• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.899-902
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• 2002

본 논문에서는 하이퍼카오스 회로에서의 동기화 방법을 제시한다. 하이퍼카오스 회로는 n-double scroll CNN 회로를 이용하였으며, 동일한 2개 또는 4개의 셀을 가진 n-double scroll 회로를 이용하여 송ㆍ수신부를 구성하고 이송ㆍ수신부 사이에 구동 동기를 이용한 동기화를 이루었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1064-1068
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• 2002

본 논문에서는 SC-CNN을 이용한 하이퍼카오스 회로에서의 동기화와 비밀통신의 방법을 제시한다. 하이 퍼카오스 회로는 츄아회로의 변형인 N-Double Scroll CNN 회로를 이용하였으며, 동일한 2 개 또는 4개의 셀을 가진 n-double scroll 회로를 이용하여 송 .수신부를 구성하고 이 송 수신부 사이에 구동 동기를 이용한 동기화를 이루었으며, 복원신호에서 상태 변수 $$\chi$_3$ 에 의한 비밀통신이 상태 변수 ${$\chi$_2}, {$\chi$_1}$ 에 의한 방법 보다 우수함을 보였다.

• ETRI Journal
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• 제38권5호
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• pp.885-895
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• 2016

The lowest power mode (passive-standby mode) was proposed for reducing the power consumption of set-top boxes in a standby state when not receiving content. However, low-power set-top boxes equipped with the lowest power mode have been rarely commercialized because of their low-quality user experience. In the lowest power mode, they deactivates almost all of operational modules and processes, and thus require dozens of seconds for activation latency (that is, the latency for activating all modules of the set-top boxes in a standby state). They are not even updated in a standby state because they deactivate their network interfaces in a standby state. This paper proposes an adaptive standby mode scheduling method for improving the user experience of such boxes. Set-top boxes using the proposed method can analyze the activation pattern and find the frequently used time period (that is, when the set-top boxes are frequently activated). They prepare for their activation during this frequently used time period, thereby reducing the activation latency and enabling their update in a standby state.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권3호
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• pp.83-90
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• 2020

프로토타입 선택은 훈련 데이터로부터 클래스 영역을 대표하는 최소 데이터를 선택하여 낮은 학습 시간 및 저장 공간을 보장하는 장점을 제공한다. 본 논문은 모든 분류 알고리즘에 적용할 수 있는 초월 사각형을 이용한 새로운 훈련 데이터의 생성 방법을 설계한다. 초월 사각형 영역은 서로 다른 클래스 데이터를 포함하지 않으며 클래스 공간을 분할한다. 선택된 초월 사각형 내 데이터의 중간값은 프로토타입이 되어 새로운 훈련 데이터를 구성하고, 초월 사각형의 크기는 클래스 영역의 데이터 분포를 반영하여 조절된다. 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합 선택을 위해 집합 덮개 최적화 알고리즘을 설계했다. 제안하는 방법에서는 탐욕 알고리즘과 곱셈 연산을 포함하지 않은 거리 계산식을 이용하여 집합 덮개 최적화 알고리즘의 다항 시간을 요구하는 시간 복잡도 문제를 해결한다. 실험에서는 분류 성능의 비교를 위해 최근접 이웃 규칙과 의사 결정 트리 알고리즘을 이용하며 제안하는 방법이 초월 구를 이용한 프로토타입 선택 방법보다 우수하다.

• ETRI Journal
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• 제40권3호
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• pp.337-346
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• 2018

In this paper, we propose a grant-aware (GA) scheduling algorithm that can provide higher throughput and lower latency than a conventional dual round-robin matching (DRRM) method. In our proposed GA algorithm, when an output receives requests from different inputs, the output not only sends a grant to the selected input, but also sends a grant indicator to all the other inputs to share the grant information. This allows the inputs to skip the granted outputs in their input arbiters in the next iteration. Simulation results using OPNET show that the proposed algorithm provides a maximum 3% higher throughput with approximately 31% less queuing delay than DRRM.

• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.177-183
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• 2011

Hidden Markov random eld(HMRF) is one of the most common model for image segmentation which is an important preprocessing in many imaging devices. The HMRF has unknown hyper-parameters on Markov random field to be estimated in segmenting testing images. However, in practice, due to computational complexity, it is often assumed to be a fixed constant. In this paper, we numerically show that the segmentation results very depending on the fixed hyper-parameter, and, if the parameter is misspecified, they further depend on the choice of the class-labelling algorithm. In contrast, the HMRF with estimated hyper-parameter provides consistent segmentation results regardless of the choice of class labelling and the estimation method. Thus, we recommend practitioners estimate the hyper-parameter even though it is computationally complex.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.36-43
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• 2020

The Monte Carlo tree search (MCTS) is a popular method for implementing an intelligent game program. It has several hyper-parameters that require an optimization for showing the best performance. Due to the stochastic nature of the MCTS, the hyper-parameter optimization is difficult to solve. This paper uses the self-playing capability of the MCTS-based game program for optimizing the hyper-parameters. It seeks a winner path over the hyper-parameter space while performing the self-play. The top-q longest winners in the winner path compete for the final winner. The experiment using the 15-15-5 game (Omok in Korean name) showed a promising result.

• 센서학회지
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• 제31권4호
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• pp.260-265
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• 2022

In this study, we establish hyper-elastic haptic feedback in a virtual environment using finite element analysis techniques and develop a Force Torque (FT) sensor utilization method for application in tele-operation environments. In general, regarding haptic feedback data, in a tele-operation environment, the user is provided with feedback according to the measured force data when the model is inserted through an FT sensor. Conversely, in a virtual environment, the press-fitting model can be expressed through the spring-damper system rather than an FT sensor to provide feedback. However, unlike rigid and the elastic bodies, the hyper-elastic body represented by a spring-damper system in a virtual environment is a simple impedance model using stiffness and damping coefficients; it is limited in terms of providing actual feedback. Thus, in this study, haptic feedback was implemented using the data obtained from POD-RBF analysis results during hyper-elastic press-fitting experiments. The haptic feedback mechanism developed in this study was verified by comparing the FT sensor feedback data measured and calculated through hyper-elastic press-fitting experiments with spring-damper feedback data. Subsequently, the POD-RBF analysis feedback was compared and evaluated against the feedback mechanism of each environment through the test subject, and the similarities between the POD-RBF analysis feedback and FT sensor data feedback were verified.

• 폴리머
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• 제35권1호
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• pp.66-71
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• 2011

현탁중합에 이은 프리델 크래프츠 촉매에 의한 hyper crosslinking 반응 및 hydrolysis반응으로 hydroxyl 반응 관능기를 포함하는 hyper crosslinked polymer particle(HCPP)을 합성할 시, 1) 각 단량체의 함량 변화에 따른 HCPP의 표면 모폴로지, 기공 크기 및 분포도의 변화, 2) hyper crosslinking 반응조건 변화에 따른 HCPP의 BET 비표면적 값의 변화 및 3) $CO_2$ 초임계 건조공정을 이용한 HCPP에서의 미반응 잔류 단량체, 올리고머 및 촉매의 제거 등에 관해 연구하였다. 이번 연구를 통해 초기 HCPP의 합성 시 관찰되었던 고분자 입자 표면의 균열 및 파괴현상은 hyper crosslinking 과정 중에 진행되는 microphase separated domain간의 반응과 깊은 관계가 있음을 관찰하였고, 또한 hyper crosslinking 반응 시 반응온도 반응시간 및 사용 용매의 증가는 HCPP의 BET 비표면적 값의 증가에 기여함을 관찰하였다. 그리고 hyper crosslinking을 유발하는 단량체의 함량변화는 다른 단량체에 비해 HCPP의 BET 비표면적, 기공 크기 및 분포도에 상대적으로 큰 영향을 미침을 확인하였다. 또한 HCPP에서의 미반응 잔류 단량체, 올리고머 등의 제거에 $CO_2$ 초임계 건조공정이 매우 효과적임을 확인할 수 있었고 특히 이 과정에서의 보조용매(메탄올)의 첨가는 잔류촉매(Fe)의 제거에 있어 탁월한 효과를 나타내었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.949-954
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• 2009

The autoregressive process is applied in this paper to kernel regression in order to infer nonlinear models for predicting responses. We propose a kernel method for the autoregressive data which estimates the mean function by kernel machines. We also present the model selection method which employs the cross validation techniques for choosing the hyper-parameters which affect the performance of kernel regression. Artificial and real examples are provided to indicate the usefulness of the proposed method for the estimation of mean function in the presence of autocorrelation between data.