• 제목/요약/키워드: 유클리드 알고리즘

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주성분 분석법 및 외곽선 영상의 통계적 특성을 이용한 클러터 제거기법 연구 (A Study on Clutter Rejection using PCA and Stochastic features of Edge Image)

  • 강석종;김도종;배현덕
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제47권6호
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    • pp.12-18
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    • 2010
  • 주로 열상(FLIR: Forward-Looking Imfra-Red)을 이용하여 표적을 탐지하는 자동표적탐지(ATD: Automatic Target Detection)장비는 전처리단계, 잠재적 표적탐지 및 클러터 제거 등 3단계를 적용하여 표적을 탐지한다. 열상영상의 전처리단계 및 잠재적 표적탐지단계를 통해 열상영상의 모든 표적후보를 구한다. 이때, 표적후보군에는 표적 및 클러터가 공존하게 되는데, 클러터 제거 단계에서 표적후보군에 포함된 클러터를 제거하여 표적을 분류함으로서 오경보(False Alarm)를 줄이는 기능을 한다. 본 논문은 표적탐지단계 중 클러터 제거방법에 대한 연구내용에 대해 기술하였으며, 연구의 특징은 표적후보군에 포함된 클러터를 제거하기 위하여 표적후보영상의 주성분분석법(PCA: Principal Component Analysis)을 이용한 형태적 특징 및 외곽선 영상(Edge Image)의 통계적 특징을 이용한 표적제거기법을 제시하였다. 주성분분석법 특징값은 미리 선정한 대표표적에 대해 차원축소 고유벡터를 구한 후 표적후보군 영상을 고유벡터에 투영한 유클리드 거리를 이용하였으며, 통계적 특징은 표적후보군의 외곽선영상에 대해 분산 및 표준편차를 이용한 통계적 특징을 적용하였다. 주성분 특징과 통계적 특징을 이용하여 표적과 클러터를 구분하기 위해 선형판별법(LDA: Linear Discriminant Analysis)을 적용하였다. 제안된 알고리즘의 성능확인을 위해 수행한 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘이 주성분분석법 특징 또는 통계적 특징 등 단일특징을 적용하였을 때 보다 좋은 결과를 도출하였다.

계층 클러스터 트리 기반 라만 스펙트럼 식별 고속 검색 알고리즘 (A Hierarchical Cluster Tree Based Fast Searching Algorithm for Raman Spectroscopic Identification)

  • 김순금;고대영;박준규;박아론;백성준
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.562-569
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    • 2019
  • 최근에 원 거리에서 폭발 물질의 감지를 위해 라만 분광 기기의 관심이 점차 증가하고 있다. 더불어 측정된 화학물질에 대한 라만 스펙트럼을 대용량 데이터베이스의 알려진 라만 스펙트라와 비교하여 식별할 수 있는 고속 검색 방법에 대한 요구도 커지고 있다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS 방법을 제안하였다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 본 논문에서 우리는 기존의 방법보다 더욱 더 향상된 2가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. PCA+PDS 방법은 전체 데이터를 사용하는 거리 계산과 똑같은 결과를 가지면서 PCA 변환을 통해 데이터의 차수를 감소시켜 계산량을 줄여준다. Hierarchical Cluster Tree 알고리즘은 PCA 변환된 스펙트라 데이터를 사용하여 이진 계층 클러스터 트리를 만든다. 그런 후 입력 스펙트럼과 가장 가까운 클러스터부터 검색을 시작하여 후보가 될 수 없는 많은 스펙트라를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS와 비교하여 PCA+PDS는 60.06%의 성능 향상을 보였다. Hierarchical Cluster Tree는 PCA+PDS와 비교하여 17.74%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.

가변 블록 길이 부호어의 연속 복호를 위한 가변형 Reed-Solomon 복호기 (A Versatile Reed-Solomon Decoder for Continuous Decoding of Variable Block-Length Codewords)

  • 송문규;공민한
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제41권3호
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    • pp.187-187
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    • 2004
  • 이 논문에서는 임의의 블록 길이 n과 메시지 길이 k를 갖는 Reed-Solomon (RS) 부호를 연속적으로 복호하도록 프로그램 될 수 있는 가변형 RS 복호기의 효율적인 구조를 제안한다. 이 복호기는 단축형 RS 부호의 복호를 위해 영을 삽입할 필요가 없도록 하며, 변수 n과 k, 결과적으로 에러정정 능력 t의 값들을 매 부호어 블록마다 변화시킬 수 있다. 복호기는 수정 유클리드 알고리즘(modified Euclid's algorithm; MEA)을 기반으로 한 3단계 파이프라인 처리를 수행한다. 각 단계는 분리된 클럭에 의해 구동될 수 있으므로 단계 2 그리고/또는 단계 3에 고속 클럭을 사용함으로써 단지 2단계의 파이프라인 처리로 동작시킬 수 있다. 또한 입출력에서 서로다른 클럭을 사용하는 경우에도 사용할 수 있다. 각 단계는 가변 블록 길이를 갖는 RS 부호를 복호하기에 적합한 구조를 갖도록 설계되었다. 변화하는 t 값을 위해 MEA의 새로운 구조가 설계된다. MEA 블록에서 천이 레지스터들의 동작 길이는 하나 감소되었으며, t의 서로 다른 값에 따라서 변화될 수 있다. 간단한 회로로써 동작 속도를 유지하기 위해 MEA 블록은 재귀적 기법과 고속 클럭킹 기법을 사용한다. 이 복호기는 버스트 모드 뿐 아니라 연속 모드로 수신된 부호어를 복호할 수 있으며, 과 가변성으로 인해 다양한 분야에서 사용될 수 있다. GF($2^8$) 상에서 최대 10의 에러정정 능력을 갖는 가변형 RS 복호기를 VHDL로 설계하였으며, FPGA 칩에 성공적으로 합성하였다.

가변 블록 길이 부호어의 연속 복호를 위한 가변형 Reed-Solomon 복호기 (A Versatile Reed-Solomon Decoder for Continuous Decoding of Variable Block-Length Codewords)

  • 송문규;공민한
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제41권3호
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    • pp.29-38
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    • 2004
  • 이 논문에서는 임의의 블록 길이 n과 메시지 길이 k를 갖는 Reed-Solomon (RS) 부호를 연속적으로 복호하도록 프로그램 될 수 있는 가변형 RS 복호기의 효율적인 구조를 제안한다. 이 복호기는 단축형 RS 부호의 복호를 위해 영을 삽입할 필요가 없도록 하며, 변수 n과 k, 결과적으로 에러정정 능력 t의 값들을 매 부호어 블록마다 변화시킬 수 있다. 복호기는 수정 유클리드 알고리즘(modified Euclid's algorithm; MEA)을 기반으로 한 3단계 파이프라인 처리를 수행한다. 각 단계는 분리된 클럭에 의해 구동될 수 있으므로 단계 2 그리고/또는 단계 3에 고속 클럭을 사용함으로써 단지 2단계의 파이프라인 처리로 동작시킬 수 있다. 또한 입출력에서 서로다른 클럭을 사용하는 경우에도 사용할 수 있다. 각 단계는 가변 블록 길이를 갖는 RS 부호를 복호하기에 적합한 구조를 갖도록 설계되었다. 변화하는 t 값을 위해 MEA의 새로운 구조가 설계된다. MEA 블록에서 천이 레지스터들의 동작 길이는 하나 감소되었으며, t의 서로 다른 값에 따라서 변화될 수 있다. 간단한 회로로써 동작 속도를 유지하기 위해 MEA 블록은 재귀적 기법과 고속 클럭킹 기법을 사용한다. 이 복호기는 버스트 모드 뿐 아니라 연속 모드로 수신된 부호어를 복호할 수 있으며, 과 가변성으로 인해 다양한 분야에서 사용될 수 있다. GF(2$^{8}$ ) 상에서 최대 10의 에러정정 능력을 갖는 가변형 RS 복호기를 VHDL로 설계하였으며, FPGA 칩에 성공적으로 합성하였다.

Efficient Processing of k-Farthest Neighbor Queries for Road Networks

  • Kim, Taelee;Cho, Hyung-Ju;Hong, Hee Ju;Nam, Hyogeun;Cho, Hyejun;Do, Gyung Yoon;Jeon, Pilkyu
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제24권10호
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    • pp.79-89
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    • 2019
  • 본 연구에서는 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 검색을 위한 효율적인 FANS(k-FArthest Neighbor Search) 알고리즘을 제안한다. 양의 정수 k, 질의 객체 q, 일련의 데이터 객체 집합 P가 주어지면, k-최원접 이웃 질의는 질의 객체 q에서 가장 멀리 있는 k개의 데이터 객체를 찾는다. 데이터베이스 분야에서 대부분의 연구는 k-최근접 이웃 질의에 중점을 두고 있어서, k-최원접 이웃 질의라는 중요한 근접 질의유형은 별다른 관심을 받지 못했다. 이 논문에서는 도로 네트워크에서 가장 멀리 있는 이웃을 찾는 문제를 다룬다. 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 질의를 처리하는 연구는 거의 없었다. 도로 네트워크에서 k-최원접 이웃 질의를 처리해야 하는 문제는 최단 경로 거리를 계산하는 횟수를 줄이는 것인데, 이는 도로 네트워크와 유클리드 공간의 질의 처리에서 가장 중요한 차이다. 질의 객체와 데이터 객체 사이의 최단 경로 거리에 대한 중복 계산을 줄이기 위하여 공유 계산 전략을 사용한다. 질의 객체에서 데이터 세그먼트까지 최대 거리를 기반으로 효과적으로 후보군을 제거하는 방법은 제시한다. 마지막으로 실제 도로 지도를 사용한 광범위한 실험을 통해 제시된 방법의 효율성과 확장성을 보여준다.