세선화 알고리즘은 문자인식, 도형 및 도면 인식 등에 매우 중요하게 사용되고 있다. 세선화 알고리즘은 여러 가지 방법으로 제안되어 왔다. 본 논문에서는 이전에 제안된 세선화 알고리즘 중 선처리가 후처리에 영향을 주지 않는 병렬 세선화 알고리즘 중에서 ZS, LW, 및 WHF 알고리즘의 문제점을 찾아내었다. ZS 알고리즘은 사선 방향에서 화소가 손실되는 문제점을 안고 있으며, LW 알고리즘은 사선 방향에서의 화소 두께가 1이 되지 못하는 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 알고리즘에서는 사선 방향에서 8근방을 이루며, 화소의 두께도 완전히 1이 되도록 개선시킨 병렬 세선화 알고리즘을 제안한다.
교통량배분문제 가운데 다중계층 교통량배분문제는 유일해가 보장되지 않는 대표적 사례로 최근 들어 모형의 정식화 및 해법에 관해서 활발하게 전개되고 있다. 정식화에 있어서는 변동부등식이나 고정점 문제를 활용한 정식화가 보편적으로 활용되고 있으나 해법(알고리즘)에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 변동부등식으로 정의된 다중계층 이용자균형 교통량배분문제의 해법으로서 GA알고리즘과 대각화알고리즘, 군집화알고리즘을 조합한 Hybrid Algorithm을 개발, 제안한다. GA알고리즘과 군집화알고리즘은 해의 탐색을 전역적이면서도 효과적으로 수행하기 위해서 도입된 대각화 알고리즘의 보완적 알고리즘이라 할 수 있다. 본 연구에서는 또한, 다중계층 이용자균형 교통량배분문제의 해법으로서의 제안된 AMSA(The Algorithm of Multiclass Static User Equilibrium Assignment)의 특징을 예제풀이를 통해서 설명하고 있다.
본 논문은 명암 영상에서 최단 경로 알고리즘을 이용해 인쇄체 접합 문자를 비선형으로 분리하는 방법을 제안한다. 기존의 최단 경로 알고리즘은 특정한 형태의 접합문자를 분할하지 못하는 단점을 가지고 있다. 우리는 기존 알고리즘이 실패하는 상황을 분석하고, 분석 결과를 활용하여 기존 알고리즘이 사용하는 규칙의 문제점을 파악하였다. 그런 후 기존 알고리즘을 두 가지 방향에서 개선하였다. 첫째, 새로운 벌칙항을 추가하여 보다 정교한 경로를 추정하였다. 둘째, 경로 탐색 시 상향 탐색과 하향 탐색을 병행하고 보다 좋은 해를 선택하였다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 분할 성공률 면에서 3~4%정도 우수함을 입증하였다.
본 논문은 임베디드 환경에서 실시간으로 동작하기 위해 이미지에 ROI를 지정하고 PROSAC 알고리즘을 적용하여 구현한 파노라마 영상 정합을 제안한다. 기존의 방식은 SURF 알고리즘이나 SIFT 알고리즘과 같이 복잡한 연산과 많은 연산 데이터의 알고리즘을 화면 전체에 적용하여 탐색한다. 또한 outlier 제거 알고리즘으로 RANSAC을 적용하여 알고리즘이 가진 무작위성으로 추가적인 검증 시간을 필요로 한다. 본 논문은 파노라마 영상의 특성을 고려하여 ROI를 설정함으로써 불필요한 연산량을 줄이고 outlier 제거 알고리즘을 검증 시간을 줄인 PROSAC 알고리즘으로 채택하여 처리 속도를 개선하였다. 비교 실험은 ARM Cortex-A15가 내장된 ODROID-XU 환경에서 진행 하였다. 제안하는 방식은 기존의 방식보다 처리 시간이 약 54% 개선되었다.
제어 환경의 변화에 강건하게 대처할 수 있는 제어 시스템을 개발하기 위해서, 본 논문에서는 자연계의 면역 시스템과 다층 신경망을 결합한 제어 시스템을 제안한다. 제안한 제어 시스템은 면역 알고리즘을 이용하여 다층 신경망의 가중치를 조절한다. 면역 알고리즘은 초기 방어 단계인 선천성 면역 알고리즘과 적응 단계인 적응 면역 알고리즘으로 구성되어 있다. 과거에 학습한 경험이 있는 환경과 유사한 환경에 대해서 선천성 면역 알고리즘이 동작하고, 학습한 경험이 없는 새로운 제어 환경의 변하에 대해서는 적응 면역 알고리즘이 동작한다. 면역 알고리즘을 이용한 제어 시스템을 로봇 매니퓰레이터의 궤적 추종 제어에 적용하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통해 제어 시스템의 성능을 평가한다.
본 연구는 비스플라인 근사기법을 사용한 분지한계법 기반의 새로운 전역 최적화 알고리즘에 관한 것이다. 본 연구에서는 알고리즘 구성 요소 및 이들의 구현 내용에 관한 상세히 설명한다. 핵심 요소로서, 상호분리되는 부공간으로의 설계 공간의 분할 작업이 있고, 이들 분할 부공간의 한계값 계산 작업이 있는데, 이들 모두는 실수형 비스플라인 볼륨모델에 의해 구현된다. 본 연구 알고리즘은 다양한 테스트 문제들을 가지고 해의 정확성, 함수호출 회수, 알고리즘 수행시간, 메모리 사용량, 알고리즘 수렴성 등 그 계산 성능들을 평가한다. 이러한 평가 결과는 제안 알고리즘이 직관에 의존하지 않는 완전 알고리즘이며, 대용량의 최적화 문제에도 높은 가능성이 있음을 보여주는 것이다.
실시간 객체 추적(Real-time object tracking)은 비디오 감시 시스템, 비전 기반 네비게이터와 같은 비전 응용 산업이 발달하면서 그 중요성이 더해지고 있는 분야이다. 객체 추적을 위해 많이 이용되고 있는 알고리즘으로 Mean-shift와 Condensation 알고리즘이 있다. Mean-shift 알고리즘을 기반으로 한 객체 추적 알고리즘은 구현이 간단하고, 적은 계산 복잡도를 갖는 장점이 있다. 따라서 실시간 객체 추적 시스템에 적합하다고 할 수 있지만, 지역 모드(Local mode)로 수렴하는 특성으로 인해 복잡한 환경(Cluttered environment)에서는 좋은 성능을 나타내지 못하는 단점을 가지고 있다. 반면, 여러 개의 후보들을 이용해 객체의 위치를 추정하는 Condensation 추적 알고리즘은 복잡한 환경에서 특정 객체를 추적하는데 많이 사용된다. 하지만 Condensation 알고리즘을 기반으로 한 추적 알고리즘은 정확한 추적을 하기 위해서 복잡도가 높은 객체 모델과 많은 수의 후보가 요구된다. 따라서 높은 복잡도를 갖게 되고, 이것으로 인해 복잡한 환경에서는 실시간 구현이 어렵다는 단점을 갖게 된다. 본 논문에서는, 복잡한 환경에서 실시간 객체 추적에 적합하도록 Condensation 알고리즘과 Mean-shift 알고리즘을 결합해서, 적은 수의 후보들을 이용하는 모델을 제안한다. 적은 수의 후보들을 이용하더라도, Mean-shift 알고리즘을 이용해 보다 높은 유사도를 가지는 후보들만을 이용함으로써, Condensation 알고리즘이나 Mean-shift 알고리즘만을 이용할 때보다 더 나은 성능을 얻을 수 있었다.
이븐 연결망은 고장허용 다중컴퓨터에 대한 하나의 모형으로 제안된 연결망으로, 간단한 라우팅 알고리즘, 최대고장허용도, 노드 중복 없는 경로와 같은 여러 가지 유용한 성질과 알고리즘들이 분석되었다. 기존에 발표된 라우팅 알고리즘과 노드 중복 없는 경로를 구성하는 알고리즘은 최적임이 증명되었다. 하지만 아직까지 이븐 연결망에서 에지 중복 없는 스패닝 트리를 구성하는 기법은 소개되지 않았다. 에지 중복 없는 스패닝 트리는 상호연결망의 고장허용도의 성능 향상과 효율적인 방송 기법을 분석하기 위해서 사용되는 매우 유용한 기법이다. 기존에 발표된 라우팅 알고리즘 또는 노드 중복 없는 경로를 구성하는 알고리즘은 라우팅 또는 노드 중복 없는 경로를 위한 알고리즘으로 에지 중복 없는 스패닝 트리를 구성하기 위해 적용될 수 없는 알고리즘이다. 본 논문에서는 이븐 연결망 $E_d$에서 에지 중복 없는 스패닝 트리를 구성하는 알고리즘을 제안한다.
그리드 시스템은 넓은 지역에 분산되어 있는 이질적인 자원들로 구성되어 있어서 가까운 지역에 비교적 동질적이고 통제가 가능한 자원들을 대상으로 하는 전통적 병렬시스템의 스케줄링 알고리즘으로는 효율적인 작업처리가 불가능하다. 본 논문에서는 그리드 시스템의 특성을 반영한 알고리즘을 제안하기 위해 기존의 스케줄링 알고리즘에서 사용하고 있는 정보의 종류에 초점을 두고 선행연구에서 제안된 알고리즘들을 비교 분석하여 개선할 수 있는 요소들을 도출하였다. 알고리즘들을 비교 분석한 결과 프로세서의 수나 성능과 같은 자원의 정적 정보가 스케줄링 알고리즘에 유용하게 사용될 수 있으며, 처리속도가 극단적으로 느리거나 사용이 불가능한 자원을 회피하기 위한 수단이 필요하고, 비교적 장시간 처리를 하는 그리드의 특성상 자원의 실시간 부하정보를 이용하는 경우 효용성이 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 분석 결과를 바탕으로 WQR(Workqueue Replication) 알고리즘의 논리에 정적 자원정보를 고려하도록 개선한 새로운 알고리즘(WQRuSI)을 제안하였으며, 시뮬레이션을 통하여 새로운 알고리즘의 성능이 우수함을 확인하였다.
근래에 들어 관성항법 알고리즘의 성능 향상에 이체 쿼터니언(dual quaternion)이 새로이 적용되기 시작하였다. 이체 쿼터니언은 선형 미분방정식으로 계산하는 쿼터니언을 회전운동과 병진운동을 동시에 취급하는 이체수(dual number) 체계로 확장한 형태이다. 본 논문에서는 기존의 관성항법 알고리즘과 근래에 소개된 이체 쿼터니언 알고리즘을 분석하여 두 알고리즘의 장점을 결합한 새로운 형태의 정밀 이체 쿼터니언 알고리즘을 제안하였다. 제안된 혼합 알고리즘은 기존 알고리즘과 유사한 수치적 연산량으로 이체 쿼터니언의 알고리즘과 유사한 정확도 향상을 얻을 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 혼합 알고리즘의 연산량 및 정확도를 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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