• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.263-267
• /
• 2005

웹 사이트의 사용성에 가장 많은 영향을 미치는 요인은 프리젠테이션 디자인으로 좋지 않은 레이아웃은 검색속도를 떨어뜨리고 에러를 유발함으로써 사용자의 탐색 능력에 결정적인 악 영향을 미친다. 최근 들어 많은 웹 사이트들이 3D로 정보를 시각화하고 이의 네비게이션에 관한 연구들이 활발히 되고 있어 사용자의 웹 사용성과 정보 인식의 양적 질적 향상을 꾀하고 있는 추세에 있다. 이에 본 논문은 이러한 3D로 정보를 표현하는데 있어 바른 디자인 지침을 제시하고자 3D 레이아웃 실험을 실시하였다. 웹상에서 같은 양의 데이터를 2D와 3D로 디스플레이하고 특정한 데이터를 검색하는 속도를 측정하는 인지 실험을 실시하였고 이를 분석하였다.

• 소성∙가공
• /
• 제29권4호
• /
• pp.218-228
• /
• 2020

The prediction of final mass and optimized process conditions of injection molded products using Artificial Neural Network (ANN) were demonstrated. The ANN was modeled with 10 input parameters and one output parameter (mass). The input parameters, i.e.; melt temperature, mold temperature, injection speed, packing pressure, packing time, cooling time, back pressure, plastification speed, V/P switchover, and suck back were selected. To generate training data for the ANN model, 77 experiments based on the combination of orthogonal sampling and random sampling were performed. The collected training data were normalized to eliminate scale differences between factors to improve the prediction performance of the ANN model. Grid search and random search method were used to find the optimized hyper-parameter of the ANN model. After the training of ANN model, optimized process conditions that satisfied the target mass of 41.14 g were predicted. The predicted process conditions were verified through actual injection molding experiments. Through the verification, it was found that the average deviation in the optimized conditions was 0.15±0.07 g. This value confirms that our proposed procedure can successfully predict the optimized process conditions for the target mass of injection molded products.

• 전자공학회논문지B
• /
• 제28B권11호
• /
• pp.852-858
• /
• 1991

An adaptive hierarchical classifier(AHCL) for Korean character recognition using a neural net is designed. This classifier has two neural nets: USACL (Unsupervised Adaptive Classifier) and SACL (Supervised Adaptive Classifier). USACL has the input layer and the output layer. The input layer and the output layer are fully connected. The nodes in the output layer are generated by the unsupervised and nearest neighbor learning rule during learning. SACL has the input layer, the hidden layer and the output layer. The input layer and the hidden layer arefully connected, and the hidden layer and the output layer are partially connected. The nodes in the SACL are generated by the supervised and nearest neighbor learning rule during learning. USACL has pre-attentive effect, which perform partial search instead of full search during SACL classification to enhance processing speed. The input of USACL and SACL is a directional edge feature with a directional receptive field. In order to test the performance of the AHCL, various multi-font printed Hangul characters are used in learning and testing, and its processing its speed and and classification rate are compared with the conventional LVQ(Learning Vector Quantizer) which has the nearest neighbor learning rule.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.616-627
• /
• 1997

본 논문에서는 동영상 처리에서 사용되는 움직임 추정을 위한 삼단 검색 알고리 즘의 구조에서는 규칙적인 데이타 입력이 가능하게 되고 입력된 데이타는 그 데이타를 사용하는 모든 연산과정을 거치게 되어 데이타 입력 대역폭이 최소화 된다. 기존의 구조 들 보다 적은 자원으로 최대 계산 속도에 접근하는 성능을 가진다. 제안된 구조의 성능 분석과 다른 구조들과의 비교가 제시된다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
• /
• 제50권2호
• /
• pp.72-79
• /
• 2001

In the GPS/DR integrated system, the GPS position(or velocity) is used to compensate the DR output and to calibrate errors of the DR sensor. This synergistic relationship ensures that the calibrated DR accuracy can be maintained even when the GPS signal is blocked. Because of the observability problem, however, the DR sensors are not sufficiently calibrated when the vehicle speed is low. This problem can be solved if we use a multi-antenna GPS receiver for attitude determination instead of conventional one. This paper designs a two-antenna GP receiver integrated with DR sensors. The proposed integration system has three remarkable features. First, the DR sensor can be calibrated regardless of the vehicle speed with the aid of two-antenna GPS receiver. Secondly, the search space of integer ambiguities in GPS carrier-phase measurements is reduced to a part of the surface of the sphere using DR heading. Thirdly, the detection resolution of cycle-slips in GPS carrier-phase measurements is improved with the aid of DR heading. From the experimental result, it is shown that the search space is drastically reduced to about 3/20 of the non-aided case and the cycle-slips of 1 or half cycle can be detected.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제5권1호
• /
• pp.70-78
• /
• 2010

Elitist nondominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is adopted and improved for multiobjective optimal reactive power flow (ORPF) problem. Multiobjective ORPF, formulated as a multiobjective mixed integer nonlinear optimization problem, minimizes real power loss and improves voltage profile of power grid by determining reactive power control variables. NSGA-II-based ORPF is tested on standard IEEE 30-bus test system and compared with four other state-of-the-art multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs). Pareto front and outer solutions achieved by the five MOEAs are analyzed and compared. NSGA-II obtains the best control strategy for ORPF, but it suffers from the lower convergence speed at the early stage of the optimization. Several problem-specific local search strategies (LSSs) are incorporated into NSGA-II to promote algorithm's exploiting capability and then to speed up its convergence. This enhanced version of NSGA-II (ENSGA) is examined on IEEE 30 system. Experimental results show that the use of LSSs clearly improved the performance of NSGA-II. ENSGA shows the best search efficiency and is proved to be one of the efficient potential candidates in solving reactive power optimization in the real-time operation systems.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제14권1호
• /
• pp.228-238
• /
• 2018

With the rapid advancement of Internet services, there has been a dramatic increase in services that dynamically provide Internet resources on demand, such as cloud computing. In a cloud computing service, because the number of users in the cloud is changing dynamically, it is more efficient to utilize a flexible network technology such as software-defined networking (SDN). However, to efficiently support the SDN-based cloud computing service with limited resources, it is important to effectively manage the flow table at the SDN switch. Therefore, in this paper, a new flow management scheme is proposed that is able to, through efficient management, speed up the flow-entry search speed and simultaneously maximize the number of flow entries. The proposed scheme maximizes the capacity of the flow table by efficiently storing flow entry information while quickly executing the operation of flow-entry search by employing a hash index. In this paper, the proposed scheme is implemented by modifying the actual software SDN switch and then, its performance is analyzed. The results of the analysis show that the proposed scheme, by managing the flow tables efficiently, can support more flow entries.

• 인지과학
• /
• 제26권3호
• /
• pp.357-375
• /
• 2015

일상생활에서의 시각탐색의 대상이 되는 표적 사물의 출현 가능성 즉 출현 확률은 매우 낮은 경우부터 높은 경우까지 다양하다. 그럼에도 불구하고, 실험실 상황의 시각 탐색 연구에서 표적의 출현 확률은 대개 50%의 확률로 고정되는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 서로 다른 표적 출현확률의 영향 하에 시각탐색 과정에서의 정보처리 특성을 조사하였다. 지각적으로 단순한 도형자극으로 구성된 시각탐색과제가 실시되었으며, 탐색 표적이 제시되는 빈도를 저빈도(20%)와 중립빈도(50%), 또는 고빈도(80%)로 달리함으로써 표적 출현확률이 탐색 정보처리 책략에 미치는 영향을 탐색 정확도, 신호탐지 측정치 그리고 반응시간 차원에서 조사하였다. 실험 결과, 표적이 드물게 출현할수록 실수율이 증가하고 헛경보율이 감소했으며 반대로 고빈도 표적탐색에서는 역전된 패턴이 관찰되었다. 신호탐지 분석 결과, 이러한 결과는 민감도가 아닌 탐색 반응기준의 이동에 의한 것으로 확인되었다. 또한 반응시간 차원에서, 표적 있음 시행에서의 적중 반응은 출현확률과 관계없이 일정했던 반면 표적 없음 시행에 대한 정확한 기각 반응은 출현확률에 비례해 지연된 것이 관찰되었다. 이러한 결과는 표적이 빈번하게 출현할수록 표적 없음 상황에서 탐색을 종료하기 위한 탐색 역치 기준이 보수적이었음을 의미한다. 본 연구의 결과는 표적 출현확률 효과가 단순히 반응편향에 따른 속도-정확도 교환이 아닌 의사결정 기준의 변화에 기초한 상이한 탐색 정보처리 과정의 산물임을 시사한다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권3호
• /
• pp.16-22
• /
• 2007

H.264에서 움직임 예측은 전체 부호화 시간의 큰 비중을 차지함으로써 실시간 적용을 위해서 반드시 개선되어야할 부분이다. 이런 문제점 개선을 위해 제안된 알고리즘들의 대부분은 부호화에서 실시간 적용에 문제되는 시간을 줄이고자 전체 검색의 화질을 목표로 빠른 검색 알고리즘을 제안해 왔으며 부 화소관련 알고리즘도 이와 같다. 본 논문은 이런 알고리즘들의 접근과는 다르게 움직임 영상별 부호화된 움직임 예측을 분석하여 이를 바탕으로 현재 매크로 블록의 정수 화소 움직임 벡터와 이미 부호화된 주변 3개 움직임 벡터를 이용하여 부 화소 탐색 진행 여부를 결정하는 것을 제안한다. 또한 분석된 움직임 벡터의 수평/수직 방향성을 이용, 부 화소에서의 수평/수직 방향만의 탐색을 제안하고 위의 두 제안 사항에 대한 적용 결과를 보여 준다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.636-644
• /
• 2015

이 논문에서는 CAM shift알고리즘과 8방향 탐색 위도우를 결합하여 객체의 추적 성능을 향상하는 방법과 추적에 이용되는 프레임의 수를 줄여 연산을 줄이는 방법을 제안한다. CAM shift는 대표적인 색상을 이용한 추적 방법이나 빠른 속도로 이동하는 물체를 추적하기 어려운 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 추적 대상을 놓쳐버린 시점에서 마지막으로 추적에 성공한 시점의 정보를 이용하여 8방향 탐색을 실시하여 객체를 찾아 낸 후 CAM shift의 탐색 윈도우를 이동시켜 기존의 CAM shift로는 추적이 불가능한 고속 이동 물체에 대해서도 보다 정확한 추적이 가능하게 되었다. 또한 하드웨어의 발달로 초당 생산되어지는 프레임의 수가 증가하여 불필요한 연산이 증가하게 되었고, 이를 줄이기 위해 추적에 이용되는 프레임의 수를 줄여 연산을 줄여 이 전보다 효율을 높일 수 있었다.