• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1002-1012
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• 2003

본 논문에서는 여유 자유도를 이용한 두 팔 로봇 매니퓰레이터의 충돌 회피 알고리즘을 제안한다. 여유 자유도를 갖는 각 로봇 팔의 엔드-이펙터는 서로의 충돌을 회피하면서 주어진 작업을 수행하기 위하여 각각 미리 정의된 직선 경로를 따라 이동해야 한다. 이 문제를 풀기 위해서 엔드-이펙터의 위치와 방향을 변화시키지 않는 각 축의 동작인 자체동작을 이용한다. 매 샘플링 시간마다 각 팔의 링크들이 서로 멀어지는 방향으로 자체 동작을 수행함으로써 엔드-이펙터가 주어진 작업도 성공적으로 수행하고, 동시에 서로의 충돌도 회피할 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 각각 9자유도의 팔을 갖는 두 팔 로봇 매니퓰레이터에 대한 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제14권7호
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• pp.144-153
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• 1997

The inverse kinematics problem of a reclaimer which excavates and transports raw materials in a raw yard is investigated. Because of the geometric feature of the equipment in which scooping buckets are attached around the rotating disk, kinematic redundancy occurs in determining joint variable. Link coordinates are introduced following the Denavit-Hartenbery representation. For a given excavation point the forward kinematics yields 3 equations, however the number of involved joint variables in the equations is four. It is shown that the rotating disk at the end of the boom provides an extra passive degree of freedom. Two approaches are investigated in obtaining inverse kinematics solutions. The first method pre-assigns the height of excavation point which can be determined through path planning. A closed form solution is obtained for the first approach. The second method exploits the orthogonality between the normal vector at the excavation point and the z axis of the end-effector coordinate system. The geometry near the reclaiming point has been approximated as a plane, and the plane equation has been obtained by the least square method considering 8 adjacent points near the point. A closed form solution is not found for the second approach, however a linear approximate solution is provided.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.63-68
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• 2016

오디오 믹서(audio mixer)는 다수의 오디오 신호의 믹싱을 수행하는 전자장치이다, DSP기술과 IT기술의 발전으로 다양한 기능과 확장성을 가진 디지털 믹서가 시장에 보급되고 있다. 그러나 디지털믹서는 제어를 SW를 통해 수행하기 때문에 디지털 오류 또는 소프트웨어 오류에 대해 기존 아날로그 믹서에 비해 안정성에서 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 문제점에 대응하기 위해 다채널 디지털 아날로그 하이브리드 믹서 구조와 디지털믹서 기능 고장감지 메커니즘과 고장절체 기술을 제안하고 디지털-아날로그 이중화 구조를 가진 오디오 믹서를 개발하였다. 실험결과 전원상실을 제외한 디지털 믹서의 고장을 120ms내에 감지하고 자동으로 아날로그 믹서 모드로 전환하여 믹서 기능 상실 없이 끊임없는 방송 기능을 제공하였다.

• Journal of Construction Engineering and Project Management
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• 제2권4호
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• pp.11-19
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• 2012

Construction supply chain management (CSCM) has become one of the critical factors that determine the success of a construction project as it becomes increasingly complicated and mega-sized. Particularly for high-rise or mega-sized building construction, just-in-time supply chain management is required due to lack of storage space and effective logistics for construction components and materials at a construction site. Despite the fact that research and development of radio frequency identification (RFID) and wireless sensor network (WSN) technology have been performed, construction project managers still need to carry mobile devices and check material and component flow at each stage of the supply chain process. This research proposes that the equipment used in the construction supply chain process, such as movers, trailers, gates, and hoists, can become main actors in the supply chain process using RFID and WSN technologies. And the proposed equipment and process focused on a solution to the redundancy identification problem, which has been observed in operations that use RFID/WSN-based processes for construction logistics. This paper also presents issues identified through verification and validation of the research results and proposes further studies.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.382-395
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• 2021

In this study, character recognition using deep learning is performed among the various defects in the PCB, the purpose of which is to check whether the printed characters are printed correctly on top of components, or the incorrect parts are attached. Generally, character recognition may be perceived as not a difficult problem when considering MNIST, but the printed letters on the PCB component data are difficult to collect, and have very high redundancy. So if a deep learning model is trained with original data without any preprocessing, it can lead to over fitting problems. Therefore, this study aims to reduce the redundancy to the smallest dataset that can represent large amounts of data collected in limited production sites, and to create datasets through data enhancement to train a flexible deep learning model can be used in various production sites. Moreover, ResNet model verifies to determine which combination of datasets is the most effective. This study discusses how to reduce and augment data that is constantly occurring in real PCB production lines, and discusses how to select coresets to learn and apply deep learning models in real sites.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.89-92
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• 2003

It is often that a large-scale linear programming(LP) problem may contain many constraints which are redundant or cause infeasibility on account of inefficient formulation or some errors in data input. Presolving or preprocessing is a series of operations which removes the underlying redundancy or detects infeasibility in the given LP problem. It is essential for the speedup of an LP system solving large-scale problems to implement presolving techniques. For the recovery of an optimal solution for the original problem from an optimal solution for the presolved problem, a special procedure, so called postsolving, must be applied. In this paper, we present how a postsolving procedure is constructed and implemented in LPABO, a interior-point based LP system. Briefly, all presolving processes are logged in a data structure in LPABO, and after the end of the solution method an optimal solution for the original problem is obtained by tracing the logs. In each stage of the postsolving procedure, the optimality of intermediate solutions is maintained. We tested our postsolving procedure on Netlib, Gondzio and Kennington LP data sets, and concluded that the computational burden of the procedure is relatively negligible compared with the total solving time.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.106-117
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• 2015

지방자치단체의 감사제도는 여러 부문에서 문제점이 있으며, 지방자치의 발전을 위해서 이러한 문제의 개선이 필수적이다. 본 연구는 지방자치단체 감사제도의 문제점을 살펴보고 개선을 목적으로 하고 있다. 지방자치단체 감사제도의 문제점은 다음과 같다. 첫째, 내외부 감사의 비효율성과 중복성이 많다. 둘째, 자치단체 감사조직 및 기구의 측면에서 독립성이 미비하다. 셋째, 감사인력의 측면에서 전문성이 부족하다. 넷째, 감사실시 및 결과 처리의 측면에서 실효성 확보가 미흡하다. 지방자치단체 감사제도의 문제점에 관한 개선방안은 다음과 같다. 첫째, 국가와 지방자치단체 감사의 단일화, 지방감사에 관한 법률체계 구축이 필요하다. 둘째, 자체감사기구의 독립성의 확보를 위해 독립적인 자체감사기구의 설치, 감사기관장의 직급상향 조정 등이 필요하다. 셋째, 감사인력의 전문성 제고를 위해 감사인력 인사와 관련된 다양한 인사제도를 도입, 감사요원에 대한 교육훈련 강화 등이 필요하다. 넷째, 감사결과 조치의 실효성 및 민주성 확보를 위해서 감사결과의 공개, 주민참여 등이 필요하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권1호
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• pp.109-117
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• 2013

극 부호(polar codes)는 광범위한 이진 입력 이산 무기억 채널(binary input discrete memoryless channel: BI-DMC)에서 채널 용량에 달성하는 것이 이론적으로 증명된 최초의 채널부호이다. 하지만 유한한 길이를 갖는 극 부호는 연속 제거 리스트(successive-cancellation list: SCL) 복호기에서 오류마루(error floor)가 발생하는 문제점이 있다. 선행 연구에 따르면 이 오류마루 현상은 극 부호에 오류 검출 코드(error detection codes) 중 하나인 CRC(Cyclic Redundancy Check) 부호를 연접했을 때 효과적으로 낮출 수 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 외부 부호(outer codes)를 사용하지 않고 극 부호와 RM(Reed-Muller) 부호의 생성 행렬 연관성을 이용하여 기존 극 부호보다 확장된 최소거리를 갖는 극 부호를 제안한다. 그리고 제안된 극 부호와 CRC 부호를 연접한 극 부호의 성능을 비교한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.9-11
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• 1999

조합 최적화 문제인 Traveling Salesman problems(TSP)을 Genetic Algorithm(GA)과 Local Search Heuristic인 Lin-Kernighan(LK) Heuristic[2]을 이용하여 접근하는 것은 최적해를 구하기 위해 널리 알려진 방법이다. 이 논문에서는 LK를 이용하여 주어진 TSP 문제에서 Local Optima를 찾고, GA를 이용하여 Local Optimal를 바탕으로 Global Optima를 찾는데 이용하게 된다. 여기서 이런 GA와 LK를 이용하여 TSP 문제를 풀 경우 해가 점점 수렴해가면서 중복된 유전자가 많이 생성된다. 이런 중복된 유전자를 제거함으로써 탐색의 범위를 보다 넓고 다양하게 검색하고, 더욱 효율적으로 최적화를 찾아내는 방법에 대해서 논하겠다. 이런 방법을 이용하여 rat195, gil262, lin318의 TSP문제에서 효율적으로 수행된다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제35권2호
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• pp.157-166
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• 2006

This research proposes an efficient Monte Carlo algorithm for computing error probability in high performance digital communication st stems. It characterizes special features of the problem and suggests an importance sampling algorithm specially designed to handle the problem. It uses a shifted exponential density as the importance sampling density, and shows an adaptive way of choosing the rate and the origin of the shifted exponential density. Instead of equal allocation, an intelligent allocation of the samples is proposed so that more samples are allocated to more important part of the error probability. The algorithm uses the nested feature of the error space and avoids redundancy in estimating the probability. The algorithm is applied to an example data set and shows a great improvement in accuracy of the error probability estimation.