• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.483-487
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• 2005

본 논문에서 우리는 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위한 새로운 유전 알고리즘을 제안하였다. 새로운 유전 알고리즘의 가장 큰 특징은 서로 다른 목적을 가진 2개의 집단을 가지고 진화를 수행한다는 점이다. 하나의 집단은 일반적인 유전 알고리즘의 그것과 비슷하지만, 좋은 영역의 탐색에 집중하는 경향을 보이며 다른 하나의 집단은 이러한 좋은 영역에의 집중 시 나타날 수 있는 조기 수렴 문제를 보완하기 위해 탐색을 다각화 하는 방향으로 진화한다. 몇 가지 최적화 문제에 대한 실험 결과 이러한 특성이 다른 2개 집단에 의한 진화 방법이 문제 해결에 도움이 됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.346-348
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• 2002

인공 지능 분야 문제의 특성으로 인하여 병렬 처리 기법의 적용이 자주 고려되고 있다. 특히 순차적인 문제 해결 알고리즘이 병렬 처리 개념과 접목되면서 새로운 특징을 갖는 알고리즘으로 발전될 수 있는데 양방향 병렬 탐색을 그 예로 들 수 있으며 특정 슈퍼컴퓨터를 대상으로 한 구현 결과도 보고 된 바 있다. 본 논문에서는 양방향 병렬 탐색 알고리즘을 보다 보편적인 메시지 패싱 인터페이스(MPI)를 이용하여 구현하고 두 종류의 병렬 시스템을 대상으로 테스트함으로서, MPI 환경에서의 양방향 병렬 탐색의 성능을 비교 분석하였다.

• 아동학회지
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• 제3권
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• pp.17-33
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• 1982

본 연구는 아동의 탐색활동에 관한 연구에 지침이 되고 자극을 주고자, 또한 실제 지도에 있어 시사점을 발견하고자 이 분야에 관한 주요연구문헌을 고찰하였다. 그리하여 탐색활동을 놀이와 호기심과 비교하여 그 정의를 내리고 탐색활동의 기능과 특징, 그리고 이 활동에 영향을 주는 제 요인을 살펴보았다. 그 결과 아동의 탐색활동에 관한 연구자간의 의견차이를 보이는 것이나 연구공백이 있는 것이 여러부분이 됨이 드러났다. 즉 놀이와 탐색활동과의 구별, 탐색활동과 호기심과의 관계, 탐색활동의 동기, 상황에 따른 탐색활동의 유형변화, 탐색활동을 유발시키는 자극물의 특성-특히 공간적 특성, 탐색활동과 아동의 년령, 성별, 인지적 발달단계와의 관계, 그리고 탐색활동에 있어서의 개인차 등에 관해 더 많은 연구가 요구됨을 알 수 있었다. 특히, 아동의 탐색활동과 지적발달 또는 사회성 발달과의 관계나 아동의 발달과정에 따른 훈련이나 교육을 동한 탐색활동의 증진방안 등은 시사성 있는 중요한 연구테마로 보여진다. 또한 이 탐색활동에 관한 연구에서도 실험실에서 이루어진 연구가 자연적인 상황에 얼마나 일반화 될 수 있는지, 한 번의 관찰이나 실험이 계속적인 의미를 지닐 수 있는지에 대해 연구자들이 더욱 신중해야 할 필요성이 있음이 드러났다. 물론, 한 가지 이론이나 연구로서 탐색활동의 전부를 설명할 수는 없다. 유아교육자들이나 아동학자들은 아동이 그 자신의 환경에 적응하고, 사회적 유능성을 함양시키고, 진정한 의미에서의 지능발달에 중요한 것으로 드러난 이 아동의 탐색활동에 관해 더욱 관심을 가지고 여러 가지 이론과 연구를 빌어 연구나 실제 지도에 필요한 아이디어를 삼아야 할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.557-560
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• 2002

본 논문에서 제안하는 분절된 화소들의 특징추출 방법은 이진화 영상에서 수직/수평 화소들의 분절점을 탐색하여 추출하는 특징 탐색기이다. 숫자의 구조적인 면을 고려하여 사소한 부분들도 명확한 특징으로 탐지하여 추출하였고, 이러한 방법은 일반적으로 사용하여지는 특징추출 방법 몇가지를 선택하여 이용하였고, 제안하는 방법과 결합하여 필기체 숫자를 인식하였다. 인식기를 구현하기 위하여 3 개층 구조를 갖는 클러스터 MLP 신경망을 사용하였다. 실험 결과 단순히 일반적인 특징만을 활용하여 얻는 인식률 보다 훨씬 향상됨을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.362-365
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• 2006

본 논문에서는 인간 로봇 상호 작용을 위해 정확한 스켈레톤 특징점을 추출하는 강인한 추출기를 설계한다. 제안된 특징점 추출기는 인간의 움직임 정보로부터 얻어진 색상, 윤곽선, 시간차 정보 및 가상 신체 모델을 이용하여 정확한 특징점 위치를 찾아낸다. 또한 특징점 추출에 소요되는 탐색 시간을 줄이기 위해 격자박스를 이용한 원형 탐색 기법을 도입하였다. 최종적으로 기법의 우수성을 확인하기 위해 다양한 동작의 특징점 추출 실험을 수행하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권6호
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• pp.574-579
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• 2006

특징 선택 알고리즘들은 좋은 해를 찾기 위해 거대한 문제 공간을 폭넓게 효율적으로 탐색하여야 한다. 이 논문에서는 문제 공간의 적합도 지형을 통찰해보고자 하였으며, 알고리즘들의 탐색 능력을 개선하였다. 지역 최고값과 최저값에 대한 통계에 의해 해 공간을 조사한다. 또한 기존 알고리즘들의 동작을 분석하고 이들의 해를 개선하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.123-128
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• 2018

본 논문에서는 효율적인 차량 객체를 추적하는 특징점 매칭을 이용한 다중 차량 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 효율적인 차량 객체 추적을 위해 FAST 알고리즘을 이용해서 차량의 특징점을 추출한다. 그리고 5X5 영역으로 분할 된 영상에서 특징점이 포함되면 True 포함되지 않으면 False로 해당 영역을 검은색으로 후처리하여 차량 객체을 제외한 불필요한 객체 정보를 제거한다. 그리고 후처리 된 영역을 차량의 최대 탐색창 크기로 설정하고, 차량의 최외각 특징점을 이용한 최소 탐색창을 설정하여 Mean-Shift 알고리즘의 탐색창 크기에 대한 단점을 보완하여 차량 객체 추적을 한다. 제안한 방법의 성능 평가하기위해 SIFT, SURF 알고리즘을 비교하여 실험한다. 그 결과 SIFT 알고리즘에 비해서 약 4배 빠르고 SUFR 알고리즘의 처리 과정 보다는 효율적으로 검출하는 장점이 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.292-293
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• 2008

많은 분야에서 최적의 기준을 바탕으로 특징들의 부분집합을 선택하는 문제들이 핵심 요소로 작용하고 있다. 다양한 특징들의 부분집합 중에서 가능한 한 가장 성능이 우수한 특징들의 부분집합을 선택하기 위해서는 특징선택 방법이 알고리즘과 적용분야들을 고려해야한다. 이 논문에서는 특징선택을 위해서 서로 다른 두 종류의 최적화 문제를 탐색하는 방법을 제안하고, 그 결과를 실험으로 보여준다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.63-72
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• 2011

본 논문에서는 증강 현실 환경에서 실시간 마커리스 트래킹을 수행하기 위한 특징 서술자 데이터베이스 생성 및 검색 방법을 제안한다. 먼저, 특징 서술자를 효율적으로 검색하기 위하여 특징 서술자의 형태를 기준으로 정수 부호화 하여 총 4 단계의 인덱스 데이터베이스를 구성한다. 특정 특징 서술자의 검색은 데이터베이스에서 각 단계별로 유사성 있는 후보 특징 서술자의 인덱스를 탐색하고 입력된 특징 서술자와 탐색된 모든 후보 특징 서술자들의 유클리드 거리 값 비교를 통해 이루어진다. 본 연구에서 제안한 검색방법은 형태를 기반으로 유사하지 않은 특징 서술자들을 검색 대상에서 제외하여 검색의 효율을 높였다. 제안된 방법은 기존 KD-Tree 방법에 비해서 특징 서술자당 약 16ms의 검색 속도 개선이 있었음을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.58-64
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• 2007

패턴 인식 분야에는 지수적 탐색 공간을 가진 최적화 문제가 많이 있다. 이를 해결하기 위해 부 최적해를 구하는 순차 탐색 알고리즘이 사용되어 왔고, 이들 알고리즘은 국부 최적점에 빠지는 문제점을 안고 있다. 최근 이를 극복하기 위해 유전 알고리즘을 사용하는 사례가 많아졌다. 이 논문은 특징 선택, 분류기 앙상블 선택, 신경망 가지치기, 군집화 문제의 지수적 탐색 공간 특성을 설명하고 이를 해결하기 위한 유전 알고리즘을 살펴본다. 또한 향후 연구로서 가치가 높은 주제들에 대해 소개한다.