• 한국공간구조학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.75-82
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• 2008

본 연구에서는 방향벡터(direction vector)를 이용한 지역 탐색법과 유전자 알고리즘을 결합한 새로운 알고리즘인 D-GA를 제안한다. 새로운 개체(individual)를 찾기 위한 방향벡터로는 진화과정 중에 습득되는 정보를 활용하기 위한 학습방향벡터(Loaming direction vector)와 진화와는 무관하게 한 개체의 주변을 탐색하는 랜덤방향벡터(random direction vector) 등 두 가지를 구성하였다. 그리고, 10 부재 트러스 설계 문제에 단순 유전자 알고리즘과 D-GA를 적용하여 최적화를 수행하였고, 그 결과를 비교 검토함으로써 단순 GA에 비하여 D-GA의 정확성 및 효율성이 향상되었음을 확인하였다.

• 정보관리학회지
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• 제24권1호
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• pp.103-120
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• 2007

노드는 문서를 구성하는 작은 크기의 의미 있는 정보 단위이다. 정보검색에 문서의 구조정보를 이용함과 더불어 문서보다 작은 검색단위에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이 연구에서는 노드정보를 이용한 검색실험을 위해 벡터공간모델 검색기법을 사용하여 다양한 유사도 산출방식을 적용한 실험과 구조정보를 활용한 확장 실험을 수행하였다. 실험결과 문서의 유사도를 산출하는 방식에 따른 검색성능의 차이는 거의 나타나지 않았으며, 구조정보를 적용하는 확장 노드검색이 가장 좋은 성능을 나타냈다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.673-680
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• 2003

이 논문은 문맥 독립 화자인식에 사용될 벡터 양자기의 설계법 개선에 관한 연구이다. 구체적으로 벡터 양자기 코드북 생성 과정에서 특징 벡터 공간을 분할하여, 양자기 설계 시 학습에 필요한 계산 복잡도를 획기적으로 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 공간 분할 벡터 양자기 설계법은 저자가 제안한 문맥 종속 화자인식을 위한 준비반복 벡터 양자기 설계법의 벡터 공간에 대한 일반화이다. 공간 분할 벡터 양자기 설계법은 종래의 설계법이 코드북 생성에 반복적 학습 설계를 사용한다는 것과 대조를 이룬다. 또한 공간 분할 벡터 양자기 설계법의 특징은 다음과 같다. 첫째, 이 설계법은 특징 벡터 공간을 분할한 공간 분할 군집을 이용함으로써 반복 학습을 하지 않는다. 둘째, 설계된 각 양자 영역은 공간 분할 군집의 양자 영역을 원용하며, 양자점은 각각의 통계 분포에 대해 최적점으로 설정된다. 셋째, 공간 분할 군집은 특징 벡터 집합에 대해 표본 벡터 생성법(CSVQ1, 2), 특징 벡터 공간에 대해 균일 초격자 구조 생성법(CSYQ3)으로 형성하였다. 수치 실험은 화자 10명이 발성한 50개의 문장에 대해 문맥 독립 화자인식 실험으로 수행되었다. 특징계수는 12차 멜켑스트럼 벡터를 사용하였고 각각의 공간 분할 코드북 생성법에 대해 코드북 크기를 32부터 128까지 변화시키면서 기존의 벡터 양자기 인식법과 비교하였다. 제안된 방법은 표본 벡터 생성법을 사용한 경우 인식률 100%로 기존의 방법과 같은 결과를 보였다. 따라서 제안된 공간 분할 벡터 양자기 설계법은 설계에 필요한 계산량이 획기적으로 줄면서 인식률은 보존되어 문맥 독립 화자 인식에 새로운 대안이 되며 또한 특징 벡터 공간을 설정할 수 있는 다양한 응용에 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.97-99
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• 2004

본 논문에서는 다차원 데이터의 유사도 검색을 효과적으로 수행하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 차원의 저주 현상을 극복하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조는 부모 노드를 기준으로 KDB-트리와 유사한 영역 분할 방식으로 분할하고 분할된 각 영역은 데이터의 분포 특성에 따라 동적 비트를 할당하여 벡터 근사화된 영역을 표현한다. 따라서, 하나의 노드 안에 않은 영역 정보를 저장하여 트리의 깊이를 줄일 수 있다. 또한 다차원의 특징 벡터 공간에 상대적인 비트를 할당하기 때문에 군집화되어 있는 데이터에 대해서 효과적이다 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.27-33
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• 2007

최근 M.Yoshida 등에 의해 2차원 벡터 공간상의 벡터 분해 문제 (vector decomposition problem 또는 VDP) 가 제안되었고, 그것은 어떤 특별한 조건하에서는 최소한 1차원 부분공간상의 계산적 Diffie-Hellman 문제 (CDHP) 보다 어렵다는 것이 증명되었다. 하지만 그들의 증명이, VDP를 암호학적 프로토콜 설계에 적용하려면 필요한 조건인 벡터 공간상의 주어진 기저에 관한 임의의 벡터의 벡터 분해 문제가 어렵다는 것을 보이는 것은 아니다. 본 논문에서는 비록 어떤 2차원 벡터 공간이 M.Yoshida 등이 제안한 특별한 조건을 만족한다 할지라도, 특정한 모양의 기저에 관해서는 벡터 분해 문제가 다항식 시간 안에 해결될 수 있다는 것을 보여준다. 또한 우리는 다른 구조를 갖는 어떠한 기저들에 대해서는 그 2차원 벡터 공간 상의 임의의 벡터에 대한 벡터 분해 문제가 적어도 CBHP 만큼 어렵다는 것을 증명한다. 그러므로 벡터 분해 문제를 기반이 되는 어려운 문제로 하는 암호학적인 프로토콜을 수행할 때는 기저를 주의하여 선택하여야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.9-16
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• 2012

본 논문에서는 유한요소법에서 희소행렬의 효율적인 저장을 위한 2차원 가변길이 벡터 저장구조를 제안한다. 제안한 저장구조는 유한요소 전체 방정식의 거대희소행렬 $N{\times}N$ 대신, 전체 행의 개수 N의 상삼각행렬에서 0이 아닌 실제 필요한 값들만 2차원 가변길이 벡터를 이용하여 저장하는 방법이다. 이 방법을 이용하면, 해석대상의 2차원 격자구조에서는 각 절점당 최소 1개에서 최대 5개까지의 저장 공간이 필요하게 되고, 3차원 격자구조에서는 각 절점당 최소 1개에서 최대 14개까지의 저장 공간이 필요하게 된다. 인덱스를 포함해도 2배 이상을 넘지 않는다. 본 논문의 실험 결과에 의해, 제안한 저장구조는 총 절점 개수가 많아질수록 기존의 최대칼럼 높이를 저장하는 스카이 라인 저장구조보다 메모리 공간을 효과적으로 줄일 수 있는 구조임을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.565-568
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• 2001

이 논문에서는 미디언 필터의 선형 조합을 통해 임의의 주파수 특성을 갖는 필터 구조와 그 설계 방법을 제안한다. Linear-phase FIR 저대역통과 필터의 홀수번째 필터 계수의 부호를 바꾸면 FIR 고대역 통과 필터를 얻을 수 있는데, 이것은 필터 계수의 부호가 모두 양수인 두 개의 부분 필터의 차와 같은 모양을 가진다. 이 과정을 일반화하여 비선형 필터에 적용하면 LCWM(linear combination of median filter)필터는 가중 미디언 부필터(sub-filter)의 선형 조합으로 구성된다. 이는 선형 대수학에서 어떤 공간상의 임의의 벡터가 그 공간의 기저 (basls) 벡터들의 선형 조합으로 표현된다는 사실과 유사하다. 따라서 부필터의 필터 계수를 기저 벡터로이용하여 얻어지는 기저 행렬과 필터의 주파수 특성을 조절하는 계수 벡터를 구함으로써 LCWM 필터를 설계할 수 있다. 제안된 필터 설계 방법을 이용하면 특정 주파수 특성을 가지는 FIR 필터와 유사한 특성을 갖는 비선형 필터 구조를 만들 수 있다. LCWM 필터는 고대역 통과, 저대역 통과, BP(band-pass), BS(band-stop)의 임의의 주파수 특성을 가지는 필터로 설계될 수 있음이 실험을 통해 확인되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.134-136
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• 2000

본 논문에서는 고차원의 특징 벡터 공간에서의 객체에 대한 효율적인 검색을 지원하는 셀기반 시그니쳐 트리 색인 구조(CS-트리, CI-트리)를 제안한다. 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하고 특징 벡터는 셀의 시그니쳐로 표현되며 트리에 저장된다. 특징 벡터 대신 시그니쳐를 사용하여 트리의 깊이가 낮아짐으로서 검색을 효율적으로 수행할 수 있다. 또한 셀에 적합한 새로운 가지치기 거리를 이용한 유사성 검색 알고리즘으로 수행할 수 있다. 또한 셀에 적합한 새로운 가지치기 거리를 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 성능 비교를 수행하여, 성능비교 결과 본 논문에서 제안하는 CS-트리와 CI-트리가 검색 시간 측면에서 최대 30%의 검색 성능이 개선됨을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.81-90
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• 2004

최근 컴퓨팅 환경의 급속한 발전으로 다양한 응용에서 다차원 데이터에 대한 활용이 증가되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 다차원 데이터 검색을 위한 벡터 관사 트리를 제안한다 제안하는 색인 구조는 공간 분할 방식과 벡터 근사화 기법을 이용하여 영역 정보를 표현하기 때문에 하나의 노드 안에 많은 영역 정보를 저장하여 트리의 높이를 감소시킨다 또한 다차원의 데이터 공간에 동적인 비트로 할당하여 다차원색인 구조의 문제점인 '차원의 저주 현상'을 해결한다. 또한 군집화된 데이터에 대해서 효과적인 표현 기법을 제공한다. 자식 노드의 영역 정보는 부모 노드를 기준으로 상대적으로 표현함으로서 좀더 정확한 영역을 표현할 수 있다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 실험을 통해 기존에 제안된 색인구조와의 비교 분석을 수행한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.347-349
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• 1999

본 논문에서는 대규모 영상 데이터베이스로부터 모양 영상에 대한 검색을 빠르고 효율적으로 수행하기 위해 해싱기법을 변형한 색인구조와 검색방법을 제안한다. 제안된 색인 구조는 이진 모양 영상(binary shape image)의 불변 모멘트 집합(invariant moments set)을 특징 벡터로 사용하여 다차원으로 구성된다. 이 색인 구조를 기반으로 제안된 해싱을 변형한 검색방법은 기존의 방법들에 비해 검색공간을 줄임으로써 검색속도를 높인다. 본 논문에서 제안한 색인구조와 검색방법을 1000개의 이진 모양 영상들에 적용해 본 결과 검색공간이 전체 공간의 10% 미만으로 줄어드는 효과가 있었다.