• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제26권1_2호
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• pp.349-353
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• 2008

Using the recently developed ABS algorithm for solving linear Diophantine equations we introduce an algorithm for solving a system of m linear integer inequalities in n variables, m $\leq$ n, with full rank coefficient matrix. We apply this result to solve linear integer programming problems with m $\leq$ n inequalities.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권7호
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• pp.1-9
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• 1999

본 논문에서는 칩 내부 회로 연결선의 모형으로 많이 사용되는 RC-class 회로에 대하여 시뮬레이션을 수행하지 않고 지연 시간을 계산할 수 있는 해석적 3차 근사 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 3차 근사 기법은 기존의 2차 근사 기법에 비해 크지 않은 수행 시간을 필요로 하면서도 보다 정확한 결과를 보장한다. 이 해석적 3차 근사 기법은 일반적인 q 차 AWE(Asymptotic Waveform Evaluation)기법의 계산 결과와 비교해 허용 가능한 수준의 오차를 보장하며, 계산 시간의 단축과 함께 수치적으로 안정된 값을 제공한다. 제안하는 기법의 첫 알고리즘은 3차의 근사를 위해 8개의 모멘트를 필요로 하며, 보다 정확한 지연 시간의 근사가 가능하다. 둘째 알고리즘은 3차의 근사를 위해 6개의 모멘트를 필요로 하며, 첫 알고리즘보다 정확도는 뒤지나 빠른 근사가 가능하다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1542-1555
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• 1999

본 논문에서는 C++ 클래스 계층구조(상속관계를 가진 클래스들의 모음)를 대상으로 객체 지향 언어의 특성인 단일/다중 상속, 정적/동적 바인딩, 함수중복/함수재정의(Overloading & Overriding), 순수가상/가상함수, 생성자 문제를 고려하여 멤버데이터와 멤버함수를 최적화 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 프로그램 계층 구조와 그 계층 구조를 사용하는 프로그램은 일반적으로 클래스 계층 구조의 부분적인 기능만을 사용하기 때문에 많은 구성요소를 포함하는 클래스들에서 불필요한 기능을 제거하는 것이 필요하게 되었다. 지금까지 연구되어 왔던 고전적인 슬라이싱이나 다른 변형된 슬라이싱은 출력데이터를 선택하고 그와 관련된 프로그램 문장을 포함하는데 초점을 맞추고 있다. 그 대상은 대부분 구조적 프로그램 언어로 이루어졌으며 이러한 슬라이싱은 주로 오류 검출, 소프트웨어의 유지보수, 유연한 테스팅을 위한 주제로 연구가 되어 왔다. 본 논문에서는 그 대상 범위를 객체 지향 언어로 확장시키고, 분석단계에서 테이블 구성형태를 링크형태로 구성함으로써 보다 정보관리의 효율을 높일 수 있고, 이 테이블을 이용한 최적화 시스템 구현을 통해 필요한 알고리즘을 제시하였다. 이러한 과정을 통해 불필요한 멤버데이터, 멤버함수, 클래스 상속관계를 제거함으로 프로그램 코드의 간소화, 시스템 성능의 향상을 가져올 수 있다.

• 대한수학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.577-586
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• 2006

In this paper we will propose the methods for finding the non-invertible ideals corresponding to non-primitive quadratic forms and clarify the structures of class SEMIGROUPS of imaginary quadratic orders which were given by Zanardo and Zannier [8], and we will give a general algorithm for calculating power of ideals/classes via the Dirichlet composition of quadratic forms which is applicable to cryptography in the class semigroup of imaginary quadratic non-maximal order and revisit the cryptosystem of Kim and Moon [5] using a Zanardo and Zannier [8]'s quantity as their secret key, in order to analyze Jacobson [7]'s revised cryptosystem based on the class semigroup which is an alternative of Kim and Moon [5]'s.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권1호
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• pp.15-35
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• 2020

In research on behavioral studies, significant attention has been paid to the stage-sequential process for multiple latent class variables. We now explore the stage-sequential process of multiple latent class variables using the multivariate latent class profile analysis (MLCPA). A latent profile variable, representing the stage-sequential process in MLCPA, is formed by a set of repeatedly measured categorical response variables. This paper proposes the extended MLCPA in order to explain an association between the latent profile variable and the latent group variable as a form of a two-dimensional contingency table. We applied the extended MLCPA to the National Longitudinal Survey on Youth 1997 (NLSY97) data to investigate the association between of developmental progression of depression and substance use behaviors among adolescents who experienced Authoritarian parental styles in their youth.

• ETRI Journal
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• 제28권4호
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• pp.502-505
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• 2006

A new class-based histogram equalization method is proposed for robust speech recognition. The proposed method aims at not only compensating the acoustic mismatch between training and test environments, but also at reducing the discrepancy between the phonetic distributions of training and test speech data. The algorithm utilizes multiple class-specific reference and test cumulative distribution functions, classifies the noisy test features into their corresponding classes, and equalizes the features by using their corresponding class-specific reference and test distributions. Experiments on the Aurora 2 database proved the effectiveness of the proposed method by reducing relative errors by 18.74%, 17.52%, and 23.45% over the conventional histogram equalization method and by 59.43%, 66.00%, and 50.50% over mel-cepstral-based features for test sets A, B, and C, respectively.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.23-45
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• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.103.2-103
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• 2002

1. Introduction 2. Structure of BNN 3. Decision of weight value and threshold value 4. Principle of Extension in the ETL algorithm 5. Approximation problem of one circular region 6. Problem of synthetic image having four class 7. Conclusion

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권5호
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• pp.33-39
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• 2010

본 연구에서는 UHF 대역의 18000-6 Type C Class Generation 2(이하 Gen2) 표준의 충돌방지 알고리즘을 사용하여 개선된 충돌방지 알고리즘을 제안하고 이를 토대로 충돌방지 유닛을 설계하였다. Gen2 표준은 슬롯 알로하 알고리즘 계열에서 비교적 높은 성능을 가지는 증가형 방식을 채택하여 사용하고 있으며, 이를 위해 Q 알고리즘을 제시하고 있다. 하지만 슬롯 카운터 선택 파라미터 Q에 따른 초기 $Q_{fp}$ 값에 대한 정확한 정의가 되어 있지 않아, 잘못된 값 선택으로 인한 성능의 저하가 우려된다. 따라서 본 연구에서 태그인식시간, 데이터 처리량, 시스템 효율을 증가 시킬 수 있는 개선된 Q 알고리즘을 제안하였다. 제안한 Q 알고리즘에 의하여 5%정도의 시스템 효율 성능 향상과 9% 정도의 태그인식시간 감소를 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권4호
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• pp.27-33
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• 2008

유전자 발현 데이터의 분석 기법 중 무감독 학습 기반의 클러스터링 기법은 생물학적 변화와 진의 발현 정도를 이해하는데 자주 사용되는 방법이다. 생명공학 연구에 있어서 그래프 기반의 MCL 알고리즘은 그래프 내의 노드들을 클러스터링 하는 알고리즘으로 빠르고 효과적이다. 우리는 기존의 MCL 알고리즘을 개선하여 마이크로어레이 데이터에 적용시켰다. MCL 알고리즘 수행 시 inflation과 대각선 항의 두 요인을 조정하는 시뮬레이션을 실행하였으며, 마코브 행렬을 이용하여 변환하였다. 또한 개선된 MCL 알고리즘에서는 더 명확한 클래스를 구분하기 위하여 각 열의 평균을 구한 후 그 값을 임계치로 사용하였다. 따라서 수정된 알고리즘은 기존의 알고리즘들보다 정확도를 높일 수 있었다. 즉, 실제 실험 결과 기존에 알려진 클래스와 비교했을 때 평균 70%의 정확도를 보였다. 또한, 다른 클러스터링 기법, K-means 알고리즘, 계층적 클러스터링 그리고 SOM 알고리즘을 비교 분석하였으며, 그 결과 MCL 알고리즘이 다른 클러스터링 기법보다 더 좋은 결과를 보임을 알 수 있다.