• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.39 no.4
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• pp.10-18
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• 2002

Network topology design is a multiobjective problem with various design components. The components such as cost, message delay and reliability are important to gain the best performance. Recently, Genetic Algorithms(GAs) have been widely used as an optimization method for real-world problems such as combinatorial optimization, network topology design, and so on. This paper proposed a method of Multi-objective GA for Design of the network topology which is to minimize connection cost and message delay time. A common difficulty in multiobjective optimization is the existence of an objective conflict. We used the prufer number and cluster string for encoding, parato elimination method and niche-formation method for the fitness sharing method, and reformation elitism for the prevention of pre-convergence. From the simulation, the proposed method shows that the better candidates of network architecture can be found.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.453-456
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• 2005

In this paper, we propose method to improve recognition performance using the most effective algorithm selectively after clustering various face data, because recognition performance of each algorithm according to facial attribute is change. The proposed face recognition is divided into two steps. First step is the clustering integrated various data to be optimized in algorithm. Second is that classify input image by a similar cluster, select suitable algorithm and recognize the target. This thesis takes the first step towards the creation of a synthetic classifier fusiontesting environment. The effects of data correlation on three classifier fusion techniques were examined. We proposed fusion method for each recognition algorithm's result. This research explores how the degree of correlation in classification data affects the degree of accuracy in a fusion context.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.9
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• pp.901-911
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• 2005

With the development of e-commerce and the proliferation of easily accessible information, information filtering has become a popular technique to prune large information spaces so that users are directed toward those items that best meet their needs and preferences. While many collaborative filtering systems have succeeded in capturing the similarities among users or items based on ratings to provide good recommendations, there are still some challenges for them to be more efficient, especially the user bias problem, non-transitive association problem and cold start problem. Those three problems impede us to capture more accurate similarities among users or items. In this paper, we provide probabilistic model approaches for UCHM and ICHM which are suggested to solve the addressed problems in hopes of achieving better performance. In this probabilistic model, objects (users or items) are classified into groups and predictions are made for users considering the Gaussian distribution of user ratings. Experiments on a real-word data set illustrate that our proposed approach is comparable with others.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.95-96
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• 2008

본 논문에서는 시계열 예측 공정의 모델링을 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템(Fuzzy Logic System, FLS)은 외부의 노이즈와 같은 불확실성에 민감한 단점이 있다. 그러나 Type 퍼지 논기 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 효과적으로 취급할 수 있다. 여기서 불확실한 정보를 표현하기 위해 규칙의 전 후반부 멤버쉽 함수로 삼각형 형태의 Type-2 퍼지 집합을 사용한다. 전반부의 경우 HCM 클러스터링을 사용하여 입력 데이터들 간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고, 후반부는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 멤버쉽 함수의 정점을 동조한다. 제안된 모델은 표준 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 특정 데이터로 노이즈에 영향 받은 데이터를 사용하여 수치 석인 예를 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1018-1020
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• 2005

그리드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원을 비용편익 측면에서 가장 효율적으로 만들 수 있는 능력을 가지고 있으며, 클러스터링 등의 기술로는 해결하기 어렵거나 시간이 오래 지체되어지는 대량의 컴퓨팅 능력을 요구하는 어려운 문제들을 풀기에 더 없이 좋은 방법 중에 하나이다. 이러한 그리드 컴퓨팅을 효율적으로 수행하기 위해서 지리적으로 분산되어 있는 고성능 컴퓨팅 자원을 실시간으로 상호 연결하기 위해 Grid Application이 필요하게 되었고 이에 미국의 ANL(Argonne National Laboratory)를 주축으로 하여 여러 대학의 연구진에 의해 Globus가 만들어지게 되었다. 그러나. 이러한 Globus상에서 Grid Application을 실행시켜 일정의 Job을 네트워크를 통하여 주고받을 때, QoS가 보장되지 않는 문제점이 발견되었다. 그리하여 이러한 문제점을 해결하기 위하여 GARA(Globus Architecture for Reservation and Allocation)가 ANL에 의해서 개발 되었고, 본 논문은 이러한 GARA의 성능을 테스트 하기 위하여 Testbed를 구성하여 GARA의 자원 예약 명령을 통해 자원을 예약을 수행하고, 그에 따른 적용 결과 및 추후 연구방향에 대하여 논하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.233-237
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• 1993

본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 cluster로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사사에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means 클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해, 먼저, 우리말 음소들을 모음, 파열음, 마찰음, 파찰음, 유음 및 비음, 종성의 6개 음소군으로 분류하고 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 labeler의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식실험 결과 87.2%의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.195-197
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• 2016

시멘틱웹을 구축하는 표준언어인 RDF (Resource Description Framework)는 언어의 그래프 기반 특성으로 인해 일반적인 방식들로는 효과적인 저장과 추출이 어렵다. 더욱이 대용량 RDF 데이터의 저장과 추출에는 성능문제가 더욱 커지므로 많은 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 SPARQL을 지원하면서 RDF 파일들을 효과적으로 저장하고 검색할 수 있는 저장방식에 대해 연구한 결과를 제시한다. RDF 데이터를 전처리를 통해 RDF의 트리플(주어:subject, 술어:property, 목적어:Object)에서 중복되는 주어(S)나 목적어(O)를 묶고, 사용자가 SPARQL 형식으로 검색했을 때 이용자가 주어부분을 변수로 두었는지 아니면 서술어 부분을 변수로 두어 찾는지에 따라 검색어와 유사한 단어 클러스터를 찾아준다. 동일 단어에 대해 여러 번 검색되던 부분을 한 번 검색으로 처리할 수 있기 때문에 효율이 높아진다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.123-125
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• 2002

여러 사람에게서 생체신호를 측정하여 특징을 추출하는 경우 피실험자마다 다른 신체적 또는 생리학적 특징에 의해 같은 클래스로 분류하고 싶어도 다른 클래스로 잘못 분류되는 경우가 발생한다. 이와 같이 N 명의 사람에게서 얻은 생체신호로 M 개의 클래스를 분류하도록 훈련하여 새로운 사람의 생체신호를 M 개의 클래스로 분류하고자 할 때 발생하는 문제를 해결하기 위한 방법으로 피실험자 독립적인 클러스터링 방법을 제안하고자 한다. 이를 위한 수학적 기반으로 동치관계들의 교집합과 합집합에 근거한 새로운 연산자를 정의하고 이를 이용하여 최대 공통 클러스터(Largest Common Cluster, LCC)라는 새로운 개념을 정의한다 이는 여러 사람에게서 얻은 정보에서 최대한 공통의 성질을 갖는 것들을 찾아내는 수학적이고 체계적인 방법이라 할 수 있다. 따라서 일단 LCC를 찾아내면 이를 특징(feature)으로 삼아 패턴분류기를 설계하면 여러 사람에게 적용가능한 생체신호 인식기를 설계할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.177-180
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• 2003

텔레비젼 카메라, 비디콘 카메라(vidicon camera), 디지털 검지기, 스캐너 등 물리적 장치로 획득한 영상은 주위의 밝기로 인하여 어두운 영상을 얻거나 영상장치의 물리적 속성과 영상 전송에 기인하여 영상은 열악한 대비를 가질 수 있다. 본 논문에서는 획득한 저대비 영상을 대비 향상시켜주는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 K-means 알고리듬을 사용하여 교차점을 자동으로 선정하는 방법을 사용한다. 이 최적의 교차점을 선정하는 과정은 획득한 영상을 물체와 배경으로 분리하는 두 개의 클래스 문제로 보고 K-means 알고리듬을 적용하였다. 구한 교차점을 사용하여 영상을 양분하여 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 퍼지성 지수(index of fuzziness)를 사용하여 향상의 정도를 측정하였다. 제안된 기법을 저대비 영상에 적용하였으며 그 결과를 히스토그램 평활화 기법의 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.52-58
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• 2005

In this paper, we address a real-world periodic vehicle routing problem with time windows (PVRPTW). In addition to the general requirements of single-day vehicle routing problem, each stop has required number of visits within a cycle period in PVRPTW. Thus, we need to determine optimized days of visit for each stop with consideration of the cycle-period days together. The problem also requires consistent vehicle assignment to the stops. We developed a clustering based 3-phase approach for this problem: 1) stop-route assignment, 2) stop-day assignment, and 3) stop sequencing within a single-day route. Using the approach, we could reduce the number of routes and improve the routing efficiency for several real-world problems.