• Journal of Korea Game Society
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• v.6 no.3
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• pp.3-12
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• 2006

Path-finding, one of the traditional Game A.I. problems, becomes an important issue to make games more realistic. Due to the limited resources in the computer system, path-finding systems sometimes produce a simplified and unrealistic path. The most relent researches have been focused on the path-finding avoiding only static obstacles. Various moving obstacles are however deployed in real games, a method avoiding those obstacles and producing a smooth path is necessary. In this paper, navigation mesh is used to represent 3D space and its topological characteristics are used for path-finding. Intellectual repulser and attractor are also used to avoid moving obstacles and to find an optimal path. We have evaluated the path produced by the method proposed in this paper and verified its usability in real game.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.275-278
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• 2010

문서 표절과 관련된 이슈가 급증함에 따라 유사 문서 탐색과 관련한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 인터넷의 발달로 인해 일반 사용자가 수많은 전자 문서에 쉽게 접근할 수 있게 됨에 따라 대용량 문서 집합에 대한 탐색 속도와 정확성의 중요성도 커지고 있다. 대용량 문서 집합 내에서 빠른 시간 내에 유사 문서를 탐색하는 방법에는 전역 사전을 이용하여 후보 문서 쌍(유사할 가능성이 높은 문서의 쌍)를 추출한 후 찾아낸 후보 문서 쌍에만 정밀한 검사를 수행함으로써 검사 시간을 줄이는 방법이 존재한다. 이 때, 후보 문서를 찾아내기 위하여 전역 사전(Global DICtionary, GDIC)이라는 자료 구조를 이용하게 되는데, 이 전역 사전을 효과적으로 사용하면 후보 문서 쌍을 찾아내는 시간을 기존보다 더욱 줄일 수 있다. 본 논문에서는 전역 사전을 더욱 효과적으로 활용하여 후보 문서 쌍 검색 시간을 대폭 줄이는 방법에 대해 기술하며, 어느 정도의 성능 향상이 있는지 실험을 통해 측정하였다. 20,000건의 실험용 말뭉치 자료와 6263건의 실존하는 보고 문서에 대해 실험한 결과, GDIC 생성에서 2.5~4,6%, 후보 문서 쌍 탐색에서 1%~15.4% 정도의 성능이 향상된 것을 확인할 수 있었다. 추후 update query를 최소화하여 GDIC 생성시간을 추가로 줄이는 방법에 대해 연구할 계획이다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.2
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• pp.1-8
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• 2020

In this paper, we propose an optimal path search algorithm between each node and midpoint that applies the time weighting. Services for using a location of mid point usually provide a mid point location-based on the location of users. There is a problem that is not efficient in terms of time because a location-based search method is only considered for location. To solve the problem of the existing location-based search method, the proposed algorithm sets the weights between each node and midpoint by reflecting user's location information and required time. Then, by utilizing that, it is possible to search for an optimum path. In addition, to increase the efficiency of the search, it ensures high accuracy by setting weights adaptively to the information given. Experimental results show that the proposed algorithm is able to find the optimal path to the midpoint compared with the existing method.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.12C
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• pp.1232-1239
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• 2006

In video standards such as MPEG-1/2/4 and H.264/AVC, motion estimation / compensation(ME/MC) process causes the most encoding complexity of video encoder. The full search method, which is used in general video codecs, exhausts much encoding time because it compares current macroblock with those at all positions within search window for searching a matched block. For the alleviation of this problem, the fast search methods such as TSS, NTSS, DS and HEXBS are exploited at first. Thereafter, DS based MVFAST, PMVFAST, MAS and FAME, which utilize temporal or spacial correlation characteristics of motion vectors, are developed. But there remain the problems of image quality degradation and algorithm complexity increase. In this thesis, the proposed algorithm maximizes search speed and minimizes the degradation of image quality by determining initial search point correctly and using simple one-dimension search patterns considering motion characteristics of each frame.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.1
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• pp.147-156
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• 2011

With the increasing utility of the recent information system, the methods to pick up necessary products rapidly by using a lot of data has been studied. Association rule search methods to find hidden patterns has been drawing much attention, and the Apriori algorithm is a major method. However, the Apriori algorithm increases search time due to its repeated scans. This paper proposes an algorithm to reduce searching time of frequent items. The proposed algorithm creates matrix using transaction database and search for frequent items using the mean number of items of transactions at matrix and a defined minimum support. The mean number of items of transactions is used to reduce the number of transactions, and the minimum support to cut down on items. The performance of the proposed algorithm is assessed by the comparison of search time and precision with existing algorithms. The findings from this study indicated that the proposed algorithm has been searched more quickly and efficiently when extracting final frequent items, compared to existing Apriori and Matrix algorithm.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.708-711
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• 2011

The Navy is in the process of developing a sonar-operation strategy to increase the effectiveness of underwater target seeking capability. HMS is the basic strategy to detect underwater targets. The advantages of HMS is that, it has a short preparation time to operate and can be always used regardless of sea conditions and weather. However, it is difficult to effectively detect underwater targets due to the interaction between marine environments and sonar-operations. During the research, the effectiveness of the HMS system's underwater target seeking capability was analyzed by integrating various search patterns and environment conditions into the simulation. In the simulation the ship target an evasive target within a set region. The simulation presented results for an effective searching methods of underwater targets. These research results can be used as foundation for advancing and improving the sonar operational tactics.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.358-363
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• 2010

본 논문은 가정용 청소로봇이 대중화가 이루어지면서 많은 종류의 청소로봇들이 개발되고 있지만 대부분의 청소로봇들이 외부 환경과 상호적으로 대응하지 못하고 무작위 경로 생성에 가까운 알고리즘들을 적용하고 있는 점에서 착안하였다. 목표로 하고 있는 경로 탐색 기법은 대부분의 가정용 청소로봇이 장착하고 있는 범퍼 센서를 사용하여 논리적인 가상의 지도를 생성하고 이 정보를 활용하여 청소로봇의 위치를 파악하고 최적의 청소 경로를 생성하는 방법이다. 사람이 진공청소기를 사용하여 청소를 하듯이 청소할 공간을 파악하고 일련의 규칙대로 청소하는 무의식의 프로세스를 청소로봇이 최대한 유사하게 작동하기 위해서는 벽뿐만 아니라 소파나 테이블과 같은 로봇의 움직임을 방해하는 각종 요소들을 모두 고려해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 Occupancy Grid Map을 생성하여 로봇이 장애물의 위치를 파악하고 청소 경로를 탐색할 수 있도록 한다. 그리고 이러한 경로 탐색 기법을 적용하기 위해서 Monte-Carlo Localization 알고리즘을 사용하며 생성된 Occupancy Grid Map을 통하여 로봇이 자체적으로 위치를 파악할 수 있도록 한다. 청소로봇이 자체의 위치를 파악하게 되면 로봇의 크기와 비교하여 움직일 수 있는 공간과 움직이지 못하는 공간을 구별하여 이동 가능한 영역과는 별개로 청소를 위한 경로 탐색을 수행할 수 있다. 청소를 목적으로 하는 경로 탐색은 청소 영역을 최대화하면서 최적의 경로를 탐색하고 Localization을 통해 해당 경로를 유지하면서 이동할 수 있게 된다. 이러한 경로 탐색 기법을 제시하면서 기존의 청소로봇들과의 알고리즘 차원에서의 비교 및 그 성능 평가는 향후 연구에서 해결하도록 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.401-413
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• 2001

이차원 분할자료에 대해서 행과 열의 관계를 저차원상에 시각적으로 표현하는 탐색적대응분석에 대하여 붓스트랩방법의 사용가능성을 살펴보았다. 기존의 탐색적 면만이 강조되어 왔던 대응분석에서 좌표점의 변이와 좌표점간의 거리에 대한 통계적 추론을 붓스트랩방법으로 해결할 수 있음을 보이고 또한 좌표축의 설명력에 대하여 붓스트랩신뢰구간의 포함확률의 일치성을 모의실험을 통해 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1998.08a
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• pp.15-18
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• 1998

본 연구의 목적은 4개의 인터넷 특허정보 데이터베이스의 탐색기능을 비교분석 함으로서 각 데이터베이스의 활용도를 제시하고 더 나아가 인터넷 상의 특허정보 데이터베이스의 이용자 우호적인 인터페이스 설계를 위한 기초 자료로 사용하려고 한다. 연구방법으로는 비교적 인지도가 높은 국내의 Patrom과 국외의 USPTO, QPAT-US, IBM을 선택하여 데이터베이스의 수록항목, 주요항목, 검색방법, 멀티미디어 검색기능, 웹으로 지원 가능한 정보자원의 형태를 중심으로 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.125-128
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• 2005

이동 객체 데이터베이스 시스템에서 시공간 조인 연산은 이동 객체들의 결합을 위한 중요한 연산이며 수행 시간은 이동 객체의 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 증가한다. 그러므로 효과적인 시공간 조인 연산이 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 공간 조인에서 활용되었던 기법들을 이동객체 조인에 적용하였다. 이동 객체의 궤적에 대한 정보를 잘 유지하고 있는 시공간 색인인 TB-Tree 를 이용한 깊이 우선 탐색 기반과 넓이 우선 탐색 기반 TB-Tree 조인에 대한 알고리즘들을 제시하고 구현한 알고리즘들의 성능 비교한 실험 결과를 제시한다.