• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.9 no.3
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• pp.12-19
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• 2010

In road network, especially in urban area, inefficiency of travel time is caused by signal control and turn maneuver at intersection and this inefficiency has substantial effects on travel time. When searching for the shortest path, this inefficiency which is caused by turn maneuver must be considered. Therefore, travel time, vehicle volume and delay for each link were calculated by using simulation package, PARAMICS V5.2 for adaptation of turn penalty at 16 intersections of Gangnam-gu. Turn penalty was calculated respectively for each intersection. Within the same intersection, turn penalty differs by each approaching road and turn direction so the delay was calculated for each approaching road and turn direction. Shortest path dealing with 16 intersections searched by Dijkstra algorithm using travel time as cost, considering random turn penalty, and algorithm considering calculated turn penalty was compared and analyzed. The result shows that by considering turn penalty searching the shortest path can decrease the travel time can be decreased. Also, searching the shortest path which considers turn penalty can represent reality appropriately and the shortest path considering turn penalty can be utilized as an alternative.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.3
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• pp.743-754
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• 1998

EM 알고리즘은 통계적 화상복원에서 흔히 사용되는 방법이다. 특히 OSL 알고리즘은 다소 복잡한 형태의 페널티 함수가 주어지더라도 쉽게 반복 알고리즘을 유도할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 이 알고리즘은 평활상수의 매우 제한된 영역에서만 수렴이 허용되어, 화상복원시 실험자의 경험의 폭을 상당히 제약하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 OSL 알고리즘을 변형하여, 수렴 허용영역이 확대된 평활상수를 갖는 알고리즘을 제시하고 그 수렴성질을 밝히며, 화상실험을 통해 제안된 알고리즘의 유용성을 밝힌다.

• Information Systems Review
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• v.19 no.2
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• pp.71-94
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• 2017

Recommender systems reduce information overload and enhance choice quality. This technology is used in many services and industry. Previous studies did not consider recommendation quantity and the repetitive recommendations of an item. This study is the first to examine recommender systems by considering recommendation quantity and repetitive recommendations. Only a limited number of items are displayed in offline stores because of their physical limitations. Determining the type and number of items that will be displayed is an important consideration. In this study, I suggest the use of a user-based recommender system that can recommend the most appropriate items for each store. This model is evaluated by MAE, Precision, Recall, and F1 measure, and shows higher performance than the baseline model. I also suggest a new performance evaluation measure that includes Quantity Precision, Quantity Recall, and Quantity F1 measure. This measure considers the penalty for short or excess recommendation quantity. Novelty is defined as the proportion of items in a recommendation list that consumers may not experience. I evaluate the new revenue creation effect of the suggested model using this novelty measure. Previous research focused on recommendations for customer online, but I expand the recommender system to cover stores offline.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.10 no.3
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• pp.25-33
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• 2024

In tomographic image reconstruction, the focus is on developing CT image reconstruction methods that can maintain high image quality while reducing patient radiation exposure. Typically, statistical image reconstruction methods have the ability to generate high-quality and accurate images while significantly reducing patient radiation exposure. However, in cases like CT image reconstruction, which involve multi-dimensional parameter estimation, the degree of the Hessian matrix of the penalty function is very large, making it impossible to calculate. To solve this problem, the author proposed the PEMG-1 algorithm. However, the PEMG-1 algorithm has issues with the convergence speed, which is typical of statistical image reconstruction methods, and increasing the penalty log-likelihood. In this study, we propose a reconstruction algorithm that ensures fast convergence speed and monotonic increase in likelihood. The basic structure of this algorithm involves sequentially updating groups of pixels instead of updating all parameters simultaneously with each iteration.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.36 no.6
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• pp.391-398
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• 2023

In this paper, a penalized maximum likelihood estimation (PMLE) method that applies a penalty to increase the accuracy of a basis-screening-based Kriging model (BSKM) is introduced. The maximum order and set of basis functions used in the BSKM are determined according to their importance. In this regard, the cross-validation error (CVE) for the basis functions is employed as an indicator of importance. When constructing the Kriging model (KM), the maximum order of basis functions is determined, the importance of each basis function is evaluated according to the corresponding maximum order, and finally the optimal set of basis functions is determined. This optimal set is created by adding basis functions one by one in order of importance until the CVE of the KM is minimized. In this process, the KM must be generated repeatedly. Simultaneously, hyper-parameters representing correlations between datasets must be calculated through the maximum likelihood evaluation method. Given that the optimal set of basis functions depends on such hyper-parameters, it has a significant impact on the accuracy of the KM. The PMLE method is applied to accurately calculate hyper-parameters. It was confirmed that the accuracy of a BSKM can be improved by applying it to Branin-Hoo problem.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.1
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• pp.1-9
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• 2001

본 논문에서는 서식 문서를 짧은 처리 시간에 정확히 분류함으로써 실제 환경에서 응용할 수 있는 서식 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 서식 문서 이미지 전체를 다루기보다는 처리하고자 하는 서식 문서에서 서식 구조가 많이 다른 곳을 찾아서 매칭 영역으로 결정하고, 그 영역들에 대해서만 비교를 수행함으로써 계산 시간을 줄이고 인식률을 높인다. 선분 추출 시 오류를 고려하기 위하여 기존 인쇄 문자와 채워진 데이터, 그리고 매칭 영역의 크기 정보를 페널티 함수로 반영하여 매칭 영역 선택 시 고려한다. 본 방법은 구조적으로 많이 다르고, 양질의 특징을 포함하는 적은 수의 매칭 영역을 선택함으로써 처리 시간을 줄일 수 있음은 물론 높은 서식 분류율을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.853-855
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• 2003

기존의 마이크로파 대역의 전송 용량이 포화상태가 됨에 따라, 더 넓은 주파수 대역의 초 광대역에 대한 시스템의 요구가 커져가고 있다. 따라서, UWB(Ultra Wide Bnd)를 이용한 기술은, 향후 무선 통신망에서의 멀티미디어 통신을 가능하게 할 광대역 무선 통신 시스템의 기술로 발전하고 있다. 이러한 UWB 기술과 fiber-optic 기술과의 접속은, 더 넓은 주파수 대역의 제공, 다 많은 전소 용량 및 저잔송 손실이라는 측면에서 큰 장점을 가지고 있다. 그래서, Radio-on-fiber 시스템을 위한 연구가 많이 진행되고 있는 추세이다. 최근들어, 음성, 데이터, 영상을 포함한 멀티미디어 통신에 대한 요구가 증가되고 있다. 이러한 요구에 부응하기 위한 방법이 광대역 통신인데, 광통신이 하나의 방법으로 대두되고 있으며, 기존의 마이크로파 대역의 전송량이포화 상태로 됨에 따라, 더 넓은 주파수 대역의 UWB 대역의 시스템에 대한 요구가 커져가고 있다. 따라서, HS 논문에서는 이러한 UWB의 신호 생성을 위한 광 주입 방법을 제안하고 시스템의 평가를 위해 전송거리에 대한 CNR(Carrier-to-Noise Ratio)에 대한 페널티를 분석하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.11
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• pp.899-907
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• 2000

슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과 값을 예상하는 메커니즘을 제안하였다. 이러한 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 혼합해서 사용하는 하이브리드 방법은 각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 그러한 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨으 크기를 요구한다. 본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상이 자주 틀리는 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상시 발생하는 misprediction 페널티를 낮추고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.208-211
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• 2008

최근 유전체 단위 반복 변이(CNV)의 중요성이 부각되고 있다. CNV란 DNA가 복제될 때 일부가 만들어지지 않거나 혹은 많이 만들어져 그 양이 차이가 나게 되는 것으로, 인간의 질병이나 형질과 밀접한 관련을 가진다고 알려져 있다. 이에 따라 CNV와 관련된 연구가 활발히 진행되었으며, CNV를 찾기 위한 다양한 방법들이 나오게 되었다. 본 논문에서는 CNV를 찾아내는 대표적인 기법 중 하나인 SW-ARRAY에 대해서 알아보고, 여기에 페널티 값과 점수에 따른 가변 임계값을 적용하여 보정함으로써 기존 SW-ARRAY의 문제점을 해결하는 방법을 제안한다. 이를 실제 Array-CGH 데이터에 적용한 결과 긍정 오류 값이 줄어들어 기존의 방식에 비해 정확한 값을 얻게 되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.203-209
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• 2006

햅틱 렌더링이 발전함에 따라서 촉감을 통하여 사용자에게 전달하려고 하는 가상 물체의 성질도 다양해 지고 있다. 이 논문은 균일하지 않은 강도(Stiffness)를 가지는 가상 물체를 기존의 페널티 기반 알고리즘(Penalty-based algorithms)을 사용하여 렌더링하는 경우 물체 표면의 모양(Topography)이 사용된 모델과 달리 왜곡되어 인지되는 현상을 해결하기 위한 햅틱 렌더링 알고리즘에 관한 연구를 보고한다. 첫 번째로 저자의 선행 연구인 힘 유지 가설(Force Constancy Hypothesis) - 사용자가 물체 표면의 모양을 획득하기 위해 물체를 만질 때 일정한 크기의 접촉 힘을 유지한다 - 을 소개한다. 다음으로 힘 유지 가설에 기반한 물체의 모양 및 강도를 왜곡 없이 정확하게 렌더링하는 알고리즘을 제안하고 폴리곤 모델에 적용하는 방법을 설명한다. 마지막으로 실험을 통하여 개발된 알고리즘의 성능을 입증한다.