• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.41-48
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• 2005

잡음환경이 열악하고 대역폭이 부족한 HFC 망 상향채널에서 보다 나은 대칭형 멀티미디어 서비스를 제공할 수 있는 S-DMT 방식의 상향 채널 케이블모뎀을 위한 심볼 타이밍 복원 알고리즘을 제안하고 그에 대한 성능을 평가하였다. 타이밍 복원 알고리즘은 시간 영역에 PN 시퀀스를 삽입하는 방식을 제안하였으며 AWGN, ISI, 및 임펄스 잡음 환경에서 시뮬레이션을 통해 성능을 평가 하였다. 성능 평가 결과, PN 시퀀스 삽입 알고리즘에 의한 타이밍 복원방식은 잡음 환경에 따라 타이밍 추정 성능이 매우 달라지며, 동일한 샘플링 클럭 오프셋에서 AWGN, ISI, 및 임펄스 잡음이 함께 존재하는 채널일 경우가 임펄스 잡음 채널 경우보다 타이밍 실패 확률이 $10^3$일 때의 Eb/No가 10dB 이상 열화되나 초기부터 샘플링 클럭 오프셋을 보정하여 최적화한 경우 잡음환경에 의한 성능차이가 있으나 비교적 양호한 타이밍 추정 성능을 보임을 확인 하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.131-146
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• 2022

로지스틱 회귀 모형은 다양한 분야에서 범주형 종속 변수를 예측하거나 분류하기 위한 모형으로 많이 사용되고 있다. 로지스틱 회귀 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론 기법으로 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘이 많이 사용되었지만, 수렴의 속도가 느리고 제안 분포에 대한 적절성을 보장하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 모형에 대한 베이지안 추론 방법으로 Frühwirth-Schnatter와 Frühwirth (2007)에서 제안된 보조 혼합 샘플링(auxiliary mixture sampling) 기법을 사용하였다. 이 방법은 모형의 선형성과 정규성을 만족시키기 위해 두 단계에 거쳐 잠재변수를 도입하며, 결과적으로 깁스 샘플링을 통한 추론을 가능하게 한다. 제안한 모형의 효과를 검증하기 위해 2020년 지역사회 건강조사 당뇨병 자료에 적용하여 메트로폴리스-헤이스팅스를 사용한 모형과 추론 결과를 비교 분석하였다. 또한, 다양한 분류 모형들과 본 논문에서 제안한 모형의 분류 성능을 비교한 결과 제안된 모형이 분류 분석에서도 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제42권1호
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• pp.52-60
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• 2008

목적: 다중섬광결정 PET으로 얻은 데이터에 대한 여과후역투사 영상재구성 적용을 위한 사이노그램 저장과 보정 방법을 확립하고자 한다. 대상 및 방법: 검출된 PET 데이터에 대한 저장기법에 대한 연구를 수행하여 효율적 영상재구성을 위한 사이노그램 방식을 확립하였다. 히스토그램에서 사이노그램으로 데이터를 변환할 때 생기는 제반 문제들을 해결하기 위하여 데이터 표본의 최적화와 표본 불균일성 보정기법에 관한 연구를 수행하였으며, PMT간 틈새 보정을 위 한 연구를 수행하였다. 모든 데이터는 2차원 여과후역투사 알고리즘을 이용하여 재구성하였으며 보정에 따른 영상질의 향상을 평가하였다. 결과: 표본이론에 의해서 추정된 최소 표본수와 표본 불균일성 보정기법의 적용을 위한 수월성 등을 고려할 때 방사방향 표본간격이 pitch/2, 각 표본수가 120개 정도가 적절하였으며, 불균일성 보정과 틈새보정을 적용함으로서 영상왜곡과 배경잡음을 줄일 수 있었다. 결론: 다층섬광결정 PET의 FBP 영상재구성을 위하여 히스토그램 데이터를 사이노그램으로 변환하는 기법에 대한 연구가 이루어졌으며 이를 통한 고속의 2D 영상재구성이 가능할 것으로 보인다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권6호
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• pp.57-65
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• 2007

본 논문에서는 DSP(TMS320F2812)를 사용하여 단상 역률개선을 디지털로 설계하였다. 이러한 승압형 역률개선 컨버터를 디지털로 구현하기 위하여 DSP는 컨버터의 입력전압과 인덕터전류, 컨버터의 출력전압이 필요하며 이를 DSP 내부에 있는 12비트 A/D변환기로 구현하였다. 승압을 위한 스위칭소자인 FET가 ON/OFF 될 때 심한 고주파 노이즈와 스위칭 리플이 발생한다. DSP에 의해 구현시 어느 시점에서 A/D 변환을 시작할지 결정하는 것은 대단히 중요하며 스위칭 노이즈가 발생하지 않는 곳에서 A/D 변환을 할 필요가 있다. PWM의 시비율(duty ratio)은 약 5 %에서 95 %까지 가변적이기 때문에 A/D 변환의 고정된 시작점을 찾을 수는 없다. 따라서 본 논문에서는 25 us 마다 PWM의 ON/OFF 폭을 미리 예측한 후 타이머를 이용하여 A/D 변환을 하도록 하였다. 실험 결과들로부터 광범위한 입력전압에 대하여 약 0.99의 역률과 80 Vdc 출력 전압에 대한 리플이 약 5 Vpp임을 확인하였다. 또한 윈도우즈 Xp 환경 하에서 수행되는 응용프로그램을 작성하여 원격에서 단상 PFC 컨버터의 각종 파라미터들과 전압 및 전류 제어기의 이득들을 모니터링하며 원격제어가 가능함을 보여 상용화의 가능성과 유용성을 제시하였다.

• 대한교통학회지
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• 제12권4호
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• pp.119-129
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• 1994

This paper describes system and its algorithm which can measure traffic flow on the road by using industrial television applied in industry. This algorithm is using the real-time processing of dynamic scenes. The processing algorithm of dynamic scenes is developed and proved its validity by designing VISC (Video Information Sampler and Converter). The accuracy of this algorithm is enhanced by allocating sampling points in cross-direction of the vehicles.

• 사상체질의학회지
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• 제22권4호
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• pp.20-29
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• 2010

1. Objectives Our goal is to observe the feasibility of constitution discrimination from computing quantitative roughness index from dynamic friction coefficients and their gradients with the measurement device of skin friction with 3-Axis load cell sensor. 2. Methods In the traditional Korean medicine, skin diagnosis is one of the examination methods to discriminate Sasang constitution since it was known that Tae-eumin has rough skin, and Soyangin has smooth one. It is based on the skin roughness on the back of one's hand for the discrimination. The measurement device of skin friction with 3-axis load cell sensor has been developed in order to provide quantitative skin roughness through dynamic friction coefficients. The effective interval of the coefficients is obtained from the automatic sampling algorithm to use their curvature and slope. Then, Fisher's discriminant function of them makes the discrimination. 3. Results The success rate of extracting the effective interval was about 90% and the discriminant accuracy between Tae-eumin and Soyangin was 70% and 68% for men and women, respectively. The entire methods showed the possibility to distinguish between Tae-eumin and Soyangin by using stochastic properties of roughness index, which can make the entire system to include the measurement, the computation of the roughness index and the discrimination of constitution automatical. 4. Conclusions The measurement device, the automatic sampling algorithm of dynamic friction coefficients and the constitution discrimination algorithm were developed, respectively, and their combination can become the serial and automatic procedure for quantitative and objective skin diagnosis, which mimics the movement of the Oriental medical doctors' skin diagnosis. It can be applied to healthcare as well as the diagnosis of constitution in a u-Health system soon.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.94-99
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• 2015

비모수 베이스 통계학, 확률적 표집에 기반한 추론 등이 기계학습의 주요 패러다임으로 등장하면서 디리슐레(Dirichlet) 분포는 최근 다양한 그래프 모형 곳곳에 등장하고 있다. 디리슐레 분포는 일변수 감마 분포를 벡터 분포로 확장한 형태의 하나이다. 본 논문에서는 감마 분포를 갖는 임의의 자연수 X를 K개의 자연수의 합으로 임의 분할 할 때 각 부분의 크기 비율을 디리슐레 분포에서 표집하는 방법을 제안한다. 일반적으로 디리슐레 분포는 연속적인 (K-1)-단체(simplex) 위에 정의 되지만 자연수로 분할하는 표본은 자연수라는 조건 때문에 단체 내부의 이산 그리드 점에만 정의된다. 본 논문에서는 단체 위의 그리드 상의 이웃 점들의 확률 분포로부터 마르코프연쇄 몬테 칼로(MCMC) 제안 분포를 정의하고 일련의 표본들의 마르코프 연쇄를 구현하는 알고리듬을 제안한다. 본 방법은 마르코프 모델, HMM 및 준-HMM 등에서 각 상태별 시간 지속 분포를 표현하는데 활용 가능하다. 나아가 최근 제안된 전역-지역(global-local) 상태지속 분포를 동시에 모형화하는 감마-디리슐레 HMM에도 응용가능하다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.87-96
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• 2019

Low power issue is one of the most critical problems in the Internet of Things (IoT), which are powered by battery. To solve this problem, various approaches have been presented so far. In this paper, we propose a method to reduce the power consumption by reducing the numbers of accesses into the flash memory consuming a large amount of power for on-chip software execution. Our approach is based on using cooperative logging structure to distribute the sampling overhead in single sensor node to adjacent nodes in case of rare-event applications. The proposed algorithm to identify event occurrence is newly introduced with negative feedback method by observing difference between past data and recent data coming from the sensor. When an event with need of flash access is determined, the proposed approach only allows access to write the sampled data in flash memory. The proposed event detection algorithm (EDA) result in 30% reduction of power consumption compared to the conventional flash write scheme for all cases of event. The sampled data from the sensor is first traced into the random access memory (RAM), and write access to the flash memory is delayed until the page buffer of the on-chip flash memory controller in the micro controller unit (MCU) is full of the numbers of the traced data, thereby reducing the frequency of accessing flash memory. This technique additionally reduces power consumption by 40% compared to flash-write all data. By sharing the sampling information via LoRa channel, the overhead in sampling data is distributed, to reduce the sampling load on each node, so that the 66% reduction of total power consumption is achieved in several IoT edge nodes by removing the sampling operation of duplicated data.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1682-1687
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• 2020

대역폭 제한 그래프신호의 신호복원을 위해서 최대의 정보를 제공하기 위한 그래프 상의 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택 알고리즘에 대해 연구한다. 저 복잡도 선택알고리즘을 구현하기 위해 직접적인 비용함수인 신호 복원오차를 최소화 하는 대신, 신호 복원오차의 최대값을 최소화하는 방법에 대해 집중한다, 이를 위해, 추가적인 복잡도 개선을 위해 유용한 근사화공식을 적용하여 성능손실을 최소화하면서 복잡도를 개선한 저 복잡도 탐욕알고리즘을 제안한다. 다양한 그래프신호에 대한 폭넓은 실험을 통해, 기존 저 복잡도 방식과 신호복원성능 및 복잡도를 평가 비교하여 기존방식대비 신호복원 및 복잡도면에서 모두 성능 개선이 있음을 보였으며, 이는 실시간 응용분야에서 실용적인 해결방식으로써 경쟁력 있는 대안을 제시한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제14권2호
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• pp.355-363
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• 2007

In this paper a Bayesian estimation of the two-parameter kappa distribution was discussed under the noninformative prior. The Bayesian estimators are obtained by the Gibbs sampling. The generation of the shape parameter and scale parameter in the Gibbs sampler is implemented using the adaptive rejection Metropolis sampling algorithm of Gilks et al. (1995). A Monte Carlo study showed that the Bayesian estimators proposed outperform other estimators in the sense of mean squared error.