• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.374-377
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• 2001

회전체 베어링 상태진단에 신뢰성을 갖기 위하여 여러 가지 진단 방법이 연구되고 있으며, 이때 이용하는 변수는 온도와 소음, 진동 그리고 윤활유가 있으며 분석 방법으로는 온도추이분석, 소음분석, 진동분석, 윤활제 분석방법이 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 압연기 베어링의 상태진단의 변수로 베어링의 진동 신호를 선택하고 이 진동신호에서 비선형성이 강한 신호 즉 카오스적 거동이 있음을 타켄스의 매립법과 포엔카레 단면을 이용하여 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권3호
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• pp.794-814
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• 2012

We propose a novel method for improving Wi-Fi positioning accuracy while reducing the energy consumption of mobile devices. Our method presents three contributions. First, we jointly and intelligently select the optimal subset of access points for positioning via maximum mutual information criterion. Second, we further propose local discriminant embedding algorithm for nonlinear discriminative feature extraction, a process that cannot be effectively handled by existing linear techniques. Third, to reduce complexity and make input signal space more compact, we incorporate clustering analysis to localize the positioning model. Experiments in realistic environments demonstrate that the proposed method can lower energy consumption while achieving higher accuracy compared with previous methods. The improvement can be attributed to the capability of our method to extract the most discriminative features for positioning as well as require smaller computation cost and shorter sensing time.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제22권1호
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• pp.35-56
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• 2015

In this paper, we classify all nonconstant smooth CR maps from a sphere $S_{n,1}{\subset}\mathbb{C}^n$ with n > 3 to the Shilov boundary $S_{p,q}{\subset}\mathbb{C}^{p{\times}q}$ of a bounded symmetric domain of Cartan type I under the condition that p - q < 3n - 4. We show that they are either linear maps up to automorphisms of $S_{n,1}$ and $S_{p,q}$ or D'Angelo maps. This is the first classification of CR maps into the Shilov boundary of bounded symmetric domains other than sphere that includes nonlinear maps.

• 대한산업공학회지
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• 제41권5호
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• pp.453-460
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• 2015

Identification of meaningful patterns and trends in large volumes of text data is an important task in various research areas. In the present study, we propose a procedure to find meaningful tendencies based on a combination of text mining, cluster analysis, and low-dimensional embedding. To demonstrate applicability and effectiveness of the proposed procedure, we analyzed the inaugural addresses of the presidents of the United States from 1789 to 2009. The main results of this study show that trends in the national policy agenda can be discovered based on clustering and visualization algorithms.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.759-765
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• 2000

생산라인의 예기치 않은 운전정지로부터 손실을 피하기 위한 기기의 조기 경보 체제인 고장 진단 시스템은 매우 중요하다. 베어링은 베어링 자체가 비선형이기 때문에 초기에 베어링의 이상 진단을 행한다는 것은 매우 어렵다. 본 연구에서는 압연기 베어링의 상태진단의 변수로 베어링의 진동 신호를 선택하고 이 진동신호에서 비선형성이 강한 신호 즉 카오스적 거동이 있음을 FFT, 타켄스의 매립법과 포엔카레 단면을 이용하여 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.1011-1020
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• 2022

Recent high-performance panoptic segmentation models are based on transformer architectures. However, transformer-based panoptic segmentation methods are basically slower than convolution-based methods, since the attention mechanism in the transformer requires quadratic complexity w.r.t. image resolution. Also, sine and cosine computation for positional embedding in the transformer also yields a bottleneck for computation time. To address these problems, we adopt three modules to speed up the inference runtime of the transformer-based panoptic segmentation. First, we perform channel-level reduction using depth-wise separable convolution for inputs of the transformer decoder. Second, we replace sine and cosine-based positional encoding with convolution operations, called conv-embedding. We also apply a separable self-attention to the transformer encoder to lower quadratic complexity to linear one for numbers of image pixels. As result, the proposed model achieves 44% faster frame per second than baseline on ADE20K panoptic validation dataset, when we use all three modules.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.127-146
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• 2022

최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권4호
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• pp.840-855
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• 2011

In the context of additive noise steganography model, we propose a method to detect least significant bit (LSB) matching steganography in grayscale images. Images are decomposed into detail sub-bands with local linear transform (LLT) masks which are sensitive to embedding. Novel normalized characteristic function features weighted by a bank of band-pass filters are extracted from the detail sub-bands. A suboptimal feature set is searched by using a threshold selection algorithm. Extensive experiments are performed on four diverse uncompressed image databases. In comparison with other well-known feature sets, the proposed feature set performs the best under most circumstances.

• 대한수학회논문집
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• 제30권3호
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• pp.253-267
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• 2015

Given a complex submanifoldM of the projective space $\mathbb{P}$(T), the hyperplane system R on M characterizes the projective embedding of M into $\mathbb{P}$(T) in the following sense: for any two nondegenerate complex submanifolds $M{\subset}\mathbb{P}$(T) and $M^{\prime}{\subset}\mathbb{P}$(T'), there is a projective linear transformation that sends an open subset of M onto an open subset of M' if and only if (M,R) is locally equivalent to (M', R'). Se-ashi developed a theory for the differential invariants of these types of systems of linear differential equations. In particular, the theory applies to systems of linear differential equations that have symbols equivalent to the hyperplane systems on nondegenerate equivariant embeddings of compact Hermitian symmetric spaces. In this paper, we extend this result to hyperplane systems on nondegenerate equivariant embeddings of homogeneous spaces of the first kind.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제15권2호
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• pp.292-300
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• 2015

This paper proposes a high-efficiency, dual-mode PWM / linear buck converter with a wide-input range. The proposed converter was designed with a mode selector that can change the operation between PWM / linear mode by sensing a load current. The proposed converter operates in a linear mode during a light load and in PWM mode during a heavy load condition in order to ensure high efficiency. In addition, the mode selector uses a bit counter and a transmission gate designed to protect from a malfunction due to noise or a time-delay. Also, in conditions between $-40^{\circ}C$ and $140^{\circ}C$, the converter has variations in temperature of $0.5mV/^{\circ}C$ in the PWM mode and of $0.24mV/^{\circ}C$ in the linear mode. Also, to prevent malfunction and breakdown of the IC due to static electricity, the reliability of IC was improved by embedding a self-produced 8 kV-class(Chip level) ESD protection circuit of a P-substrate Triggered SCR type with high robustness characteristics.