• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.395-397
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• 2019

조선기술과 항해장비 기술이 발전하고 있지만 여전히 해양사고는 80%이상이 인적과실에서 비롯되고 있다. 인적과실을 저감시켜 해양사고를 절감시키려는 노력은 항해사를 대상으로 면담이나 설문을 시행하는 등 정성적인 연구방식에 많이 의존하고 있어서 객관적인 인적과실의 실체를 규명하는데 제한이 있다. 본 연구에서는 이 같은 단점을 극복하기 위하여 항해사의 항해 업무 수행을 방해하지 않으며 공간적 제한을 극복할 수 있도록 웨어러블 센서를 활용하여 항해사의 동작을 실측하고 상황인지 여부가 항해 수행 동작에 어떤 영향을 미치는지 구분하고자 한다. Full mission ship handling simulator를 활용하여 항해사가 특정한 시나리오를 수행하는 중에 위험성을 가진 장애물을 발견하기 전과 후의 어떤 행동패턴 변화를 보이는지 측정하였다. 구분된 항해 동작 패턴은 항해 위험 상황에서 적절한 조치를 취하고 있는지 여부를 객관적으로 구분하여 인적과실을 절감하는데 활용될 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제9권1호
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• pp.75-82
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• 1991

본 연구는 자체검정 번들조정법에서 과대오차를 처리하기 위한 최적의 Robust 추정법과 축척추정량(S.E)를 조사하는데 목적을 두고 있다. 과대오차의 검출에 있어서 여러가지 경중률을 적용하기 위하여 5가지 Robust 추정법과 3가지 축척추정량을 사용하였으며, 2가지 기준점배치형태(고밀도, 저밀도)와 3가지 과대오차(4$\sigma o$. 20$\sigma o$. 50$\sigma o$)는 비교분석을 위해 이용되었다. 그 결과, Robust 추정법중 Anscombe 추정법이 가장 좋은 정확도를 보여 주고 있으며, 기준점 배치형태에 따른 축척추정량의 적용을 분석한 결과 기준점 배치밀도가 높은 경우는 Type II 축척추정량이, 기준점 배치밀도가 낮은 경우는 Type III 축척추정량이 안정되고 정확한 결과값을 나타내었다. 따라서 정밀한 구조물 해석에 있어서 과대오차의 영향을 제거하고 정확도를 향상시킬 수 있는 최적 축척추정량을 이용한 Robust 번들조정법의 활용이 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권1호
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• pp.9-16
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• 2020

빅 데이터를 연구 목적으로 제3자에게 배포할 때 프라이버시 정보를 보호하기 위해서 k-익명화 기법이 널리 사용되어 왔다. k-익명화 기법을 적용할 때, 해결 해야할 어려운 문제 중의 하나는 최적의 k값을 결정하는 것이다. 현재는 대부분 전문가의 직관에 근거하여 수동으로 결정되고 있다. 이러한 방식은 익명화의 성능을 떨어뜨리고 시간과 비용을 많이 낭비하게 만든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 기계학습 기반의 k값 결정방식을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 아이디어를 실제로 적용한 구현 및 실험 내용에 대해서 서술 한다. 실험에서는 심층 신경망을 구현하여 훈련하고 테스트를 수행 하였다. 실험결과 훈련 에러는 전형적인 신경망에서 보여지는 패턴을 나타냈으며, 테스트 실험에서는 훈련에러에서 나타나는 패턴과는 다른 패턴을 보여주고 있다. 제안된 방식의 장점은 k값 결정시 시간과 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3660-3665
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• 2012

블라인드 등화에서 등화 초기에는 눈모형을 빠르게 여는 것이 필요하고, 이후에는 등화기 출력 신호의 오차 레벨을 낮추는 것이 중요하다. 본 논문에서는 특별하게 정해지는 신호점을 사용한 거친 오차 추정과 원 신호점을 사용한 미세 오차 추정을 동시에 산출하고, 두 오차 추정을 활용하는 방식을 제안한다. 두 오차 추정은 각각 눈모형이 닫힌 상태에서 눈모형을 빠르게 열거나, 눈모형이 열리기 시작한 이후 정상상태에서 오차 레벨을 낮추는데 효과적이다. 등화기의 수렴 상태에 따라 두 오차 추정 중 하나를 선택하거나, 두 오차 추정의 상대적 신뢰도에 따라 두 오차를 가중 결합하여 새로운 오차를 산출하는 두 블라인드 등화 알고리즘을 제안하고 그 성능을 비교한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권11C호
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• pp.1030-1036
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• 2006

In this paper, we present two methods of correcting bit errors in constant amplitude multi-code (CAMC) CDMA, which uses the redundant bits only. The first method is a parity-based bit correction with hard-decision, where the received signals despread into n two-dimensional structure with both horizontal parity and vertical parity. Then, an erroneous bit is corrected for each $4{\times}4$ pattern. The second method is a turbo decoding, which is modified from the decoding of a single parity check product code (SPCPC). Experimental results show that, in the second method, the redundant bits in CAMC can be fully used for the error correction and so they are not really a loss of channel bandwidth. Hence, CAMC provides both a low peak-to-average power ratio and robustness to bit errors.

• 대한산업공학회지
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• 제26권3호
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• pp.193-199
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• 2000

In many studies, considerable attention has been focussed upon choosing a model which represents underlying process of time series and forecasting the future. In the real world, however, there may be some cases that one model can not reflect all the characteristics of original time series. Under such circumstances, we may get better performance by combining the forecasts from several models. The most popular methods for combining forecasts involve taking a weighted average of multiple forecasts. But the weights are usually unstable. In cases the assumptions of normality and unbiasedness for forecast errors are satisfied, a Bayesian method can be used for updating the weights. In the real world, however, there are many circumstances the Bayesian method is not appropriate. This paper proposes a PNN(Probabilistic Neural Net) approach as a method for combining forecasts that can be applied when the assumption of normality or unbiasedness for forecast errors is not satisfied. In this paper, PNN method, which is similar to Bayesian approach, is suggested as an updating method of the unstable weights in the combination of the forecasts. The PNN method has been usually used in the field of pattern recognition. Unlike the Bayesian approach, it requires no assumption of a specific prior distribution because it gets probabilities by using the distribution estimated from given data. Empirical results reveal that the PNN method offers superior predictive capabilities.

• 인지과학
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• 제15권3호
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• pp.15-24
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• 2004

추적 눈 운동 동안에 순간적으로 노출되는 표적의 위치는 표적 주위에 참조자극이 존재하지 않을 때에 일반적으로 눈 운동 방향으로 왜곡되어 지각된다. 본 연구는 안정적이고 정적인 참조자극이 존재하는 경우에 순간적으로 노출되는 표적의 참조자극에 대한 상대적인 위치가 얼마나 정확하게 지각되는지를 검증하였다. 참조자극에 대한 표적의 상대적인 위치가 왜곡되게 지각되었으며 상대적인 위치 지각 왜곡의 양상이 참조자극과 표적의 상대적인 위치에 따라서 체계적으로 변화하였다. 동일한 실험결과가 추적 눈 운동의 방향이 상이하거나 참조자극과 표적의 다양한 물리적인 거리 조건에서도 일관되게 관찰되었다. 본 연구의 실험결과가 위치지각에 관하여 제안된 기존의 이론에 의해 어떻게 설명될 수 있는지를 논의하였다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제19권5호
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• pp.333-341
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• 1986

Several aspects including physical development, reflex acquistion, neuromotor development and learning behavior at Y water maze were compared at the progeny of rats fed low 91.2mg/kg diet) or adequate leves(22mg/kg diet 0 of pyridoxine during growth, gestation, lactation, and adult period. Physical development and development of reflexes (righting reflex, cliff avoidance, negative geotaxis, palmar grasp, and startle reflex to sound) appeared different between control and deficient groups but not significantly. At the 2nd week, rats spent more time in supported standing during 6 minute period was longer in the control then the deficient groups. In the Y-water maze position reversal test, learning ability as judged by the number of errors was not different among three groups, but the rats in supplemented group(DC) reached the escape platform in significantly shorter time than the other two groups, which may suggest their emotional instability. In the visual discrimination test, the performance of rats from the supplemented group had the lower errors than the other groups on the early test days. but as the testing period progressed, the performance of rats in the supplemented group became inferior to those of the control and deficient groups. The performance of control group became superior to that of the deficient group.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권9호
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• pp.159-165
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• 1994

In this paper, we propose a multi-layer associative neural network structure suitable for hardware implementaion with the function of performance refinement and improved robutst capability. Unlike other methods which reduce network complexity by putting restrictions on synaptic weithts, we are imposing a requirement of hidden layer neurons for the function. The proposed network has synaptic weights obtainted by Hebbian rule between adjacent layer's memory patterns such as Kosko's BAM. This network can be extended to arbitary multi-layer network trainable with Genetic algorithm for getting hidden layer memory patterns starting with initial random binary patterns. Learning is done to minimize newly defined network error. The newly defined error is composed of the errors at input, hidden, and output layers. After learning, we have bidirectional recall process for performance improvement of the network with one-shot recall. Experimental results carried out on pattern recognition problems demonstrate its performace according to the parameter which represets relative significance of the hidden layer error over the sum of input and output layer errors, show that the proposed model has much better performance than that of Kosko's bidirectional associative memory (BAM), and show the performance increment due to the bidirectionality in recall process.

• 말소리와 음성과학
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• 제7권2호
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• pp.29-38
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• 2015

This study explores reading fluency among elementary school students considering language level and family income(low SES). Forty eight students from 1st to 3rd grades participated in two paragraph reading tasks. Half of the children were from low income family and half of the children had low lexical knowledge. Reading fluency as in the number of correctly read syllables per minute, the total error frequency and error types were used to compare group differences. There were significant differences in the number of correctly read syllables per minute between two income groups and two language groups. There was a significant difference between low income group and non-low income group in total number of errors only when children's lexical knowledge were low. There were no group differences in error types of repetition and omission. Substitution and insertion error seemed to reflect the total error pattern. These results imply the importance of early screening and early involvement for children with low lexical knowledge from low income family. Monitoring and early intervention will support these children's reading development.