• Smart Structures and Systems
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• 제30권4호
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• pp.421-432
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• 2022

Regarding the high significance of correct pan evaporation modeling, this study introduces two novel neuro-metaheuristic approaches to improve the accuracy of prediction for this parameter. Vortex search algorithms (VSA), sunflower optimization (SFO), and stochastic fractal search (SFS) are integrated with a multilayer perceptron neural network to create the VSA-MLPNN, SFO-MLPNN, and SFS-MLPNN hybrids. The climate data of Arcata-Eureka station (operated by the US environmental protection agency) belonging to the years 1986-1989 and the year 1990 are used for training and testing the models, respectively. Trying different configurations revealed that the best performance of the VSA, SFO, and SFS is obtained for the population size of 400, 300, and 100, respectively. The results were compared with a conventionally trained MLPNN to examine the effect of the metaheuristic algorithms. Overall, all four models presented a very reliable simulation. However, the SFS-MLPNN (mean absolute error, MAE = 0.0997 and Pearson correlation coefficient, R_P = 0.9957) was the most accurate model, followed by the VSA-MLPNN (MAE = 0.1058 and R_P = 0.9945), conventional MLPNN (MAE = 0.1062 and R_P = 0.9944), and SFO-MLPNN (MAE = 0.1305 and R_P = 0.9914). The findings indicated that employing the VSA and SFS results in improving the accuracy of the neural network in the prediction of pan evaporation. Hence, the suggested models are recommended for future practical applications.

• 한국인공지능학회지
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• 제12권2호
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• pp.9-16
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• 2024

In this study, we delve into the effects of personalization algorithms on the creation of "filter bubbles," which can isolate individuals intellectually by reinforcing their pre-existing biases, particularly through personalized Google searches. By setting up accounts with distinct ideological learnings-progressive and conservative-and employing deep neural networks to simulate user interactions, we quantitatively confirmed the existence of filter bubbles. Our investigation extends to the deployment of an LSTM model designed to assess political orientation in text, enabling us to bias accounts deliberately and monitor their increasing ideological inclinations. We observed politically biased search results appearing over time in searches through biased accounts. Additionally, the political bias of the accounts continued to increase. These results provide numerical evidence for the existence of filter bubbles and demonstrate that these bubbles exert a greater influence on search results over time. Moreover, we explored potential solutions to mitigate the influence of filter bubbles, proposing methods to promote a more diverse and inclusive information ecosystem. Our findings underscore the significance of filter bubbles in shaping users' access to information and highlight the urgency of addressing this issue to prevent further political polarization and media habit entrenchment. Through this research, we contribute to a broader understanding of the challenges posed by personalized digital environments and offer insights into strategies that can help alleviate the risks of intellectual isolation caused by filter bubbles.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권4호
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• pp.281-291
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• 2018

화음탐색법은 2001년 고려대학교 수자원연구실에서 개발한 최적화 알고리즘으로 재즈의 즉흥연주에서 반복적인 연습을 거듭할 수 록 좋은 화음이 만들어지는 현상에 착안하였다. 화음탐색법은 처음 소개된 논문이 Google Scholar 기준 약 3,600여 회(2018년 1월 11일 기준) 인용될 만큼 유전자알고리즘과 견줄만한 세계적인 최적화 알고리즘이 되었고 비단 수자원공학 및 토목공학 뿐 만 아니라 공학 전 분야, 의학, 경영학, 인문학 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 논문은 화음탐색법을 포함한 최적화 알고리즘이 수자원공학의 다양한 분야에서 널리 적용되기를 바라며 작성된 화음탐색법 총설논문(Review Article)이다. 따라서, 본 논문에서는 먼저 화음탐색법을 간략히 소개하고 적용분야 및 분야별 적용 빈도를 살펴본다. 또한 화음탐색법의 세계화 현황을 관련 학회의 성장과 관련 연구프로젝트의 동향 정리를 통해 알아본다. 마지막으로 국내 수자원공학 분야 연구에 적용된 최적화 알고리즘 현황을 살펴보고 활용의 증대를 위한 몇 가지 제안사항을 전달하며 마무리한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.406-413
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• 2001

일반 적인 고속 블록정합 알고리즘들은 현재 프레임의 탐색 블록과 참조 프레임의 탐색영역 내의 블록간 MAD(Mean Absolute Distance)를 비교하기 때문에 탐색점 수만큼 MAD를 구해야 하는 단점이 있다. 이와 같은 고속 블록정합 알고리즘들의 단점을 해결하기 위해 "이웃한 화소는 서로 간에 거의 같은 값을 지니고 있다"라는 특성을 이용한 MMAD 연산법에 의한 고속 DS알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 각 탐색 단계별로 새로운 탐색점의 MAD를 산출하는 기존의 MAD 연산법을 탈피하고, 이전 단계에서 연산된 MAD를 MMAD 연산법에 의해 현재의 탐색점의 MAD로 사용하기 때문에 불필요한 탐색점의 블록간 MAD 연산을 없앨 수 있었다. 움직임 추정 오차는 기존 고속 블록정합 알고리즘과 비교했을 때 비슷한 성능을 나타내었고, 총 연산량은 2F$N_2$Ep만큼 크게 줄어들었다. 크게 줄어들었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권9호
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• pp.86-94
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• 1998

본 논문에서는 기존 고속 블럭 알고리즘보다 성능이 우수하고 하드웨어 구현에 적합한 새로운 MFSS(Modified Four-Step Search) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 추정 과정은 일정한 규칙을 갖기 때문에 하드웨어 구현에 적합하고, 모의실험을 통해 거의 FS(Full Search) 성능에 근접할 정도로 기존의 고속 움직임 추정 알고리즘보다 성능의 우수함을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 MFSS(Modified Four-Step Search) 움직임 추정 및 보상기 설계에서 중요한 고려 사항은 설계 결과의 하드웨어적인 크기와 출력이 나오기 까지의 필요한 지연 시간인데, 본 논문에서는 9개의 PE(Process Element)만을 이용하여 구현함으로써 전체 로직의 양을 최적화 하였고, 움직임 추정기와 보상기를 결합함으로써 메모리를 공유하고 필요한 지연시간도 줄이는 구조를 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.99-108
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• 2008

동영상 압축을 위해서, 탐색 속도와 부호화된 비디오 화질이라는 두 가지 성능이 고려되어야 한다. 본 논문에서는, 동영상의 공간적 상관성과움직임 벡터(MV)의 중심지향적인 특성을 이용하여 개선된 고속블록정합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 현재 프레임의 인접 매크로 블록으로부터 초기 움직임 벡터를 예측하고 크로스 패턴과 납작한 육각 탐색 패턴을 이용하여 정확한 움직임 벡터를 결정한다. 성능 평가를 통해, 제안된 알고리즘은 탐색 속도와 부호화된 비디오 화질 측면 모두에서 비교대상인 육각 패턴 탐색 알고리즘(HEXBS)과 크로스-육각 패턴 탐색 알고리즘(CHS)에 비해 뛰어난 성능을 나타냄을 알 수 있었다. 제안된 알고리즘을 이용하여 탐색 속도 측면에서는 약 31%의 성능 향상을 보였고, PSNR 측면에서도 약 0.5dB 향상되어 비디오 화질의 성능 향상을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권1C호
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• pp.23-33
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• 2007

고용량 고화질 동영상의 빠르고 효율적인 전송을 위해 압축은 반드시 필요한 기술이다. 이를 위해 사용되는 움직임 추정 기술은 동영상을 고효율로 압축할 수 있는 가장 중요한 기술의 하나이다. 제안한 방법은 다이아몬드 탐색 기법을 기반으로 하여 개선하였으며 탐색 패턴에 있어서 분할하거나 혹은 회전하는 다이아몬드의 형태를 갖고 있다. 제안한 방법은 특히 카메라의 이동을 따라 방향성을 갖는 움직임이 큰 영상의 경우에 있어 보다 좋은 화질 향상의 결과를 가지며 움직임이 적은 영상의 경우께 있어서는 보다 적은 탐색 점수로 움직임 추정을 가능하게 함으로서 계산량을 상당수 감소시킬 수 있다. 또한 초기 탐색 점수를 달리하여 화질과 속도 면에 있어서의 비교 우위에 따른 임의의 선택을 가능하게 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 다이아몬드 탐색 기법(DS), 육각 탐색기법(HEXBS)과 비교하여 더 좋은 화질을 유지하면서 보다 적은 탐색 점수를 갖고 움직임 추정을 할 수 있으며 기존의 알고리즘과 비교하여 영상의 움직임의 적고 많음에 따라 적응적으로 탐색 점수를 줄이거나 늘리면서 보다 우수한 성능으로 탐색을 가능하게 한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권3호
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• pp.244-260
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• 2007

데이타베이스 언어인 SQL의 연산자 LIKE는 문자열을 탐색하기 위한 연산자로서 문자열 양식을 설정함으로써 그에 부합하는 칼럼값들을 식별할 수 있게 한다. 표음문자인 한글의 각 음절은 초성과 중성으로 구성되거나 초성, 중성, 그리고 종성으로 구성된다. 본 논문은 연산자 LIKE의 한글 음절의 탐색 양식으로서 한글 음절로 표현되는 기존 양식에 추가하여 한글의 초성과 중성에 기반한 새로운 양식을 제안한다. 제안하는 한글 탐색 양식은 특정 초성을 가지는 한글 음절들, 특정 중성을 가지는 한글 음절들, 또는 특정 초성과 중성을 가지는 한글 음절들을 탐색할 수 있게 한다. 제안하는 한글 탐색 양식을 SQL의 기존 연산자들로 표현하는 것은 실질적으로 많은 불편을 수반하며 DBMS의 문자 집합에 따라 응용 프로그램의 호환성 문제를 초래할 수 있다. 본 논문은 제안하는 한글 탐색 양식을 고려한 연산자 LIKE의 수행 알고리즘을 한글과 한자에 대한 정보 교환용 부호계의 국가 표준인 KS X 1001로 표현된 문자들을 기반으로 제시한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.129-133
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• 2015

본 논문에서는 비디오 압축에서 성능의 중요한 요소인 움직임 예측을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들은 연산량 감축으로 인하여 프레임에 따라 심각한 예측화질 저하의 문제점과 여전히 많은 연산량의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포를 이용하여 탐색영역을 중요도 별로 나누고 적응적인 매칭기준을 이용하여 예측화질은 유지하면서 불필요한 계산만을 줄일 수 있는 방법이다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색방법과 비교하여 예측 화질의 저하가 0.01dB 이하이며, 사용되는 계산량은 3~5%이내이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-4 AVC 및 H.265를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.209-220
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• 2004

기존 비디오 표준과 비교해 볼 때, H.264 비디오 표준이 갖는 중요한 두 가지 특징으로는 높은 부호화 효율과 네트워크 친화성을 들 수 있다. 그러나 이러한 중요한 특성에도 불구하고 H.264 표준은 구현시 요구되는 메모리 대역폭과 연산량의 복잡도가 높기 때문에 실시간 응용에 적용하는데 어려움이 있다. H.264 부호화 기술 가운데 특히 복수 참조 영상을 이용한 다양한 블록 단위 움직임 탐색은 높은 부호화 효율을 갖도록 하는 핵심 요소지만 최적의 움직임 벡터를 찾기 위해 다양한 블록 단위 조합의 모든 경우에 대하여 SAD (Sum of Absolute Difference)를 구해야 하므로 상당한 계산량을 요구한다. 그러므로 본 논문에서는 움직임 탐색의 연산량을 줄이기 위해 정수화소 움직임 탐색 및 부화소 움직임 탐색을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 정수화소 단위 움직임 탐색의 경우, 기존의 고속 움직임 탐색 기법은 H.264의 다양한 블록 단위 움직임 탐색 구조에 그대로 적용할 경우 효과적이지 못하기 때문에 본 논문에서는 종래 다이아몬드 탐색 기반 방법을 계층적 블록 구조에 맞게 개선한 적응적 움직임 탐색 기법을 제안하도록 한다. 또한 부화소 단위 움직임 탐색을 위해서는 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하여 예측벡터를 중심으로 한 다이아몬드 탐색 기반 고속 알고리즘을 제안한다.