• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.633-636
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• 2022

The reduction of energy consumption at the base station (BS) has become more important recently. In this paper, we consider the adaptive muting of the antennas based on the predicted future traffic load to reduce the energy consumption where the number of active antennas is adaptively adjusted according to the predicted future traffic load. Given that traffic load is sequential data, three different RNN structures, namely long-short term memory (LSTM), gated recurrent unit (GRU), and bidirectional LSTM (Bi-LSTM) are considered for the future traffic load prediction. Through the performance evaluation based on the actual traffic load collected from the Afghanistan telecom company, we confirm that the traffic load can be estimated accurately and the overall power consumption can also be reduced significantly using the antenna musing.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.601-604
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• 2008

전위그래프와 버블정렬그래프는 스타그래프가 갖는 노드대칭성, 재귀적구조, 최대 고장허용도 등 그래프이론 관점에서 좋은 성질을 갖는 상호연결망이다. 본 논문에서는 버블정렬(bubblesort)그래프 $B_n$와 버블정렬-스타(bubblesort star)그래프가 전위(Transposition) 그래프 $T_n$의 서브그래프임을 보인다. 또한, 전위(Transposition)그래프 $T_n$을 버블정렬(Bubblesort)그래프 $B_n$으로 임베딩하는 연장율이 O(n)임을 보인다.

• 한국측량학회지
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• 제31권4호
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• pp.259-267
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• 2013

최근 인터넷의 발달과 더불어 지리정보시스템(GIS, Geographic Information System)에 대한 인식이 저변 확대되면서 일반인들도 위치 검색 기능을 제공하는 웹GIS를 쉽게 이용할 수 있게 되었다. 현재 서비스되고 있는 모든 위치 검색 기능은 사용자가 하나의 검색어를 입력하고 그에 대한 결과를 보여주는 서비스에 한정되어 있다. 하지만 사용자의 검색 목적이 다양해짐에 따라, 여러 가지 행위를 동시에 할 수 있는 장소를 검색하는 서비스는 없었다. 예를들어, 점심을 먹은 후, 은행에서 업무를 보고, 영화 한 편을 보고자 할 때 이러한 관심 지역(POI, Point of Interest)들이 모여 있는 장소를 필요로 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자로부터 여러 장소를 입력받아 입력된 장소가 모여 있는 곳을 검색해주는 k-IPS 기법을 제안하고자 한다. 여기서 k는 다양한 행위를 할 수 있는 관심의 개수이다. 이 방법은 최소경계사각형(MBR, Minimum Bounding Rectangle)의 계층적 트리 구조인 $R^*$-tree 색인 기법을 이용하여 공간을 분할하고, 기존 공간 Join 연산의 성능 개선을 위하여 $R^*$-tree간의 겹치는 영역 추출하는 재귀적 공간 Join 연산을 구현하였다. k-IPS 기법의 성능 평가는 159개의 다양한 검색어 집합을 구성하여 k=2,3,4,6에 대한 검색 결과를 확인하였다. 실험 결과의 약 90%에 대해서 예상한대로 k개의 검색어 장소가 모여 있는 위치를 얻을 수 있었고, k=2,3,4의 처리 시간은 0.1초 이내의 응답을 얻을 수 있었다. k-IPS 서비스를 통하여 현대인의 순차적 생활 패턴에 맞춘 검색 서비스가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.515-521
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• 2015

SymMerge 알고리즘은 두 입력수열 u와 v ($\left|u \right|=m$, $\left|v \right|=n$, $m{\leq}n$)에 대한 효율적 병합 알고리즘이다. SymMerge 알고리즘의 비교횟수와 관련한 복잡도 분석을 하고자 하며 지금까지의 복잡도 분석은 복잡도의 상계값을 찾으므로 점근적 계산방법을 통해 이루어졌다. 이 논문에서는 지금까지의 분석방법과는 달리 SymMerge 알고리즘의 대표적 두 special case에 해당하는 "Symmetric case"와 "Maximum spanning case"에 있어서 병합을 위해 요구되는 정확한 비교횟수를 즉 비교횟수의 최소상계 값을 계산해 보이고자 한다. "Symmetric case"의 경우 사이즈 $m=2^k,\;n=2^l,l{\geq}k$인 임의의 입력수열에 대해 SymMerge 알고리즘이 필요로 하는 비교횟수는 정확하게 $m\;log\frac{n}{m}+4m-logm-3$ 이고 "Maximum spanning case"의 경우 사이즈 $m=2^k,n=2^m-m$ 인 임의의 입력수열에 대해 SymMerge 알고리즘이 필요로 하는 비교횟수는 정확하게 $\frac{1}{2}m^2+(m+1)logm-\frac{3}{2}m+2$ 임을 계산해 보인다. 추가로 이들 두 special case에 있어서 요구되는 비교횟수가 재귀적 함수에 의해 정의될 수 있음을 보인다.

• 한국측량학회지
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• 제25권4호
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• pp.327-336
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• 2007

건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 연구논문이나 실험적으로 시도되고 있는 일부 자동화 방법은 건물을 정확하고 세밀하게 묘사하는데 한계가 있다. 건물의 3차원 모델링을 자동화하기 위해서는 건물 외곽선과 지붕 모양을 정확하게 추정할 수 있는 알고리즘이 필수적이다. 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 항공라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물에 대한 3차원 정보를 제공하지만, 이를 이용하여 건물 외곽선을 정확하게 추정하기에는 기술적으로 어려움이 있다. 따라서 기존에 구축된 수치지도의 건물 외곽선을 이용한다면, 항공라이다 데이터를 이용하여 3차원 평면을 최소단위로 하는 건물지붕의 구성요소들을 조합하여 자동으로 건물지붕의 3차원 모델링이 가능하다. 본 논문은 기 구축된 수치지도의 건물 외곽선과 옥트리(octree) 분할을 기반으로 항공라이다 데이터를 이용하여 건물지붕의 구성요소를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 지붕의 구성요소를 추출한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 평면, 게이블, 다면, 곡면 등 다양한 형태의 지붕에 대한 구성요소들을 자동으로 추출 할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.104-123
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• 2022

신경망 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특징을 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 신경망 기반 스타일 전이의 GPU 메모리 제한에 따른 해상도 한계에 대한 문제를 다룬다. 신경망 출력이 가진 제한적 수용장 특징을 바탕으로, 부분 영상 기반의 스타일 전이 손실함수 경사도 연산이 전체 영상을 대상으로 구한 경사도 연산과 동일한 결과를 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 이러한 아이디어를 기반으로, 본 논문에서는, 스타일 전이 손실함수의 각 구성 요소에 대한 경사도 연산 구조를 분석하고, 이를 통해 부분 영상의 생성 및 패딩에 대한 필요조건을 구하고, 전체 영상의 신경망 출력에 좌우되는 경사도 연산 요구 데이터를 확인하여 구조화함으로써 재귀적 초고해상도 스타일 전이 알고리즘을 개발하였다. 제안된 기법은, 사용하는 GPU 메모리가 처리할 수 있는 크기로 초고해상도 입력을 분할하여 스타일 전이를 수행함으로써, GPU 메모리 한계에 따른 해상도 제한을 받지 않으며, 초고해상도 스타일 전이에서만 감상할 수 있는 독특한 세부 영역의 전이 스타일 특징을 제공할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.115-116
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• 2019

SVM (Support Vector Machine)은 견고성으로 인해 다양한 분류 문제에 적용 할 수 있는 효율적인 기계 학습 기술이다. 그러나 훈련 데이터의 수가 증가함에 따라 시간 복잡도가 급격히 증가하므로 대규모 데이터 세트의 경우 SVM이 비실용적이다. 본 논문에서는 SVM을 사용하여 중복 된 학습 데이터를 효율적으로 제거하는 새로운 병렬 평면(Parallel Hyperplane) 기법을 소개한다. 제안 기법에서 PH는 재귀 적으로 형성되는 반면 PH의 외부에 있는 데이터 포인트의 클러스터는 매 반복마다 제거된다. 시뮬레이션 결과 제안 기법은 기존의 클러스터링 기반 감축 기법과 SMO 기법에 비해 학습 시간을 크게 단축시키면서 데이터 축소 없이 분류의 정확성을 높일 수 있음을 확인 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권4C호
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• pp.310-317
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• 2006

본 논문에서는 체크 노드 분할에 의한 low-density parity-check(LDPC) 부호의 새로운 직렬 메시지 전달 복호 알고리즘을 제안한다. 이 새로운 복호 알고리즘은 특히 적은 반복 횟수에 대하여 기존의 메시지 전달 복호 알고리즘의 비트 오율(BER) 성능보다 더 우수한 성능을 보인다. 체크 노드의 분할된 부분 집합의 개수가 증가함에 따라 비트 오율 성능이 보다 좋아진다는 사실을 분석적 결과로 확인할 수 있다. 또한 가우시안 근사화를 이용한 밀도 진화를 이용하여 변수 노드에서 메시지들의 평균값에 대한 재귀 방정식을 유도하고, 모의 실험을 이용하여 분석적인 결과를 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.353-356
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• 2014

역공학 방지 기법이 적용되지 않은 어플리케이션은 악의적인 역공학에 취약할 수밖에 없다. 악의적인 역공학은 사회적으로 여러가지 손실을 가져온다. 그러므로 역공학 방지 기법을 적용하여 어플리케이션을 보호해야 한다. 역공학 방지 기법은 다양하며, 크게 자바 소스 난독화, Smali 코드 조작, Dex 파일 포맷 조작, 그리고 Zip 파일 포맷 조작 기법으로 나눌 수 있다. 자바 소스 난독화는 코드의 가독성을 떨어트려 안드로이드 어플리케이션의 역공학을 어렵게 하는 기법이다. Smali 코드 조작 기법은 Goto 문 추가, 예외 처리 재귀 기법 등을 통하여 역공학을 막는 기법이다. Dex 파일 포맷 조작 기법에는 클래스명 길이 변경, 헤더 크기 변경 등을 통해 역공학을 어렵게 만드는 기법이다. Zip 파일 포맷 조작 기법은 Zip 파일 포맷에서 헤더 값을 조작하여 마치 암호화된 것처럼 보이도록 만드는 기법이다. 본 논문에서는 이러한 다양한 기법들에 대해서 설명하고 이를 비교 분석한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권1호
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• pp.53-66
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• 2006

본 논문에서는 전체 차원으로 데이터베이스 내의 모든 영상에 대해 순차적인 검색을 했을 때의 상세 검색 결과와 동일한 적합성을 유지하면서 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있는 통합 검색 시스템을 제안한다. 통합 검색 시스템은 적합성을 유지하는 서로 다른 두 독립적인 시스템이 병합되어 있다. 하나는 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 시스템이고 나머지 하나는 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 시스템이다. 각각의 방법은 1단계에서 상세 검색에서의 검색 결과를 항상 포함하는 후보 영상들을 추출하고, 추출된 후보 영상들을 대상으로 2단계 검색에서 전체 차원으로 재 검색을 한다 그러므로 각 방법과 통합 검색 방법은 모두 상세 검색을 수행했을 때와 동일한 검색 결과를 얻게 된다. 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 방법은 Cauchy- Schwartz 부등식의 성질을 이용하여 특징 벡터를 차원 축약하여 검색에 사용하는 방법이다. 이때 전체 검색 시간을 최소로 하는 최적 차원 축약율이 존재하게 되고, 이를 후보 영상 추출을 위한 1차 검색에 적용하게 된다. 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 방법은 재귀적인 2-means 클러스터링을 통해 각 클러스터의 반경이 동일하게 동적으로 분할하는 방법이다. 동일한 적합성 유지를 위해 유사도 기준이 보정된 질의를 통해 1단계 검색에서 후보 클러스터를 추출하고, 2단계 검색에서 후보 클러스터 내의 영상을 대상으로 최종 결과 영상들을 얻게 된다. 통합 검색 방법은 위의 두 검색 방법을 통합한 것으로 서로 독립적인 두 방법을 동시에 적용함으로써 검색 시스템의 성능을 훨씬 더 향상시킬 수 있다 제안하는 방법은 상세 검색의 적합성을 유지하면서도 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있음이 실험을 통해 입증되었다.