• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.87-97
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• 2004

본 논문에서는 공간정보(spatial information)를 이용하는 개선된 ELA(edge based line average) 방법과 시간정보(temporal information)를 이용하는 움직임 보상(motion compensation) 방법 간의 가중합산을 통하여 비원주사 방식의 영상(interlaced image)을 순차주사 방식의 영상(progressive image)으로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 움직임 보상은 하드웨어 구현이 용이한 양방향 BMA(block matching algorithm)에 의해 이루어진다. 보다 높은 성능과 효율성을 갖기 위하여 앞선 단계에서 디인터레이싱 되어진 영상을 사용하는 재귀적 구조와 움직임 검출을 통한 움직임에 적응적인 처리과정을 거치게 된다. 또한, 가중변수를 통하여 선형 결합할 경우 그 결과값은 결합하는 값의 사이값만을 가질 수 있기 때문에 미디언 필터(median filter)를 사용하여 이를 보완한다. 이러한 접근은 각각의 디인터레이싱 방법이 갖고 있는 단점을 계산복잡도의 증가 없이 극복하여 보다 다양한 영상조건에서 정확하고 효율적인 디인터레이싱을 가능하게 해주며, 실시간 처리를 위한 하드웨어 구현을 용이하게 해준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1110-1115
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• 2014

행렬-스타 그래프와 전위 그래프는 스타 그래프 부류로 그래프 이론 관점에서 노드 대칭성, 고장 허용도, 재귀적 확장성 등 스타그래프의 장점을 가지고 있는 상호연결망이다. 본 논문에서는 그래프 이론의 인접 성질을 이용하여 행렬-스타 그래프와 전위 그래프 사이의 일-대-일 사상 알고리즘을 제안한다. 행렬-스타 그래프가 전위 그래프에 연장율 n 이하에 사상할 수 있음을 보이며, 평균 연장율이 2 이하임을 보인다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권10호
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• pp.717-727
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• 2022

엔진 구성품의 결함 및 열화 등의 건전성 진단을 위한 알고리즘을 구현하였다. 이를 위해서 터보팬엔진 모델로부터 성능 진단모델을 도출하고 진단변수 추적필터를 이용하여 실시간 결함 및 건전성을 추정한 후 효과적인 중간값 필터를 통해 이상 잡음을 제거함으로써 오경보 발생을 최소화하였다. 여기에 단차 결함 탐지 기법을 적용하여 결함과 열화를 식별하였고, 운전 중 구성품의 결함 및 건전성을 분명히 구분하여 진단할 수 있도록 하였다. 엔진 구성품의 결함 및 열화 발생의 모사를 통해서 구현된 알고리즘의 효용성을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1253-1262
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• 2014

회귀나무 (regression tree)는 독립변수로 이루어진 공간을 재귀적으로 분할하고 해당 영역에서 종속변수의 최선의 예측값을 찾고자 하는 비모수적 방법론이다. 회귀나무 모형이 제안된 이래 로지스틱 회귀나무모형이나 분위수 회귀나무모형과 같이 유연하고 다양한 모형적합을 위한 연구가 진행되어 왔다. 최근에 들어서는 Sela와 Simonoff (2012)의 RE-EM 알고리즘, Loh와 Zheng (2013)의 GUIDE 등 패널데이터와 관련하여 진일보한 나무모형 알고리즘도 제안되었다. 본 논문에서는 각 알고리즘을 소개하고 특징을 살펴보는 한편, 실험 데이터를 생성하여 평균제곱오차 (mean squared error)를 바탕으로 예측력을 비교하였다. 분석결과, RE-EM 알고리즘의 예측력이 상대적으로 우수하게 나타났다. 이 알고리즘을 통해 기업경기실사지수 업종별 패널자료를 분석한 결과 최근의 업황에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 매출 실적으로 나타났으며 매출 상위 그룹의 경우 비제조업이 제조업에 비해 업황에 대한 판단이 긍정적인 것으로 나타났다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.39-47
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• 2018

이 연구는 사다리타기 게임에서 등장하는 사다리 모양에 따른 이산구조를 순열과 조합적 사고, 알고리즘적 구현을 통하여 최소생성사다리를 생성하는 방법과 컴퓨팅 사고력과의 관련성을 탐구하는 내용을 다루었다. 먼저 연구자는 사다리 모양의 세로판과 가로판의 조합에 따라서 생성되는 순열 중에서 역순열에 대응하는 사다리(최소생성사다리)를 필터링 기법과 새로 개선한 알고리즘을 고안하여 Mathematica 프로젝트로 진행하였다. 그 결과 최소생성사다리를 생성원(generator)으로 하는 새로운 그래프를 Mathematica로 창출하여 YC그래프라 이름 붙였으며 그에 대한 속성을 조사하였다. YC그래프는 이전 차원의 그래프를 내포하는 재귀적 구조와 다층 구조를 가졌으며 간선대칭의 특징을 보여주었다. 또한 계산복잡도가 증가함에 따라 세로판 5개, 가로판 10개 사다리부터 층별로 최소생성사다리를 생성하도록 탐색 공간을 분할하는 알고리즘을 적용하였다. 이 과정에서 자료의 시각화, 추상화 및 병렬처리 알고리즘 구현을 통한 컴퓨팅 사고력이 새로운 YC그래프의 창출 및 구조 분석에 기여한 것으로 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.172-173
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• 2013

최근 표준화가 완료된 HEVO(High Efficiency Video Coding)에서는 계층적 구조를 갖는 가변블록의 크기를 사용하고 재귀적으로 부호화를 수행사여, 최적의 부호화단위(CU: Coding Unit) 분할 구조와 예측단위(PU: Prediction Unit)를 결정함으로써 높은 부호화 효율을 얻을 수 있는 반면 부호화 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 감소시키기 위한 고속 부호화 알고리즘으로 고속 모드 결정 기법을 제안한다. 제안기법은 상위 깊이(CU: Coding Unit)의 최적 모드와 부호화 율-왜곡 비용을 이용해서 현재 깊이 CU에서의 특정 모드의 율-왜곡 비용 계산을 생략함으로써 PU 탐색을 조기 종료한다. 즉, 상위 깊이 CU의 조건에 따라 화면간 예측 모드의 일부 또는 화면내 예측을 수행하지 않는다. 실험결과 제안기법은 HM 12.0대비 0.2%의 비트 증가에 22.9%의 계산시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.618-622
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• 2008

본 논문에서는 프랙탈 이론을 이용한 새로운 자동 작곡 알고리즘을 제안한다. 사용자는 L-System에서 시작 상태 및 생성 규칙들을 설정함으로써 다양한 프랙탈 형태를 정의 및 조정할 수 있다. 본 연구에서는 먼저 L-System과 확률을 이용하여 비대칭인 프랙탈 트리를 생성한다. 그리고 생성된 프랙탈 트리의 이미지를 기반으로 음악화 기법을 이용하여 음악을 생성한다. 본 논문에서는 다음 두 가지 방법을 소개한다. 첫째로, 이미지의 x축과 y축을 음의 크기와 음정으로 매핑하여 단선율 음악을 생성한다. 둘째로, 이미지의 x축과 y축을 시간과 음정으로 매핑하여 다성음악을 생성한다. 본 논문에서 제시하는 방법을 이용하여 사용자는 프랙탈의 재귀적인 특징이 반복성으로 나타나는 음악을 생성할 수 있으며, 프랙탈 트리의 모습을 음악적 구조로 갖는 음악을 생성할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.127-132
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• 2006

인스턴스 기반 학습의 대표적인 알고리즘인 k-NK(K-Nearest Neighbors)은 단순히 전체 학습패턴을 메모리에 저장한 다음, 분류할 때 학습 패턴들과의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 테스트 패턴을 분류한다. K-NN 기법은 만족할 만한 분류성능을 보여주지만, 학습패턴의 개수가 늘어나면 메모리와 분류 시간이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 그러므로, 메모리의 효율적 사용과 분류 시간을 단축시키기 위한 다양한 연구들이 발표되었으며, 그 대표적인 예로 NGE(Nested Generalized Exemplar) 이론을 들 수 있다. 본 논문에서는 학습패턴의 집합으로부터 대표패턴을 생성하는 RPA(Recursive Partition Averaging)기법과 점진적으로 대표패턴을 추출하는 IRPA(Incremental RPA)기법을 제안하였다. RPA기법은 전체 학습패턴의 공간을 재귀적으로 분할하면서 대표패턴을 생성하며, IRPA 기법은 RPA 기법의 특성상 패턴의 특징 개수가 많은 경우, 과도한 분할로 인하여 생성되는 많은 개수의 대표패턴을 줄이기 위하여 점진적으로 대표패턴을 추출하는 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴을 이용하석 유사한 분류 성능을 보여주며, NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여준다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.547-550
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• 2004

본 논문은 시스템 인식에서 RLS의 성능을 높이기 위한 한 방법으로 UDU 행렬 분해법을 바탕으로 한 recursive total least squares (RTLS) algorithm을 제안한다. 기존의 RTLS는 Power Method에 의거해서 recursive하게 만든 형태이어서 RLS와 거의 같은 구조이다. 그러나 본 논문에서는 일반적인 Power Method가 rank-1 update를 이용하기 때문에 ill-condition에 빠질 가능성이 높은 점을 감안하여, UDU 행렬 분해법을 사용한 RTLS방법을 제안하고, 그를 시스템 인식에 적용한다.

• 한국음향학회지
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• 제27권5호
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• pp.256-261
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• 2008

본 논문에서는 기존의 최소값 제어 재귀 평균기법(minima controlled recursive averaging, MCRA) 알고리즘에 조건 사후 최대 확률 (maximun a posteriori, MAP)을 적용한 음성향상을 제안한다. 기존의 MCRA는 파워스펙트럼에 평균을 취하고 각 서브밴드에서 음성 신호 존재 확률로 조절하는 스무딩 매개변수를 사용한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 현재 프레임에 들어온 신호가 이전 프레임에서의 음성의 존재와 부재에 대한 조건을 부여해 주어 음성 신호 존재확률을 수정하여 음성향상에 적용한다. 제안된 음성 향상은 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)와 주관적 음질평가를 이용하여 평가하였고 기존의 MCRA 방법보다 향상된 결과를 나타내었다.