• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.533-541
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• 2000

본 논문에서는 독립변수들의 차원을 감소시켜 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 독립변수 패턴의 특징을 추출하고 이를 일반회귀 신경망의 학습데이터로 이용하였다. 이는 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 일반회귀 신경망이 가지는 제약을 해결하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 커널함수의 평활요소 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.5
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• pp.113-120
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• 2013

This paper proposes an algorithm that proves an NP-complete 4-color theorem by employing a linear time complexity where $O(n)$. The proposed algorithm accurately halves the vertex set V of the graph $G=(V_1,E_1)$ into the Maximum Independent Set (MIS) $\bar{C_1}$ and the Minimum Vertex Cover Set $C_1$. It then assigns the first color to $\bar{C_1}$ and the second to $\bar{C_2}$, which, along with $C_2$, is halved from the connected graph $G=(V_2,E_2)$, a reduced set of the remaining vertices. Subsequently, the third color is assigned to $\bar{C_3}$, which, along with $C_3$, is halved from the connected graph $G=(V_3,E_3)$, a further reduced set of the remaining vertices. Lastly, denoting $C_3$ as $\bar{C_4}$, the algorithm assigns the forth color to $\bar{C_4}$. The algorithm has successfully obtained the chromatic number ${\chi}(G)=4$ with 100% probability, when applied to two actual map and two planar graphs. The proposed "four color algorithm", therefore, could be employed as a general algorithm to determine four-color for planar graphs.

• Proceedings of the Korean Society of Computational and Applied Mathematics Conference
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• 2003.09a
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• pp.12.2-12
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• 2003

미분 가능한 함수가 독립변수의 각 점에서 미분계수를 가지듯이 가장 일반화된 Cantor집합의 각 점에서 weak local dimension 을 갖는다. 이러한 weak local dimension 은 두 가지가 있는데 weak lower local dimension 과 weak upper local dimension 이 있다 weak lower local dimension 은 국소적인 의미로 perturbed Cantor 집합의 lower Cantor dimension 이고 Hausdorff dimension 과 관련이 있다. weak upper local dimension 은 국소적인 의미로 perturbed Cantor 집합의 upper Cantor dimension 이고 packing dimension 과 관련이 있다. 이때 각 점에 대응하는 유관한 측도는 quasi-self-similar measure 이며 그 점의 weak lower local dimension 이 s 이면 그 점의 s-차원 quasi-self-similar measure 의 lower local dimension 이 s 가 된다. 마찬가지로 그 점의 weak upper local dimension 이 s 이면 그 점의 s-차원 quasi-self-similar measure 의 upper local dimension 이 s 가 된다. 따라서 이와 같은 사실을 이용하면 가장 일반화된 Cantor집합의 각 점에서의 weak local dimension 을 이용하여 그 집합의 Hausdorff 또는 packing 차원의 정보를 얻을 수 있을 뿐 더러 weak local dimension 을 이용한 spectrum 을 또한 구할 수 있다. 한편 weak local dimension 과 유관한 quasi-self-similar measure 는 집합의 spectrum을 생성하며 이 spectrum 을 이루는 각 부분집합의 차원에 대하여 보다 좋은 정보를 주는 transformed dimension 과 또 다른 관련을 갖게 된다.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 1999.11a
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• pp.493-498
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• 1999

ㆍ정의 “네트웍으로 조직된 조직형 태로서 경제적으로 독립된 조직 개체들이 모인 집합인데 특정 프로젝트의 실현을 위해 정보기술이 나 통신기술이 제공하는 새로운 가능성의 도움을 받아서 파트너쉽을 형성하는 것” ㆍ가상기 업의 특징 ㆍ가상성 (중략)

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.11 no.2
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• pp.47-55
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• 2005

곡면 복원이나 곡면 복원과 질은 관련이 있는 노말 추정을 하는 대부분의 방법은 결정론적인 알고리즘을 사용한다. 결정론적 알고리즘은 속도가 빠르고, 오차가 크지 않은 입력에 대해서는 좋은 질의 곡면 복원을 할 수 있다. 그러나 결정론적 방법의 특성상 이상치나 노이즈를 가진 데이터에 대해서는 안정된 복원 결과를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 앙상블이라고 불리는 통계적인 방법을 사용해서 곡면 복원과 노말 추정을 하는 기존의 알고리즘을 개선한다. 앙상블 기법은 먼저 입력 점 집합을 무작위로 샘플링해서 점 집합의 부분집합을 만든다. 그리고 나서 만들어진 부분 집합에 독립적으로 결정론적인 알고리즘을 적용하여 결과를 얻어낸다. 마지막으로, 각각의 서로 다른 결과를 결합하여 더 우수한 최종결과를 얻어낸다. 널리 쓰이는 노말 추정 기법[11]과 Multi-level Partitions of Unity implicit [18]를 사용해서 앙상블이 효과적으로 노이즈가 많은 데이터를 처리할 수 있는 것을 보여준다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.4
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• pp.171-176
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• 2020

This paper proposes polynomial-time algorithm for maximum weighted independent set(MWIS) problem that is well known as NP-hard. The known algorithms for MWIS problem are polynomial-time to specialized in particular graph type, distributed, or clustering method. But there is no unified algorithm is suitable to all kinds of graph types. Therefore, this paper suggests unique polynomial-time algorithm that is suitable to all kinds of graph types. The proposed algorithm merges the maximum weighted vertex v_i and maximum weighted vertex v_j that is not adjacent to v_i. As a result of apply to undirected graphs and trees, this algorithm can be get the optimal solution. This algorithm improves previously known solution to new optimal solution.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.166-171
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• 1994

기존의 음성인식기들은 일반적으로 간단하면서도 성능이 우수한 계층별 학습에 의해서 설계된다. 계층별 학습은 통계적 패턴인식에서의 ML 추정기법처럼 모델간의 독립성이 보장되고 무한한 양의 학습데이타가 주어진다는 가정에 기초하고 있다. 그러나, 대상어휘집합에 음운학적으로 유사한 어휘가 많이 포함되어 있는 인식문제에 있어서는 모델간의 독립성이 보장되지 못하고, 실제 주어지는 grktmqepdlk의 양도 제한되므로 기존의 합습알고리즘에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 그러한 가정상의 문제점으로 생기는 인식기의 성능저하를 개선할 수 있는 변별력 있는 학습알고리즘들을 검토하고 그의 일반적인 접근방법들에 대해서 논의한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.116-119
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• 2001

본 논문에서는 주요성분분석 기법을 도입하여 회귀분석을 위한 신경망의 성능 개선방안을 제안하였다. 이는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 타원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 신경망의 학습성능 의존성을 줄이기 위함이다. 제안된 기법의 신경망을 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 학습데이터를 그대로 이용하는 신경 망보다 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.5
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• pp.263-269
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• 2014

In this paper, I disprove Hadwiger conjecture of the vertex coloring problem, which asserts that "All $K_k$-minor free graphs can be colored with k-1 number of colors, i.e., ${\chi}(G)=k$ given $K_k$-minor." Pursuant to Hadwiger conjecture, one shall obtain an NP-complete k-minor to determine ${\chi}(G)=k$, and solve another NP-complete vertex coloring problem as a means to color vertices. In order to disprove Hadwiger conjecture in this paper, I propose an algorithm of linear time complexity O(V) that yields the exact solution to the vertex coloring problem. The proposed algorithm assigns vertex with the minimum degree to the Maximum Independent Set (MIS) and repeats this process on a simplified graph derived by deleting adjacent edges to the MIS vertex so as to finally obtain an MIS with a single color. Next, it repeats the process on a simplified graph derived by deleting edges of the MIS vertex to obtain an MIS whose number of vertex color corresponds to ${\chi}(G)=k$. Also presented in this paper using the proposed algorithm is an additional algorithm that searches solution of ${\chi}^{{\prime}{\prime}}(G)$, the total chromatic number, which also remains NP-complete. When applied to a $K_4$-minor graph, the proposed algorithm has obtained ${\chi}(G)=3$ instead of ${\chi}(G)=4$, proving that the Hadwiger conjecture is not universally applicable to all the graphs. The proposed algorithm, however, is a simple algorithm that directly obtains an independent set minor of ${\chi}(G)=k$ to assign an equal color to the vertices of each independent set without having to determine minors in the first place.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.1
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• pp.111-118
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• 2015

This paper deals with the routing and wavelength assignment problem (RWAP) that decides the best lightpaths for multiple packet demands for (s,t) in optical communication and assigns the minimum number of wavelengths to given lightpaths. There has been unknown of polynomial-time algorithm to obtain the optimal solution for RWAP. Hence, the RWAP is classified as NP-complete problem and one can obtain the approximate solution in polynomial-time. This paper decides the shortest main and alternate lightpath with same hop count for all (s,t) for given network in advance. When the actual demands of communication for particular multiple packet for (s,t), we decrease the maximum utilized edge into b utilized number using these dual-paths. Then, we put these (s,t) into b-wavelength bins without duplicated edge. This algorithm can be get the optimal solution within O(kn) computational complexity. For two experimental data, the proposed algorithm shows that can be obtain the known optimal solution.