• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1705-1708
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• 2002

Spreading codes with ZCD(zero-correlation duration) property have the MAI(multiple access interference) rejection ability in the CDMA systems. A class of multi-level spreading codes, i.e., Zero padded ternary ZCD codes are introduced in this paper. By the selected zero-padding method to the binary ZCD codes, ternary ZCD codes are generated and they have enhanced ZCD property and family size than the binary ZCD codes.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.985-988
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• 1993

An alternative approach to the design of application-driven fuzzy systems is proposed. A broad class of fuzzy systems applications requires a certain fuzzy partition of the input space while it demands for simple numerical quantities. For this class, a dedicated fuzzy system archictecture is presented and a design strategy is proposed. Both the single-input/single-output and multi-input/multi-output cases are considered. Numerical analysis are complete illustrating several aspects of the proposed framework.

• 한국보육지원학회지
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• 제10권6호
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• pp.5-23
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• 2014

이 연구는 유아 교사들의 다중매체 활용능력과 이야기 들려주기를 위해 다중매체를 활용하는 것에 대한 인식 및 실제 활용도 간의 관계를 알아보고자 수행되었다. 서울, 경기, 인천의 유아반 교사 225명을 대상으로 조사한 결과는 다음과 같다. 첫째, 다양한 교사 변인과 기관 변인에 따라 교사의 다중매체 활용능력, 이야기 들려주기를 위한 다중매체 사용에 대한 인식, 그리고 실제 활용도에 차이가 있었다. 둘째, 교사의 다중매체 활용능력, 이야기 들려주기를 위한 다중매체 활용에 대한 인식과 활용도 간에 모두 높은 수준의 정적 상관이 나타났다. 셋째, 교사가 이야기 들려주기를 위해 다중매체를 활용하는 정도에 영향을 미치는 변수들은 다중매체 활용의 중요성 인식, 학력, 멀티미디어 활용능력, 학급 규모, 다중매체 관련 수강 경험 순으로 나타났다. 이 연구는 교수를 계획하고 실행하는 교사의 인식이 갖는 의미와 실무능력의 중요성, 이를 향상시키기 위한 교사 교육 및 기관 지원의 필요성을 보여주었다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권9호
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• pp.45-59
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• 2023

Weakly supervised object localization (WSOL) is a task of localizing an object in an image using only image-level labels. Previous studies have followed the conventional class activation mapping (CAM) pipeline. However, we reveal the current CAM approach suffers from problems which cause original CAM could not capture the complete defects features. This work utilizes a convolutional neural network (CNN) pretrained on image-level labels to generate class activation maps in a multi-scale manner to highlight discriminative regions. Additionally, a vision transformer (ViT) pretrained was treated to produce multi-head attention maps as an auxiliary detector. By integrating the CNN-based CAMs and attention maps, our approach localizes defective regions without requiring bounding box or pixel-level supervision during training. We evaluate our approach on a dataset of apple images with only image-level labels of defect categories. Experiments demonstrate our proposed method aligns with several Object Detection models performance, hold a promise for improving localization.

• 대한치과의사협회지
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• 제13권10호
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• pp.929-933
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• 1975

A girl aged 15 years 6 months, had a class Ⅲ malocclusion characterized by severe maxillary anterior crowding and a retarded maxilla. Molar relationship was class Ⅲ on both sides, incisor overjet was - 2.9mm. and incisor overbite was 5.5mm. The patient underwent extraction of four first premolars and was trested with a multi-banded light force system. After 13 months, the patient gained a normal verbite-overjet relationship of anterior teeth and a class 1 molar relationship. Superimposition of pretreatment and posttreatment cephalograms upon the line SN registered at S showed backward downward rotation of the mandible.

• 대한교통학회지
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• 제17권4호
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• pp.85-97
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• 1999

본 연구의 목적은 수단선택과 통행배정의 결합모형을 통하여 정보이용률, 정보제공전략, 혼잡상태의 변화에 따른 자가용 운전자와 버스승객의 정보제공효과를 비교, 평가하는 데 있다. 평가모형은 수단간 효용차를 웨이블 분포로 가정한 수단선택과 정보이용자와 비이용자의 노선선택시 비용인지오류크기를 상이하게 적용하여 노선선택행위를 설명한 확률적 사용자 평형모형으로 구성된다. 정보제공전략에 있어 사용자 최적과 체계 최적외에 두 전략의 혼합전략을 구사했을 경우를 비교하였다. 모의실험은 Sioux Falls Network에서 이뤄졌다. 평가결과 정적모형에서는 혼잡이 심하고, 체계최적상태에서 정보이용률이 0.4∼0.6일 때 총 통행시간의 절감효과가 크게 나타났으며. 이 때 버스 분담율도 증가하였다. 특히 정보이용률에 따른 총 통행비용의 분포가 U자 형태를 나타냄으로써 Braess의 역설이 존재함을 알 수 있었다. 그러나 일별동적모형에서는 시간이 경과함에 따라 정보이용률에 비례하여 정보제공효과가 나타남으로써 다소 상이한 결과를 보여주었다.

• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제9권1_2호
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• pp.77-78
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• 1969

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.958-964
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• 2016

본 논문에서는 여러 개의 이원 support vector machine (binary SVM)을 사용하여 세 개 이상의 클래스를 분류하는 multi-class SVM과 유사하게 다중의 판별 deep neural network (DNN) 모델을 사용하는 i-벡터 기반의 언어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 NIST 2015 i-vector Machine Learning Challenge 데이터베이스에 포함된 i-벡터들을 이용하여 학습 및 테스트 되었으며, 오픈 세트에서 기존의 cosine distance, multi-class SVM 및 단일 neural network (NN) 기반의 언어 인식 시스템에 비하여 높은 성능을 보임이 확인되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.16-22
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• 2010

심전도 신호 분석 및 부정맥 분류는 환자를 진단하고 치료하는데 중요한 역할을 한다. 부정맥은 맥박이 불규칙한 상태로 심실빈맥(VT)이나 심실세동(VF) 환자에게 심각한 위협이 될 수 있다. 심방조기수축(APC)과 상심실성빈맥(SVT), 심실조기수축(PVC)은 심실빈맥(VT)만큼 치명적이지는 않지만 심장질환을 진단하는데 중요한 부정맥이다. 본 논문은 2~3개의 부정맥 분류만을 고려한 기존의 방법을 극복하고 다양한 부정맥을 분류하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 심전도 신호의 특징 추출을 위해서 EMD 방법으로 신호를 분해하여 IMFs를 얻는다. 입력 데이터의 양은 분류기 성능에 영향을 미치므로 신호 데이터의 차원을 감소시키기 위해 Burg 알고리즘을 IMFs에 적용하여 AR 계수를 구하고 여러 개의 이진 분류기를 결합한 다중 클래스 SVM의 입력으로 사용한다. 최적의 SVM 성능 파라미터를 선택하고 부정맥 분류에 적용한 결과 검출의 정확성은 96.8%~99.5%였다. 실험 결과는 제안한 EMD 방법에 의한 전처리 및 특징 추출과 다중 클래스 SVM에 의한 부정맥 분류의 유용성을 보여준다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.845-854
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• 2016

감성분석 (sentiment analysis) 혹은 오피니언 마이닝 (opinion mining)은 블로그, 리뷰, 신문기사나 소셜네트워크 등의 문서에서 개인의 주관적인 정보 혹은 의견을 알아보는데 사용되는 텍스트 마이닝의 기법이다. 평점이 있는 온라인 리뷰에서 리뷰 텍스트에 기반한 평점의 분류문제에 대한 선행연구에서는 이진 분류만을 고려하였다. 그러나 긍정과 부정 외에도 중립적인 의견도 있을 수 있기 때문에 이진 분류보다는 다범주 분류가 더 적합할 것이다. 본 연구에서는 리뷰 텍스트에 기반한 평점의 다범주 분류문제를 고려한다. 전처리에서는 카이제곱 통계량을 이용하여 평점과 연관된 단어들을 추출하고 이를 입력변수로 삼아 지지벡터기계 (support vector machines)와 비례오즈 모형 (proportional odds model) 등 다범주 분류기의 예측력을 비교한다.