• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.317-319
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• 2018

최근 발생하는 데이터는 대용량이며, 형태가 다양하고 빠르게 생성되는 특징이 있다. 이러한 데이터는 CPU, 인메모리 기반인 기존의 데이터 처리 시스템에서 처리하는데 많은 시간이 소모된다. 이 문제를 해결하기 위해 GPU 기반 데이터 집약 시스템이 출현하기 시작했다. 하지만, 이러한 시스템의 성능을 종합적으로 측정하는 테스트 결과는 시스템마다 다른 기준으로 제공하고 있다. 이에 따라, 개발자 및 사용자는 성능 병목 현상을 탐색하고 해결하는 데 큰 어려움을 겪을 수 있다. 즉, 이러한 다른 기준으로는 개발자 및 사용자가 시스템의 통합적인 성능 비교 분석을 수행하기 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문은 원스탑 테스팅 프레임워크인 BenchGAD 를 제안하고자한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.13 no.4
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• pp.207-210
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• 2012

Genetic algorithms(GA) are well known and very popular stochastic optimization algorithm. Although, GA is very powerful method to find the global optimum, it has some drawbacks, for example, premature convergence to local optima, slow convergence speed to global optimum. To enhance the performance of GA, this paper proposes an adaptive partitioning-based genetic algorithm. The partitioning method, which enables GA to find a solution very effectively, adaptively divides the search space into promising sub-spaces to reduce the complexity of optimization. This partitioning method is more effective as the complexity of the search space is increasing. The validity of the proposed method is confirmed by applying it to several bench mark test function examples and the optimization of fuzzy controller for the control of an inverted pendulum.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.1 no.2
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• pp.79-86
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• 2012

An economic ship routing means to sail a ship with a goal of minimizing the fuel consumption by utilizing weather forecast information, and various such systems have been recently studied. For a successful economic ship routing system, an efficient algorithm is needed to search an optimal geographical path, and most of the previous systems were approaching to that problem through a minimal static-cost path search algorithm based on the Dijkstra algorithm. To apply that kind of search algorithm, the cost of every edge assigned with the estimated fuel consumption should be constant. However, that assumption is not practical at all considering that the actual fuel consumption is determined by the weather condition when the ship will pass the edge. To overcome such a limitation, we propose a new optimal ship routing system based on a minimal dynamic-cost path search algorithm by properly modifying the Dijkstra algorithm. In addition, we propose a method which efficiently reduces the search space by using the $A^*$ algorithm to decrease the running time. We compared our system with the shortest path-based sailing method over ten testing routes and observed that the former reduced the estimated fuel consumption than the latter by 2.36% on average and the maximum 4.82% with little difference of estimated time of arrival.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.82-84
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• 2006

최근의 생물학적인 연구에 DNA microarray가 널리 쓰이고 있기 때문에, 이러한 DNA microarray를 구성하는데 필요한 probe design 작업의 중요성이 점차 커져가고 있다. 이 논문에서는 probe design 문제를 thermodynamic fitness function이 2개인 multi-objective optimization 작업으로 변환한 뒤, ${\epsilon}$-multiobjective evolutionary algorithm을 이용하여 probe set을 찾는다. 또한, probe 탐색공간의 크기를 줄이기 위하여 각 DNA sequence의 primer 영역을 찾는 작업을 진행하며, 사용자가 직접 프로그램을 테스트할 수 있는 웹사이트를 제공한다. 실험 대상으로는 mycoides를 선택하였으며, 이 논문에서 제안된 방법을 사용하여 성공적으로 probe set을 발견할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.45-49
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• 2004

최적경로문제는 한 지점에서 다른 지점으로 이동할 때, 최소한의 비용으로 이동할 수 있는 경로를 찾는 문제를 의미하며, 최근 인터넷을 이용한 경로 안내 시스템에 적용되어 왔다. 이때, 보통 시간비용을 최소로 하는 경로를 제공하는 것이 일반적이다. 그러나 현실적으로 우리는 타인에게 어떠한 경로를 설명하거나 알려 줄 때, 인지도나 접근성이 높은 경로를 포함하는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 교통경로를 산출할 때 접근성이 높은 경로를 포함하여 경로를 구성하는 방안을 제시하였다 이를 구현하기 위해 건축, 도시공간에서 접근성 분석에 사용되고 있는 Space Syntax라는 방법론을 적용하였다. GIS 데이터 구조를 이용하기 위해 알고리즘을 일부 수정하였으며, 일반적으로 최단거리 산출에 많이 사용되고 있는 Dijkstra 알고리즘과 결합하여 구축하였다. 이렇게 구축된 알고리즘을 소규모의 교통 네트웍상에 적용하여 테스트하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.201-203
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• 2019

5G 시스템은 혁신적인 발전을 거듭하며 강력해진 기술 표준을 근간으로 초광대역 이동형 데이터 서비스, 대규모 사물통신 서비스 등을 제공하고 있다. 본 논문에서는 SW를 기반으로 한 5G의 기술 개발 방법론을 제안한다. 또, 실제 환경에서 차세대 모바일 네트워크의 성능 분석이 가능한 SW 기반의 시스템 레벨 테스트베드 및 모니터링 프로그램을 OAI(Openairinterface) 5G 연구 단체의 오픈소스를 이용하여 구현한다. 기존 하드웨어 위주의 단일 칩 시스템(SoC)을 이용한 구현은 손상되기가 쉽고 유지보수가 힘들다는 단점이 있다. 하지만 기존 하드웨어 칩을 소프트웨어 기반인 소스코드로 구현하면 유지 보수가 용이하다는 장점뿐만 아니라 하드웨어가 변경되더라도 다른 하드웨어에 호환되는 이식성 때문에 생산성이 높아지며 비용 절감의 효과도 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1748-1751
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• 2015

이전 연구에서 우리는 목적지까지 안전하게 보행할 수 있도록 하는 시각장애인용 보행안내 시스템을 개발하였다. 보행안내 시스템은 실내외 POI(Point of Interest)와 특정 위치마다 표식을 설치하고 보행 경로 탐색 알고리즘을 개발하여 사용자의 보행 위치를 추정할 수 있다. 실제 테스트베드에서는 시각장애인을 대상으로 실험을 수행하므로 실험 대상자가 위험 상황에 노출될 수 있기 때문에 모니터링이 필요하고 대용량의 실내외 지도 데이터를 저장하고 관리하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 실험 대상자를 원격으로 모니터링 하고 대용량의 지도 데이터를 효과적으로 처리하는 제어 관리용 애플리케이션을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.293-294
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• 2023

이 연구는 사람의 외적인 요소와 마이어스-브릭스가 제안한 16 가지 성격유형을 결부한 연구이다. 기존의 성격유형에 대한 기준을 기반으로 하여, 일반적인 MBTI 판독기와는 다르게 StyleCLIP 을 활용해서 추상적인 단어로 이미지를 변환하고 전이학습 AI 를 이용하여 비교 테스트를 진행한다. 최종적으로 이 연구를 통해 외모와 성격은 연관이 있다는 가설을 증명한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.11A
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• pp.1925-1938
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• 2001

In this paper, a new block-matching algorithm for standard video encoder is presented. The slice competition method is proposed as a new scheme, as opposed to a coarse-to-fine approach. The order of calculating the SAD(Sum of Absolute Difference) to fad the best matching block is changed from a raster order to a dispersed one. Based on this scheme, the increasing SAD curve during its calculation is more linear than that of other curves. Then, the candidates of low probability can be removed in the early stage of calculation. And new MV prediction technique with an adaptive search range scheme also assists the proposed block-matching algorithm. As a result, an average of 13% improvement in computational power is recorded by only the proposed MV prediction technique. Synthetically, the computational power is reduced by 3977∼77% than that of the conventional BMAs. The average MAD is always low in various sequences. The results are also very close to the MAD of the full search block-matching algorithm.