• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권1호
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• pp.207-216
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• 2005

A binary segmentation procedure is a simple recursive approach to detect clusters and provide inferences for the study space when the shape of the clusters and the number of clusters are unknown. The procedure involves a sequence of nested hypothesis tests of a single cluster versus a pair of distinct clusters. The size and the shape of the clusters evolve as the procedure proceeds. The procedure allows for various growth clusters and for arbitrary baseline densities which govern the form of the hypothesis tests. A real tree data is used to highlight the procedure.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.1000-1003
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• 1996

Nonlinear unified predictive control(UPC) algorithm was applied to the temperature control of a batch polymerization reactor for polymethylmethacrylate(PMMA). Before the polymerization reaction is initiated, the parameters of the process model are determined by the recursive least squares(RLS) method. During the reaction, nonlinearities due to generation of heat of reaction and variation of heat transfer coefficients are predicted through the nonlinear model developed. These nonlinearities are added to the process output from the linear process model. And then, the predicted process output is used to calculate the control output sequence. The performance of nonlinear control algorithm was verified by simulation and compared with that of the linear unified predictive control algorithm. In the experiment of a batch PMMA polymerization, nonlinear unified predictive control was implemented to regulate the temperature of the reactor, and the validity of the nonlinear model was verified through the experimental results. The performance of the nonlinear controller turned out to be superior to that of the linear controller for tracking abrupt changes in setpoint.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.440-448
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• 2019

이 논문에서는 빈칸 되묻기 방식 기반 다중 키워드 처리가 가능한 주문용 챗봇을 제안한다. 일반적으로 챗봇을 이용한 주문 서비스의 경우에는 개발자가 미리 정의한 순서에 따라서만 주문이 진행된다. 그리고 한번의 답변으로 들어올 수 있는 입력 정보가 정해져 있기 때문에 사용자에 따라 다른 입력을 고려하지 못한다. 이 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 빈칸 되묻기 방식을 사용하여 다중 키워드 동시 처리를 하고자 한다. 빈칸 되묻기 방식은 다음과 같이 진행된다. 첫번째, 각 주문 단계에서 입력 받아야 하는 정보를 저장할 수 있는 배열을 미리 만들어 둔다. 그리고 각 주문 단계별로 받을 수 있는 정보들을 키워드로 미리 지정한다. 두번째로, 입력된 문장에서 키워드를 추출하는 작업을 진행한다. 그리고 추출된 키워드들을 해당하는 주문 단계의 배열에 채워 넣는다. 마지막으로, 각 주문 단계의 배열을 체크하면서 비어있는 단계에 대한 질문만 진행하여 부족한 정보들을 전부 채운다. 배열이 모두 채워지면 주문이 완료된다. 제안하는 방식은 한 문장에 주문과 관련된 키워드가 여러 개이더라도 처리가 가능하다. 그리고 한 번에 여러 개의 키워드를 처리할 수 있기 때문에 주문 단계를 생략하여 주문 시간을 줄일 수 있다. 안드로이드 스마트폰을 이용해 챗봇을 구현하고 빈칸 되묻기 방식을 이용해 주문 단계의 동적 처리가 되는지 실험을 통해 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.1468-1476
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• 1997

상태축약심볼열추정(RSSE: Reduced State Sequence Estimation) 수신기는 비터비 복호기와 채널 추정기로 구성된다. 이동통신과 같이 채널이 변하는 환경에서는 적응 채널추정기(adaptive channel estimator)로 채널의 변화를 계속적으로 추정해야 한다. 일반적으로 사용되는 채널 추정기는 임시결정된 비터비 복호기의 출력을 사용하여 채널을 추정 하는데, 비터비 복호기에서 잘못된 결정을 내릴 경우 이로 인해 오류전파(error propagation)가 발생할 수있다. 본 논문에서는 좀더 정확한 채널 추정과 오류전파를 막기 위해 경로 메모리를 사용하는 새로운 채널추정기를 사용한다. 이 채널 추정기는 비터비 복호기의 여러 경로중에서 가장 작은 경로를 선택하여 그 경로상의 신호를 이용하여 채널 추정을 행한다. 그리고 채널 추정기의 적응 알고리듬으로서 LMS(Least Mean Square)알고리듬과 Recursive Least Square(RLS) 알고리듬을 사용하여 비교한다. 실험 결과를 통해 제안된 채널 추정기를 사용하는 RSSE 수신기가 기존의 채널 추정기를 사용하는 RSSE 수신기에 비해 더 나은 성능을 나타내는 것을 볼 수있으며, 페이딩이 존재하는 이동통신 환경에서는 LMS 알고리듬이 적합하지 않음을 알 수있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제12권3호
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• pp.171-176
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• 1991

A solution for the course of the general deterministic epidemic model is obtained by elementary series expansion. This is valid over all times, and appears to hold accurate]y over a very wide range of population and threshould parameter values. This algorithm can be more efficient than either numerical or recursive procedures in terms of the number of operations required to evaluate a sequence of points along the course of the epidemic.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권2호
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• pp.187-199
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• 2003

We deal with the problem of testing a sequence of independent normal random variables with constant, known or unknown, variance for no change in mean versus alternatives with a single change-point. Various tests based on the likelihood ratio and recursive residuals, score statistics and cusums are studied. Proposed tests are modified version of Buckley's cusum statistics. A comparison study of various change-point test statistics is done by Monte Carlo simulation with S-plus software.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 A
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• pp.116-118
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• 1999

A fault location algorithm that is suitable for parallel transmission line which contains a teed circuit is presented. The method uses only the local end voltage and current signals. Zero sequence currents of other lines are calculated by distribution factors, and distance equations are solved by recursive calculation.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제17권1_2_3호
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• pp.269-282
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• 2005

We study the global asymptotic stability, global attractivity, boundedness character, and periodic nature of all positive solutions and all negative solutions of the difference equation $$x_{n+1}\;=\;{\alpha}-{\frac{x_{n-1}}{x_{n}},\;n=0,1,\;{\cdots}$$, where ${\alpha}\;\in\; R$ is a real number, and the initial conditions $x_{-1},\;x_0$ are arbitrary real numbers.

• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제50권4호
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• pp.483-497
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• 2010

In this paper we study some qualitative behavior of the solutions of the difference equation $x_{n+1}=ax_n=\frac{bx_n}{cx_n-dx_{n-1}}$, n=0,1,$\ldots$, where the initial conditions x-1, x0 are arbitrary real numbers and a, b, c, d are positive constants with $cx_0-dx_{-1}\neq0$.

• International Journal of Contents
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• 제3권2호
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• pp.18-24
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• 2007

Biological sequences such as DNA and amino acid sequences typically contain a large number of items. They have contiguous sequences that ordinarily consist of more than hundreds of frequent items. In biological sequences analysis(BSA), a frequent contiguous sequence search is one of the most important operations. Many studies have been done for mining sequential patterns efficiently. Most of the existing methods for mining sequential patterns are based on the Apriori algorithm. In particular, the prefixSpan algorithm is one of the most efficient sequential pattern mining schemes based on the Apriori algorithm. However, since the algorithm expands the sequential patterns from frequent patterns with length-1, it is not suitable for biological datasets with long frequent contiguous sequences. In recent years, the MacosVSpan algorithm was proposed based on the idea of the prefixSpan algorithm to significantly reduce its recursive process. However, the algorithm is still inefficient for mining frequent contiguous sequences from long biological data sequences. In this paper, we propose an efficient method to mine maximal frequent contiguous sequences in large biological data sequences by constructing the spanning tree with a fixed length. To verify the superiority of the proposed method, we perform experiments in various environments. The experiments show that the proposed method is much more efficient than MacosVSpan in terms of retrieval performance.