• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.33 no.4
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• pp.23-32
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• 2018

Object detection is a challenging field in the visual understanding research area, detecting objects in visual scenes, and the location of such objects. It has recently been applied in various fields such as autonomous driving, image surveillance, and face recognition. In traditional methods of object detection, handcrafted features have been designed for overcoming various visual environments; however, they have a trade-off issue between accuracy and computational efficiency. Deep learning is a revolutionary paradigm in the machine-learning field. In addition, because deep-learning-based methods, particularly convolutional neural networks (CNNs), have outperformed conventional methods in terms of object detection, they have been studied in recent years. In this article, we provide a brief descriptive summary of several recent deep-learning methods for object detection and deep learning architectures. We also compare the performance of these methods and present a research guide of the object detection field.

• Journal of Applied Reliability
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• v.16 no.4
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• pp.313-322
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• 2016

Purpose: We introduce ways to employ Markov chain model to evaluate the effect of preventive maintenance process. While the preventive maintenance process decreases the failure rate of each subsystems, it increases the downtime of the system because the system can not work during the maintenance process. The goal of this paper is to introduce ways to analyze this trade-off. Methods: Markov chain models are employed. We derive the availability of the system consisting of N repairable subsystems by the methods under various maintenance policies. Results: To validate our methods, we apply our models to the real maintenance data reports of military truck. The error between the model and the data was about 1%. Conclusion: The models developed in this paper fit real data well. These techniques can be applied to calculate the availability under various preventive maintenance policies.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.162-164
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• 2010

Terrestrial trunked radio (TETRA) standard specifies shortened Reed-Muller (RM) codes as forward error correction means for control signals. In this paper, we compare decoding algorithms for RM codes in TETRA, in terms of performance and complexity trade-off. Belief propagation and majority logic decoding algorithms are selected for comparison.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11b
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• pp.3-6
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• 2003

In this paper, we conduct a performance analysis for the composite scheme that is obtained by combining the data distribution and the data replication schemes usually used for the implementation of distributed directory service systems. The analysis results reveal that the composite model is a viable option to overcome the performance trade-off between the data distribution and the data replication model. In this paper, we present the performance model developed for the composite model by appling queuing modelling. Using the performance model, performance values for a variety of system execution environments are suggested which enable us to bring an efficient design for high performance distributed directories.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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• v.32A no.12
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• pp.80-90
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• 1995

In this paper, methods of designing CPW(coplanar waveguide) traveling-wave electrodes are described and their properties are discussed. Especially, the effect of buffer layer thickness to the microwave characteristics of the CPW electrodes are studied in detail. The trade-off relationship between buffer layer thickness and electro-optical properties of the devices are clearly revealde. The microwave characteristics and driving voltage can be further improved by using selected parameters suggested in this paper. To reduce time and effort in designing CPW electrode structure, exact analytical models are proposed.

• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.37 no.3
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• pp.69-78
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• 2012

Reduction of power consumption has been a major issue and an interesting challenge to maximize the lifetime of wireless sensor networks. We investigate the practical meaning of N-policy in queues as a power saving technique in a WSN. We consider the N-policy of a finite M/M/1 queue. We formulate the optimization problem of power consumption considering the packet loss probability. We analyze the trade-off between power consumption and the packet loss probability and demonstrate the operational characteristics of N-policy as a power saving technique in a WSN with various numerical examples.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2012.04a
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• pp.157-158
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• 2012

이 논문은 기존의 포트폴리오와 관련된 모형에 경기변동(business cycle)과 관련된 변수들을 포함하였을 경우 경기변동이 개인투자자들의 현금 및 주식보유를 통한 자본이득 극대화와 어떤 관련성이 있는지와 관련된 것이다. 기존 문헌들을 살펴보면, 개인투자자들은 경기호황기에는 모멘텀 투자와 소형주와 성장주 등에 포트폴리오를 분산투자하지만 경기가 침체기(recession)에 들어설 경우 수익률이 급등락하는 특성을 지니는 소형주(small cap)에 집중적인 투자를 하는 성향을 나타내고 있다. 한편 이 논문의 분석결과에 따르면, 경기안정과 금리안정정책, 물가안정 등은 서로 상충관계(trade-off)에 놓여 있음에도 불구하고 코스피수익률과 코스닥수익률에 모두 향후 영향을 미칠 것으로 판단된다. 이는 현재까지의 정책조합(policy mix)보다 더 정교하고 타이밍을 잘 포착하지 않으면 정책실패에 따른 경기와 물가불안이 동시에 나타나는 스태그 플레이션(stagflation)으로 이어질 수 있음으로 정책집행의 효율성이 어느 때보다도 중요해 질 것으로 보인다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2012.04a
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• pp.415-419
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• 2012

이 논문은 기존의 포트폴리오와 관련된 모형에 경기변동(business cycle)과 관련된 변수들을 포함하였을 경우 경기변동이 개인투자자들의 현금 및 주식보유를 통한 자본이득 극대화와 어떤 관련성이 있는지와 관련된 것이다. 기존 문헌들을 살펴보면, 개인투자자들은 경기호황기에는 모멘텀 투자와 소형주와 성장주 등에 포트폴리오를 분산투자하지만 경기가 침체기(recession)에 들어설 경우 수익률이 급등락하는 특성을 지니는 소형주(small cap)에 집중적인 투자를 하는 성향을 나타내고 있다. 한편 이 논문의 분석결과에 따르면, 경기안정과 금리안정정책, 물가안정 등은 서로 상충관계(trade-off)에 놓여 있음에도 불구하고 코스피수익률과 코스닥수익률에 모두 향후 영향을 미칠 것으로 판단된다. 이는 현재까지의 정책조합(policy mix)보다 더 정교하고 타이밍을 잘 포착하지 않으면 정책실패에 따른 경기와 물가불안이 동시에 나타나는 스태그 플레이션(stagflation)으로 이어질 수 있음으로 정책집행의 효율성이 어느 때보다도 중요해 질 것으로 보인다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2012.04a
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• pp.353-370
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• 2012

이 논문은 기존의 포트폴리오와 관련된 모형에 경기변동(business cycle)과 관련된 변수들을 포함하였을 경우 경기변동이 개인투자자들의 현금 및 주식보유를 통한 자본이득 극대화와 어떤 관련성이 있는지와 관련된 것이다. 기존 문헌들을 살펴보면, 개인투자자들은 경기호황기에는 모멘텀 투자와 소형주와 성장주 등에 포트폴리오를 분산투자하지만 경기가 침체기(recession)에 들어설 경우 수익률이 급등락하는 특성을 지니는 소형주(small cap)에 집중적인 투자를 하는 성향을 나타내고 있다. 한편 이 논문의 분석결과에 따르면, 경기안정과 금리안정정책, 물가안정 등은 서로 상충관계(trade-off)에 놓여 있음에도 불구하고 코스피수익률과 코스닥수익률에 모두 향후 영향을 미칠 것으로 판단된다. 이는 현재까지의 정책조합(policy mix)보다 더 정교하고 타이밍을 잘 포착하지 않으면 정책실패에 따른 경기와 물가불안이 동시에 나타나는 스태그 플레이션(stagflation)으로 이어질 수 있음으로 정책집행의 효율성이 어느 때보다도 중요해 질 것으로 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.3
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• pp.242-251
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• 2000

퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거한 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지검색정보모델의 시간복잡도를 낮추기 위해, 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 BK-퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안한다. 개선된 BK-FIRM은 시스템 처리시간과 신뢰도 간 상층점(trade-off)을 제공한다. 축소용어집합은 용어집합의 부분집합으로서 검색결과의 신뢰도와 밀접한 관계를 가진다. 동일한 크기의 축소용어집합이 주어질 때, 보다 적절한 용어들로 구성된 축소용어집합이 보다 나은 검색 신뢰도를 이끈다. 따라서 보다 적절한 축소용어집합 구성을 위한 축소용어집합 추출방법이 요구된다. 본 논문에서는 축소용어집합 추출방법을 크게 무작위 추출, 규칙에 의한 추출, 인간에 의한 직관적 추출 방법으로 구분하고 검색결과의 신뢰도 변화 형태를 분석한다.