• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2660-2662
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• 2001

Q-학습은 최근에 연구되는 강화학습으로서 환경에 대한 정의가 필요 없어 자율이동로봇의 행동학습에 적합한 방법이다. 그러나 다개체 시스템의 학습처럼 환경이 복잡해짐에 따라 개체의 입출력 변수는 늘어나게 되고 Q함수의 계산량은 기하급수적으로 증가하게 된다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 다개체 시스템의 Q-학습에 적합한 연속적인 Q-학습 알고리즘을 제안하였다. 연속적인 Q-학습 알고리즘은 개체가 가질 수 있는 모든 상태-행동 쌍을 하나의 Q함수에 표현하는 방법으로서 계산량 및 복잡성을 줄임으로써 동적으로 변하는 환경에 능동적으로 대처하도록 하였다. 제안한 연속적인 Q-학습 알고리즘을 벽으로 막힌 공간에서 두 포식자와 한 먹이로 구성되는 먹이-포식자 문제에 적용하여 먹이개체의 효율적인 회피능력을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.56-58
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• 2014

본 논문에서는 압축 도메인에서 고속으로 움직임을 검출하고 해당 구간을 저장 하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 H.264/AVC 기반의 압축 비트스트림에서 움직임 벡터와 참조프레임을 이용하여 움직임이 있는 프레임을 검출하고 움직임 유무에 따라 GOP 단위로 저장하는 과정을 수행한다. 압축도메인에서 움직임 검출과 구간 저장을 수행함으로써 복잡도를 낮추고 비디오 저장을 위한 공간을 절약해 실시간 다채널 영상 처리에 최적화 된 성능을 제공한다. 제안하는 움직임 검출 및 저장 시스템은 single thread 환경에서 실시간으로 평균 2957 프레임을 처리 가능하며, Multi thread의 경우 30 fps 영상 98개 채널을 실시간으로 처리 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.737-739
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• 2003

최근에 이동 객체의 위치를 추적하는 기술은 여러 응용 분야에서 중요성이 증대되고 있다. 그러나 지속적으로 움직이는 이동 객체의 위치를 추적하기 위해서는 매우 많은 수의 인덱스 변경 연산을 수행하여야 하므로 R-트리와 같은 전통적인 공간 인덱스 구조로는 처리하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 객체의 움직임을 간단한 선형 함수로 가정하여 색인하는 연구들이 있어왔지만, 실제 응용에서는 객체의 움직임이 매우 복잡하므로 이러한 방법을 이용하기 적합하지 않다. 본 논문에서는 복잡한 움직임을 가지는 객체를 효율적으로 색인하기 위한 R-트리의 지연 갱신 기법을 제안한다. 이 기법은 객체가 이동할 때마다 트리의 구조를 변경하지 않고, 객체가 이전에 속해 있던 R-트리의 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 벗어날 때만 트리의 구조를 변경하므로 R-트리의 갱신 연산 비용을 크게 줄일 수 있다. 뿐만 아니라, 기본적인 R-트리의 구조와 연산을 그대로 이용하므로 다양한 R-트리 변종 트리에서도 쉽게 적용이 가능하고, R-트리를 이용하여 이미 구축되어 있는 다양한 응용 환경에 쉽게 이용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.388-395
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• 1999

본 논문의 목적은 퍼지 엔트로피를 이용하여 비선형신호를 예측하는 것이다. 이 방법은 분할된 여러 부 공간(subspace)에 대해 입력 데이터로부터 퍼지 엔트로피를 이용하여 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 바람직한 규칙베이스를 구성하도록 한 것이다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 역전파 알고리즘에 의해 적응되어진다. 또한 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하였다. 결국 퍼지 신경망의 복잡도를 줄일 수 있다. Mackey-Glass 시계열의 예측에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증하고, 제안된 방법을 EEG 생리신호 분석에 이용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2003.11a
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• pp.7-10
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• 2003

인터프레임 웨이블렛 부호화(Interframe Wavelet Coding)는 3D 서브밴드(Subband) 부호화라고도 하며, 기존의 DCT기반 Hybrid 동영상 부호화 방식에 비해 압축 효율이 우수하고. 특히 스케일러빌리티 기능이 뛰어난 부호화 방법이다. 인터프레임 웨이블렛 부호화 방법에서 복호화 과정 중 가장 연산 량이 많이 요구되는 역(inverse) 웨이블렛 변환이다 역 웨이블렛 변환의 연산 량은 복호화 과정에서 적용된 웨이블렛 변환과 동일한 연산량을 요구한다. 이는 순방향과 역방향에서 동일 길이의 필터와 분해 레벨을 사용해야 하기 때문이다. 이 웨이블렛 변환의 연산 량을 줄이기 위해 본 논문에서는 기존의 시간 밴드 영상에 대해 동일 한 웨이블렛 필터를 사용하여 공간 웨이블렛 필터를 적용하던 것을. 로우밴드에는 9/7 필터를 적용하고 하이 밴드에는 Haar필터를 사용하는 방법을 제안한다. PSNR 실험에서 기존의 9/7 필터만을 사용하는 경우와 비교한 결과 거의 차이가 없었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.787-789
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• 2004

본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 영상만을 이용하여 실시간으로 손 형상을 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 색상정보를 이용하여 손 영역이 정확히 추출되면 계산량이 적고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서는 손의 형상제시 방향이 변하는 경우에도 인식을 가능하게 하기 위해 주성분 분석법을 사용하여 인식오차를 줄이는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로써 손 형상이 3차원적으로 회전에 의해 변하는 경우도 인식가능하게 되었다. 실험부분에서 제안하는 방법을 이용하여 가정용 가전제품이나 게임을 제어하는 실시간 휴먼 인터페이스 시스템 제작기술로 활용될 수 있음을 보인다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.656-659
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• 2014

오픈소스로부터 촉발된 분산 시스템의 보편화로 기존 상용 시스템으로는 제공하지 못한 다양한 종류의 서비스가 각광받고 있다. 특히, 테라바이트 단위를 넘어 페타바이트 단위의 데이터를 다루는 서비스의 등장으로 드러난 오픈소스 분산 시스템의 문제를 개선하기 위한 시도가 학계 및 업계에서 다각적으로 이뤄지고 있다. 이러한 시도는 새로운 방법론을 제시하는 것에서부터 기존 분산 데이터베이스 관리 시스템(Distributed DBMS)에서 사용된 방법론들을 적용하는 것까지 다양하게 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 특정 키 값(Key Value)에 불균등 분포된 데이터에 대한 조인 연산의 탐색 공간을 밀집 인덱스를 통해 줄여 비교적 높은 시간 복잡도를 완화하는 방법론을 제시하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.1361-1364
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• 2012

현대 산업 발전에 따라 대량 생산 체제에서 소비자 개별 주문 요건을 반영하여 생산하는 대량맞춤 생산(Mass Customization) 체제로 변화해가고 있다. 이런 대량맞춤 생산 체제의 제품구성(Product Configuration) 시에 나타나는 CSP(Constraint Satisfaction Problem) 해결 방법론을 제시하고 있다. 기존 방법에서는 복잡 다양한 제약조건을 수학적으로 표현하여 제약 조건 검사에서 소요시간과 검색 공간을 최소화 할 수 있는 알고리즘이 제시했다. 그런데 소비자의 주문 요건들이 빠르게 변화되고 복잡 다양 해지고 있다. 그래서 대상 모델 및 제약조건이 변경이 되었을 경우 기존 방법에서 제시하고 있는 CSP 해결에서는 수정 관리 하기가 쉽지 않고 확장성이 낮다. 본 연구에서는 룰 기반 모델링으로 CSP 문제 해결 프로세스 정립을 하여 관리의 편리성을 제공하고 확장성을 향상시킨다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.05a
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• pp.761-764
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• 2004

얼굴 데이터를 사용하는 인식 시스템에서 특징 벡터의 차원은 일반적으로 매우 크다. 패턴인식에서 차원 축소는 중요한 문제로서, 효과적인 얼굴 인식을 위한 특징 벡터의 차원 축소는 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 획득된 얼굴 데이터로부터 저 차원의 강건한 특징을 얻기 위하여 웨이블릿을 사용하고, 식별력 있는 특징을 얻기 위하여 direct linear discriminant analysis를 사용하였다. Direct linear discriminant analysis 방법을 사용하기 이전에 웨이블릿을 사용함으로써 계산 복잡도를 줄여줄 뿐만 아니라 식별력을 높여주고 효과적으로 얼굴 데이터의 차원을 축소할 수 있음을 보여 준다. 얼굴의 패턴정합을 위해서는 최근접 평균 분류기(Nearest Mean Classifier)를 사용하였으며, 최근접 평균 분류기를 사용함으로써 분류를 위한 시간을 최소화하였다. 본 논문에서 인간의 얼굴인식을 위해 제시한 방법이 얼굴패턴을 표현하는 효과적인 방법이며, 시간 및 공간의 절약이라는 측면에서 유리하다는 것을 보여준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1576-1579
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• 2013

클라우드 저장소 서비스는 특정한 장비나 저장 공간의 제약 사항 없이, 언제 어디서나 신뢰성 높은 서버를 활용하여 사용자들에게 다양한 편의를 제공함으로써 사용량이 급증하고 있다. 더불어, 저장 데이터 요청 빈도, 저장 데이터의 크기, 파일 구조 복잡도의 증가로 인해 오버헤드의 발생에 따른 성능 하락에 관한 이슈가 제기된다. 본 논문에서는 클라우드 백업 애플리케이션의 성능 향상을 위해 컴포지트 패턴 기반의 백업 데이터 관리 기법과 동적 자원 할당 기법으로 구성된 설계 모델을 제안한다. 또한, 실사례의 적용을 통해 본 논문에서 제안하는 설계 모델의 실효성을 검증한다.