• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.102-104
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• 1998

공간 질의 제약조건 검증을 위해서는 다양한 공간객체와 이에 대응하는 복잡한 공간 연산자를 고려한 최적화가 필요하다. 그러나 이에 대한 연구가 아직은 미진한 상태이고, 공간 데이터베이스 시스템의 공간 술어는 기존의 단순 비교 술어와 비교할 때 수행시 많은 시간이 소비되기 때문에 기존의 질의 최적화 기법을 공간 최적화 기법에 적용하기에는 부적합하므로 공간 술어가 포함된 제약 조건이나 질의에 대해 효과적인 최적화 기법의 확장이 요구된다. 본 논문에서는 공간 제약조건 검증시 최적의 수행계획을 얻기 위하여 먼저 중복되는 공간 연산을 제거하고 공간 연산을 위한 선택인자와 복잡도를 계산하여 산출된 랭킹을 기반으로 재배치 기법을 사용하는 공간 제약조건 최적화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선택인자와 데이터베이스 접근시간 뿐만 아니라 공간 연산의 복잡도까지 반영하므로 최적화된 수행계획을 얻을 수 있는 장점을 지니고 있으며, 향후 공간 질의의 최적화 기법에도 적용이 가능하다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.9
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• pp.1722-1724
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• 2015

This paper proposes a partial detection scheme using QRD-M, DFE, and iterative schemes for efficiency in terms of detection performance and complexity in a MIMO-OFDM system. The proposed scheme detects signals by using the different detection methods in according to spatial stream. In the proposed scheme, QRD-M with high detection performance and high complexity is used in spatial stream that requires low complexity, and DFE with low detection performance and low complexity is used in spatial stream that requires high complexity. Also, the iterative detection is performed in the detected spatial stream by using DFE. From the simulation, it is confirmed that although proposed scheme has increased complexity, detection performance is greatly improved by the proposed scheme.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.48 no.5
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• pp.25-32
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• 2011

In this paper, we propose a subspace search-based detector (SSD) with low-complexity to achieve near optimal performance for multiple-input multiple-output systems. As an effective solution to reduce the prohibitive computational complexity of the optimal maximum likelihood detector, a partial candidate symbol vector is generated through a partitioned search space but not the entire search space. In addition, based on a partial candidate symbol vector, an ensemble candidate symbol vector generation considering the whole search space is introduced to produce a near optimal solution. As a result, the proposed SSD achieves near-maximum-likelihood performance while having a significantly reduced computational complexity.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.595-597
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• 2005

청소로봇은 대부분 랜덤방식 또는 바둑판식의 청소알고리즘으로 운용된다. 랜덤 알고리즘은 전체 청소 시간이 오래 걸린다는 단점을 가지고 있다. 랜덤 알고리즘의 문제를 해결하기 위한 바둑판식 알고리즘은 현재까지 가장 좋은 알고리즘으로 알려져 있으나 장애물이 복잡한 공간에서는 청소시간이 길어지는 단점을 가지고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 Group-k 라는 새로운 청소 알고리즘을 제안한다. Group-k 알고리즘은 청소시간을 단축시키는 목적보다는 청소시간은 같더라도 복잡한 구역일수록 나중에 청소함으로써 가능한 빠른 시간 내에 가장 많은 면적을 청소하는 것을 목표로 한다. 즉 인접한 복잡한 장애물들을 하나의 그룹으로 구성하고 그룹의 복잡성을 계산하여 복잡성이 낮은 그룹부터 먼저 청소하는 방식이다. 시뮬레이션에 기반한 실험을 통해 Group-k 알고리즘이 복잡한 장애물 구역을 그룹화하여 복잡한 공간을 효율적으로 청소함을 보여준다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.15 no.9
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• pp.863-871
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• 2004

In this paper, we propose a subspace channel estimation technique for DS/CDMA DMB down link system, which can obtain reduction in numerical complexity by using of matched filtering outputs. The complexity reduction is considerable when the channel length is small and the system is moderately loaded. Previously proposed subspace-based blind channel estimation algorithm suffer from high numerical complexity for systems with large spreading gains. Although the proposed algerian suffers a slight performance loss, it becomes negligible for large observation length. Performance is evaluated through simulations and the derivation of the analytical MSE.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.47-49
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• 2010

최근 들어 복잡한 대규모의 실내공간이 늘어남에 따라, 실내공간에서의 생활이 늘어나고 있다. 이에 따라 실내공간에서의 편의와, 혹시 발생할지 모르는 사고에 대비하여 실내공간을 3차원으로 표현하고 분석하는 것은 매우 중요한 이슈가 되어왔다. 따라서 본 연구에서는 복잡한 실내공간을 표현하고, 실내공간 뿐만 아니라 실외공간과의 연계 표현이 가능한 실내공간 데이터 모델을 제시한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.4 s.107
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• pp.439-448
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• 2006

Previous recognition/clustering algorithms such as Kohonen SOM(Self-Organizing Map), MLP(Multi-Layer Percecptron) and SVM(Support Vector Machine) might not adapt to unexpected input pattern. And it's recognition rate depends highly on the complexity of own training patterns. We could make up for and improve the weak points with lowering complexity of original problem without losing original characteristics. There are so many ways to lower complexity of the problem, and we chose a kernel concepts as an approach to do it. In this paper, using a kernel concepts, original data are mapped to hyper-dimension space which is near infinite dimension. Therefore, transferred data into the hyper-dimension are distributed spasely rather than originally distributed so as to guarantee the rate to be risen. Estimating ratio of recognition is based on a new similarity-probing and learning method that are proposed in this paper. Using CEDAR DB which data is written in cursive letters, 0 to 9, we compare a recognition/clustering performance of kSOM that is proposed in this paper with previous SOM.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.07a
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• pp.33-36
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• 2003

본 논문에서는 GF(2$^{m}$ ) 상에서 효율적인 공간 복잡도를 가진 LFSR(Linear Feedback Shift Register) 구조 기반의 모듈러 곱셈기를 제안한다. 제안된 구조는 기약다항식으로 모든 계수가 1인 속성의 AOP(All One Polynomial)를 이용한다. 제안된 구조는 구조복잡도 면에서 기존의 구조들보다 훨씬 효율적이다. 제안된 곱셈기는 공개키 암호의 기본 구조로 사용될 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.41 no.1
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• pp.33-40
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• 2004

The divide-and-conquer method is efficiently used in parallel multiplier over finite field $GF(2^n)$. Leone Proposed optimal stop condition for iteration of Karatsuba-Ofman algerian(KOA). Ernst et al. suggested Multi-Segment Karatsuba(MSK) method. In this paper, we analyze the complexity of a parallel MSK multiplier based on the method. We propose a new parallel MSK multiplier whose space complexity is same to each other. Additionally, we propose optimal stop condition for iteration of the new MSK method. In some finite fields, our proposed multiplier is more efficient than the KOA.

• Korean Institute of Interior Design Journal
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• no.18
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• pp.110-116
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• 1999

인류의 역사가 시작된 이후, 인간의 창조는 자연의 모방이라는 큰 울타리 안에서 이루어져 왔다. 신의 작품이 위대한 자연이라면, 인간의 작품은 극히 단순한 그것의 모방에 불과한 것인데, 인간은 인간의 제한된 두뇌 활동으로 이해하기가 불가능한 복잡한 자연을 인식하기 위하여 단순화(simplification)라는 방법을 사용하여 왔다. 이 과정에서 기하학(geometry)은 극도로 발전하게 되며, 인간의 자연 인식을 위한 보편적인 수단으로 자리잡게 된다. 중요한 사실은 기하학이 수단으로서 뿐만 아니라 인간에 의한 창조의 목표로서 위치하게 되었다는 사실이다. 즉 기하학은 자연의 모방이전에 이미 인간의 상상력을 지배해왔고, 그것은 가장 보편적인 창조원리가 되어왔다는 점이다. 그러나 최근의 과학과 기술의 발전, 특히 컴퓨터 기술의 발전으로 그 복잡한 자연은 단순화의 과정을 거치지 않은 복잡한(complex) 상태로 인간에게 이해되어지기 시작했다. 그중 하나가 19세기에 시작된 복잡성(chaos)이론인데 실내공간의 디자인에 있어서도 이러한 자연의 복잡성(complexity)이 새로운 창조 원리로서 자리잡게 되었다. 대표적인 실내 공간 다지이너로서 Nigel Coats를 꼽을 수 가 있는데 그의 무정부적인 (anarchism) 디자인 성향은 자연에서 발견될 수 있는 특징중의 하나라고 할 수 있다. 그가 추구한 복잡성(complexity)은 일본의 동경과 같은 고 밀도(high density)의 적극적 소비 도시(active consuming city)에서 발견되는 지극히 인간적인 도시생활을 만들기 위한 software의 제작이며, 이는 자연이라는 신의 창조물에 근접한 모방이 된다. 본 연구는 Nigel Coats의 작품에서 발견될 수 있는 이러한 무정부주의적 성향이 어떻게 자연의 본질적인 복잡한 (complex) 모습과 관련이 되는가를 통하여 현대 실내디자인의 새로운 방향이 이 시대의 과학적 발견에 따른 복잡성(complexity)과 유관함을 보여준다.