• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권3호
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• pp.194-197
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• 2002

This paper considers the problem of routing connections in a optical multi tree networks using WDM (Wavelength Division Multiplexing), where each connection between a pair of nodes in the network is assigned a path through the network and a wavelength on that path, so that connections whose paths share a common link in the network are assigned different wavelengths. The problem of optimal coloring of the paths on the optical multi-networks is NP-hard[1], but if that is the coloring of all paths, then there exists efficient polynomial time algorithm. In this paper, using a "divide & conquer" method, we give efficient algorithm to assign wavelengths to all the paths of a tree network based on the theory of [7]. Here, our time complexity is 0(n4log n).

• 대한산업공학회지
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• 제40권4호
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• pp.396-403
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• 2014

The multi-divisional knapsack problem is defined as a binary knapsack problem where each mutually exclusive division has its own capacity. In this paper, we present an extension of the multi-divisional knapsack problem that has generalized multiple-choice constraints. We explore the linear programming relaxation (P) of this extended problem and identify some properties of problem (P). Then, we develop a transformation which converts the problem (P) into an LP knapsack problem and derive the optimal solutions of problem (P) from those of the converted LP knapsack problem. The solution procedures have a worst case computational complexity of order $O(n^2{\log}\;n)$, where n is the total number of variables. We illustrate a numerical example and discuss some variations of problem (P).

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.111-117
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• 2011

본 논문은 차세대 유럽형 디지털 지상파 시스템으로 알려진 DVB-T2 시스템의 MISO(Multi Input Single Output)전송 모드에서의 BER (Bits Error Rate) 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. ETSI EN 302 755 표준에 따라 제작된 Full 시뮬레이터를 통해 실험을 수행하였으며, 수신기는 demapper가 LDPC 채널 디코더로부터 전달되는 a priori 정보를 이용하여 LLR(Log Likelihood Ratio) 값을 계산하는 IDD(Iterative Demapping and Decoder) 기술을 사용하였다. 시뮬레이션을 통해 16QAM, R=1/2(short 프페임)에서 IDD를 적용할 경우, BER=$10^{-4}$에서 2dB의 이득이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 안테나 사이의 주파수 오프셋 영향으로 성능 열화가 발생함을 확인할 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제39권3호
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• pp.398-405
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• 2017

In this paper, an artificial stereo extension method that creates stereophonic sound from a mono sound source is proposed. The proposed method first trains deep neural networks (DNNs) that model the nonlinear relationship between the dominant and residual signals of the stereo channel. In the training stage, the band-wise log spectral magnitude and unwrapped phase of both the dominant and residual signals are utilized to model the nonlinearities of each sub-band through deep architecture. From that point, stereo extension is conducted by estimating the residual signal that corresponds to the input mono channel signal with the trained DNN model in a sub-band domain. The performance of the proposed method was evaluated using a log spectral distortion (LSD) measure and multiple stimuli with a hidden reference and anchor (MUSHRA) test. The results showed that the proposed method provided a lower LSD and higher MUSHRA score than conventional methods that use hidden Markov models and DNN with full-band processing.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제26권1호
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• pp.139-145
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• 2005

Artificial neural networks (ANNs), for a first time, were successfully developed for the modeling and prediction of solvent effects on rate constant of [2+2] cycloaddition reaction of diethyl azodicarboxylate with ethyl vinyl ether in various solvents with diverse chemical structures using quantitative structure-activity relationship. The most positive charge of hydrogen atom (q$^+$), dipole moment ($\mu$), the Hildebrand solubility parameter (${\delta}_H^2$) and total charges in molecule (q$_t$) are inputs and output of ANN is log k$_2$ . For evaluation of the predictive power of the generated ANN, the optimized network with 68 various solvents as training set was used to predict log k$_2$ of the reaction in 16 solvents in the prediction set. The results obtained using ANN was compared with the experimental values as well as with those obtained using multi-parameter linear regression (MLR) model and showed superiority of the ANN model over the regression model. Mean square error (MSE) of 0.0806 for the prediction set by MLR model should be compared with the value of 0.0275 for ANN model. These improvements are due to the fact that the reaction rate constant shows non-linear correlations with the descriptors.

• ETRI Journal
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• 제46권1호
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• pp.22-34
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• 2024

Exposure to varied noisy environments impairs the recognition performance of artificial intelligence-based speech recognition technologies. Degraded-performance services can be utilized as limited systems that assure good performance in certain environments, but impair the general quality of speech recognition services. This study introduces an audiovisual speech recognition (AVSR) model robust to various noise settings, mimicking human dialogue recognition elements. The model converts word embeddings and log-Mel spectrograms into feature vectors for audio recognition. A dense spatial-temporal convolutional neural network model extracts features from log-Mel spectrograms, transformed for visual-based recognition. This approach exhibits improved aural and visual recognition capabilities. We assess the signal-to-noise ratio in nine synthesized noise environments, with the proposed model exhibiting lower average error rates. The error rate for the AVSR model using a three-feature multi-fusion method is 1.711%, compared to the general 3.939% rate. This model is applicable in noise-affected environments owing to its enhanced stability and recognition rate.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.425-433
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• 2020

증강현실을 활용한 디지로그 북은 애플리케이션을 다운받은 후 모바일에 내장된 카메라를 Image Marker로 등록된 페이지에 비추면 증강현실이 구현되는 형태로서 콘텐츠 구현 방법에는 단편적 한계점을 나타내고 있다. 이에 본 연구에서는 증강현실 기술을 활용한 디지로그 북에 양방향 인터랙션이 가능한 팝업(Pop-up) 형태의 Multi-Tracking 방식을 제안하였다. 이를 통해 기존 책자형의 디지로그 북과 이번 연구에서 제안한 팝업(Pop-up)형태의 디지로그 북의 두 가지 프로토타입에 대한 증강현실 콘텐츠 구현에 따른 기술적 차별성에 대한 실험을 공인기관에 의뢰하여 검증하였고 시험성적서를 발급받았다. 연구에서 제안한 팝업(Pop-up)형태의 디지로그 북은 가상 이미지를 사용자의 행위(움직임)에 따른 인터랙션 콘텐츠 구현이 가능하여 책의 물리적인 변화자체가 가상콘텐츠에도 전달되는 양방향 인터랙티브 콘텐츠의 장점을 갖고 있으며, 이는 가상 이미지와 인쇄 그림책 간의 상호작용을 유도하고 학습자에게 흥미 유발 및 몰입감을 줄 수 있어 차별화된 디지로그 북의 인터랙션의 표현이 가능할 것으로 보여진다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권4호
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• pp.321-338
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• 2009

이 연구의 목적은 비대칭 분포를 가지는 현장 조사 자료로부터 GIS 기반 주제도를 생성하기 위한 공간 내삽 방법으로 단변량 크리깅 기법을 비교하는데 있다. 기존 정규 크리깅과 비선형 자료 변환에 기반을 둔 로그 정규 크리깅, 다중 가우시안 크리깅과 지시자 크리깅을 지화학 원소 비소와 납에 대해 사례 연구를 통해 비교하였다. 예측 능력의 비교 분석을 위해 leave-one-out 기반 교차 검증을 통한 오차 분석을 수행하였으며, 샘플링 밀도의 차이에 따른 오차의 변화 양상도 분석하였다. 비교 분석 결과, 지시자 크리깅이 전반적으로 가장 높은 예측 능력을 나타내었으며, 작은 값과 높은 값의 예측 능력도 우수한 것으로 나타났다. 정규 크리깅에 비해 비선형 자료 변환 기반 크리깅 기법들이 우수한 예측 능력을 나타내었지만, 기존에 많이 적용된 로그 정규 크리깅은 샘플링 밀도와 상관없이 편향 정도가 가장 크게 나타내었다. 이 연구를 통해 얻어지는 정량적 검증 결과는 비대칭 분포를 가지는 현장 조사 자료의 내삽을 위한 크기깅 기법의 선정에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제31권1호
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• pp.138-148
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• 2024

황칠나무 추출물의 순차적 복합발효를 통한 복합 기능성 물질들을 강화시킨 발효소재를 개발하였다. 황칠 추출물에 MSG와 glucose를 첨가한 후 1차 B. subtillis HA 발효를 통해 γ-PGA와 단백질 분해효소를 생성시켰다. 이후 skim milk와 glucose, yeast extract를 추가적으로 첨가하여 30℃에서 L. plantarum KS2020에 의한 2차 복합 발효를 통해서 기능성 물질인 GABA를 생산하였다. 황칠 추출물의 고초균 발효에서 생성된 점질물 및 점조도은 발효 2일 4.21±0.04 Pa·s, 4.1%±0.48%로 높은 점조도 값과 점질물을 함량을 보였다. pH 및 산도는 각각 8.9±0.01, 0.00±0.00이었으며 생균수는 7.27 log CFU/mL에서 발효 2일에 9.50 log CFU/mL로 높은 생균수를 보였다. 순차적 복합 발효가 진행되면서 고초균의 생균수는 4.30 log CFU/mL로 크게 감소하였으며 젖산균은 9.12 log CFU/mL로 증가하였다. Protease 활성 및 tyrosine 함량은 각각 0.8 unit/g, 57 mg%로 측정되었다. 이후 연속적 복합 발효 과정에서 발효 5일 차 106 mg% 정도로 증가되었으며, SDS-PAGE를 이용하여 casein 단백질이 분해된 것을 확인하였다. GABA 정성분석 결과 skim milk 5%만을 첨가한 조건을 제외하고 glucose, yeast extract가 추가로 첨가된 모든 조건에서 전구물질 MSG가 소진되면서 GABA로 전환되었다. 이중 최적 조건을 골라 정량분석을 진행하였으며 18.29 mg/mL의 GABA 함량을 나타내었다. 최종 황칠 복합 발효물은 γ-PGA, peptides, 고농도 GABA를 함유한 발효소재로써 다양한 식품의 원료 활용이 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권1호
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• pp.147-163
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• 2016

스마트 기기 사용자의 성별 정보는 성공적인 개인화 서비스를 위해 중요하며, 스마트 기기로부터 수집된 멀티 모달 로그 데이터는 사용자의 성별 예측에 중요한 근거가 된다. 하지만 각 멀티 모달 데이터의 특성에 따라 다른 방식으로 성별 예측을 수행해야 한다. 따라서 본 연구에서는 스마트 기기로부터 발생한 로그 데이터 중 텍스트, 어플리케이션, 가속도 데이터에 기반한 각기 다른 분류기의 예측 결과를 다수결 방식으로 앙상블하여 최종 성별을 예측하는 기법을 제안한다. 텍스트 데이터를 이용한 분류기는 데이터 유출에 의한 사생활 침해 문제를 최소화하기 위해 웹 문서로부터 각 성별의 특징적 단어 집합을 도출하고 이를 기기로 전송하여 사용자의 기기 내에서 성별 분류를 수행한다. 어플리케이션 데이터에 기반한 분류기는 사용자가 실행한 어플리케이션들에 성별을 부여하고 높은 비율을 차지하는 성별로 사용자의 성별을 예측한다. 가속도 기반 분류기는 성별에 따른 사용자의 가속도 데이터 인스턴스를 학습한 SVM 모델을 사용하여 주어진 성별을 분류한다. 자체 제작한 안드로이드 어플리케이션을 통해 수집된 실제 스마트 기기 로그 데이터를 사용하여 제안하는 기법을 평가하였으며 그 결과 높은 예측 성능을 보였다.