• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.53-56
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• 2010

본 논문은 Shannon의 정리에 따른 채널 용량에 근접한 성능을 보이는 것으로 알려진 터보 복호기 기반의 반복적인 검출과 복호화(Iterative Detection and Decoding) 기법에서 반복적인 복호화를 수행할 시에 제외되었던 리스트 구 복호기(List Sphere Decoder)에서 사전 정보(prior information)을 이용할 수 있도록 하여 수정된 IDD 기법을 제안하였다. 기존의 기법에서는 사후확률(A posteriori probability)을 계산하기 위하여 리스트 구 복호기를 사용하였으나 반복적인 복호화 수행 시에는 사전 정보를 이용하지 않는 특성으로 인하여 제외된다. 만약 잡음(noise) 등의 이유로 검출된 심볼 벡터 목록이 원래의 것과 매우 다른 경우라도 재 검출을 하지 않기 때문에 반복적인 복호화를 수행하더라도 원래의 정보에 근접하기 어렵게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존의 기법에서 리스트 구 복호기를 터보 복호기의 Log Likelihood Ratio (LLR) 값을 사전 정보로 이용할 수 있도록 수정된 리스트 구 복호기를 제안하였다. 수정된 리스트 복호기는 반복적인 복호화를 수행 시 이전의 복호화에서 얻은 정보를 이용하여 새로이 검출된 심볼 벡터 목록을 제공하게 된다. 실제의 통신환경과 유사한 모델의 실험을 통해 수정된 IDD 기법이 기존의 IDD로 구성되는 내부 피드백에 RS 복호기 기반의 외부 피드백으로 구성된 형태로 피드백 회수가 증가할수록 기존의 IDD에 비해 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제7권4호
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• pp.31-39
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• 2007

재난 신화란 "과학적으로 실시된 연구 결과를 통해서 잘못이라고 입증된, 재난 발생시 인간 행동에 관한 믿음"으로서, 이제까지 재난 연구자들은 무수한 재난 신화를 발견하였다. 491명을 대상으로 한 조사 결과를 보면, 우리나라에서도 공포, 약탈, 범죄, 대피, 무력감 등의 재난 신화에 대한 믿음이 널리 퍼져있는 것으로 밝혀졌다. 또한 약탈을 제외하고 공무원들은 일반인들보다는 재난 신화를 믿는 비율이 낮은 것으로 분석되었다. 여성은 공포와 대피 신화를 믿는 비율이 높았고, 연령별로는 노인층이 대피와 무력 신화, 20대와 30대는 약탈 신화를 믿는 퍼센트가 높게 나타났으며, 방재 관련 부서에 근무한 경험이 있는 공무원들이 그렇지 않은 공무원들보다 공포, 약탈, 범죄 신화에 관한 믿음이 낮을 것으로 밝혀졌다. 이러한 결과는 효과적인 재난 계획을 수립하기 위해서는 재난 신화에 대한 연구가 선행 될 필요가 있음을 보여주고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.215-224
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• 2007

위성영상의 분류는 원격탐사의 가장 기본적인 분야이다. 위성영상분리도 위성영상의 분류에 있어 영상 정확도 향상에 매우 효율적이라 할 수 있다. 영상분류를 향상시키기 위해서 분리도의 특성을 파악하여 분류의 정확도와의 상관관계를 분석하였다. 영상은 영상마다의 분리도를 비교, 분석하기 위해 IKONOS 영상, SPOT 5 영상, Landsat IM 영상을 1m의 해상도로 리샘플링하였다. 본 연구에서 위성영상별로 클래스 분리도를 측정한 결과 분리도 값이 대체로 $1,600{\sim}2,000$으로 높게 나타났다.

• 유통과학연구
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• 제16권5호
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• pp.45-59
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• 2018

Purpose - This paper aims to analyze the distinct pattern of clustering of imported automobile distributors and provide evidence for the phenomenon using Korean data. Research design, data, and methodology - In this paper, we use data from Korea Automobile Importers & Distributors Association of 23 foreign automobile brands to evaluate the degree of concentration of showrooms using locational Gini index. We identify possible causes for the high level of clustering from two perspectives; 1) on the distributors' side and 2) on the customers' side. Results - We find a very strong locational concentration of imported automobile showrooms within close vicinity in the major cities and districts in Korea. Locational Gini coefficients are 0.1024 at the national level, 0.1836~0.3763 at city level, and 0.3941~0.4311 at district level on a [0,0.5] scale. Conclusions - Luxury foreign automobile customers tend to shop extensively around multiple brands prior to their ideal model selection. Accordingly, the imported automobile distributors cluster together close to their direct competitors in order to give a good comparison opportunity for the potential customers. This will maximize the probability of the visits of potential customers and lead to successful sales performance.

• 디지털융복합연구
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• 제12권7호
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• pp.273-278
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• 2014

HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 어휘 인식에서 인식 어휘의 모델들의 대한 인식 확률이 이산적인 분포를 나타내며 인식을 위한 계산량이 적은 장점이 있지만 인식률을 계산했을 때 상대적으로 낮은 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 HMM(Hidden Markov Model) 모델 최적화를 이용한 베이시안 기법 인식률 향상을 제안한다. 본 논문은 HMM 어휘 인식에서 인식을 위한 모델 구성을 가우시안 믹스쳐 모델로 최적화한 인식 모델을 생성하였으며 베이시안 기법인 사전확률과 사후확률을 이용한 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 결과 어휘인식률에서 97.9%의 인식률을 나타내었다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제14권2호
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• pp.252-261
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• 2014

A Bayesian network (BN) based fault diagnosis framework for semiconductor etching equipment is presented. Suggested framework contains data preprocessing, data synchronization, time series modeling, and BN inference, and the established BNs show the cause and effect relationship in the equipment module level. Statistically significant state variable identification (SVID) data of etch equipment are preselected using principal component analysis (PCA) and derivative dynamic time warping (DDTW) is employed for data synchronization. Elman's recurrent neural networks (ERNNs) for individual SVID parameters are constructed, and the predicted errors of ERNNs are then used for assigning prior conditional probability in BN inference of the fault diagnosis. For the demonstration of the proposed methodology, 300 mm etch equipment model is reconstructed in subsystem levels, and several fault diagnosis scenarios are considered. BNs for the equipment fault diagnosis consists of three layers of nodes, such as root cause (RC), module (M), and data parameter (DP), and the constructed BN illustrates how the observed fault is related with possible root causes. Four out of five different types of fault scenarios are successfully diagnosed with the proposed inference methodology.

• 한국간호교육학회지
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• 제18권3호
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• pp.522-532
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• 2012

Purpose: The purposes of this study were to develop an elderly care nursing education program and evaluate its effect on knowledge, attitudes and nursing performance of nurses toward older adults. Methods: A quasi-experimental study with a non-equivalent control group pretest-posttest design was used. Participants were recruited from two geriatric hospitals. The sample consisted of an intervention group (n=29) that participated in the educational program and a control group (n=30). The data were collected prior to and 6 weeks after the intervention using self-administered questionnaires. Data analyses utilized $x^2$-test, Fisher's exact probability test, and t-test. Results: After the intervention, knowledge and nursing performance about the elderly care increased significantly in the experimental group compared to the control group. However, there was no statistically significant difference between the groups in their attitudes toward the elderly. Conclusion: Findings indicate that to provide better nursing care to the elderly, nurses need to be able to practically apply the knowledge they have acquired from the elder-care nursing education programs in hands-on situations. To achieve this, nurses should work to change their personal attitudes about the elderly. Also, evidence-based guidelines for elderly nursing care, administrative support of institutions, and multidisciplinary approaches are required.

• 한국음향학회지
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• 제23권8호
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• pp.590-596
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• 2004

본 논문에서는 한국어 연결 숫자음 인식을 위한 최대 사후 eigenvoice을 사용한 자기적응 기법을 제안한다. 제안된 최대 사후 eigenvoice 기법은 eigenvoice 계수에 대한 확률 밀도 함수를 가정함으로 구성된다. 제안된 알고리즘은 기존 eigenvoice 추정 과정에 선 분포 모델을 포함하는 일반적인 해를 제공하는 구조를 갖는다. 인식할 한 문장만을 사용하는 자기 적응 시스템을 위해 매우 강인한 특성을 갖는 최대 사후 eigenvoice 적응 기법을 사용하였다. 한국어 연결 숫자음에 대한 일련의 자기 적응 실험결과 제안된 알고리즘의 성능은 매우 적은 량의 적응 데이터에 대해 기존 eigenvoice 알고리즘에 비해 우수한 성능을 나타냈었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.432-440
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• 2006

Prior to the service evaluation, many kinds of its attributes must be identified on the basis of rational decision owing to complexity and ambiguity inherent in logistics service. there are so many evaluation methods but they are not applicable to logistics service the have property of non-additivity and overlapped attributes. Therefore, probability measure can not used to evaluate logistics service but Fuzzy Measure is required. And the method should be easy to calculate it Recently Fuzzy theory has been applied in Various evaluation problem. Fuzzy evaluation based on Fuzzy theory can accommodate fuzziness in judgement with people through introducing Fuzzy Measure. In this paper, Hierarchical Fuzzy Process is applied to evaluate level of logistics service in Korail and the biggest six logistics companies in the korea which is called 3PL Company. Also Fuzzy Relation Equation which is problem identifying evaluation value at these fuzzy evaluation is applied to verify relation between Input and Output data through @-operation. Therefore, we apply this Fuzzy Relation Equation to Hierarchical Fuzzy Process and verify evaluation value which objects of evaluation are able to possess.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권1호
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• pp.53-58
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• 2012

게임 이론적 시각으로 p-persistence 슬롯화된 ALOHA를 비협력 게임으로 구성하고, 이 게임에서 Nash equilibrium을 구해 찾아 패킷 전달을 시도할 확률 값을 마련한다. Nash equilibrium의 수학적 표현에는 반드시 활성 변방국의 수가 포함되지만, 많은 실제 응용에서 이러한 수를 거의 알 수가 없다. 따라서 본 논문에서는 패킷의 전달을 시도할 지 결정하기에 앞서 활성 변방국의 수를 예측하는 Bayes 풍의 방식을 제안한다. 제안하는 Bayes 풍의 방식은 변방국이 스스로 자연스럽게 구할 수 있는 최소 정보만을 필요로 하지만 상당량의 정보에 의존하는 방식에 비해 경쟁력 있는 예측 성능을 보여 준다.