• 전자공학회논문지C
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• 제35C권11호
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• pp.1-10
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• 1998

휴대용 전자 시스템에 대한 deep submicron VLSI의 출현에 따라 기존의 면적과 성능(지연시간)외에 전력량 감축을 위한 새로운 방식의 CAD 알고리즘이 필요하게 되었다. 본 논문은 논리합성시 기술매핑 단계에서의 전력량 감소를 목적으로 한 논리 게이트 분할(gate decomposition)을 통한 재합성 알고리즘을 소개한다. 기존의 저전력을 위한 논리분할 방식은 Huffman 부호화 방식을 이용하였으나 Huffman code는 variable length를 가지고 있으며 logic depth (회로지연시간)와 글리치에 영향을 미치게 된다. 제안된 알고리즘은 임계경로상에 있지 않은 부회로에 대한 스위칭 동작량을 줄임으로써 logic depth (즉 속도)를 유지하면서 다양한 재구성된 트리를 제공하여 스위칭 동작량을 줄임으로써 전력량을 감축시키는 새로운 게이트분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 zero 게이트 지연시간을 갖는 AND 트리에 대하여 스위칭 동작량이 최소화된 2진 분할 트리를 제공한다. SIS (논리합성기)와 Level-Map (lower power LUT-based FPGA technology mapper)과 비교하여 각각 58%와 8%의 전력 감축효과를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.27-36
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• 2020

본 논문은 지식기반의 서비스 융합을 추구하는 4차산업혁명의 핵심 기반인 데이터로부터 유용하지만 드러나지 않는 정보들을 추출하는 방식을 제안한다. IoT로 대표되는 초연결사회에서 빅데이터의 생성은 필연적이며 그로부터 최적의 서비스를 도출하기 위해서는 가치있는 데이터를 찾아내는 것은 최우선으로 수행되어야 한다. 다양한 디바이스로부터 엄청난 양의 데이터를 수집·저장·관리하고 통합하는 데이터중심 IoT 플랫폼은 일종의 미들웨어 솔루션으로, 플랫폼의 궁극적인 목적은 빅데이터를 적시적소에 맞게 가공 및 분석수행 후 가치 있는 결과를 도출하여 최적의 답안을 제시하는 것이다. 이는 데이터를 분석하는 효율적이고 정확한 알고리즘을 필요로 한다. 이를 위해 본 논문은 분산되어 생성되는 IoT 데이터로부터 유용 정보 추출을 위해 시맨틱을 고려하여 원데이터를 저장하는 특화된 구조체를 설계하고 제안한 구조체에 기반하여 가치있는 정보를 찾아내기 위한 알고리즘을 다양한 정의와 증명을 사용하여 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.519-529
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• 2020

본 연구는 대학생의 학업성취 예측모형을 구축하여, 각 요인간의 상호관계와 상대적 영향력을 밝히는데 목적이 있다. 이를 위해 J 대학 재학생 1,310명의 학습자 개인요인과 학습전략 요인을 설문하였으며, 그 결과를 데이터마이닝 기법인 의사결정나무 분석을 통하여 학업성취 예측요인의 변별과 패턴을 분석하고, 각 요인의 상대적 영향력을 살펴보기 위한 이항 로지스틱 분석을 실시하였다. 분석결과, 학업성취를 예측하는 가장 중요한 요인은 효능감으로 나타났으며, 이외 학습동기, 시간관리, 우울이 학업성취를 예측하는 요인으로 나타났다. 학업성취를 예측하는 요인의 패턴은 효능감과 시간관리 수준이 높은 경우와 효능감이 중간 수준이더라도 학습동기가 높은 경우로 나타났다. 효능감과 학습동기가 낮거나 우울이 높은 경우 학업성취를 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 대학생의 학업성취 향상을 위한 효능감과 학습동기 향상, 시간관리 교육 강화, 부정적 정서 관리 등을 제안하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권10A호
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• pp.1123-1130
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• 2004

본 논문에서는 OVSF 코드의 단일 코드 인덱싱 기법과 이를 기반으로 하는 다단 확산 방식을 이용한 효율적인 코드 생성 기법을 제안한다. 기존의 코드 트리 구조(code-tree structure) 기반의 인덱싱 방식에서는 확산 계수와 코드 번호라는 두 개의 인덱스를 이용하여 하나의 코드워드(codeword)를 표시한 반면에 단일 코드 인덱싱 기법에 서는 하나의 코드 인덱스만을 사용하여 각 층의 코드워드의 확산 계수와 코드 번호를 모두 표시할 수 있다. 단일 코드 인덱스의 이진 표현은 코드워드의 패턴을 나타내 주어 코드워드를 코드 인덱스로부터 직접 생성할 수 있게 할 뿐만 아니라, 두 개의 다른 코드워드의 직교 여부를 코드 인덱스의 비교로 결정할 수 있게 한다. 본 논문에서는 긴 코드의 확산을 여러 단계의 짧은 코드의 확산으로 나누어 실행하도록 하는 다단 확산 방식을 코드 생성에 적용하여 3GPP UMTS 시스템을 위한 빠르고 효율적인 코드 생성기를 설계하고 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.255-261
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• 2008

RFID(무선 주파수 인식기술)은 무선 주파수를 사용하여 전자 태그를 자동으로 인식하는 기술이며 인식영역 내의 모든 태그를 빠르게 인식하기 위하여 RFID 리더는 충돌 방지 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 태그 충돌을 중재하는 트리 기반의 TPAE(Tag Prediction Algorithm using Extra bit) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 태그 아이디에서 모든 아이디 비트를 하나씩 식별하지 않아도 전체 태그를 식별할 수 있다. 리더는 태그 아이디에 추가 비트 정보를 이용한다. 만약 두 개나 다수 개의 비트에 충돌이 발생한다면, 추가 비트를 검사하여 '1'의 개수를 파악한다. 실험에서, 제안된 알고리즘은 태그 아이디 길이와 태그 개수에 상관없이 쿼리 트리 알고리즘과 이진 검색 알고리즘 보다 약 50%의 질의 반복 횟수를 감소한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.562-569
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• 2019

최근에 원 거리에서 폭발 물질의 감지를 위해 라만 분광 기기의 관심이 점차 증가하고 있다. 더불어 측정된 화학물질에 대한 라만 스펙트럼을 대용량 데이터베이스의 알려진 라만 스펙트라와 비교하여 식별할 수 있는 고속 검색 방법에 대한 요구도 커지고 있다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS 방법을 제안하였다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 본 논문에서 우리는 기존의 방법보다 더욱 더 향상된 2가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. PCA+PDS 방법은 전체 데이터를 사용하는 거리 계산과 똑같은 결과를 가지면서 PCA 변환을 통해 데이터의 차수를 감소시켜 계산량을 줄여준다. Hierarchical Cluster Tree 알고리즘은 PCA 변환된 스펙트라 데이터를 사용하여 이진 계층 클러스터 트리를 만든다. 그런 후 입력 스펙트럼과 가장 가까운 클러스터부터 검색을 시작하여 후보가 될 수 없는 많은 스펙트라를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS와 비교하여 PCA+PDS는 60.06%의 성능 향상을 보였다. Hierarchical Cluster Tree는 PCA+PDS와 비교하여 17.74%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권2호
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• pp.140-143
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• 2007

Fingerprint Recognition System is made up of Off-line treatment and On-line treatment; the one is registering all the information of there trieving features which are retrieved in the digitalized fingerprint getting out of the analog fingerprint through the fingerprint acquisition device and the other is the treatment making the decision whether the users are approved to be accessed to the system or not with matching them with the fingerprint features which are retrieved and database from the input fingerprint when the users are approaching the system to use. In matching between On-line and Off-line treatment, the most important thing is which features we are going to use as the standard. Therefore, we have been using "Delta" and "Core" as this standard until now, but there might have been some deficits not to exist in every person when we set them up as the standards. In order to handle the users who do not have those features, we are still using the matching method which enables us to make up of the spanning tree or the triangulation with the relations of the spanned feature. However, there are some overheads of the time on these methods and it is not sure whether they make the correct matching or not. In this paper, introduces a new data structure, called Union and Division, representing binary fingerprint image. Minutiae detecting procedure using Union and Division takes, on the average, 32% of the consuming time taken by a minutiae detecting procedure without using Union and Division.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권3호
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• pp.1105-1118
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• 2014

In this paper, a new reversible data hiding method based on a dual binary tree of embedding levels is proposed. Four neighborhood pixels in the upper, below, left and right of each pixel are used as reference pixels to estimate local complexity for deciding embeddable and non-embeddable pixels. The proposed method does not need to record pixels that might cause underflow, overflow or unsuitable for embedment. This can reduce the size of location map and release more space for payload. Experimental results show that the proposed method is more effective in increasing payload and improving image quality than some recently proposed methods.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제28권3호
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• pp.170-178
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• 2012

Dipterocarps or Dipterocarpaceae is a commercially important timber producing and dominant keystone tree family in the rain forests of Borneo. Borneo's landscape is changing at an unprecedented rate in recent years which affects this important biodiversity. This paper attempts to model the natural occurrence (distribution including those areas with natural forests before being converted to other land uses as opposed to current distribution) of dipterocarp species in Sarawak which is important for forest biodiversity conservation and management. Local modeling method of Inverse Distance Weighting was compared with commonly used statistical method (Binary Logistic Regression) to build the best natural distribution models for three genera (12 species) of dipterocarps. Database of species occurrence data and pseudoabsence data were constructed and divided into two halves for model building and validation. For logistic regression modeling, climatic, topographical and edaphic parameters were used. Proxy variables were used to represent the parameters which were highly (p>0.75) correlated to avoid over-fitting. The results show that Inverse Distance Weighting produced the best and consistent prediction with an average accuracy of over 80%. This study demonstrates that local interpolation method can be used for the modeling of natural distribution of dipterocarp species. The Inverse Distance Weighted was proven a better method and the possible reasons are discussed.

• 한국항공우주학회지
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• 제32권10호
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• pp.38-45
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• 2004

본 논문에서는 병렬 랜더링 기법의 특정들을 고창하고 이를 토대로 대규모 유한요소 해석결과를 효율적으로 가시화 할 수 있는 병렬 가시화 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 요소영역별 계산을 기반으로 하는 병렬 유한요소 해석의 특성에 적합하도록 부분 후 분류방식을 기반으로 설계되었으며, 이미지 조합 과정에 수반되는 네트워크 통신을 효율화하고자 이진 트리구조 통신 패턴을 적용하여 구성되었다. 자체 개발된 소프트웨어를 이용하여 벤치마킹 테스트를 수행하고, 이를 통해 제안된 알고리듬의 병렬 가시화 성능을 측정하였다.