• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.2859-2872
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• 2019

Interference alignment (IA) has been a powerful approach to achieve the maximum degree of freedom (DoF) for K users multiple-input-multiple-output (MIMO) interference channels. However, due to the feasibility constraint, aligning all the interference signals at each receiver is impractical for large K without symbol extension. In this paper, we propose two best-effort interference alignment (BEIA) schemes that the network selects the maximum number of interfering transmitters to align their signals given the feasibility conditions when each transmitter-receiver pair has a constant number of data streams. Besides, in case of not all interfering signals aligned at each receiver, an upper bound of the average throughput is derived. Simulation results show that the proposed schemes have superiority over the traditional methods, such as time division multiple access (TDMA) and cluster IA(CIA), in low and moderate signal-to-noise ratio (SNR) region in terms of average user throughput. In addition, the proposed max-min relative interference distance alignment scheme outperforms the proposed scheme of equal interfering transmitters number alignment in terms of both average user throughput and minimum user throughput.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.287-294
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• 2007

실세계의 문제에서 많은 기계학습의 알고리즘들은 데이터의 클래스 불균형 문제에 어려움을 겪는다. 이러한 클래스 불균형 문제를 해결하기 위하여 데이터의 비율을 변경하거나 좀 더 나은 샘플링 전략으로 극복하려는 연구들이 제안되었다. 그러나 데이터의 비율을 변경하는 연구에서는 전체 데이터 분포의 특성을 고려하지 못하고, 샘플링 전략을 제안하는 연구에서는 여러 가지 제한 조건을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 위의 두가지 방법의 장점을 모두 포함하는 개선된 집중 샘플링 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 학습에 유용한 데이터들을 샘플링하는데 스코어링에 기반한 데이터 분할 방법을 이용한다. 즉, 입력 데이터들에 대해 SOM(Self Organizing Map)의 학습 결과로 얻은 BMU(Best Matching Unit)와의 거리를 계산하고, 이 거리론 스코어라 한다. 측정된 스코어는 오름차순으로 정렬되며, 이 과정에서 입력 데이터의 분포가 재 표현되고, 재 표현된 분포는 전체 데이터의 특성을 대표하게 된다. 그 결과로 얻은 데이터들 중에서 유용하지 못한 데이터들에 대해 제거하는 과정을 수행하여 새로운 학습 데이터 셋을 얻는다. 새로운 학습 데이터 생성 과정에서는 재 표현된 분포의 결과를 두 구간(upper, lower)으로 분할하는데, 두 추간 사이의 데이터들은 유용하지 못한 패턴들로 간주되어 학습에 이용되지 않는다. 본 논문에서 제안한 방법은 클래스 불균형의 비율 감수 훈련 데이터의 크기 감소, 과적합의 방지 등 몇 가지 장점을 보인다. 제안한 방법으로 샘플링된 데이터에 kNN 을 적용하여, 분류 실험한 결과 심한 불균형이 있는 ecoli 데이터의 분류 성능이 최대 2.27배 향상되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권6호
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• pp.315-320
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• 2017

이미지를 기반으로 하는 증강현실 시스템에서 가상의 객체를 실제 영상에 저작할 때 생기는 이질감을 줄이기 위해서는 실제 영상에 저작된 가상객체의 방향과 위치에 대해 정확하게 추정을 해야 하며, 이때 호모그래피를 사용한다. 호모그래피를 추정하기 위해서는 SURF와 같은 특징점을 추출하고 추출된 특징점들을 통해 호모그래피 행렬을 추정한다. 호모그래피 행렬의 추정을 위해서 RANSAC 알고리즘이 주로 사용되고 있으며, 특히 RANSAC에 제약 조건 만족 문제(Constraint Satisfaction Problem)와 여기에 사용되는 제약조건을 동적으로 적용하여 속도와 정확도를 높인 DCS-RANSAC 알고리즘이 연구되었다. DCS-RANSAC 알고리즘에서 사용된 이미지 그룹 데이터는 수동적인 방법을 통해 직관적으로 분류되어 있지만 특징점 분포 패턴이 다양하지 않고, 이미지들을 정확하게 분류하기가 어려워서 이로 인해 알고리즘의 성능이 저하되는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 K-means 클러스터링을 적용하여 이미지들을 자동으로 분류하고 각 이미지 그룹마다 각기 다른 제약조건을 적용하는 KCS-RANSAC 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 머신러닝 기법인 K-means 클러스터링을 사용하여 전처리 단계에서 이미지를 특징점 분포 패턴에 따라 자동으로 분류하고, 분류된 이미지에 제약조건을 적용하여 알고리즘의 속도와 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 KCS-RANSAC이 DCS-RANSAC 알고리즘에 비해 수행시간이 약 15% 단축되었고, 오차율은 약 35% 줄어들었으며, 참정보 비율은 약 14% 증가되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1742-1754
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• 1999

본 논문에서는 히스토그램 기반의 비트율-왜곡 (R-D) 추정 결과를 이용하여 이웃한 영상들간에 일관된 화질을 제공하는 비트율 제어방식을 제안한다. 히스토그램 기반의 R-D 추정 방식은 부호화에 사용되는 양자화 파라미터(QP)에 따라 한 영상에서 발생하는 비트량과 왜곡을 예측하거나, 역으로 발생하는 비트량이나 왜곡에 대한 QP 값을 예측할 수 있는 수학적 모델을 제공한다. 이 추정 방식의 가장 큰 장점은 추정을 위한 주 연산이 양자화기에 입력되는 DCT 계수에 대한 히스토그램 또는 가중 히스토그램을 구하는 것이므로 계산량이 적은 것이다. 또 실제 비디오 부호화에 적용할 수 있을 만큼 정확하다. 따라서 이 추정 모델을 이용하는 제안된 비트율 제어 방식은 저 지연과 저 복잡도를 요구하는 응용 분야에 적합하고, 정확한 제어를 수행한다. 제안된 비트율 제어방식은 비디오 버퍼 제한 조건을 만족시킴으로써 버퍼의 넘침이나 고갈이 발생하지 않도록 하고, 추가적으로 왜곡 제한에 의하여 이웃한 영상들간에 화질차이가 일정 범위를 벗어나지 않도록 한다. 그리고 하나의 영상에 대하여 하나의 QP를 사용하여 영상 내에서도 일관된 화질을 유지하며, 誰?영상과 비 기준 영상에 대한 버퍼 제한 조건을 차별화함으로써 기준 영상의 화질 열화에 의한 오류 전파를 감소시킨다. 제안된 방식과 MPEG-2의 TM5 (Test Model 5)에서 제안한 비트율 제어 방식의 성능을 비교한 실험으로부터 제안된 방식이 평균 PSNR을 0.521.84 dB 정도 향상시키고, 영상간 그리고 영상 내에서도 일관된 화질을 유지함을 확인하였다.

• Earthquakes and Structures
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• 제5권6호
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• pp.703-731
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• 2013

In order to verify the applicability of buckling restrained braces (BRB's) and fiber reinforced polymer (FRP) sheets to the seismic strengthening of a low-rise RC building having the irregularities of a soft/weak story and torsion at the ground story, a series of earthquake simulation tests were conducted on a 1:5 scale RC building model before, and after, the strengthening, and these test results are compared and analyzed, to check the effectiveness of the strengthening. Based on the investigations, the following conclusions are made: (1) The BRB's revealed significant slips at the joint with the existing RC beam, up-lifts of columns from RC foundations and displacements due to the flexibility of foundations, and final failure due to the buckling and fracture of base joint angles. The lateral stiffness appeared to be, thereby, as low as one seventh of the intended value, which led to a large yield displacement and, therefore, the BRB's could not dissipate seismic input energy as desired within the range of anticipated displacements. (2) Although the strengthened model did not behave as desired, great enhancement in earthquake resistance was achieved through an approximate 50% increase in the lateral resistance of the wall, due to the axial constraint by the peripheral BRB frames. Finally, (3) whereas in the original model, base torsion was resisted by both the inner core walls and the peripheral frames, the strengthened model resisted most of the base torsion with the peripheral frames, after yielding of the inner core walls, and represented dual values of torsion stiffness, depending on the yielding of core walls.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.551-559
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• 2013

본 논문에서는 사용자 중심의 제스처 인식과 직관적인 다중 터치가 가능한 TouchFace-V 인터페이스를 기반으로 제작된 실감형 전자책 RealBook시스템에 대하여 제안한다. 제안한 인터페이스는 기존 테이블탑 디스플레이의 단점으로 지적되는 제한적인 공간 활용 및 이동성 문제를 개선한 인터페이스로 테이블과 같이 평평한 곳이면 사용자가 언제 어디서나 자유롭게 간단한 설치 및 사용이 가능하다. 또한 영상 처리 기술 외에 별도의 센싱 기술을 사용하지 않고 손가락 다중 터치 기능 및 다양한 손 제스쳐 인식 기능을 구현했을 뿐만 아니라, 컴퓨터와 사용자간의 상호작용을 쉽고 자연스럽게 해주는 장점이 있다. 제안한 실감형 RealBook은 종이책의 아날로그적 감성과 디지털 전자책의 멀티미디어 효과를 접목시킨 전자책으로, 책에 있는 내용을 바탕으로 다양한 스토리를 구현하여 독자의 선택에 따라 각기 다른 스토리 진행이 가능하다. 독자들은 책 공간 안에서 다양한 상호작용을 통한 새로운 경험을 체험할 수 있다. 실험을 통해 제안한 시스템의 효율성을 입증하고 나아가 다중 터치 기술을 이용한 콘텐츠 시장이 발전할 수 있는 방안을 제시한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권1호
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• pp.66-75
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• 2002

IEEE 802.11a에 의해 규정되어진 데이터 전송속도 12Mbps, 부호화 율 1/2, 구속장이 7인 무선 LAN용 비터비 디코더의 이론적인 성능분석을 위해서 Cramer법칙을 이용하여 전달함수를 구하고 가산성 백색 가우시안 잡음 환경하에서 각 구속장 별 첫 번째 사건에서의 에러 확률과 비트 에러 확률을 구하였다. 설계과정에서는 4 비트 연성판정을 위해 입력 심볼을 16단계로 양자화 하였으며, 역 추적을 위한 방식으로 메모리를 사용하는 대신 레지스터 교환방식을 사용함으로써 다수결 결정이 가능한 구조를 제시하였다. 구현과정에서는 12Mbps 고속의 데이터를 처리하기 위해 파이프 라인을 적용한 병렬구조를 갖는 비터비 디코더와 가산성 백색 가우시안 잡음 설계를 FPGA 칩을 사용하여 구현하여 실시간 환경에서 성능검증을 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3B호
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• pp.247-254
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• 2009

본 논문은 다중안테나를 구비한 전송단과 수신단의 활성화된 안테나 개수를 조절하여 통신 시스템의 소비전력을 최소화함으로써 동작시간을 최대화하는 전력절감 MAC 기법에 관한 것이다. 제안기법은 전력절감을 목적으로 다중안테나 시스템의 전송 방식인 멀티플렉싱 기법과 다이버시티 기법을 채널 상황에 따라 선택한다. 이러한 다중안테나 전력절감을 위한 MAC 기법은 무선단말에서 소모하는 전력을 고려한다. 이때 전송전력 뿐 아니라 활성화된 안테나 개수와 비례하는 회로 소모 에너지를 고려하기 때문에 성능분석 결과, 기존의 용량증대 접근 방법과는 다른 다중안테나 방안을 선택한다. 따라서 제안하는 다중안테나 전력절감 방식은 무선단말의 소비에너지 면에서 성능 향상을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.40-48
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• 2007

이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권8호
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• pp.229-234
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• 2020

본 논문은 임베디드 소프트웨어에 대한 Concolic 테스팅을 효과적이고 효율적으로 지원하기 위해 임베디드 타겟(target) 시스템과 호스트(host) 시스템의 분산적이고 동시적으로 테스트 생성을 위한 작업을 수행하는 Concolic 테스팅 도구의 설계와 구현 사례를 소개한다. 소개하는 테스트 케이스 생성 도구는 Concolic 테스팅 과정 중 (1) 임베디드에 종속적인 특성을 갖는 테스트검증 대상 프로그램의 실행 부분은 임베디드 타겟 시스템에서 수행하고, (2) 시스템에 비종속적인 실행 부분인 탐색 전략, 제약식 해법기 실행 과정은 계산성능이 좋은 호스트 시스템에 분산하고, 독립적인 단계를 동시적으로 실행하도록 기존 Concolic 도구를 개선하였다. Arm Cortex A54 아키텍쳐의 임베디드 타겟 시스템과 x86-64 아키텍쳐의 호스트 시스템을 대상으로 본 기법을 구현하여 오픈소스 C 프로그램의 Grep, Busybox Awk, Busybox Ed를 대상으로 실험한 결과, 기존 도구 보다 1.59~2.64배 테스트케이스 생성속도가 향상됨을 확인할 수 있었다.