• Korean Journal of Mathematics
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• 제23권3호
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• pp.371-377
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• 2015

In this note, we consider a generalized Fibonacci sequence {$q_n$}. Then give a connection between the sequence {$q_n$} and the Chebyshev polynomials of the second kind $U_n(x)$. With the aid of factorization of Chebyshev polynomials of the second kind $U_n(x)$, we derive the complex factorizations of the sequence {$q_n$}.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.175-186
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• 2004

본 논문은 복잡한 컬러 영상에서의 문자 추출을 위한 텍스춰와 연결성분 방법의 결합된 방법을 제안한다. 자동 학습 방법으로 구축된 다층 신경망(multilayer perceptron)은 부트스트랩 학습 방법을 사용함으로써 별도의 특징값 추출 단계 없이 다양한 환경의 입력 영상에 대한 검출률(recall rate)을 향상시키며, 검출률을 향상함으로써 발생되는 정확도(precision rate) 저하 문제는, NMF(Non-negative matrix factorization)를 이용한 연결 성분 방법을 사용함으로써 극복한다. 문자의 존재 비율이 낮은 입력영상에 대하여 CAMShift 알고리즘을 이용한 영역 마킹 방법을 사용함으로써, 두 방법을 결합함으로써 야기되는 속도 저하 문제의 해결을 시도하였다. 이와 같이 텍스춰와 연결성분 방법을 결합함으로써 강건하고 효율적인 시스템을 구성할 수 있었다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.430-431
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• 2009

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.339-344
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• 2000

This paper is concerned with the simplification of complex linear time-invariant systems. A simple technique is suggested using the well-known least squares method in the frequency domain. Given a high-order transfer function in the s- or z-domain, the squared-gain function corresponding to a low-order model is computed by the least squares method. Then, the low-order transfer function is obtained through the factorization. Three examples are given to illustrate the efficiency of the proposed method.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권4호
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• pp.433-439
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• 2000

볼륨 렌더링은 기하학적인 기본 도형으로 모델링하지 않고, 3차원 데이터를 직접 가시화하는 방법이다. 이런 볼륨 렌더링의 특성으로 말미암아 3차원 영상을 도시할 때에, 복잡한 물체의 경우에도 물체의 표면을 상세하게 표현하는데 유리하여 의료 영상을 가시화하는 쪽으로의 적용이 많이 이루어져 왔다. 일반적으로 볼륨 데이터의 크기가 커서 실시간으로 처리하기 쉽지 않기 때문에, 근래에는 이 렌더링 시간을 줄이기 위해서 많은 여러 가지 렌더링 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 부호화 되어 있지 않은 볼륨 데이터를 빠르게 렌더링 하기 위해서, 쉬어-왑 분해를 이용하는 블록 기반의 볼륨 렌더링 기법을 제안한다. 이 방법에서는 블록 기반의 데이터와 함께 장기의 영역 분할 데이터를 동시에 이용하여 볼륨 렌더링을 수행하므로써, 부호화되어 있지 않은 데이터에 대해 렌더링 속도를 증가시킨다. 본 논문에서는 3차원 X-ray CT 흉부 영상과 MR 3차원 두부 영상을 렌더링 함으로써 제안한 방법의 성능을 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.173-178
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• 2022

최근, 소셜 네트워크 서비스에서 딥러닝을 활용한 추천시스템이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 딥러닝을 이용한 추천시스템의 경우 콜드스타트 문제와 복잡한 연산으로 인해 늘어난 학습시간이 단점으로 존재한다. 본 논문에서는 사용자의 메타데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 운동 루틴 추천 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 메타데이터(사용자의 키, 몸무게, 성, 등)를 입력받아 설계된 모델에 적용한다. 본 논문에서 제안한 운동 추천시스템 모델은 matrix factorization 알고리즘과 multi-layer perceptron을 활용한 neural collaborative filtering(NCF) 알고리즘을 기반으로 설계된다. 제안된 모델은 사용자 메타데이터와 운동 정보를 입력받아 학습을 진행한다. 학습이 완료된 모델은 특정 운동이 입력되면 사용자에게 추천도를 제공한다. 실험 결과에서 제안하는 운동 추천시스템 모델이 기존 NCF 모델보다 10% 추천 성능 향상과 50% 학습 시간 단축을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.173-184
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• 2018

보행 과정에서 여러 근육이 동시에 수축하는 운동 모듈 또는 근육 시너지는 매우 중요한 중추신경계 운동조절 메커니즘이다. 본 연구는 걷는 동안 근육 간 양성 및 음성 공변 패턴을 이해하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 트레드밀 보행 시 발생하는 다리 근육 활성을 근전도 검사를 통해 측정하였다. 동시 수축근육 그룹, 즉 운동 모듈을 확인하기 위해 우리는 양쪽 4 개의 다리 근육(전경골근, 내측 비복근, 대퇴직근, 내측 슬괵근)에서 근전도 데이터를 수집하였고, 이를 바탕으로 비음수행렬분해 및 주성분 분석을 수행하였다. 이후 근육 또는 운동 모듈 간의 다양한 조합으로부터 공변이 값을 계산하였고, 이원배치분산분석을 이용하여 각 조합들에서 발생하는 공변이 패턴을 비교하였다. 그 결과, 다양한 조합 사이에 유의미한 공변이 값의 차이가 발견되었다(p < 0.05). 같은 운동 모듈로 정의된 특정 근육 사이에서 발생하는 근 활성은 양성공변이를 보여주었으나 운동 모듈 사이에서는 음성 공변이를 보여주었다. 모든 근육 조합들 사이에서는 음성 공변이가 발생하였다. 운동 모듈 사이에서 안정적으로 발생하는 음성 공변이는 운동 모듈이 복잡한 운동 조정의 제어 단위(control unit) 일 수 있음을 암시하고 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.521-528
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• 1999

The nth-order, scalar, linear time-varying (LTV) systems can be dealt with operators on a differential ring. Using this differential algebraic structure and a classical result on differential operator factorizaitons developed by Floquet, a novel eigenstructure(eigenvalues, eigenvectors) concepts for linear time0varying systems are proposed. In this paper, Necessary and sufficient conditions for the existence of well-defined(free of finite-time singularities) SD- and PD- spectra for SPDOs with complex- and real-valued coefficients are also presented. Three numerical examples are presented to illustrate the proposed concepts.

• 대한기계학회논문집B
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• 제23권10호
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• pp.1296-1309
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• 1999

A three dimensional compressible Navier-Stokes code is developed to analyze flowfields and performance of a vaned diffuser in a centrifugal compressor. It employs scalar implicit approximate factorization, finite volume formulation, second order upwind differencing and a two-equation $q-{\omega}$ turbulence model based on the integration to the wall. Pressure recovery and loss coefficients of a vaned diffuser are evaluated using a developed computer code. The simulated three dimensional flows show how through flow structure affects pressure recovery performance and loss coefficients of a vane for design and off-design inlet flow angles. Development of complex three dimensional flow over the inlet region and leading edge are very influential to the overall flow and performance.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.1-15
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• 2021

추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.