• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.2
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• pp.365-371
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• 2015

CB tree represents the binary trie by a compact binary sequence. However, retrieval time grows fast since the more keys stored in the trie, longer the binary sequences are. In addition it is inefficient for frequent key insertion/deletion. HCB tree is a hierarchical CB tree consisting of small binary tries. However it can not avoid shift operations and have to scan an additional table to refer child or parent trie. In order to improve retrieval performance and avoid shift operations when keys are inserted or deleted, we in this paper represent each separated trie by a full binary trie and then assign the unique identifier to it. Finally the theoretical evaluations show that both the proposed approach and HCB tree provides better than CB tree for key retrieval. The proposed approach shows the highest performance in case of key insertion/deletion and moreover requires only 71%~89% of storage as compared with CB tree.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.244-247
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• 2010

현대 사회에서 영상 콘텐츠 (contents)의 사용량이 급증함에 따라 영상압축 기술은 이동통신이나 DMB 등의 시스템에 필수적인 기술이 되었으며 이에 따라 MPEG-x와 H.26x 등 국제적인 표준들이 존재한다. 전역 탐색 알고리듬은 주어진 검색 범위(search range) 내에서 모든 후보들의 변위의 에러 기준에 따라 최솟값을 이용해 위치를 검색하는 알고리듬이다. 그러나 전역 탐색 알고리듬은 각 화소에 대해 엄청난 양의 계산 로드를 가지며 이로 인해 심각한 문제를 발생시키는 단점이 있다. 1비트 변환 (one-bit transform) 을 이용한 고속 움직임 추정 알고리듬은 참조 프레임과 현재 프레임을 1비트, 즉 0 또는 1만 갖는 값으로 변환하는데, 이에는 exclusive-OR 연산을 통해 블록 매칭 에러 (block matching error)를 계산하는 과정과 변환하는 과정이 포함된다. 본 논문에서는 다양한 커널 (kernel)들을 이용한 1비트 변환과 움직임 추정에 대해 다루었으며, 기존에 있었던 1비트 변환에 이용된 커널과는 다른 다양한 커널을 이용한 움직임 추정 결과들을 비교해봄으로써 화질열화를 최소로 하는 커널을 찾는 것에 대해 연구했다.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2017.03a
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• pp.118-127
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• 2017

형광화학센서는 형광분자의 화학적으로 유도된 형광의 소광 또는 증광을 통해 생체 등에서 특정 물질을 관찰할 수 있기에 그 활용도가 높다. 본 연구에서는 두 개의 서로 다른 킬레이트 결합자리를 가지는, 파이렌 이중체를 발색단의 형광분자(Pyex)를 이용하여, PET (photoinduced electron transition)와 AID (absorbance intensity decreasing)의 형광 소광 원리에 집중하여, 전자구조계산과 TD (time-dependent) 계산을 근거로 금속 양이온의 형광 소광 원리를 분류하고, 더불어 그에 관여하는 금속 양이온의 원자오비탈까지 탐색하였다. 그 결과 Pyex와 그 칼륨이온 복합체에서는 실험값과 일치하는 형광이, 납과 은 이온 복합체에서는 소광이 나타났다. 구체적으로는 납 이온의 경우 PET를 주된 원인으로 AID와 함께 작용하여 소광을 발생시키고, 은 이온의 경우는 AID에 의해 소광이 일으키는 것으로 밝혀졌다. 또한 납 이온의 p 오비탈이 소광에 관여하는 것으로 볼 수 있는 결과도 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1997.11a
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• pp.119-122
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• 1997

움직임 추정(motion estimation)은 압축 부호화나 영상 안정화 시스템, 비젼 시스템 등과 같은 동영상 처리에 있어서 핵심 기술 중의 하나이다. 그러나 기존의 전역 탐색(brute-force) 알고리즘과 같은 움직임 추정 기법은 방대한 양의 계산을 필요로 하기 때문에 처리 시간이 커지고, 하드웨어로 구현하였을 때 회로가 복잡해진다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 비트 플레인(bit-plane)에서의 정합을 이용하여 움직임을 추정하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 기존의 전역 탐색 알고리즘을 하나의 비트 플레인으로부터 추출한 이진 영상에 적용함으로써 움직임 추정에 소요되는 계산량을 크게 줄이면서도 우수한 움직임 추정 성능을 갖도록 하였다. 실험 부분에서는 동영상으로부터 카메라의 이동으로 인한 전역적인 움직임을 추정하는데 제안된 기법을 사용한 결과를 제시하였다. 특히 제안된 기법은 비트 플레인을 선정하는데 있어서 적응 기법을 적용하였기 때문에 조도 변화 등과 같은 열악한 환경에서도 안정적으로 동작한다는 것을 실험을 통하여 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.557-560
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• 2002

본 논문에서 제안하는 분절된 화소들의 특징추출 방법은 이진화 영상에서 수직/수평 화소들의 분절점을 탐색하여 추출하는 특징 탐색기이다. 숫자의 구조적인 면을 고려하여 사소한 부분들도 명확한 특징으로 탐지하여 추출하였고, 이러한 방법은 일반적으로 사용하여지는 특징추출 방법 몇가지를 선택하여 이용하였고, 제안하는 방법과 결합하여 필기체 숫자를 인식하였다. 인식기를 구현하기 위하여 3 개층 구조를 갖는 클러스터 MLP 신경망을 사용하였다. 실험 결과 단순히 일반적인 특징만을 활용하여 얻는 인식률 보다 훨씬 향상됨을 보여주었다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.15 no.2
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• pp.305-313
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• 2002

The genetic algorithm(GA), an optimization technique based on the theory of natural selection, has proven to be relatively robust means to search for global optimum. It is converged near to the global optimum point without auxiliary information such as differentiation of function. When studying some optimization problems with continuous variables, it was found that premature saturation was reached that is no further improvement in the object function could be found over a set of iterations. Also, the general GA oscillates in the region of the new global optimum point so that the speed of convergence is decreased. This paper is to propose the concept of restarting and elitist preserving strategy as a measure to overcome this difficulty. Some benchmark examples are studied involving 3-bar truss and cantilever beam with plane stress elements. The modifications to GA improve the speed of convergence.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.526-530
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• 2006

논문은 CT영상에서 영역 확장 기법을 이용하여 인간의 장기 중 뇌와 간을 자동으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 이는 뇌와 간이 CT영상에서 비교적 넓은 영역을 차지하고 있다는 사실에 기인하였으며, CT영상에서 특정 장기 영역을 추출하기 위해서 크게 초기 탐색 영역 결정 단계와 최종 장기 영역 단계로 나누어진다. 초기 탐색 영역은 CT영상 내에서 추출하고자 하는 장기 영역과 관계없는 부분을 제거하고 특정 장기 영역만을 남겨 관심 장기 영역의 검출률을 높이는 작업이다. 본 논문에서는 CT영상에서 비교적 높은 Gray Level을 가지고 있는 뼈영역인 두개골과 척추의 위치를 기반으로 하여 초기 탐색 영역을 결정하는 방법을 사용하였다. 특정 장기 영역의 추출은 ATID(Automatic Threshold Intensity Decision)를 이용한 이진화 단계, 모폴로지의 Opening 기법을 이용한 잡음제거 단계, Region Growing 기법을 이용한 특정 영역 추출 단계를 이용하는 과정을 거친다. 본 논문에서는 Region Growing 기법을 거친 다음 각각의 그룹 중에서 크기가 가장 큰 부분을 최종 특정 장기 영역으로 결정하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 국립전남대학교 부속병원에서 수집된 각각 뇌영상 100장과 간영상 100장을 사용하여 실험하였고, 제안된 알고리즘을 통해 관심 장기 영역을 추출했을 경우 약 91%이상의 높은 추출률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.15-17
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• 1998

이동 에이전트는 사용자를 대신하여 사용자가 요구한 작업을 처리하기 위하여 에이전트 서버 사이를 이주하는 자율적인 소프트웨서 프로세스이다. 이동 에이전트 시스템에서 이동 에이전트는 자율적으로 이동하기 때문에 이동 에이전트의 정확한 위치를 관리하는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 이동 에이전트 서버 사이의 통신을 위하여 이동 에이전트의 위치를 추적하는 효율적인 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 에이전트 시스템에서 이진 탐색 방법을 이용하여 지역 단위로 이동 에이전트의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. 그리고 해석적 모델을 이용하여 제안된 방법의 성능 및 타당성을 보인다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.6
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• pp.337-343
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• 2006

The Stack Resource Policy (SRP) is a real-time synchronization protocol with some distinct properties. One of such properties is early blocking; the execution of a job is delayed instead of being blocked when requesting shared resources. If SRP is used with dynamic priority scheduling such as Earliest Deadline First (EDF), the early blocking requires that a scheduler should select the highest-priority job among the jobs that will not be blocked, incurring runtime overhead. In this paper, we analyze the runtime overhead of EDF scheduling when SRP is used. We find out that the overhead of job search using the conventional implementations of ready queue and job search algorithms becomes serious as the number of jobs increases. To solve this problem, we propose an alternative data structure for the ready queue and an efficient job-search algorithm with O([log$_2n$]) time complexity.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.9
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• pp.363-370
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• 2022

Grasping a target object among clutter objects without collision requires machine intelligence. Machine intelligence includes environment recognition, target & obstacle recognition, collision-free path planning, and object grasping intelligence of robot hands. In this work, we implement such system in simulation and hardware to grasp a target object without collision. We use a RGB-D image sensor to recognize the environment and objects. Various path-finding algorithms been implemented and tested to find collision-free paths. Finally for an anthropomorphic robot hand, object grasping intelligence is learned through deep reinforcement learning. In our simulation environment, grasping a target out of five clutter objects, showed an average success rate of 78.8%and a collision rate of 34% without path planning. Whereas our system combined with path planning showed an average success rate of 94% and an average collision rate of 20%. In our hardware environment grasping a target out of three clutter objects showed an average success rate of 30% and a collision rate of 97% without path planning whereas our system combined with path planning showed an average success rate of 90% and an average collision rate of 23%. Our results show that grasping a target object in clutter is feasible with vision intelligence, path planning, and deep RL.