• 한국통신학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.639-647
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• 1990

음성 인식에서의 dynamic time warp(DTW)은 반복적 계산을 필요로 하며, 이 계산을 수행하기에 합당한 PE cell의 설계는 매우 중요하다. 따라서 이 연구에서는 실제에 가까운 실시간 어휘 인식을 가능하게 하는 large dictionary 의 DTW 알고리즘을 hardware로 구현하기 위한 PE(Processing Element) cell의 설계에 주안점을 두었다. 이 DTW 용 PE cell은 크게 세가지의 블록으로 대별된다. 즉 MIN block, ADD block 그리고 ABS block인데, "MIN"은 accumulated minimum distance를 계산하기 위한 블록이고 "ADD"는 이들 minimum distance들의 합을 계산하는 블록, 그리고"ABS"는 이러한 합에 의한 local distance의 절대값을 구하기 위한 블록이다. 본 연구에서는 이들 세가지 블록중 MIN 회로의 설계 및 검증을 행하였으며, 3um CMOS N-well 설계 규칙에 따라 MIN 블록에 대한 레이아웃을 행한 후 설계 규칙 검사(DRC)를 마쳤다.레이아웃을 행한 후 설계 규칙 검사(DRC)를 마쳤다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.151-158
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• 2006

As GPS 'selective availability' was turned off in 2000, GPS related fields and markets are explosively extended. In mapping area, GPS/INS aided photogrammetry proved it is much cost and time effective method keeping enough accuracy as compared with traditional photogrammetry works. The advantage of GPS/INS integration is interdependence. Even if GPS signal was blocked in some time, the position accuracy is not affected. In this study, various GPS signal time gap was used in GPS/INS AT process. Field surveyed ground points were used in accuracy check with GPS/INS AT check points. And the result showed enough accuracy of photogrammetry work rule of NGII. y.

• ETRI Journal
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• 제34권4호
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• pp.629-632
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• 2012

This letter investigates the combination of the Chase-2 and sum-product (SP) algorithms for low-density parity-check (LDPC) codes. A simple modification of the tanh rule for check node update is given, which incorporates test error patterns (TEPs) used in the Chase algorithm into SP decoding of LDPC codes. Moreover, a simple yet effective approach is proposed to construct TEPs for dealing with decoding failures with low-weight syndromes. Simulation results show that the proposed algorithm is effective in improving both the waterfall and error floor performance of LDPC codes.

• Journal of Magnetics
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• 제13권3호
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• pp.85-87
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• 2008

I report a simple method to correct the saturation effect in absorption spectra measured in total electron yield (TEY) mode. It does not require additional measurements of the X-ray penetration depth. In order to check the reliability of the method, X-ray magnetic circular dichroism (XMCD) spectra for polycrystalline Fe were measured at two different incident angles, and then processed with the method. The two resultant XMCD spectra were identical, and their sum rule analysis produced the ratios of orbital magnetic moment to spin magnetic moment, which were very close to the well-known value.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권12호
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• pp.105-112
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• 2009

본 논문에서는 $0.35{\mu}m$ Bipolar-CMOS-DMOS(BCD)공정으로 설계한 스마트 파워 IC 내의 가드링 코너 영역에서 발생하는 비정상적인 정전기 불량을 관측하고 이를 분석하였다. 칩내에서 래치업(Latch-up)방지를 위한 고전압 소자의 가드링에 연결되어 있는 Vcc단과 Vss 사이에 존재하는 기생 다이오드에서 발생한 과도한 전류 과밀 현상으로 정전기 내성 평가에서 Machine Model(MM)에서는 200V를 만족하지 못하는 불량이 발생하였다. Optical Beam Induced Resistance Charge(OBIRCH)와 Scanning Electronic Microscope(SEM)을 사용하여 불량이 발생한 지점을 확인하였고, 3D T-CAD 시뮬레이션으로 원인을 검증하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 Local Oxidation(LOCOS)형태의 Isolation구조에서 과도한 정전기 전류가 흘렀을 때 코너영역의 형태에 따라 문제가 발생하는 것을 검증하였다. 이를 통해 정전기 내성이 개선된 가드링 코너 디자인 방법을 제안하였고 제품에 적용한 결과, MM 정전기 내성 평가에서 200V이상의 결과를 얻었다. 통계적으로 Test chip을 분석한 결과 기존의 결과 대비 20%이상 정전기 내성이 향상된 것을 확인 할 수 있었다. 이 결과를 바탕으로 BCD공정을 사용하는 칩 설계 시, 가드링 구조의 정전기 취약 지점을 Design Rule Check(DRC) 툴을 사용하여 자동으로 찾을 수 있는 설계 방법도 제안하였다. 본 연구에서 제안된 자동 검증방법을 사용하여, 동종 제품에 적용한 결과 24개의 에러를 검출하였으며, 수정 완료 제품은 동일한 정전기 불량은 발생하지 않았고 일반적인 정전기 내성 요구수준인 HBM 2000V / MM 200V를 만족하는 결과를 얻었다.

• Journal of Korea Trade
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• 제23권7호
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• pp.147-155
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• 2019

Purpose - As the U.S.-China trade war has become considerably worse, the Chinese government is considering applying non-tariff barriers to trade, especially local contents rule. The main purpose of this research is to check whether it is suitable for Korean investors to invest in the current Chinese capital market. Design/methodology - In order to check the stability of the recent Chinese capital market, we investigated the behavior of foreign equity investment (including Korean equity investment) in the Chinese capital market after China announced the Shanghai-Hong Kong Stock Connect (SH-HK Connect). In this paper, we researched whether international portfolio investment would or would not contribute to an increase the volatility of an emerging market's stock market (Chinese capital market) when foreign investors make investment decisions based on the objective of short-term gains by rushing into countries whose markets are booming and fleeing from countries whose markets are falling. Findings - The empirical results indicate that foreign investors show strong, negative feedback trading behavior with regard to the stock index of the Shanghai Stock Exchange (SSE), and when the performance of foreign investors in the Chinese stock market was fairly good. Also, we found evidence that the behavior of foreign investors significantly decreased volatility in SSE stock returns. Consequently, the SH-HK Connect brought on a win-win effect for both the Chinese capital market and foreign investors. Originality/value - It appeared that the Chinese capital market was very suitable for Korean investors after the China's declaration of the SH-HK Connect. However, the win-win effect was brought on by the Chinese government's aggressive capital control but the capital controls could possibly cause financial turmoil in the Chinese capital market. Therefore, Chinese reform in industrial structure and the financial sector should keep pace with suitable capital control policies.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.891-899
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• 2010

연관성 규칙은 방대한 양의 데이터베이스 속에 있는 각 항목들 간의 관련성을 수치화함으로써 두개 이상의 항목간의 관련성을 나타내는 기법으로 데이터 마이닝 분야에서 가장 많이 활용되고 있다. 의미 있는 연관성 규칙을 탐색하기 위한 가장 기본적인 평가기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있으며, 이들을 이용하여 연관성 규칙을 생성하게 된다. 이 때 사용되는 향상도는 그 값의 범위가 지지도나 신뢰도와는 다르므로 지지도나 신뢰도의 범위를 동일하도록 하기 위해 표준화할 필요가 있으며, 지지도와 신뢰도도 하나의 후항변수에 대해 여러 개의 전항변수들이 있는 경우 이들 중 어느 것이 후항변수와 가장 연관성이 있는지를 객관적으로 비교하기 위해서도 표준화가 필요하다. 본 논문에서는 각 항목집합의 주변 발생확률을 고려하여 객관적이고도 정확한 연관성 정도를 파악하기 위해 연관성 평가기준을 표준화하는 방안에 대해 연구하고자 한다. 또한 흥미도 측도의 세 가지 조건의 충족 여부를 점검해 본 후, 구체적인 예제를 통하여 기존의 연관성 평가기준과 표준화된 연관성 평가기준을 비교 분석하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1189-1197
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• 2013

연관성 규칙 마이닝은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 흥미도 측도를 기반으로 하여 대용량 데이터베이스를 구성하고 있는 항목들 간의 관련성을 찾아내는 기법이다. 이 기법은 기업의 의사결정 문제, 유통업에서의 교차판매, 고객관리 등 현업에서 많이 활용되고는 있으나, 이러한 기본적인 연관성 평가기준만으로는 두 항목 간의 인과관계를 설명할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인과적 연관성 규칙을 제안하는 동시에, 고려하는 평가 기준들이 흥미도 측도의 조건을 충족하는지의 여부를 점검하였다. 본 논문에서 제안한 인과적 향상도는 세 가지 조건 모두를 만족하는 것으로 입증되었다. 인과적 지지도와 인과적 신뢰도는 동시 발생 확률의 값에 따라 단조 증가하는 조건과 각 항목의 주변 확률의 값에 따라 단조 감소하는 조건은 만족하였다. 반면에 두 항목이 독립이면 연관성 평가기준의 값이 1이 되는 조건에 대해서는 기존의 지지도와 신뢰도와 같이 이 조건이 충족되지 않았다. 또한 예제를 통해 기존의 연관성 평가 기준과 인과적 연관성 평가 기준을 비교해 본 결과, 기존의 평가측도인 지지도와 신뢰도를 기준으로 연관성 규칙 생성 여부를 판단했을 때 탈락되는 규칙도 인과적 평가 기준인 인과적 지지도와 인과적 신뢰도를 이용하여 판단하게 되면 연관성 규칙으로 채택할 수 있다는 사실을 발견하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권10호
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• pp.3620-3630
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• 2022

The diagnosis of abnormalities in a nuclear power plant is essential to maintain power plant safety. When an abnormal event occurs, the operator diagnoses the event and selects the appropriate abnormal operating procedures and sub-procedures to implement the necessary measures. To support this, abnormality diagnosis systems using data-driven methods such as artificial neural networks and convolutional neural networks have been developed. However, data-driven models cannot always guarantee an accurate diagnosis because they cannot simulate all possible abnormal events. Therefore, abnormality diagnosis systems should be able to detect their own potential misdiagnosis. This paper proposes a rulebased diagnostic validation algorithm using a previously developed two-stage diagnosis model in abnormal situations. We analyzed the diagnostic results of the sub-procedure stage when the first diagnostic results were inaccurate and derived a rule to filter the inconsistent sub-procedure diagnostic results, which may be inaccurate diagnoses. In a case study, two abnormality diagnosis models were built using gated recurrent units and long short-term memory cells, and consistency checks on the diagnostic results from both models were performed to detect any inconsistencies. Based on this, a re-diagnosis was performed to select the label of the second-best value in the first diagnosis, after which the diagnosis accuracy increased. That is, the model proposed in this study made it possible to detect diagnostic failures by the developed consistency check of the sub-procedure diagnostic results. The consistency check process has the advantage that the operator can review the results and increase the diagnosis success rate by performing additional re-diagnoses. The developed model is expected to have increased applicability as an operator support system in terms of selecting the appropriate AOPs and sub-procedures with re-diagnosis, thereby further increasing abnormal event diagnostic accuracy.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.121-129
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• 2021

본 연구에서는 데이터마이닝(Data Mining) 기법 중 하나인 연관관계분석(Association Rule Mining)을 적용하여 위험화물 선별모델을 구축함으로써 관세위험을 최소화하고자 한다. 이를 위해 관세청 수입신고서 빅데이터를 활용하여 연관관계분석 알고리즘인 어프라이어리 알고리즘(Apriori Algorithm)을 적용하고 공급망 간의 위험정도를 계산한다. 대규모의 수입신고 데이터로부터 해외공급자와 수입업체 간의 세율관련(과세가격, 품목, 중수량 등), 원산지표시 위반 등에 관련한 적발결과 관한 규칙셋(Rule Set)과 이 규칙들의 신뢰도(Confidence)을 확보하여 우범공급망 간의 거래패턴을 예측할 수 있는 선별모델을 구축한다. 총 2년 6개월 치의 수입신고 데이터를 활용하여 5-겹 교차검증(5-fold cross validation)을 수행한 결과 16.6%의 Precision과 33.8%의 Recall을 보였다. 이는 빈도기반 방법보다 Precision 기준 약 3.4배 Recall 기준 약 1.5배 높은 결과이다. 이로써 논문에서 제안하고 있는 방법이 관세위험을 줄일 수 있는 효과적인 방법임을 확인하였다.