• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.222-231
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• 2005

본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 $DFS-RTA^{\ast}$와 $DFS-PHA^{\ast}$를 제안하고 그 효율성을 비교한다. 두 알고리즘들은 모두 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진(backtrack) 을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 $RTA^{\ast}$와 $PHA^{\ast}$를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament 게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.314-316
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• 1999

다중 공간 질의는 동시에 2개 이상 수행되는 영역 질의로 정의되며 인터넷 기반 지도 보기 응용의 주요 연산이 되므로, 질의 처리 속도의 향상을 위해서 병렬로 처리되어야 하고 디스크 입출력 비용을 최대한 줄일 필요가 있다. 그런데 다중 공간 질의는 디스크 입출력 비용을 개선하기 위해 다중 CPU/다중 디스크 구조 상에서 디클러스터링을 수행하더라도 디스크 임의 탐색이 발생하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 디클러스터링 된 공간 데이터베이스에서 다중 공간 질의를 처리할 때 발생하는 문제점인 질의 간임의 탐색을 분석하고, 해결 방안으로 질의 간 위치 관련성과 질의 처리 이력을 이용한 질의 스케줄링 기법을 제안하고 구현하였다. 실험을 통한 성능 평가 결과, 질의 스케줄링을 수행 할 경우 디스크 입출력 비용을 줄일 수 있어 다중 공간 질의 처리시의 성능을 개선할 수 있는 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• 제10권2호
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• pp.35-48
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• 2008

In this paper, we propose a Dynamic Heuristic to reduce the number of node accesses and improve quality of path in the client-based navigation service. The Dynamic Heuristic is to use heuristic data from server that is calculated with traffic data. The server-based navigation service provides a path searched on server and transmits it to client, but we propose that server only provide heuristic data to client. The proposed client searches a path with heuristic transmitted data from server. We present a new algorithm for using Dynamic Heuristic in the path-finding. The algorithm bases Grid Based Path-Finding, and has minimum speed data of edges in grid. It removes several grids whose minimum speed is less than limited speed.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• 제8권2호
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• pp.31-36
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• 2003

This paper proposes an acceleration method of PCA(Principal Component Analysis) based feature detection. The feature detection method makes decision whether the target feature is included in a given image, and if included, calculates the position and extent of the target feature. The position and scale of the target feature or face is not known previously, all the possible locations should be tested for various scales to detect the target. This is a search Problem in huge search space. This Paper proposes a fast face and feature detection method by reducing the search space using the multi-stage prediction map and contour Prediction map. A Proposed method compared to the existing whole search way, and it was able to reduce a computational complexity below 10％ by experiment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.397-400
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• 2004

본 논문에서는 Navigation Mesh로 이루어진 3D 게임에서 가시성 그래프(Visibility Graph)와 $A^*$ 알고리즘을 혼용한 효율적인 경로 탐색 방법을 제안한다. Navigation Mesh로 지형을 생성할 때 이동에 꼭 필요한 Mesh로만 최대한 단순하게 지형을 구성하는 경우에는 경로 탐색을 위하여 $A^*$ 알고리즘을 적용할 수 있으나, 일반적으로 세밀하게 구성된 Navigation Mesh에서 $A^*$ 알고리즘을 적용할 경우 탐색할 공간이 많아지기 때문에 경로 탐색이 매우 비효율적이 된다. 세밀하게 구성된 Navigation Mesh에서도 효율적인 탐색을 하기 위해서 본 논문에서는 가시성 그래프를 이용하여 탐색 공간을 줄이는 방법을 사용하였다. 장애물들의 정점을 찾아 반드시 통과하여야 하는 mesh 들을 선정하고 $A^*$의 휴리스틱 함수를 이 mesh들을 지나가는 거리로 정의함으로써 기본적인 $A^*$ 알고리즘을 수행하는 것보다 탐색을 위하여 방문하는 mesh들의 수를 현저히 줄일 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제20권7호
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• pp.55-62
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• 2001

In this paper, we propose a new adaptative pruning algorithm which effectively reduces the search space during the recognition process. As maximum probabilities between neighbor frames are highly interrelated, an efficient pruning threshold value can be obtained from the maximum probabilities of previous frames. The main idea is to update threshold at the present frame by a combination of previous maximum probability and hypotheses probabilities. As present threshold is obtained in on-going recognition process, the algorithm does not need any pre-experiments to find threshold values even when recognition tasks are changed. In addition, the adaptively selected threshold allows an improvement of recognition speed under different environments. The proposed algorithm has been applied to a Korean Address recognition system. Experimental results show that the proposed algorithm reduces the search space of average 14.4% and 9.14% respectively while preserving the recognition accuracy, compared to the previous method of using fixed pruning threshold values and variable pruning threshold values.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• 제19권10호
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• pp.2256-2262
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• 2015

Recently, device-to-device (D2D) communication has been considered as key technology for future cellular system, because it can solve the problem of excessive data traffic increment and can also provide new communication services. Herein, we propose new neighbor discovery for D2D communication and examine its performance. Our proposed scheme is proximity beacon based discovery in which wireless resource for pilot transmission is assigned based on the spatial correlation of wireless channel and sensing period is adjusted according to target accuracy such that power consumption can be reduced. The performance of our propose scheme is analyzed mathematically and verified through computer simulations.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.358-363
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• 2010

본 논문은 가정용 청소로봇이 대중화가 이루어지면서 많은 종류의 청소로봇들이 개발되고 있지만 대부분의 청소로봇들이 외부 환경과 상호적으로 대응하지 못하고 무작위 경로 생성에 가까운 알고리즘들을 적용하고 있는 점에서 착안하였다. 목표로 하고 있는 경로 탐색 기법은 대부분의 가정용 청소로봇이 장착하고 있는 범퍼 센서를 사용하여 논리적인 가상의 지도를 생성하고 이 정보를 활용하여 청소로봇의 위치를 파악하고 최적의 청소 경로를 생성하는 방법이다. 사람이 진공청소기를 사용하여 청소를 하듯이 청소할 공간을 파악하고 일련의 규칙대로 청소하는 무의식의 프로세스를 청소로봇이 최대한 유사하게 작동하기 위해서는 벽뿐만 아니라 소파나 테이블과 같은 로봇의 움직임을 방해하는 각종 요소들을 모두 고려해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 Occupancy Grid Map을 생성하여 로봇이 장애물의 위치를 파악하고 청소 경로를 탐색할 수 있도록 한다. 그리고 이러한 경로 탐색 기법을 적용하기 위해서 Monte-Carlo Localization 알고리즘을 사용하며 생성된 Occupancy Grid Map을 통하여 로봇이 자체적으로 위치를 파악할 수 있도록 한다. 청소로봇이 자체의 위치를 파악하게 되면 로봇의 크기와 비교하여 움직일 수 있는 공간과 움직이지 못하는 공간을 구별하여 이동 가능한 영역과는 별개로 청소를 위한 경로 탐색을 수행할 수 있다. 청소를 목적으로 하는 경로 탐색은 청소 영역을 최대화하면서 최적의 경로를 탐색하고 Localization을 통해 해당 경로를 유지하면서 이동할 수 있게 된다. 이러한 경로 탐색 기법을 제시하면서 기존의 청소로봇들과의 알고리즘 차원에서의 비교 및 그 성능 평가는 향후 연구에서 해결하도록 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• 제14권11호
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• pp.541-548
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• 2014

In this paper, we introduce a second version of modified binary particle swarm optimization using a concept of genotype-phenotype in genetic algorithms. Particle swarm optimization uses an information of difference between a position of the best solution and one's own position in the process of searching optimum. To obtain this difference of positions, the first version of modified binary particle swarm optimization uses a phenotype but the proposed second version uses a genotype. We can represent the solution space in large search space by using a genotype which provides continuous whole space as search space compared to a phenotype which provides only binary information. Experimental results in 10 De Jong benchmark function show that the second version outperforms the first version in six functions which has a broad search space and many local optima.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.526-529
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• 2008

로봇의 응용과 활용분야는 현 산업의 주요 이슈가 되고 있다. 현재 싱글로봇의 효율적인 운용을 넘어 전체적인 공간탐색 효율 극대화와 넓은 공간에서 싱글 로봇간의 중복적인 공간 탐색을 최소화하기 위한 자동화된 멀티 로봇 운용 기법은 중요한 연구 주제로 부각되고 있다. 멀티 로봇을 효율적으로 운용하기 위해서는 멀티 로봇 시스템의 각 싱글 로봇의 움직임을 파악하여 효율적으로 업무를 할당 할 수 있는 관리체계가 필요하다. 멀티 로봇의 업무 할당과 중복 탐색 최소화를 위해 본 논문에서는 홈로봇(home robot)과 RFID 시스템을 이용한 멀티 로봇 운영 기법을 제안한다. 제안한 시스템은 로봇들의 Localization, Navigation 및 Mapping을 효율적으로 수행하기 위해 RFID를 활용하고 최적의 공간 할당을 위하여 홈로봇이 각각의 싱글 로봇을 효율적으로 관리한다. 제안된 멀티 로봇 시스템은 싱글 로봇 시스템과 비교하여 시스템 운영의 효율을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라 각 싱글 로봇의 상태와 주변 상태를 고려한 fault-tolerance를 제공함으로써 로봇 운용의 신뢰성을 보장할 수 있다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안한 시스템과 기존 시스템들을 비교하고 제안한 시스템의 효율성을 입증하였다.