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Study on Error Check and State Reduction of State Diagram Using Logic Programming
이극,김민환,황희융,Lee, Geuk,Kim, Min-Hwan,Hwang, Hee-Yeung 대한전기학회 1986 전기학회논문지 Vol.35 No.11
This paper is concerned with the techniques of error check and reduction of state diagram using logic programming. Error check program aims to check not only syntax errors but also semantic errors. And reduction program optimizes the state diagram by finding the redundant equivalence states and removing those from the set of states. The input of both program is state diagram represented as state table form. The output of error check program is error comment. The output of reduction program is equivalence reduced state table. Both programs are implemented using prolog. Prolog has very powerful pattern matching, and its automatic back-tracking capabilities facilitate easy-to-write error check and reduction programs.
이극(Geuk Lee),이봉규(Bong Kyu Lee),황희융(Hee Yeung Hwang) 한국정보과학회 1993 정보과학회논문지 Vol.20 No.1
음성인식은 인식의 구간에 따라서 단어 단위 인식과 음소 단위 인식으로 구별할 수 있다. 이 중 음소 단위의 인식은 단어 단위의 인식에 비해 확장 면에서 유리하며 적은 도메인에서 인식을 수행할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 효과적인 연속 음성인식을 위한 기초연구로써 연속 음성을 음소 구간으로 분류하는 음소군 분류기를 제안한다. 제안한 분류기는 화자가 발음한 음성을 대수적인 표현이 아닌 심볼로 표현하고 이 심볼을 이용하여 음소군으로 분류하는 규칙기반 분류시스템이다. 이 심볼들은 음성에서 추출한 대수적인 파라미터가 나타내는 특징을 기호로 표현한 것이다. 제안한 시스템은 각 음소군의 특징을 기술한 규칙을 이용하여 음성 구간을 모음, 마찰음, 파열음, 폐쇄음, 묵음으로 구분한다. 3명의 화자가 발음한 5,778개의 음소로 구성된 한국어 연속숫자음에 적용한 결과 90% 이상의 분류율을 기록했다. Speech Recognition can be divided into word and phoneme unit recognition according to recognition units. Phoneme unit recognition is more expandable and make a smaller recognition domain than word unit recognition. The proposed system is rule based classifier which classifies the continuous speech into phoneme groups using symbols instead of a numeric data. That symbols are the mnemonic representation of the characteristic parameters extracted from the spoken speech. The system classifies the speech into the one of the 'vowel', 'plosive', 'fricative', 'silence' and 'stop' using the internal rules which define the characteristics of each phoneme group. The classification rate applied to the continuous Korean digit (5,778 phonemes) spoken by the three speaker is above 90%.
DHCP를 사용한 Mobile IP 프로토콜의 설계 및 구현
권영미,이극,Kwon Young-Mi,Lee Geuk 한국디지털콘텐츠학회 2002 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.3 No.2
DHCP의 기능을 확장하여 mobile IP의 홈 에이전트 및 외부 에이전트의 기능을 수용하도록 함으로써 DHCP 노드가 동적 IP 할당의 전 프로세스를 수행하게 하여 에이전트를 통한 이동 IP 할당보다. 단순한 구조를 유지하게 한다. DHCP는 윈도우즈 NT 계통의 운영체제를 사용하는 단말기에서 기본적으로 제공되고 있다. 여기에 mobile IP의 기능을 별도의 프로세스로 장착하지 않고 DHCP메시지의 옵션 필드들을 이용해 mobile IP의 기능이 DHCP 노드에서 이뤄질 수 있도록 제안하였다.
이태규(Taegyu Lee),이극(Geuk Lee) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2
본 논문에서는 Kohonen의 자기구성지도(Self-Organizing Feature Map)의 수렴도(convergence rate)를 향상 시킬 수 있는 방법을 제안한다. Kohonen의 신경망은 학습시 다수의 입력패턴을 필요로 하여 그에 따른 학습 시간 역시 증가하는 단점을 가지고 있다. 그러나 제안한 방법은 이웃관계(neighborhood relation)에 가우시안(Gaussian) 함수를 도입함에 있어 그 편차를 증가 시키고 폭을 학습횟수에 따라 감소 시켯으며 폭에 따른 신경망의 변화를 통하여 수렴도를 향상시켰다. 제안한 방법의 우수성을 해석적인 방법과 실험적인 방법으로 다른 연구과 비교 하였다.
장성만,길민욱,이극,Jang Sung-Man,Kil Min-Wook,Lee Geuk 한국디지털콘텐츠학회 2002 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.3 No.2
It is necessary to change internet protect from version 4 (IPv4) to version 6 (IPv6). A converter from IPv4 to IPv6 is working in a laboratory not in practice. In this paper, we review internet protocol versions (IPv6) and design IPv4 to IPv6 converter. The IPv4 to IPv6 converter also has security prediction capability so as to deal with security problem when IPv4 packet is converted to IPv6 packet.
육상조,유승선,이극,Yuk, Sang-Jo,Yoo, Seung-Sun,Lee, Geuk 한국컴퓨터산업학회 2002 컴퓨터産業敎育學會論文誌 Vol.3 No.9
본 연구에서는 일반적인 건물의 공조시스템의 제어에 이용되고 있는 비례-적분(PI)제어의 적용특성을 알아보고 새로운 지능형 제어방식중의 하나인 신경망(neural networks) 제어의 적용가능성을 검토하여 보았다. PI제어에 의한 건물공조와 신경망 제어에 의한 건물공조에 대한 성능을 비교한다. 기존의 PI제어에 의하여 운영되던 건물을 신경망 제어로서 운용하는 경우 기후적, 시스템적 변화에 자체적 대응이 가능한 제어로 적용 가능하다. This study is to verify the application characteristics of PI control and to simulate the applicability of Neural Networks control HVAC TRNSYS program. Each performance of HVAC by PI control and by Neural Networks is compared. According to the result of simulation, Neural Networks control is favorably applicable than previous PI control for the variation of weather condition and systematic changes.