• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.431-432
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• 2007

본 연구에서는 영상의 잡음 제거에 우수한 평균화 필터 알고리즘을 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 명령어를 이용하여 고속화하였다. 먼저 순차 알고리즘의 속도 향상을 위한 최적화를 수행하고, SIMD에 적합 하도록 변환 하여 4 또는 16 개의 데이터를 동시에 연산이 가능하도록 하였다. 또한 나누기 연산을 줄이기 위하여 8비트의 데이터 타입과 함께 룩업 테이블(Lookup Table)을 이용하였다. 각각의 데이터 타입에 적합하게 알고리즘을 변환하여 비교하였고 실험을 통하여 기존의 순차 처리방식에 비해 평균적으로 2.5배 이상의 속도 향상을 보았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.824-830
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• 2003

메모리 기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 RPA(Recursive Partition Averaging)알고리즘은 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 구성된 초월 평면상에서 단순히 대표패턴을 추출하여 분류 성능 저하의 원인이 되는 단점을 가지고 있었다. 여기에서는 기존 RPA의 단점을 보완하기 위해 FPD (Feature-based Population Densimeter)를 이용한 OHC (Optimized Hyperrectangle Calving) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 RPA분할 종료 후 OHC를 이용하여 초월 평면을 최적화한 후 패턴 평균 기법을 적용하여 학습 결과를 산출한다. 제안된 알고리즘은 k-NN분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 40%정도를 사용하며 분류에 있어서도 RPA보다 우수한 인식 성능을 보이고 있다. 또한 저장된 패턴의 감소로 인하여, 실제 분류에 소요되는 시간비교에 있어서도 k-NN보다 월등히 우수한 성능을 보이고 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.23-30
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• 2011

무리 짓기는 대규모 무리의 사실적인 시뮬레이션으로 게임이나 컴퓨터 그래픽에서 자주 사용된다. 이러한 대규모 무리의 실시간 시뮬레이션은 계산 집약적 작업이기 때문에 효율적인 알고리즘에 대한 많은 연구들이 있었다. 본 논문에서는 기존의 효율적인 무리 짓기 알고리즘이 불필요한 계산을 포함하고 있다는 사실은 실험적으로 찾아내고, 간단한 휴리스틱으로 이러한 단점을 개선하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 많은 실험을 수행하였다. 실험의 결과는 제안하는 알고리즘이 기존의 효율적인 알고리즘에 비하여 평균 약 21%정도 성능을 개선한다는 것을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.55-61
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• 2013

성폭력은 강간, 강제 추행, 성희롱, 도촬 등 상대방의 의사에 반하여 성적 자기 결정권을 침해하는 모든 신체적 정신적 폭력을 말한다. 남성이 가해자이고 여성이 피해자인 경우가 많은 범죄 행위 중 하나이다. 그 중에서 성폭력의 하나인 성추행은 강제추행을 뜻한다. 본 논문에서는 승강기 내에서 여성의 성 추행 사건을 평균 명암 측정을 통하여 추출하도록 한다. 각 픽셀은 RGB의 3개의 컬러 구성요소를 가질 경우의 컬러 프레임을 고려했다. 현재 프레임과 다음 프레임 사이의 절대 차이의 평균은 현재 프레임과 이전 프레임 사이의 절대 차이로 나눠진다. 하지만, 이전 장면 전환 쌍 사이에 차이가 있다면 장면 전환 검출 나타내는 불연속 값이 상대적으로 작을 수 있다. 따라서 식을 재정의 하여 사용하고 재정의 한 알고리즘이 훨씬 더 우수함을 실험을 통해 알 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.917-920
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• 2016

전통적 도래각 추정기법[1]과 별개로 2004년 이후 입사신호의 입사방향은 공간 영역에서 희소도(sparsity)를 가짐을 이용한 도래각 추정 기법이 제안되었다. 압축센싱 기반 도래각 추정 알고리즘인 SpSF 알고리즘에 이용되는 비용함수는 비선형 다변수 최적화문제이다. 적절한 변환을 통하여 해당 비용함수는 볼록 최적화 (convex optimization) 문제로 표현할 수 있다. 볼록 최적화 문제는 제한조건이 있는 최적화 문제이며 제한조건에 포함되는 상수를 지정해야 한다. 본 연구에서는 제한조건에 포함되는 사용자지정 상수값 결정법을 제안한다. 잡음의 실수부와 허수부가 서로 독립인 평균 0인 정규분포를 따름을 이용하여 제한조건에 포함되는 행렬의 Frobenius norm의 평균을 유도할 수 있으며, 이를 이용하여 제한조건에 포함되는 상수를 결정할 수 있다. 제안된 방법에 의해 결정된 상수를 이용한 SpSF 알고리즘이 실제로 동작함을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.182-189
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• 2001

Single-pass VDD 심장 박동기(pacemaker)는 하나의 리드만 이식하는 수술 과정의 단순함과 하나의 리드만으로 심방 탈분극파를 적절히 검출하여 심방-심실 탈분극의 연속성(A-V sequence)을 이를 수 있다는 이유로 널리 사용되고 있으나, 검출의 신뢰도에 대해서는 여전히 논의의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 논의의 대상이 되고 있는 심방 탈분극파 검출을 개선하기 위하여 자동화된 심장 박동기 심파 검출 알고리즘을 9명의 환자로부터 얻은 Single-pass VDD 심파에 적용하고, 실제 심파 검출과정에서의 동작 특성을 관찰하였다. 자동화된 검출 알고리즘은 최근에 검출된 두 개의 intrinsic 탈분극파 진폭의 평균치를 계산하여 그 평균치의 50%로 검출 문턱치를 매 박동마다 조정하는 매우 단순한 방법으로, 자동화된 검출 알고리즘의 핵심인 문턱 전압 검출치의 자동적 조정만으로도 Single-pass VDD 심방 탈분극파 검출을 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권10호
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• pp.67-74
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• 2007

터보부호는 디지털 이동통신 시스템에서 사용되는 채널부호화 기법의 일종으로서 다양한 채널 환경에서 반복 횟수가 증가하면 복호하는데 필요한 지연시간과 계산량이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 터보 복호기의 현재 복호 과정에서 첫번째 복호기와 두 번째 복호기의 연판정 출력값의 차이값에 대한 절대평균값을 중단조건으로 이용하여 BER 성능의 손실없이 모든 SNR 영역에서 평균 반복복호 횟수를 크게 감소시킬 수 있는 효율적인 반복중단 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 알고리즘의 평균 반복복호 횟수는 낮은 SNR 영역에서 SDR 알고리즘과 비교하여 약 $18.25%{\sim}20.58%$ 정도의 감소효과를 나타냈으며, 높은 SNR 영역에서 외부정보 값에 대한 분산값을 이용한 방법과 비교하여 약 $22.96%{\sim}28.74%$ 정도의 감소효과를 나타내었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.481-487
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• 2019

두부 CT 검사 시 일반적으로 검사 시 적용하는 스캔조건 및 알고리즘을 기준으로 선정 후 알고리즘 변경 적용을 통한 선량감소효과를 실험을 통해 알아보고자 하였다. 그 결과 선량감소효과는 관전압 보다 관전류 변화 시 의미가 있었으며, 인체 팬텀을 이용한 화질 평가는 Smooth 알고리즘적용 후 선량을 감소 시 Bone 알고리즘적용 후 선량을 감소 시 보다 상대적으로 화질 감소가 적었으며, 특히 Bone 알고리즘적용 시에는 평균 CT Number 또는 Pixel value의 편차가 상대적으로 크게 측정되었다. 즉 선량은 감소되고 화질은 유지하여 환자의 피폭 선량을 감소시키고 동일한 화질의 영상을 얻을 수 있는 조건은 Smooth 알고리즘 적용과 120 kVp, 160 mA라는 결과 값을 얻을 수 있었다. 이 때 선량은 약 28% 감소되며 평균 CT Number 또는 Pixel value도 오차가 상대적으로 적게 측정 되었다. 향 후 스캔조건 및 다양한 알고리즘 적용 후 그 결과를 검진 또는 추적검사 등으로 내원한 환자에게 적용하여 검사 한다면 환자 피폭선량 감소에 있어 매우 유용할 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4174-4181
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• 2010

본 논문은 비안정적인 재작업 발생확률이 존재하는 제조공정을 위한 적응형 스케줄링 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 Q-학습 알고리즘은 강화학습 기반의 Q-학습과 인공신경망을 결합한 알고리즘으로써 재작업확률이 불안정한 상황의 제조공정에 대해 학습을 통해 적응력을 가질 수 있도록 고안되었다. 제안 알고리즘은 평균지연시간을 척도로 그 성능을 평가하였고, 기존의 작업할당 알고리즘들과 다양한 실험 시나리오를 기반으로 비교함으로써 그 우수성을 보이도록 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.107-111
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• 2005

본 논문에서는 MSSL에서 사용되는 전달 계층에서의 암호화 알고리즘을 개선하였는데 보다 높은 효율성을 보장하기위해 기존의 SEED 알고리즘에서 G-함수를 개선한 ISEED (Improved SEED) 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해 라운드키 생성과정에서 가장 많은 시간이 소요되는 라운드키 값을 계산할 때 라운드 함수의 구현에서 사용된 모듈만으로 서브키를 생성할 수 있도록 알고리즘을 구현하였다. 또한 키생성 알고리즘에서 암 복호화 과정에서 필요로 하는 암호키를 서브키의 형태로 변환하는 과정에서 ISEED 알고리즘에서는 이 변환 알고리즘을 분석하고 서브키 간의 규칙성을 이용, 차분분석에 필요한 평문의 개수를 최소화함으로써 암 복호화에 소요되는 시간을 줄였다. ISEED를 기존의 알고리즘과 라운드키 생성 시간, 라운드 증가에 따른 키 생성시간과 암호화 및 복호화의 평균 수행속도를 측정하여 비교 분석하여 개선되었음을 증명하였다.