• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.31-39
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• 2010

본 연구에 사용된 환경음은 9 가지 상황으로 구분하였으며 생활 속에서 인간의 이동에 따라 변화하는 실제 환경음과 동일한 테스트 데이터 셋을 이용하였다. 실제 환경에서 녹음된 데이터는 Pre-emphasis, Hamming window를 이용하여 전처리하고 MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) 방식으로 특징을 추출한 후 GMM (Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류 실험을 행했다. 후처리가 없는 GMM은 프레임 별로 판정하므로 분류 결과를 보면 상황이 갑자기 변화하는 이상 결과가 나타난다. 이에 본 연구에서는 인접한 프레임 별 확률 값 혹은 분류 순위를 이용해서 갑작스런 상황 변화가 발생하지 않도록 하는 후처리 방식을 제안하였다. 실험 결과에 따르면 GMM 분류방식에 인접 프레임들의 사후확률 값을 이용하는 후처리방법을 적용한 경우 후처리를 적용하지 않은 경우에 비해 10% 이상 평균 인식률이 개선되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.197-207
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• 2022

함정 전투체계는 안정적인 기능 처리를 위해 다수의 소프트웨어 컴포넌트로 나뉘어 동작하며, 컴포넌트 간의 데이터 송수신은 메시지 지향 미들웨어(DDS, Data Distribution Service)를 이용하여 실시간으로 이루어진다. 신뢰성 높은 사후분석을 위해서는 컴포넌트 간 송수신 되는 메시지들을 모두 수집해야 하는데, 각 메시지에 따른 공통 기능들을 직접 구현해야 하는 만큼 소프트웨어 작업도 증가하게 되고 이는 개발 비용의 증가로 이어진다. 본 논문에서는 휘처 모델(Feature Model)에 기반한 사후분석 자동화 기법과 이를 적용한 사후분석 개발 프로세스를 제안한다. 메시지 관리 시스템에서 변경되는 메시지들을 휘처 모델의 가변 요소로 적용하였고, 빌드 센터에서 사후분석을 최신화하면 메시지와 관련된 모든 소프트웨어 작업을 자동으로 처리된다. 제안하는 개발 체계는 전체적인 작업의 프로세스가 단순화되었고, 소프트웨어 작업 시간이 감소함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.9-16
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• 2006

본 논문에서는 연속음성인식의 음향모델 출력을 이용하여 뉴스 데이터를 분석하였다. 실험에 사용된 뉴스 데이터베이스는 2,093개의 기사로 구성되어 있다. 기존의 한국어 연속음성인식은 열악한 언어모델 때문에 낮은 인식성능을 보여 뉴스 데이터 분석에 적합하지 않다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해서 상대적으로 견인한 음향모델의 인식결과를 후처리하여 핵심어 정보 파일을 만들었다. 음향모델의 출력레벨 문턱치가 100일 때 전체 인식대상 형태소의 86.9%가 인식되었다. 동일한 조건에 길이정보 기반 정규화를 적용하였더니 81.25%가 인식되었다. 정규화의 목적은 긴 길이의 형태소를 보상하는 것이다. 실험결과, 인식대상 형태소 인식률은 75.13%였다. 그리고 5,040MB의 뉴스 데이터에서 314MB의 핵심어 정보 파일이 만들어졌다. 이것은 절대적인 정보량이 93.8% 감소한 것이다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제9권2호
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• pp.121-128
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• 2008

Modularized GPS software defined radio (SDR) has many advantages of applying and modifying algorithm. Hardware based GPS receiver uses many hardware parts (such as RF front, correlators, CPU and other peripherals) that process tracked signal and navigation data to calculate user position, while SDR uses software modules, which run on general purpose CPU platform or embedded DSP. SDR does not have to change hardware part and is not limited by hardware capability when new processing algorithm is applied. The weakness of SDR is that software correlation takes lots of processing time. However, in these days the evolution of processing power of MPU and DSP leads the competitiveness of SDR against the hardware GPS receiver. This paper shows a study of modulization of GPS software platform and it presents development of the GNSS software platform using MATLAB Simulink™. We focus on post processing SDR platform which is usually adapted in research area. The main functions of SDR are GPS signal acquisition, signal tracking, decoding navigation data and calculating stand alone user position from stored data that was down converted and sampled intermediate frequency (IF) data. Each module of SDR platform is categorized by function for applicability for applying for other frequency and GPS signal easily. The developed software platform is tested using stored data which is down-converted and sampled IF data file. The test results present that the software platform calculates user position properly.

• 대한임상검사과학회지
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• 제45권2호
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• pp.60-65
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• 2013

Data from repeated measurements are accomplished through repeatedly processing the same subject under different conditions and different points of view. The power of testing enhances the choice of pertinent analysis methods that agrees with the characteristics of data concerned and the situation involved. Along with the clinical example, this paper compares the analysis of the variance on ex-post tests, gain score analysis, analysis by mixed design and analysis of covariance employable for repeating measure. Comparing the analysis of variance on ex post test, and gain score analysis on correlations, leads to the fact that the latter enhances the power of the test and diminishes the variance of error terms. The concluded probability, identified that the gain score analysis and the mixed design on interaction between "between subjects factor" and "within subjects factor", are identical. The analysis of covariance, demonstrated better power of the test and smaller error terms than the gain score analysis. Research on four analysis method found that the analysis of covariance is the most appropriate in clinical data than two repeated test with high correlation and ex ante affects ex post.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권4호
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• pp.381-396
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• 2003

서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이타베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭 처리의 성능 병목을 파악하고, 이를 해결함으로써 전체 서브시퀀스 매칭의 성능을 크게 개선하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 사전 실험을 통하여 전체 서브시퀀스 매칭의 처리 시간 중 인덱스 검색 단계와 후처리 단계에서 디스크 액세스 시간 및 CPU 처리 시간이 차지하는 비중을 분석한다. 이를 바탕으로 후처리 단계가 서브시퀀스 매칭의 성능 병목이며, 후처리 단계의 최적화가 기존의 서브시퀀스 매칭 기법들이 간과한 매우 중요한 이슈임을 지적한다. 이러한 서브시퀀스 매칭의 성능 병목을 해결하기 위하여 후처리 단계를 최적으로 처리할 수 있는 간단하면서도 매우 효과적인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 후처리 단계에서 후보 서브시퀀스들이 질의 시퀀스와 실제로 유사한가를 판단하는 순서를 조정함으로써 기존의 후처리 단계의 처리에서 발생하는 많은 디스크 액세스의 중복과 CPU 처리의 중복을 완전히 제거한 수 있다 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 후처리 단계를 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 증명한다. 또한, 실제 데이타와 생성 데이타를 이용한 다양한 실험들을 통하여 제안된 기법의 성능 개선 효과를 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존 기법의 후처리 단계 수행 시간을 실제 주식 데이타를 이용한 실험의 경우 ,3.91 배에서 9.42배까지, 대규모의 생성 데이터를 이용한 실험의 경우 4.97 배에서 5.61배까지 개선시키는 것으로 나타났다. 또한, 제안된 기법을 채택함으로써 전체 서브시퀀스 매칭 처리 시간의 90%에 이르던 후처리 단계의 비중을 70%이하로 내릴 수 있었다. 이것은 제안된 기법이 서브시퀀스 매칭의 성능 병목을 성공적으로 해결하였음을 보여주는 것이다. 이 견과, 제안된 기법은 전체 서브시퀀tm 매칭의 성능을 실제 주식 데이타를 사용한 실험의 경우 3.05 배에서 5.60 배까지, 대규모의 생성 데이타를 이용한 실험의 경우 3.68 배에서 4.21 배까지 개선시킬 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권2호
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• pp.117-122
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• 2009

명함을 이용한 전세계적인 고객 관리 시스템을 구축하기 위해 다국어 명함인식기를 개발하였다. 먼저 다양한 언어의 문자인식 및 학습을 위해 Unicode 기반 문자 이미지 DB를 구축하였으며, 다양한 입력 장치를 통해 획득한 명함 영상에 대하여 정확한 데이터를 얻기 위한 다양한 컬러영상 처리 기술이 적용되었다. 다음에 다층 퍼셉트론 신경망, 언어 유형별 개별 문자인식, 각 언어별 명함에 사용된 필드별 키워드 DB를 이용한 후처리를 적용하여 명함 인식률을 향상시켰다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.513-517
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• 2006

Autonomous Underwater Vehicles plays specific role in underwater investigation. Generally, this kind of vehicles will move along a planned path for sea bottom or underwater installations inspections, search for mineral deposits along shelves, seeking lost items including bottom mines or for hydrographic measurements. A crucial barrier for it remains the possibility of precise determination of their underwater position. Commonly used radionavigation systems do not work in such circumstances or do not guarantee the required accuracies. In the paper some new solution is proposed on the assumption that it is possible to increase the precision by certain processing of a combination of measurements conducted by means of different techniques. Objective of the paper is the idea of navigation of AUV which consists of two phases: firstly a trip of AUV along pre-planned route and after that postprocessed transformation of collected data in post-processing mode. During the processing of collected data the modern adjustment methods have been applied, mainly estimation by means of least squares and M-estimation. Application of these methods should be associated with the measuring and geometric conditions of navigational tasks and thus suited for specific scientific and technical problems of underwater navigation. The first results of computer aided investigation will be presented and the basic scope of these application and possible development directions will be indicated also. The paper is prepared as an partial results of the works carried out within a framework of the research Project: 'Improvement of the Precise Underwater Vehicle Navigation Methods' financed by the Polish Ministry of Education and Science (No 0 T00A 012 25).

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권5호
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• pp.1587-1605
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• 2015

Mobile cloud computing (MCC) combines mobile Internet and cloud computing to improve the performance of applications. In MCC, the data processing and storage for mobile devices (MDs) is provided on the remote cloud. However, MCC faces the problem of energy efficiency caused by randomly varying channels. In this paper, by introducing the Lyapunov optimization method, we propose a combined service subscription and delivery (CSSD) algorithm that can guide the users to subscribe to services reasonably. This algorithm can also determine whether to deliver the data and to whom data is sent in the current time unit based on the queue backlog and the channel state. Numerical results validate the correctness and effectiveness of our proposed CSSD algorithm.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제23권4호
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• pp.301-327
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• 2019

The proper orthogonal decomposition (POD) method for time-dependent problems significantly reduces the computational time as it reduces the original problem to the lower dimensional space. Even a higher degree of reduction can be reached if the solution is smooth in space and time. However, if the solution is discontinuous and the discontinuity is parameterized e.g. with time, the POD approximations are not accurate in the reduced space due to the lack of ability to represent the discontinuous solution as a finite linear combination of smooth bases. In this paper, we propose to post-process the sample solutions and re-initialize the POD approximations to deal with discontinuous solutions and provide accurate approximations while the computational time is reduced. For the post-processing, we use the Gegenbauer reconstruction method. Then we regularize the Gegenbauer reconstruction for the construction of POD bases. With the constructed POD bases, we solve the given PDE in the reduced space. For the POD approximation, we re-initialize the POD solution so that the post-processed sample solution is used as the initial condition at each sampling time. As a proof-of-concept, we solve both one-dimensional linear and nonlinear hyperbolic problems. The numerical results show that the proposed method is efficient and accurate.