• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.18 no.4
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• pp.183-200
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• 2001

The traditional way of access to image information is through descriptive keyword searching. However, many studies in image indexing and retrieval have reached a consensus on the difficulties and limitations of text-base image description. This research investigates the feasibility of using visual browsing that is being used comparatively much less than keyword searching. The effectiveness of Keyword access versus visual access were examined through experiments in which participants searched for pictures of specified emotions using different access modes: keywords only, visual browsing only, and the combination of both. It was found that keyword searching was appropriate for clean searches while visual browsing was the effective way to browse many pictures quickly, thus finding more relevant pictures. Findings and results can guide of images retrieval systems, especially the retrieval system of subjective and interpretive information.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.2
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• pp.73-78
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• 2004

By modeling the block matching algorithm as a function of the correlation of image blocks, we derive search patterns for fast block matching motion estimation. The proposed approach provides an analytical support lot the diamond-shape search pattern, which is widely used in fast block matching algorithms. We also propose a new fast motion estimation algorithm using adaptive search patterns and statistical properties of the object displacement. In order to select an appropriate search pattern, we exploit the relationship between the motion vector and the block differences. By changing the search pattern adaptively, we improve motion prediction accuracy while reducing required computational complexity compared to other fast block matching algorithms.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.51-53
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• 2000

기존의 진화 연산의 한계를 극복하기 위해서 탐색점 분포 학습 알고리즘(Estimation of Distribution Algorithm)이 부각되고 있다. 탐색점 분포 학습 알고리즘은 데이터의 분포를 파악하고, 파악된 분포를 이용해서 새로운 학습 데이터를 생성하는 일련의 과정을 통하여 최적화 문제를 해결하는 방법이다. 그런데, 기존의 탐색점 분포 학습 알고리즘들은 대부분 이진 벡터값을 가지는 최적화 문제들만을 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 비감독 확률 신경망 모델인 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 학습하여 연속 함수 최적화 문제를 해결하는 방법을 개발하였다. 테스트 함수들에 대해서 실수 표현형을 사용한 유전자 알고리즘과 결과를 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.9 no.2
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• pp.305-315
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• 2008

Pre-proposed AHHS(Adaptive Hierarchical Hexagon Search) is a kind of the fast hierarchical block matching algorithm based on the AHS(Adaptive Hexagon Search). It is characterized as keeping the merits of the AHS capable of fast estimating motion vectors and also adaptively reducing the local minima often occurred in the video sequences with higher spatio-temporal motion activity. The objective of this paper is to propose the method effectively extending the horizontal biased pattern and the vertical biased pattern of the AHHS to improve its predictive image quality. In the paper, based on computer simulation results for multiple video sequences with different motion characteristics, the performance of the proposed method was analysed and assessed in terms of the predictive image quality and the computational time. The simulation results indicated that the proposed method was both suitable for (quasi-) stationary and large motion searches. While the proposed method increased the computational load on the process extending the hexagon search patterns, it could improve the predictive image quality so as to cancel out the increase of the computational load.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.4
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• pp.572-578
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• 2008

We analyze the search space considered by the previously proposed R-CORE method for learning Bayesian network structures of large scale. Experimental analysis on the search space of the method is also shown. The R-CORE method reduces the search space considered for Bayesian network structures by recursively clustering the random variables and restricting the orders between clusters. We show the R-CORE method has a similar search space with the previous method in the worst case but has a much less search space in the average case. By considering much less search space in the average case, the R-CORE method shows less tendency of overfitting in learning Bayesian network structures compared to the previous method.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.429-434
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• 2003

본 논문은 작업일정계획에서 부하평준화 문제를 효율적으로 해결하기 위하여 tabu 탐색을 적용함에 있어서 확률적 선별에 기반하여 이웃해를 생성하는 방법을 제시한다. 이웃해 생성은 부하평준화를 위해 일정을 조정할 대상 작업을 선택하는 단계와 선택된 작업에 대해 일정 조정의 방향을 결정하는 단계로 구분된다. 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성은 우선 무작위로 추출된 작업에 대해서 탐색의 질을 개선시킬 수 있는 가능성에 대한 추정치에 따라 확률을 부여하고, 이 확률에 기반하여 선택여부를 결정함으로써 이웃해를 선별하는 방법이다. 실제 현장의 부하평준화 문제를 대상으로 이웃해 생성 방법으로 무작위 방법, 그리디(greedy) 방법과의 비교 실험을 통해 확률적 선별에 기반한 이웃해 생성 방법의 성능을 검증하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.16 no.4
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• pp.68-74
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• 1999

본 논문에서는 최근 IMT-2000을 위한 무선 전송 규격에 반영된 SK 텔레콤의 기술을 설명한다. SK 텔레콤에서는 역방향 다중 접속에 의한 간섭량을 줄이기 위한 기술로서 기지국에서 이동국의 송신 타이밍을 조절하는 '역방향 동기식 전송방식(RSTS : Reverse link Synchronous Transmission Scheme)'을 ITU에 제안하여 현재 W-CDMA의 표준으로 채택되었다. 또한 기지국간 비동기 방식에서 셀 탐색을 위한 방법으로 '클러스터 파일럿과 셀파일럿을 이용한 다단계 셀 탐색 방법'을 제안하여 W-CDMA의 다단게 셀 탐색 방법의 기본 개념을 제시한 바 있다. 본 논문에서는 국제 표준에 반영된이 두가지 방법에 대한 알고리즘을 설명하고 동기식 전송 방식으로 얻게 되는 역방향 다중 접속 간섭량의 감소를 시물레이션을 통해 보인다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.169-173
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• 1998

최근 우리 나라 CDMA 디지털 셀룰라 시스템에서 채택한 EVRC 의 고정 코드북 탐색 과정에서의 계산량 감소 알고리듬을 제안한다. 고정 코드북 탐색 과정에서 펄스 위치에 제한을 두어 기존의 방법보다 가능한 펄스 위치의 조합을 줄인다. 또한 ETIR 방법을 적용하여 고정 코드북 연산량을 개선시킨다. 주/객관적 음질 평가 방법을 수행한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 음질의 저하가 없음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.111-114
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• 2000

종의 분화는 생명체의 다양성을 유지하며, 좀더 환경에 적합한 생명체를 탄생시킨다. 본 논문에서는 이러한 종의 분화 개념을 도입한다. 개체군의 각 개체들이 돌연변이를 통하여 자손을 생성하고, 그 중 일부가 분화하여 다음 세대의 개체를 이룬다. 각 개체들은 돌연변이에 의해 결정되는 일정한 해밍 공간 내외를 탐색공간으로 하고, 분화를 통하여 유효한 탐색공간을 점차 넓혀 탐색공간 전체에 대한 효율적인 탐색을 수행한다. 돌연변이를 통한 진화 방법으로 진화 하드웨어에 적용할 경우 내부구조의 변경이 적어 빠른 탐색효과를 갖을 수 있다. 제안된 알고리즘을 2개의 최적화 문제에 적용하여 그 유용성을 확인한다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.584-587
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• 2010

본 논문에서는 고유치문제에 근거한 텐세그러티 구조물의 형상탐색에 대하여 제시하고자 한다. 하지만 자기평형 응력을 구하기 위해서 정방형 행렬이 아닌 장방형 행렬을 풀어야 하는 난제가 발생하므로 선행 연구자들은 이를 해결하기 위해 내력밀도법과 일반역행렬을 이용한 방법 등을 제시하였다. 본 연구에서는 새롭게 형상을 탐색하는 방법을 제시하여 텐세그러티 구조물 및 케이블 돔 구조물의 자기평형 응력을 얻었다. 제시한 방법은 기존의 방법을 기본으로 한 모든 절점의 평형 방정식을 고유치문제로 정식화하였다. 이를 증명하기 위해 몇 가지 예제에 대하여 수치해석을 수행하였고 타당성을 검증하기 위하여 기존의 방법과 비교하였다. 제시된 방법은 기존의 방법과 같은 결과가 나왔으며 해답을 얻는 과정이 훨씬 간단하였다.