Zinc (Zn) is an essential element in biological process, however inadequate Zn status in general population have been recognized. To update the knowledge for Zn-cadmium (Cd) interaction, we studied the intestinal uptake and transport, and the expression of metal transporter proteins (divalent metal transporter 1, DMT1 ; metal transporter protein 1, MTP1 ; zinc transporter 1, ZnTl ; metallothionein 1 , MT1) in duodenum after Cd exposure using Zn deficient animal model. Rats were led Zn deficient (ZnD, 0.5-1.0 mgZn/kg) or Zn supplemented (ZnS, 50mg Zn/kg) diet for 4 weeks, and followed single administration of $^{109}$ CdCl$_2$orally. The body Zn flatus and tissue Cd concentration were determined at 24 hrs after Cd administration. Total body burden of Cd and Cd absorption index (AI, %) were estimated based on the tissue Cd analyzed. DMT1, MTP1, ZnTl and MT1 mRNA were analyzed by using RT-PCR method. Feeding of Zn deficient diet for 4 weeks produced a reduced body weight gain and a depletion of body Zn. Tissue Cd concentration, body burden of Cd and Cd absorption index were higher in the ZnD diet fed rats than the ZnS diet red rats. Especially, Cd concentration in the small intestine (duodenum, jejunum and ileum) and the colon of FeD diet fed rats were higher markedly than in the FeS diet group. The expression levels of DMT1, MTP1 and ZnT1 mRNA in FeD diet fed rats were similar to the FeS diet. The level of MT1 mRNA expression was significantly lower in the FeD than the FeS diet fed rats. Taken together, theses results indicate that Zn deficiency in diet induce an increased intestinal absorption and tissue retention of Cd, and down -regulate the MT1 expression in the intestine which might be play a part of role in Cd absorption and transport in mammalian. These findings suggest that deficiency of essential metal could be enhanced the toxicity of toxic, non-esstial metals through the metal-metal interaction.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권5호
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• pp.322-330
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• 2009

제자리 덮어쓰기가 불가능하고 블록의 지움 횟수가 제한되는 낸드 플래시 메모리를 저장매체로 사용하기 위해서 지움 횟수 평준화를 지원하는 다양한 가비지 컬렉션 정책들이 연구되고 있다. 기존정책들은 지움 횟수 평준화를 지원하기 위해 가비지 컬렉션이 수행될 때마다 전체 블록에 대해 지움 대상블록을 선정하기 위한 클리닉 지표를 구하는 연산을 수행하여야 하고 이 연산들은 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서 제안하는 가비지 컬렉션 정책은 지움 횟수의 분산(variance)과 블록들의 최대 지움횟수에 따라 변경되는 임계값을 이용하여 전체 블록에 대한 클리닉 지표를 구하는 연산을 수행하지 않으면서 지움 횟수 평준화를 제공한다. 가비지 컬렉션 시 분산이 임계값 보다 작을 때는 Greedy 정책을 이용하여 지움 비용을 최소화하고, 분산이 임계값 보다 클 때는 최대 지움 횟수를 가진 블록을 지움 대상에서 제외하여 지움 횟수를 평준화한다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 가비지 컬렉션을 수행하였을 때, 블록들의 지움 횟수가 지움 횟수 상한에 가까워질수록 블록들의 지움 횟수 표준 편차가 0에 근접하며, 기존의 지움 횟수 평준화를 지원하는 알고리즘과 비교하여 두 배 이상 빠른 가비지 컬렉션 속도를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권4호
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• pp.351-361
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• 2003

단어의 연관성을 이용하여 문서의 특징을 추출하는 기존의 방법은 주기적으로 프로파일을 갱신해야하는 문제점, 명사구를 처리해야 하는 문제점, 명사구를 처리해야 하는 문제점, 색인어에 대한 화률을 계산해야 하는 문제점 등을 포함한다. 본 논문에서는 연관 단어 마이닝을 사용하여 문서의 특징을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Apriori 알고리즘을 사용하여 문서의 특징을 단일 단어가 아닌 연관 단어 백터로 표현한다. Apriori 알고리즘을 사용하여 문서의 특징을 단일 단어가 아닌 연관 단어 벡터로 표현한다. Apriori 알고리즘을 사용하여 문서로부터 추출된 연관 단어는 이를 구성하는 수와 신뢰도와 지지도에 따라 차이를 보인다. 따라서 본 논문에서는 문서 분류의 성능을 향상 시키기 위허ㅐ 연관 단어를 구성하는 단어의 수와 지지도를 결정하는 효율적인 방법을 제안한다. 연관 단어 마이닝을 이용한 특징 추출 방법은 프로파일을 사용하지 않으므로 프로파일 갱신의 필요성이 없으며, 색인어에 대한 확률을 계산하지 않고도, Apriori 알고리즘의 신뢰도와 지지도에 따라 자동으로 명사구를 생성하므로 단어의 연관성을 이용하여 문서의 특징을 추출하는 기존 방법에 대한 문제점을 해결한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 Naive Bayes 분류자를 이용한 문서 분류에 적용하여 정보이득, 역문헌빈도의 방법과 비교하며, 또한 색인어의 연관성과 확률 모델을 기반으로 단어의 연관성을 이용하여 문서 분류를 하는 기존의 방법과 각각 비교한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.79-84
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• 2019

본 논문은 QAM 신호의 전송시 비선형 통신 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 최소화시켜 Qos를 개선할 수 있는 블라인드 등화 알고리즘인 CM-MMA (Constellation Matching-MMA)와 RMMA (Region-based MMA)의 성능 비교에 관한 것이다. 적응을 위한 탭 계수 갱신에서 CM-MMA는 기존 MMA 비용 함수에 sinusoidal power function의 constellation matching error 항을 부가되어 nonconstant modulus 신호의 오차를 이용하며, RMMA는 nonconstant modulus 등화기 출력 constellation을 4-QAM의 constant modulus 신호로 변환한 후 오차를 이용하게 된다. 이와 같은 오차 신호에 의해 이들은 상이한 적응 성능을 가지므로, 논문에서는 이들 알고리즘의 적응 등화 성능을 비교하며 이를 위하여 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 SER을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 RMMA가 CM-MMA 보다 수렴 속도, 잔여량 및 잡음 강인성의 모든 성능에서 우월함을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.75-80
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• 2021

본 논문은 DSE-MMA (Dithered Sign Error-MMA) 적응 등화기에서 adaptive modulus와 adaptive stepsize를 이용하여 등화 성능을 개선할 수 있는 Hybrid-DSE-MMA에 관한 것이다. DSE-MMA는 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호를 얻을 때 dither 신호를 부가한 후 이의 부호만을 이용하므로 SE-MMA의 외부 잡음에 대한 robustness 성능을 개선시키지만, 고정 modulus와 stepsize를 이용하므로 수렴 속도와 잔류 isi 성능이 저하되는 단점이 있다. 논문에서는 등화기 출력 신호의 전력에 비례하는 adaptive modulus와 adaptive stepsize를 DSE-MMA에 적용하므로서 저하되는 등화 성능을 개선할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 개선된 등화 성능을 기존 DSE-MMA와 비교하기 위하여 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 잔류 isi, MD (Maximum Distortion), MSE 및 외부 잡음에 대한 알고리즘의 강인성을 알 수 있는 SER 성능을 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 Hybrid-DSE-MMA 알고리즘은 모든 잔류 isi와 MD, MSE 및 SER등의 모든 성능 지수에서 DSE-MMA 보다 개선 되지만 수렴 속도가 늦어짐을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.75-77
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• 2021

현재 다양한 검색엔진들이 사용되고 있다. 검색엔진은 메타태그 정보를 기본으로 크롤링, 색인생성, 검색 결과 출력의 3단계를 거치며, 사용자가 원하는 자료의 검색을 도와준다. 그러나 키워드를 기반으로 검색해서 얻은 방대한 문서가 관련이 없거나 적은 문서일 경우도 많다. 이러한 문제점 때문에 검색 결과에서 내용을 파악하여 정확도를 분류를 해야 하는 번거로운 일이 발생하게 된다. 다양한 검색엔진을 통해 추출된 결과의 경우 검색엔진의 인덱스는 주기적으로 업데이트 되지만 가중치에 대한 기준과 업데이트 주기는 검색엔진마다 다르고 검색 순위 산정 기준이 서로 다르기 때문에 동일한 키워드를 검색어로 입력하고도 서로 다른 검색 순위를 보여주는 단점을 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 기존 검색엔진 대신 사용자가 입력한 키워드와 문서의 연관성을 추출하여 사용자가 찾고자 하는 키워드를 입력했을 때 키워드와 문서의 연관성을 향상 시킬 수 있는 LSTM모델을 설계하고자 한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.700-703
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• 2004

A reliability analysis and design procedure based on the design of experiment (DOE) is combined with the response surface method (RSM) for numerical efficiency. The procedure established is based on a 3$^n$ full factorial DOE for numerical quadrature using explicit formula of optimum levels and weights derived for general distributions. The full factorial moment method (FFMM) shows good performance in terms of accuracy and ability to treat non-normally distributed random variables. But, the FFMM becomes very inefficient because the number of function evaluation required increases exponentially as the number of random variables considered increases. To enhance the efficiency, the response surface moment method (RSMM) is proposed. In RSMM, experiments only with high probability are conducted and the rest of data are complemented by a quadratic response surface approximation without mixed terms. The response surface is updated by conducting experiments one by one until the value of failure probability is converged. It is calculated using the Pearson system and the four statistical moments obtained from the experimental data. A measure for checking the relative importance of an experimental point is proposed and named as influence index. During the update of response surface, mixed terms can be added into the formulation.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.250-255
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• 2005

For navigation of a service robot, mapping and localization are very important. To estimate the robot pose, the map of the environment is required and it can be built by exploration or SLAM. Exploration is the fundamental task of guiding a robot autonomously during mapping such that it covers the entire environment with its sensors. In this paper, an efficient exploration scheme based on the position probability of the end nodes of a topological map is proposed. In this scheme, a topological map is constructed in real time using the thinning-based approach. The robot then updates the position probability of each end node maintaining its position at the current location based on the Bayesian update rule using the range data. From this probability, the robot can determine whether or not it needs to visit the specific end node to examine the environment around this node. Various experiments show that the proposed exploration scheme can perform exploration more efficiently than other schemes in that, in most cases, exploration for the entire environment can be completed without directly visiting everywhere in the environment.