• 감성과학
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• 제15권4호
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• pp.565-574
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• 2012

본 연구에서는 기존에 이용되었던 디자인 프로세스의 실증적 단점들을 극복할 수 있는 소비자 지향적인 방법론을 제안하였다. 즉, 기존의 디자이너 직관에 의한 디자인 속성 도출 방법과는 다르게, 디자인 속성을 규명하지 않은 상태에서 소비자들이 선호하는 제품의 중요 디자인 속성을 추출해 내는 소비자 관점의 디자인 속성 도출방법을 제시하였다. 실증분석에서는 구체적인 속성 규명을 요구하지 않는 PRETREE 모형을 활용하여 유무선 전화기를 대상으로 소비자 선호 기반 중요 디자인 속성을 도출하고 그 시사점을 제시하였다. PRETREE 모형은 심리학, 소비자학, 경영학분야에서 널리 활용되어 왔던 소비자 선택모형으로, 디자인분야에서도 주관적으로 치우칠 수 있는 디자인 평가를 계량화할 수 있는 새로운 분석방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.397-401
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• 2005

본 논문에서는 역지향성 능동배열 안테나용 2-포트 주파수 혼합기를 설계 제작하였다. 역지향성 안테나는 임의의 방향에서 입사하는 전파를 그 방향으로 되돌려 복사시키는 안테나 배열 시스템으로서, 반사파가 입사 반대방향으로 파면(wave front)을 갖도록 하기 위해서는 입사신호의 위상을 180도 천이 시키는 공액 위상변위기가 필요하다. 역지향성 배열에서 공액 위상변위기는 주파수 혼합기로 구현할 수 있다. 2-포트 주파수 혼합기는, 일반적인 3-포트 구조와 달리, RF/IF 신호를 동일 포트에서 사용함으로써 입력단의 신호 결합회로를 사용하지 않아도 되며, 임피던스 정합이 용이하다는 장점을 갖는다. 회로 제작을 위한 비선형소자로 p-HEMT가 사용되었으며, -10 dBm의 LO 전력을 인가하였을 때, 변환손실 -1 dB와 RF 전력 -15 dBm의 1-dB 억압점(compression point)이 측정되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.102-108
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• 2011

Support vector machine (SVM)은 패턴인식 분야에 많이 사용되어지고 있고 그 한 예로서 3GPP2 selectable mode vocoder(SMV)와 같은 규격화된 코덱에 쓰여 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 SVM을 개선시켜 음성/음악의 분류성능을 더욱 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 음성/음악신호의 각 프레임들은 서로 강한 상관관계를 가지고 있는데, 이를 바탕으로 2차 조건 사후 최대 확률기법을 SVM에 적용하여 음성/음악 분류성능을 향상시킨다. 또한 SVM을 학습시킬 때 적용되는 기존의 기법들과는 달리 제안되는 기법은 SVM이 패턴분류를 행할 때 사용된다. 그렇기 때문에 기존의 기법들과 독립적으로 개발되고 사용될 수 있고, 따라서 패턴분류의 성능을 한층 더 향상시킬 수 있다. 실험을 통해 제안된 기법의 독립성과 성능향상을 기존의 기법들과 비교하여 증명하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.129-139
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• 1989

信號가 전송되는 과정에서 임의의 경로를 통하여 混信되어 들어오는 干涉信號에 의해 原信號가 손상될 경우, 干涉信號의 경로를 識別(推定)하여 이를 근거로 손상된 신호로부터 干涉信號를 제거하는 適應 雜音 除去品(adaptive noise canceller : 이하 ANC로 略함)가 널리 소개되었다. 이 방법은 干涉信號의 特性이나 그 混信 經路의 傳達兩數에 대한 事前知識이 없는 경우에 특히 유용하다. 그러나 이 방법은 干涉信號의 經路를 最小 平均 自乘 誤差의 의미에서 推定함에 있어서 原信號의 信號的 特性에 의해 그 最適値가 많은 영향을 받게 되는 문제점이 있다. 本 論文에서는 干涉信號와 原信號간의 相關度(correlation)가 적은 경우에 대하여, 原信號를 더욱 충실히 복구해 낼 수 있는 適應 雜音 除去器 및 그 알고리듬을 소개한다. 기존의 適應 필터를 이용한 ANC에서는 定常狀態에서 推定 誤差 信號에 해당하는 原信號가 필터 계수의 적응과정에 미치는 영향을 근원적으로 제거하기가 어려우므로 필터의 收劍速度를 안정적으로 느리게 하는 方法을 채택하는 것이 보편적이지만, 本 論文에서는 이 문제점을 근본적으로 해결하기 위하여 適應에 의해 발생하는 推定 誤差 信號를 補償器라는 보조 시스템을 통하여 綏和 내지는 極小化하여 이 信號로써 필터 계수를 조정함으로써 收劍 速度를 희생시키지 않고도 安定된 필터 알고리듬을 제시하였다. 이 알고리듬을 채택한 ANC는 기존의 방법에 의한 ANC 보다 雜音除去 능력이 우수함을 電算 시뮬레이션을 통하여 입증하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권12호
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• pp.71-83
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• 1996

This paper describes facial component detection and skew correction algorithm for face recognition. We use a priori knowledge and models about isolated regions to detect eye location from the face image captured in natural office environments. The relations between human face components are represented by several rules. We adopt an edge detection algorithm using sobel mask and 8-connected labelling algorith using array pointers. A labeled image has many isolated components. initially, the eye size rules are used. Eye size rules are not affected much by irregular input image conditions. Eye size rules size, and limited in the ratio between gorizontal and vertical sizes. By the eye size rule, 2 ~ 16 candidate eye components can be detected. Next, candidate eye parirs are verified by the information of location and shape, and one eye pair location is decided using face models about eye and eyebrow. Once we extract eye regions, we connect the center points of the two eyes and calculate the angle between them. Then we rotate the face to compensate for the angle so that the two eyes on a horizontal line. We tested 120 input images form 40 people, and achieved 91.7% success rate using eye size rules and face model. The main reasons of the 8.3% failure are due to components adjacent to eyes such as eyebrows. To detect facial components from the failed images, we are developing a mouth region processing module.

• 대한기계학회논문집B
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• 제21권9호
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• pp.1165-1173
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• 1997

The steady state close-contact melting phenomenon occurring between a phase change material and an isothermally heated flat plate with relative motion is investigated analytically, in which the effects of vertical convection in the liquid film and solid-liquid density difference are incorporated simultaneously. Not only the scale analysis is conducted to estimate a priori qualitative dependence of system variables on characteristic parameters, but also an analytical solution to a set of simplified model equations is obtained to specify the effects under consideration. These two results are consistent with each other, in that the vertical convection affects both the solid descending velocity and the film thickness, and that the density difference alters only the solid descending velocity. While the effect of vertical convection can be characterized conveniently by a newly introduced temperature gradient factor which asymptotically approaches the unity/zero with decreasing/increasing the Stefan number, that of density difference is represented by the liquid-to-solid density ratio. It is shown that the solid descending velocity depends linearly on the density ratio, and that the ratios of solid descending velocity, film thickness and friction coefficient to the conduction solution are proportional to 3/4, 1/4 and -1/4 powers of the temperature gradient factor, respectively. Also, established is the fact that the effect of convection can be legitimately neglected in the analysis for the range of the Stefan number less than 0.1.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권4호통권316호
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• pp.117-122
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• 2007

본 논문에서는 maximum a posteriori probability (MAP) 검출기와 minimum-mean-square-error (MMSE) 필터와 같은 선형 검출기의 hybrid 형태를 갖는, 다중안테나 시스템을 위한 iterative 수신기를 고려한다. MAP검출기의 우수한 성능과 선형 검출기의 낮은 복잡도를 얻기 위해 두 검출기를 한 프레임 내에서 동시에 사용하는 수신기 구조를 제안한다. Outer 코더의 extrinsic 정보인 코드 비트에 대한 a priori probability를 이용하여 검출기를 결정할 수 있는 임계치를 계산하고, 복조 심볼 단위로 결정된 검출기를 적용하여 코드 비트의 검출단에서의 extrinsic 정보를 계산한다. 모의실험 결과를 통해서, 제안된 수신기가 MMSE 수신기보다 우수한 성능을 가지며, MAP 수신기보다 낮은 복잡도를 가짐을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.179-186
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• 2008

본 논문에서는 베이지안 알고리즘이 불균형 데이터의 학습 시 나타나는 현상을 분석하고 성능 평가 방법을 비교하였다. 사전 데이터 분포를 가정하고 불균형 데이터 비율과 분류 복잡도에 따라 발생된 분류 문제에 대해 베이지안 학습을 수행하였다. 실험 결과는 ROC(Receiver Operator Characteristic)와 PR(Precision-Recall) 평가 방법의 AUC(Area Under the Curve)를 계사하여 불균형 데이터 비율과 분류 복잡도에 따라 분석되었다. 비교 분석에서 불균형 비율은 기 수행된 연구 결과와 같이 베이지안 학습에 영향을 주었으며, 높은 분류 복잡도로부터 나타나는 데이터 중복은 학습 성능을 방해하는 요인으로 확인되었다. PR 평가의 AUC는 높은 분류 복잡도와 높은 불균형 데이터 비율에서 ROC 평가의 AUC보다 학습 성능의 차이가 크게 나타났다. 그러나 낮은 분류 복잡도와 낮은 불균형 데이터 비율의 문제에서 두 측정 방법의 학습 성능의 차이는 미비하거나 비슷하였다. 이러한 결과로부터 PR 평가의 AUC는 클래스 불균형 문제의 학습 모델의 설계와 오분류 비용을 고려한 최적의 학습기를 결정하는데 도움을 줄 수 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제18권6호
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• pp.153-160
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• 2002

본 연구에서는 터널 내공변위 계측데이터를 이용한. 라이닝 구조물의 손상도 평가기법에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 정적으로 획득되는 내공변위 데이터와 라이닝의 자중을 고려하여 라이닝내 발생가능한 손상의 위치 및 정도를 파악할 수 있는 일종의 역해석 기법을 도입하였다. 특히 라이닝 요소내 강성도를 일정수준 저감하는 모형 1과 분산형 균열모델을 응용한 모형 2 등 두 가지 방법을 고려하였고 각각의 장단점을 비교.분석하였다. 이상적인 터널라이닝 구조물을 가정하여 두 가지 모형에 대한 수치해석을 실시하였으며 계측데이터에 포함되는 노이즈의 영향을 함께 고려하였다. 이 결과, 모형 1의 경우, 노이즈의 영향은 상대적으로 미미하나 내공변위에 민감하게 작용하므로 현장적용시 주의가 요구되며 모형 2의 경우에는 노이즈에 민감하게 작용하는 반면 강성도의 저감량이 미소하여 실제 터널라이닝 구조물의 손상파악에 손쉽게 적용될 수 있음을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제24권4호
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• pp.367-376
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• 2006

본 연구는 IKONOS 위성영상의 메타자료와 지상기준점으로부터 라인변화에 따른 외부표정요소의 최적 다항식 모델을 결정하였다. 외부표정요소의 위치요소는 일차다항식, 회전요소는 상수항을 최적 다항식으로 결정하였다. 그리고 결정된 외부표정요소의 위치결정 정확도는 기존의 검증된 방법 즉, 최소제곱법에 의한 RPC 편의보정 방법과 비교하였다, 그 결과, 두 방법에 의한 정확도는 거의 차이가 없었다. 결정된 외부표정요소로부터 정합선을 수립한 후, 수치표고모델을 작성하여, RPC 편의보정 방법이 적용된 ERDAS IMAGINE에 의한 DEM과 비교 검토하였다. 그 결과로써, 제안방법과 ERDAS IMAGINE으로 작성한 수치표고모델의 높이차이는 허용 표준편차 범위 내에 존재하였다. 따라서 본 연구에서 제작한 수치표고모델은 기존의 검증된 방법과 유사한 결과 정확도를 나타냈다.