• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.61-68
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• 2015

데이터를 비교 정렬하는 방법들 중 O(nlogn)보다 빠른 방법은 알려져 있지 않고 있으며, 가장 빠른 퀵 정렬법은 최적과 평균의 경우 O(nlogn), 최악의 경우 $O(n^2)$ 수행 복잡도를 갖고 있다. 본 논문은 비교 정렬법이 아닌 O(n+k),(k=최대치)의 계수 정렬법을 보다 빠르게 수행하는 O(n+k)의 단순 계수정렬법과 데이터의 자리 수 l의 숫자별 빈도수를 계수하여 해당 가상 버킷에 저장하는 O(ln)의 기수 계수 정렬법을 제안하였다. 6개의 실험 데이터에 제안된 알고리즘을 적용한 결과, 퀵 정렬의 O(nlogn) 또는 $O(n^2)$을 O(n+k) 또는 O(ln)으로 단순화 시킬 수 있었다. 결론적으로 제안된 방법은 계수정렬법과 퀵 정렬법에 비해 보다 빠른 방법이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.95-102
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• 2015

데이터를 정렬하는 방법들 중 O(nlogn)보다 빠른 방법은 알려져 있지 않고 있으며, 가장 빠른 방법으로 퀵정렬이 있으며, 이 정렬법은 n개의 데이터에 대해 최적과 평균의 경우 O(nlogn), 최악의 경우$O(n^2)$ 수행 복잡도를 갖고 있다. 본 논문에서는 리스트를 기수 숫자별로 빈도수를 계수하여 해당 가상 버킷에 저장하는 가상분할방법을 적용하였다. 또한 추가적인 메모리를 최소화시키기 위해 리스트 상에서 해당 버킷에 데이터들을 이동시키는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 주어진 숫자의 자리수 k만큼 분할되며, 각 자리수에 대해 수행복잡도가 O(n)으로 O(kn) 알고리즘이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.285-286
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• 2020

전 세계적으로 유행하는 COVID-19(코로나19)로 인해 사람들은 대면 접촉을 피하게 되었고, 전염성이 높은 이유로 마스크의 착용이 의무화되고 있고, 이를 검사하는 업무가 증가하고 있다. 그래서, 인공지능 기술을 통해 업무를 도와줄 수 있는 출입자 통계와 출입자 마스크 착용 검사를 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 출입자 통계와 마스크 착용 판별 시스템을 제시한다. 또한, 실시간 영상인식에 많이 활용되고 있는 YOLO-v3와 YOLO-v4, YOLO-Tiny 알고리즘을 데스크탑 PC와 Nvidia사의 Jetson Nano에 적용하여 알고리즘별 성능 비교를 통해 적합한 방법을 찾고 적용하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권5호
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• pp.667-674
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• 2023

건물에서 재난이 발생할경우, 건물 내 인원을 신속히 구조하여 사상자를 최소화하는 것은 단연 최우선순위가 된다. 이러한 구조활동을 위해서는 건물내 어디에 몇 명이 있는지를 알아야 하는데, 실시간으로 알기가 어렵다보니 주로 건물주나 경비원 등 관계자의 진술이나 층별 면적, 수용 인원과 같은 기초자료에 의존하는 실정이다. 따라서 빠르고 정확하게 재실인원 정보를 파악하여 현장에 대한 불확실성을 낮추고 골든타임내 효율적인 구조활동을 지원하는 것이 반드시 필요하다. 본 연구는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 이미 건물에 설치되어 있는 여러대의 CCTV 가 촬영한 이미지 로부터 건물 위치별 재실인원을 계수하는 방법론을 제시한다. 계수 방법론은 (1)카메라별 관심선(LOI) 설정을 통한 다중카메라 네트워크 환경구축, (2)딥러닝을 활용한 모니터링 구역내 사람 탐지 및 추적, (3)다중 카메라 네트워크 환경을 고려한 인원 합산 세단계로 구성된다. 제안된 방법론은 5층 건물을 대상으로 세 개의 시간대 별로 수행된 현장 실험을 통해 검증되었다. 최종 결과는 89.9%의 정확도로 재실자를 인식하는 것으로 나타났으며, 층별, 구역별 합산결과도 93.1%, 93.3%의 정확도로 우수했다. 층별 평균MAE와 RMSE는 각각 0.178과 0.339이었다. 이 처럼 실시간으로 제공하는 건물내 재실자 정보는 초기 재난 대응단계에 신속하고 정확한 구조활동을 지원 할 수있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권6호
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• pp.453-462
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• 2009

소프트웨어의 지적 재산권 보호 및 인증에 대한 관심과 중요성이 커지면서 소프트웨어에 대한 표절 탐색 및 보호, 판단에 대한 연구가 활발 하게 진행되고 있다. 지금까지 표절에 대한 연구는 주로 속성 계산, 토큰 패턴, 프로그램 파스트리, 유사도 측정 알고리즘 등을 이용해 두 프로 그램을 비교하는데 초점을 두었다. 이와 더불어, 표절과 협동(collaboration)을 구분하는 것은 표절연구에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 극단 치 분포 확률 모델을 이용한 소스코드 클러스터링을 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 두 프로그램 먼저 두 프로그램 $P_a$와 $P_b$ 의 유사도를 측정하는 비대칭거리측정함수 pdist($P_a$, $P_b$)를 제안하고, 모든 소스코드 쌍에 대해 pdist($P_a$, $P_b$)를 통해 측정된 유사도를 간선무게로 하는 표절방 향그래프(PDG)를 생성한다. 그리고 본 논문에서는 표절방향그래프를 굼벨거리그래프(GDG)로 변환한다. pdist($P_a$, $P_b$) 점수 분포는 극단치 확률 분포로 잘 알려진 굼벨분포(Gumbel distribution)와 매우 유사하다. 또한, 본 논문에서는 의사표절(pseudo- plagiarism)을 새롭게 정의한다. 의사표절은 프로그램의 강한 기능적 제약사항으로 인해 발생하는 가상 표절의 한 종류이다. 본 논문에서는 ICPC(International Collegiate Programming Contest)와 KOI(Korean Olympiad for Informatics) 대회에 제출된 18개 프로그램 그룹의 700개 이상의 소스코드에 대해 실험을 진행하였다. 실험결과 프로그램 그룹에 포함된 표절 프로그램들을 찾았으며, 소스코드 클러스터링 알고리즘은 의사표절과 실제표절 프로그램 그룹을 효과적으로 구분하였다.

• 대한지리학회지
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• 제29권3호
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• pp.360-368
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• 1994

地理學에서는 地域의 特性을 규명하고자 수많은 計量的 分析手法을 사용하여 왔다. 본 고에서는 일종의 判別分析技法으로 최근에 도입된 CHAID技法을 사용하여 都市와 都市 機能에 관한 통계처리를 시도하였다. 2종류의 자료를 가지고 두 차례 처리를 실시하였는데, 하나는 인구 25만명 이상의 도시 20개를 예측변수로 하고, 行政, 市場, 金融機能 그리고 生 産機能을 반응변수로 하여 도시의 기능을 분류해 내었다. 두번째 처리에서는 앞서 언급한 행정, 시장, 금융, 생산기능 이외에 交通, 敎育, 의료, 文化, 그리고 運送機能의 9가지를 예측 변수로 선정하고, 수도권, 부산권, 대구권, 광주권, 충청권의 5개 권역을 반응변수로 하여 각 권역에서 탁월한 기능을 판별, 분류해 내었다. 이상에서 CHAID기법은 큰 양의 범주형 자료 를 처리할 수 있고, 樹形圖로 결과를 산출하여 해석이 용이하므로 地域을 分類하거나 특성 을 判別하는데 유용한 또 하나외 새로운 분석틀로 여겨진다.