• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.45-52
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• 2005

본 연구에서는 시간 연관 규칙에 지수 평활법을 적용한 상품 추천 알고리즘을 제안한다. 시간 연관 규칙은 기존의 연관 규칙에 시간 개념을 적용한 연관 규칙이다. 본 연구에서는 과거 데이터 보다 최신의 데이터에 가중치를 더 부여한 지수 평활 시간 연관 규칙을 제안한다. 제안한 알고리즘은 시간 의존적인 데이터에 적용하여 시뮬레이션을 한 결과 지수 평활법을 적용한 시간 연관 규칙이 기존의 시간 연관 규칙보다 실행시간 면에서 다소 오래 걸리지만 상품 추천 측면에서 더 효과적이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권3호
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• pp.741-746
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• 2004

전자상거래가 활성화됨에 따라 고객 개인의 관심에 부합하는 개인화된 정보나 상품 서비스를 제공하기 위하여 시간에 따라 분할하여 연산하는 시간 연관 규칙이 최근에 등장하고 있다. 본 논문은 일반적으로 정의된 연관 규칙에 대해 시간의 변화를 고려하기 위하여 최신 데이터에 가중치를 높여 주는 지수 평활법을 적용한 연관 규칙을 정의하고 이로 탐사하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션과 적용사례를 통하여 시간에 따라 분할하여 지수 평활법을 적용한 시간 연관 규칙이 기존의 것보다 실행시간은 다소 많지만 시간을 고려한 정확한 탐색률을 갖으므로 전자 상점 현장 응용에 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.594-597
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• 2003

본 논문에서는 비디오 패킷 손실 복구를 위한 새로운 시간적 에러 은폐기법을 제안한다. 제안된 기법에서, 영상의 손실된 블록은 먼저 시간적 에러은폐 기법이 적용되고, 얻어진 결과에 대해 공간적 스무딩 기법이 적용된다. 제안된 공간적 스무딩 기법은 시간적 에러은폐 기법이 적용된 블럭과 손실되지 않은 인접 블록 사이의 불연속을 제거하거나 최소화하는데 적용된다. 제안된 기법은 기존의 여러 가지 시간적 에러 은폐 기법에 대해 컴퓨터 모의 실험을 행한 결과, 객관적, 주관적 성능을 상당히 개선시킴을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1708-1713
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• 2003

본 논문에서는 비디오 패킷 손실을 위한 새로운 시간적 에러 은폐 기법을 제안한다. 각 손실 블록에 대한 에러 은폐는 시간적 움직임 보상을 바탕으로 보상된 블록과 주변 블록간의 경계에 대한 공간적 스무딩 동작에 의해 수행된다. 모의실험에서 제안된 기법은 기존의 기법들에 비해 약 2㏈의 화질 향상을 가져왔다.

• 한국음향학회지
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• 제10권3호
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• pp.31-36
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• 1991

본 논문에서는 대용량 음성인식 시스템의 인식시간을 감축하기 위하여 후보단어를 선정하는 효과적인 방법을 제안하고 이 방법의 성능을 향상시키기 위하여 spectral smoothing과 temporal smoothing을 사용하는 것에 관하여 연구하였다. 제안된 방법은 사전내의 각 단어에 대하여 음성인식 단위의 음성 spectrum관찰확률과 길이정보를 이용하여 대강의 관찰확률을 계산하여 후보단어를 선정한다. 제안된 방법을 음소단위의 HMM을 이용하는 1160단어 인식 시스템에 적용한 결과, 전체 계산량의 74% 가량을 감축할 수 있었으며 이때 인식율의 감소는 매우 작았다. 또한 제안된 대감의 likelihood점수 계산방법은 Viterbi방법에 의하여 계산되는 likelihood 점수를 잘 추정함을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권8호
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• pp.26-33
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• 2017

차량통신은 도로 위 차량들 간의 효율적인 조정을 가능하게 할 수 있을 뿐만 아니라, 더 나아가 미래 차량의 어플리케이션으로 차량 안전, 인포테인먼트 그리고 자율 주행까지도 다룰 수 있다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서는 LTE(Long Term Evolution) 기반 차량 통신에 대한 표준화 연구가 활발히 진행되고 있다. 차량 통신은 안전과 밀접한 관련이 있기 때문에, 낮은 지연과 높은 신뢰성을 필요로 한다. 하지만 차량의 빠른 이동성으로 인해 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 환경은 채널 왜곡이 매우 심하며, 높은 신뢰성의 차량 통신을 위해서 채널 추정이 매우 중요한 요소임을 알 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 LTE 기반 V2V 환경에서 채널 추정 기법을 제안한다. LTE 기반 업링크 시스템에서 채널 추정은 파일럿 심볼인 DMRS(DeModulation Reference Signal)를 이용한다. 기존 채널 추정 기법으로는 LS(Least Square), DDCE(Decision Directed Channel Estimation), STA(Spectral Temporal Averaging), 그리고 Smoothing이 있다. 본 논문에서는 기존의 채널 추정 기법들과 달리 파일럿 심볼에서 QS(Quadratic Smoothing)를 이용해 보다도 정확한 채널을 추정하며, 데이터 심볼에서 적응적으로 채널을 추정하는 ASCE(Adaptive Smoothing Channel Estimation) 기법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안한 ASCE 기법이 NMSE(Normalized Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate) 측면에서 전체적으로 성능이 향상 된 것을 볼 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.229-239
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• 2018

본 논문에서는 시간적 계층 개념을 활용하여 시계열 자료를 예측하는 방법을 소개한다. 횡단적 계층 자료 분석에서와 유사한 방법으로 중복되지 않는 시간적 계층을 시계열 자료에 구조화할 수 있다. 이러한 시간적 계층을 활용하여 조정된 예측은 기존의 계층별 독립적 기저 예측 및 상향식 예측보다 더 정확하고 강건한 예측값을 생성한다. 실증 분석으로서 국내 교통사고 발생건수를 시간적 계층 개념을 활용하여 예측한다. 분석 결과, 조정 예측이 기존의 다른 예측보다 예측 성능면에서 더 우수함을 확인할 수 있다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.41-50
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• 2023

Gait analysis is an important tool in the clinical management of cerebral palsy, allowing for the assessment of condition severity, identification of potential gait abnormalities, planning and evaluation of interventions, and providing a baseline for future comparisons. However, traditional methods of gait analysis are costly and time-consuming, leading to a need for a more convenient and continuous method. This paper proposes a method for analyzing the posture of cerebral palsy patients using only smartphone videos and deep learning models, including a ResNet-based image tilt correction, AlphaPose for human pose estimation, and SmoothNet for temporal smoothing. The indicators employed in medical practice, such as the imbalance angles of shoulder and pelvis and the joint angles of spine-thighs, knees and ankles, were precisely examined. The proposed system surpassed pose estimation alone, reducing the mean absolute error for imbalance angles in frontal videos from 4.196° to 2.971° and for joint angles in sagittal videos from 5.889° to 5.442°.

• 응용통계연구
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• 제32권6호
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• pp.851-865
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• 2019

하나의 시계열 자료에서 다양한 특징을 발견하는 일은 간단한 문제가 아니다. 본 논문에서는 하나의 시계열 자료에서 복수의 패턴을 찾아내어 예측 정확도를 높이는 방식인 다중 결합 예측 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 시간적 결합과 예측값 조합의 개념을 사용한다. 시간적 결합 방식을 통해, 하나의 시계열 자료에서 여러 개의 시계열 자료를 생성할 수 있으며, 각각의 자료는 별도의 특성을 가지게 된다. 여러 개의 시계열 자료에서 다양한 특성을 추출하기 위하여 지수평활법을 사용하고 시계열 요소들 및 이들의 예측값을 계산한다. 마지막 단계에서 시계열 요소 별로 예측값을 혼합 한 후, 각 시계열 요소들의 조합값을 더하여 최종 예측값을 만든다. 실증 분석으로 국내 교통사고 발생 건수를 예측한다. 분석 결과, 기존의 다른 예측 방식보다 예측 성능이 우수함을 확인할 수 있다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2001년도 추계 학술대회논문집
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• pp.11-19
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• 2001

An adaptive nonlinear artificial dissipation model is presented for performing aeroacoustic computations by the high-order and high-resolution numerical schemes based on the central finite differences. An effective formalism of it is devised by combining a selective background smoothing term and a well-established nonlinear shock-capturing term which is for the temporal accuracy as well as the numerical stability. A conservative form of the selective background smoothing term is presented to keep accurate phase speeds of the propagating nonlinear waves. The nonlinear shock-capturing term that has been modeled by the second-order derivative term is combined with it to improve the resolution of discontinuities and stabilize the strong nonlinear waves. It is shown that the improved artificial dissipation model with an adaptive control constant which is independent of problem types reproduces the correct profiles and speeds of nonlinear waves, suppresses numerical oscillations near discontinuity and avoids unnecessary damping on the smooth linear acoustic waves. The feasibility and performance of the adaptive nonlinear artificial dissipation model are investigated by the applications to actual computational aeroacoustics problems.