본 논문에서는 기존의 백내장 추출 방법을 개선하기 위해 FCM(Fuzzy C_Means) 알고리즘을 적용하여 백내장을 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 애견 안구 영상에서 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 Fuzzy Stretching 기법을 적용하여 픽셀의 상한 값과 하한 값을 조정한다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에 Max-Min 기반 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 그리고 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화한 후에 양자화된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 이진화한다. 따라서 Max-Min 기반 이진화 기법을 적용하여 이진화된 ROI 영역과 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 이진화된 ROI 영역을 AND 연산을 적용하여 백내장의 후보 영역을 추출한다. 추출된 백내장의 후보 영역에서 침식, 팽창 기법을 적용하여 ROI 영역의 픽셀 크기를 확대 또는 축소하고 타원 형태를 가진 객체 중에서 ROI의 전체 영역의 크기가 1/5보다 적은 객체를 잡음으로 간주하여 제거한다. 잡음이 제거된 백내장의 후보 영역에서 크기가 3/5이상인 영역을 백내장 영역으로 추출한다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 기존의 백내장 추출 방법과 제안된 백내장 추출 방법을 15개의 백내장 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 백내장 추출 방법보다 백내장 추출률이 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서 광대역 코드분할 다중접속 무선 중계기에서 간섭제거를 위한 새로운 CMF(Constant Modulus Fourth) 알고리즘을 제안한다. CMF 알고리즘은 고정 계수 알고리즘인 CMA(Constant Modulus Algorithm)를 수정한 것으로서, 스텝 사이즈를 적절하게 조절함에 따라 개선된 성능을 보이게 된다. 제안된 CMF 알고리즘에서 스텝사이즈가 0.35인 경우 수렴상태에서 평균 자승 에러는 기존 CMA 알고리즘보다 약 4 dB정도 더 낮다. 그리고, 평균 자승 에러 -25dB를 기준으로하면 LMS(Least Mean Square)와 NLMS(Normalized Least Mean Square)보다 반복회수가 400~1100번 정도 줄어든다.
에너지 소비를 최소화하여 네트워크를 오랫동안 유지하기 위해 다양한 무선 센서 네트워크 프로토콜이 제안되었다. K-평균 군집화 알고리즘을 사용하면 최종 군집이 설정될 때까지 중심점을 반복적으로 이동해야 하기 때문에 기존 계층형 알고리즘보다 군집화에 시간이 더 오래 걸린다. K-평균 클러스터링 기반 프로토콜의 경우 클러스터 헤드가 선택되었을 때 클러스터 중심점 근처의 노드 또는 노드의 잔류 에너지만 고려된다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제를 개선하면서 에너지 효율을 개선하기 위해 K-평균 클러스터링을 기반으로 하는 새로운 무선 센서 네트워크 프로토콜을 제안한다.
기존 실시간 신호제어시스템의 루프검지기 기반 수집체계의 한계를 극복하기 위해 실시간 택시 GPS 데이터를 신호제어에 활용할 수 있는 방안에 대한 연구의 일환으로, 본 논문은 2016년 발표한 링크평균통행시간과 대기차량길이의 추정 모형과 교통상황 판단 알고리즘에 대해 평과와 개선을 수행하였다. 링크평균통행시간은 연동그룹과 비연동그룹을 고려하여 평균통행시간을 고도화하였고, 대기차량길이는 교통상황을 고려하여 추정모형을 고도화 하였다. 링크평균통행시간의 정확도는 약 95%, 대기차량길이의 정확도는 약 85%로 분석되었다. 교통상황판단 알고리즘은 정확도가 향상된 통행속도와 대기차량길이를 반영하였다. 반영된 지표들의 변동을 줄이고 교통상황의 추세를 판단하기 위해 평활화를 수행하였으며, 과포화 상황 판단 기준에 통과주기를 반영하여 알고리즘을 고도화하였다.
많은 온라인 쇼핑몰에서 색상 기반 필터링 서비스나 추천 시스템을 제공하지만, 수동 분류는 많은 시간이 들고 오류 위험이 있다. 본 연구의 실험에서는 먼저 분석할 의류 이미지를 실루엣 분석으로 수행한 경우와 수행하지 않는 경우의 k-평균 군집화 알고리즘으로 가장 우세한 색상 군집의 중심값을 도출하는데, 만약 군집 개수가 2개 이상이면 보다 큰 군집의 중심값만을 고려한다. 이 중심값을 이용해 사전 학습한 k-최근접 이웃 알고리즘으로 색상 클래스를 분류한다. 실험 결과 실루엣 분석을 수행하지 않은 k-평균 군집화 알고리즘을 사용한 분류 방식이 정확도와 수행 시간 모두 매우 준수하였으나, 배경색이 존재하여 의류 색 분석에 영향을 줄 수 있는 경우 잘못 분류한다는 문제도 있다.
이 논문에서는 다중 송수신 안테나 시스템에서 탐색 단계별 반경들의 차이를 이용하여 후보 심볼수 K를 변화시키는 적응 복호화 알고리즘을 제안하고, 기존의 복호화 알고리즘과 비트 오류율 및 평균 연산량 측면에서의 성능을 비교한다. 제안한 알고리즘은 반경의 차이가 기준값보다 큰 심볼은 후보에서 제외하는 방법으로 단계마다 적응적으로 다른 K를 사용하며, 기준값으로는 단계별 반경 차이들의 최대값과 평균값으로 적용한다. 제안한 복호화 알고리즘은 K를 고정한 K-best 알고리즘에 비해 오차 전달 현상에 의한 비트 오류율 성능 저하를 줄이고 복잡도면에서 좀 더 효율적인 성능을 보이며, 기존의 적응 K-best 알고리즘과 비교하면 비슷한 비트 오류율 성능을 보이면서 평균 복잡도를 줄일 수 있음을 모의실험으로 보인다.
본 논문에서는 배경이 움직이는 자연환경에서 모델기반 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 이동물체의 형태변화에 적응하기 위하여 Hausdorff 거리를 모델과 영상사이의 유사도로 사용하였으며, 이동물체의 위치 탐색시간을 줄이기 위하여 2D-Logarithmic 탐색기법을 사용하였다 이동물체 추적실험은 도로에서 주행하는 차량을 대상으로 수행하였다. 그 결과 자동차 영상과 오토바이 영상에서 실제위치와 추적결과에 대한 평균자승오차는 각각 1.15와 1.845로 이동물체의 정확한 추적이 가능함을 알 수 있었다. 그리고 추적 정합 시도 회수는 제안한 알고리즘이 기존알고리즘 보다 자동차 영상에서는 평균 1125회, 오토바이 영상에서는 평균 523회 적게 시도하여 추적시간을 단축할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 1-Steiner 휴리스틱 알고리즘을 응용하여 단일 소스 네트와 다중 소스 네트를 배선하는 두 가지 시간 지향(timing-driven) 배선 방법을 제안한다. 이 방법은1-Steiner 휴리스틱 알고리즘의 계산값 (cost)을 지연시간으로 수정한 것으로 이 방법의 특징은 모든 터미널이 임계터미널인 경우와 또 임계터미널이 부분적으로 존재하는 경우의 단일 소스 네트와 다중 소스 네트를 배선하는 데 동시 적용할 수 있다는 점이다. 실험결과 단일 소스를 배선하는 알고리즘은 기존의 SERT와 SERT-C에 비해 지연시간이 각각 평균 2.1%, 10.6% 감소하는 성능을 보였다. 그리고 다중 소스를 배선하는 알고리즘은 기존의 MCMD A-tree 알고리즘과 비교했을 때 모든 소스, 터미널 쌍이 임계쌍(critical pair)일 경우는 최대 지연 시간이 평균 2.7% 증가했지만 부분적인 임계쌍이 존재할 때는 최대 지연 시간이 평균 1.4% 감소하는 유사한 결과를 도출한다.
터보부호는 반복적인 복호 알고리즘을 사용함으로써 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN) 채널 환경에서 반복복호가 진행됨에 따라 BER 성능이 샤논 한계에 가까운 성능을 보이는 오류정정 방식으로 제안되었다. 그러나 터보부호의 복호과정에서 반복 횟수가 증가하게 되면 BER 성능은 향상되지만 다양한 채널환경에서 SNR이 증가할 때 무의미한 반복이 이루어진다. 그러므로 복호 지연이 증가하고 실시간 처리가 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서는 적절한 반복 후 중단시킬 수 있는 새로운 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복호기의 연판정 출력인 LLR 차의 절대 평균값을 이용하여 BER의 손실없이 평균 반복복호 횟수를 감소시킬 수 있는 새로운 반복중단 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에 대한 모의실험은 MATLAB Tool을 이용하여 수행하였다. 실험 결과, 반복중단에 의한 BER 성능은 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘 모두 최대 반복 횟수의 경우와 거의 차이가 없었다. 하지만 평균 반복복호 횟수는 기존의 반복중단 알고리즘에 비해서 효과적으로 감소시킬 수 있었다.
FP-tree(Frequency Pattern Tree) 연관 규칙 탐사 알고리즘은 DB 스캔에 대한 부담을 획기적으로 절감시킴으로써 전체적인 성능을 향상시키고자 제안되었고, 따라서 다른 기법에 기반하는 알고리즘보다 성능이 매우 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나, FP-tree 알고리즘은 기본적으로 DB에 저장된 거래 내용 중 빈발 항목을 포함하는 모든 거래를 트리에 저장해야 하기 때문에 그만큼 많은 메모리를 필요로 한다. 이 논문에서는 범용 운영체제인 유닉스 시스템 환경에서 FP-tree 알고리즘을 구현하여 소요 메모리와 실행시간 등 두 가지 성능 관점에서 해시 트리 및 직접 해시 테이블을 사용하는 DHP(Direct Hashing and Pruning) 알고리즘과 비교한다. 그 결과로서 알려진 바와는 크게 다르게 시스템 메모리가 충분한 상황에서도 대형 편의점 수준의 규모에 적용 가능한 거래 건수 100K, 전체 항목 개수 $1K{\sim}7K$, 평균 거래 길이 $5{\sim}10$, 평균 빈발 항목 집합 크기 $2{\sim}12$인 데이타에 대해서 FP-tree 알고리즘이 DHP 알고리즘보다 열등한 경우가 존재함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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