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On the Routing Schemes for the Inverse ADM Network in the MIMD Environment
이귀상(Guee-Sang Lee),최덕재(Deok-Jai Choi) 한국정보과학회 1985 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.12 No.1
A destination address based routing scheme is proposed for the Inverse Augmented Data Manipulator Network in the MIMD mode of operations. It allows rerouting into another path available when a message is blocked by a busy or falty link. Also a method of converting a destination address tag into the return address as the message proceeds to the destination is presented.
이귀상(Guee-sang Lee),장준영(June-young Chang) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2A
본 논문에서는 함수복잡도를 고려한 큐브선택에 의한 이단계 리드뮬러표현의 최소화 방법을 제시한다. 리드뮬러표현을 최소화하기 위해 두개의 큐브(cube)를 묶는 기존의 Xlinking 방법과는 달리, 큐브선택 방법은 주어진 함수의 ON-set를 커버할 때까지 한번에 하나씩 큐브를 선택해 나가는 새로운 방법이다. 이 방법은 대개의 benchmark 함수에 대해 잘 동작하나 격자형 배치를 갖는 패리티 타입 함수에 대해서는 좋지 않은 성능을 보인다. 이를 해결하기 위해 큐브선택의 기준이 되는 비용함수로써 그 큐브에서의 ON-set의 크기 대신에 함수의 복잡도를 사용한다. 따라서 단지 ON-set의 크기만을 고려하는 대신 ON-set을 구성하는 minterm들이 얼마나 서로 가깝게 되어 하나의 큐브로 묶어질 수 있는지 즉, 함수가 얼마나 다음의 최소화에 유리한 형태로 변화되는 지를 중요시하게 되며 이는 특히 격자형 함수의 최소화에 잘 동작한다. 실험결과, 격자형함수뿐만아니라 일반적인 경우에도 기존의 결과보다 개선된 결과를 보인다.
이귀상(Guee-sang Lee),천승환(Seung-hwan Cheon) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2A
본 논문에서는 논리함수를 BDD(Binary Decision Diagrams)로 표현하고 이를 이용하여 이단계 리드뮬러 회로를 최소화하는 BDD Expand 방법을 제시한다. BDD의 탐색을 통하여 이독을 구하고, BDD의 SOP 큐브들을 각각 확장하여 이득이 가장 큰 큐브를 구하는 방법이다. 리드뮬러 회로를 최소화하는 기존의 Xlinking 방법과 큐브선택 방법은 소규모 회로에 대해 잘 동작하나, SOP 형태나 진리표 형태의 함수 표현 형식을 사용할 때 지수적인 시간과 공간이 필요하게 되는 단점을 갖고 있다. 이와는 달리 BDD는 간단한 함수 표현을 제공하므로 시간과 공간 문제를 한꺼번에 해결할 수 있는 장점이 있다. 실험 결과, 대규모 회로를 합성하는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.
이창범(Chang-Beom Lee),김민수(Min-Soo Kim),이기호(Ki-Ho Lee),이귀상(Guee-Sang Lee),박혁로(Hyuk-Ro Park) 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.29 No.9·10
본 논문에서는 문서의 내용을 대표할 수 있는 주제어를 추출하는데 있어 다변량 통계 분석 기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 고유값과 고유벡터를 이용하여 문서 자체내의 단어의 흐름을 파악한 후 주제어를 추출하는 방법이다. 제안한 모델을 문서 요약에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 신문기사를 대상으로 실험한 결과 제안한모델이 단어의 출현 빈도를 고려하는 방법, 시소러스를 이용하는 방법 모두에 비해 더 좋은 성능을 보였다. 제안한 모델은 정보검색, 정보추출, 문서요약 등에 이용될 수 있으리라 기대된다. In this paper, We propose a document thematic words extraction by using principal component analysis(PCA) which is one of the multivariate statistical methods. The proposed PCA model understands the flow of words in the document by using an eigenvalue and an eigenvector, and extracts thematic words. The proposed model is estimated by applying to document summarization. Experimental results using newspaper articles show that the proposed model is superior to the model using either word frequency or information retrieval thesaurus. We expect that the proposed model can be applied to information retrieval, information extraction and document summarization.
생리적 신호를 이용한 통증 인식을 위한 딥 러닝 네트워크
( Kim Ngan Phan ),이귀상 ( Guee-sang Lee ),양형정 ( Hyung-jeong Yang ),김수형 ( Soo-hyung Kim ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
Pain is an unpleasant experience for the patient. The recognition and assessment of pain help tailor the treatment to the patient, and they are also challenging in the medical. In this paper, we propose an approach for pain recognition through a deep neural network applied to pre-processed physiological. The proposed approach applies the idea of shortcut connections to concatenate the spatial information of a convolutional neural network and the temporal information of a recurrent neural network. In addition, our proposed approach applies the attention mechanism and achieves competitive performance on the BioVid Heat Pain dataset.