• 한국항행학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.121-127
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• 2020

본 논문에서는 광대역 스펙트럼 인지 무선망에서 인지사용자의 요구자원의 크기에 따라 스펙트럼 홀의 그룹핑 범위를 변화시키는 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식을 제안하고, 광대역 인지사용자의 서비스를 위한 채널할당에 적용한다. 제안한 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식은 인지사용자의 요구자원의 크기를 예측하여 필요한 양 만큼 주사용자의 스펙트럼 홀을 그룹핑함으로써 기존의 정적 스펙트럼 홀 그룹핑에 의해 발생 할 수 있는 스펙트럼 자원의 낭비를 개선 할 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식과 기존의 정적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식에 의한 채널할당의 자원사용률을 비교하여, 허용할 수 있는 인지사용자의 서비스 성능에서 자원이용률을 크게 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8A호
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• pp.794-804
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• 2008

본 논문에서는 EPCglobal Class-1 Generation-2 (Gen2) 기반 Probabilistic Slotted 충돌방지 알고리즘에 대하여 살펴보고, 태그인식시간, 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량, 시스템 효율을 증가 시킬 수 있는 QueryAdjust 명령어를 사용한 FAFQ (fixed adjustable framed Q) 알고리즘과 AAFQ (adaptive adjustable framed Q) 알고리즘을 제안하며, 또한 Gen2 기반으로 태그 인식 효율을 향상 시킬 수 있는 Grouping 방법을 제안한다. 제안한 방법들 모두 Q 알고리즘의 성능 향상을 보이며, 제안하는 방법 중 AAFQ 알고리즘이 가장 높은 성능 향상을 나타낸다. 즉, AAFQ 알고리즘에 의하여 5% 정도의 시스템 효율 성능 향상과 4.5% 정도의 충돌 비율 감소를 얻을 수 있다. Grouping 방법은 FAFQ 알고리즘과 AAFQ 알고리즘에 대해선 Ungrouping 방법과 비슷한 성능을 보이지만, Gen2 Q 알고리즘의 경우 Ungrouping 방법과 비교 하였을 때 태그인식시간 및 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량 및 시스템 효율을 증가 시킨다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.231-238
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• 2003

본 논문은 다중 사용사 네트워크 게임에서 응답 시간과 응답 데이타 손실을 줄일 수 있는 가상 그룹핑 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 게임상의 모든 맵을 일정 크기의 영역으로 분할하고, 이들 각각의 영역을 그룹으로 묶은 후 각각의 그룹을 가상의 그룹으로 분할하고 각각의 가상 그룹에 데이타를 전송하는 방법이다. 또한 된 논문에서는 주어진 비용 함수를 최소화하는 최적 그룹수를 유도하였고, 제안된 방법이 기존의 그룹핑 방법과 비교하여 유용함을 보였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권9호
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• pp.3336-3346
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• 2022

In general, a number of severe accident scenarios derived from Level 2 probabilistic safety assessment (PSA) are typically grouped into several categories to efficiently evaluate their potential impacts on the public with the assumption that scenarios within the same group have similar source term characteristics. To date, however, grouping by similar source terms has been completely reliant on qualitative methods such as logical trees or expert judgements. Recently, an exhaustive simulation approach has been developed to provide quantitative information on the source terms of a large number of severe accident scenarios. With this motivation, this paper proposes a machine learning-based categorization method based on exhaustive simulation for grouping scenarios with similar accident consequences. The proposed method employs clustering with an autoencoder for grouping unlabeled scenarios after dimensionality reductions and feature extractions from the source term data. To validate the suggested method, source term data for 658 severe accident scenarios were used. Results confirmed that the proposed method successfully characterized the severe accident scenarios with similar behavior more precisely than the conventional grouping method.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권6호
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• pp.358-365
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• 2014

This paper proposes a method that reduces the flickering effect caused by A-GLG (Adaptive Gray-Level Grouping) during video contrast enhancement. Of the GLG series, A-GLG shows the best contrast enhancement performance. The GLG series is based on histogram grouping. Histogram grouping is calculated differently between the continuous frames with a similar histogram and causes a subtle change in the transformation function. This is the reason for flickering effect when the video contrast is enhanced by A-GLG. To reduce the flickering effect caused by A-GLG, the proposed method calculates a modified transformation function. The modified transformation function is calculated using a previous and current transformation function applied with a weight separately. The proposed method was compared with A-GLG for flickering effect reduction and video contrast enhancement. Through the experimental results, the proposed method showed not only a reduced flickering effect, but also video contrast enhancement.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권1호
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• pp.109-126
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• 2014

도로용량편람에서 제시하는 서비스수준은 새로운 교통시설 설치 또는 기존 시설 확장에 근거로 사용되고 있다. 신호교차로 서비스수준 분석은 다섯 단계로 진행되는데 그 중 3단계는 차로군 분류 단계이다. 이 단계에서 분류된 차로군으로 연속적인 분석을 진행하기 때문에 서비스수준 분석 시 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 본 연구에서 분석한 결과 회전교통량이 적은 경우에도 불구하고 실질적 전용회전차로군으로 분류되는 점을 발견하였다. 이러한 문제점에 대한 대안으로 USHCM의 차로군 분류 방법을 차용하는 방법, 공용차로 당 회전별 교통량 비율을 사용하는 방법 그리고 기준 회전교통량 이하인 경우 통합차로군으로 분류하는 방법 세 가지를 제시하였고 정산한 CORSIM 시뮬레이션과 비교해보았다. 본 논문에서는 각각 방법의 결과 및 한계점을 제시하였고 추후 다양한 네트워크에 대하여 연구가 필요하다는 결론을 내렸다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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• pp.279-282
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• 1996

The authors have already proposed a method for grouping of inputs of a logical circuit under test (LCUT) by use of M-sequence correlation. We call this method as input grouping (IG) method. In this paper, the authors propose a new method to estimate the faulty part in the circuit by use of IG when some information on the candidate of faulty part can be obtained beforehand. The relationship between IG and fault probabilities of a LCUT, and undetected fault ratios are investigated for various cases. Especially the investigation was made in case where the IG was calculated by use of n correlation functions (I $G_{inp}$). From the theoretical study and simulation results it is shown that the estimation error ratio of fault probabilities and undetected fault ratio of LCUT are sufficiently small even when only a part of correlation functions are used. It is shown that the number of correlation functions which are to be memorized to calculate IG can be considerably reducible from 2$^{n}$ - 1 to n by use of I $G_{inp}$. So this method would be very useful for a fault diagnosis of actual logic circuit.uit.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제9권3호
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• pp.161-165
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• 2009

Increase of multimedia information in Web requires a new method to manage and service multimedia documents efficiently. This paper proposes a conceptual object grouping method by fuzzy filtering, which is automatically constituted based on increase of multimedia documents. The proposed method composes subsumption relations between conceptual objects automatically using fuzzy filtering of the document objects that are extracted from domains. Grouping of such conceptual objects is regarded as subsumption relation which is decided by $\mu$-cut. This paper proposes $\mu$-cut, FAS(Fuzzy Average Similarity) and DSR(Direct Subsumption Relation) to decide fuzzy filtering, which groups related document objects easily. This paper used about 1,000 conceptual objects in the performance test of the proposed method. The simulation result showed that the proposed method had better retrieval performance than those for OGM(Optimistic Genealogy Method) and BGM(Balanced Genealogy Method).

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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• pp.146-149
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• 1995

A new method for grouping of relevant and equivalent inputs of a logical circuit was proposed by the authors by making use of pseudorandom M-sequence correlation. The authors show in this paper that it is possible to estimate the input grouping from a part of correlation functions when we admit small percentage of error, whereas it is impossible to reduce the data necessary to estimate the grouping by use of the truth table method. For example in case of 30-input logic circuit, the number of correlation functions necessary to calculate can be reducible from 1.07 * 10$^{9}$ to 465.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.113-122
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• 2007

최근에 효율적이고 시/공간적인 분산 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위한 많은 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 이러한 분산 멀티미디어 스트리밍 서비스를 위한 시/공간적 객체 그룹화 방법을 제안하였다. 제안된 기법은 응용도메인에서 수집된 프레임 객체를 필터링과 사상을 통하여 그룹화를 수행하며, 사상된 프레임객체들에 대해서 JM관계성을 수행한다. 그 결과 제안된 기법의 성능이 효율적임을 보였다.