• 제목/요약/키워드: k 평균 알고리즘

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지연시간을 고려한 최소비용의 동적 멀티캐스트 라우팅 알고리즘 (A Distributed Low-cost Dynamic Multicast Routing Algorithm with Delay Constraints)

  • 신민우;임형석
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제39권4호
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    • pp.180-187
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    • 2002
  • 화상회의와 같은 실시간 멀티미디어 응용들은 종단간 엄격한 지연시간 준수를 요구하며 많은 네트워크 자원을 소비한다. 이러한 응용들의 효율적 관리를 위해 멀티캐스트 프로토콜은 주어진 종단간 지연시간을 만족하면서 멀티캐스트 트리의 비용을 최소화하는 라우팅 알고리즘을 필요로 한다. 하지만 그런 트리를 찾는 문제는 계산비용이 매우 높다고 알려져 있다. 그러므로 본 논문에서는 주어진 종단간 지연시간을 만족하는 멀티캐스트 트리를 찾는 계산비용을 감소하면서 트리의 평균 비용을 최소화하는 휴리스틱 분산형 멀티캐스트 라우팅 알고리즘을 제시한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제시한 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 트리의 평균 비용 측면에서 우수함을 보인다.

광학식 자유곡면 형상복원 알고리즘 개발 (A algorithm development on optical freeform surface reconstruction)

  • 김병창
    • 한국융합학회논문지
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    • 제7권5호
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    • pp.175-180
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    • 2016
  • 광기전공학 기술이 융합된 광학계의 발달은 광학계를 구성하는 부품의 표면이 비구면 또는 자유곡면으로 진화하고 있다. 본 논문에서는 광학식 자유곡면의 국부영역으로부터 직교하는 2방향의 곡률을 정의하여 전체 형상을 복원하는 알고리즘을 제안하였다. 8.4 m 자유곡면 형상을 가진 반사거울에 구현된 알고리즘을 적용한 결과 형상 복원 최대오차 0.065 nm, 평균제곱근 오차 0.013 nm로 복원됨을 확인하였다. 프루브의 위치오차 발생에 대한 노이즈 민감도를 해석한 결과, 2 mm 오차에 대해서도 형상복원 최대오차 30 nm, 제곱평균제곱근 오차 8.7 nm로 위치 오차에 매우 둔감한 알고리즘임을 확인하였다.

시계열 데이터베이스에서 인덱스 보간법을 기반으로 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘 (An Index Interpolation-based Subsequence Matching Algorithm supporting Normalization Transform in Time-Series Databases)

  • 노웅기;김상욱;황규영
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제28권2호
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    • pp.217-232
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    • 2001
  • 본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환을 시계열 데이터 간의 절대적인 유클리드 거리에 관계 없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 확장 없이 정규화 변환 서브시퀀스 매칭에 단순히 응용할 경우, 질의 결과로 반환되어야 할 서부시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생한다. 또한, 정규화 변환을 지원하는 기존의 전체 매칭 알고리즘의 경우, 모든 가능한 질의 시퀀스 길이 각각에 대하여 하나씩의 인덱스를 생성하여야 하므로, 저장 공간 및 데이터 시퀀스 삽입/삭제의 부담이 매우 심각하다. 본 논문에서는 인덱스 보간법을 이용하여 문제를 해결한다. 인덱스 보간법은 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용하며, 인덱스가 필요한 모든 경우에 대한 탐색을 수행하는 기법이다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 제안된 알고리즘은 질의 시에 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 생성되어 있는 인덱스 중에서 가장 적절한 것을 선택하여 탐색을 수행한다. 이때, 생성되어 있는 인덱스의 개수가 많을수록 탐색 성능이 향상된다. 필요에 따라 인덱스의 개수를 변화함으로써 탐색 성능과 저장 공간 간의 비율을 유연하게 조정할 수 있다. 질의 시퀀스의 길이 256 ~ 512중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과 선택률이 $10^{-2}$일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 2.40배, 선택률이 $10^{-5}$일 때 평균 14.6배 개선되었다. 제안된 알고리즘의 탐색 성능은 탐색 결과 선택률이 작아질수록 더욱 향상되므로, 실제 데이터베이스 응용에서의 효용성이 높다고 판단된다.

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상위 깊이 부호화 단위의 움직임 정보를 이용한 고속 참조영상 결정 방법 (Fast Reference Picture Decision Using Motion Information of Upper Depth Coding Unit)

  • 이상용;김재곤;최해철;김휘용;임성창;최진수
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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    • pp.196-198
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    • 2011
  • MPEG 과 VCEG 의 공동협력팀인 JCT-VC(Joint Collaboration Team on Video Coding)에서는 H.264/AVC 보다 두 배 이상의 높은 부호화 효율을 목표로 HEVC(High Efficiency Video Coding) 표준화를 진행하고 있다. HEVC 표준화에서는 압축 효율뿐만 아니라 부호화기의 복잡도도 중요하게 고려되고 있다. 본 논문에서는 HEVC 부호화기의 높은 복잡도를 줄이기 위하여 상위 깊이의 부호화 단위(Coding Unit: CU)의 움직임 정보를 이용하여 현재 부호화하는 예측단위(Prediction Unit: PU)의 참조영상의 후보의 수를 제한하는 고속 부호화 알고리즘을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘은 HM3.0 에 비해 평균 10.8% 정도의 부호화 시간을 감소시키며, 이때 평균 비트율은 0.5%로 부호화 효율의 감소가 미미함을 확인 하였다.

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무선 애드 혹 네트워크에서 향상된 DV-Hop 기반 위치인식 알고리즘 (An Improved DV-Hop Localization Algorithm in Wireless Ad Hoc Networks)

  • 이상우;이동열;이채우
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제46권4호
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    • pp.69-78
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    • 2009
  • DV-Hop 알고리즘에서 일반노드의 위치는 앵커노드 간 거리의 평균적인 값을 통해 계산되기 때문에 일반노드의 예측 위치와 실제 위치 간에 많은 오차가 존재한다. 본 논문에서는 앵커노드의 예측 위치와 실제 위치에서 발생하는 오차를 최소화하는 한 홉의 거리를 산출하고 그 거리를 이용하여 일반노드의 위치 정확도를 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 또한 실제 거리에 비해 많은 홉 수를 지니는 앵커노드의 홉 당 거리로 인해서 발생하는 일반노드의 위치 오차를 보정하기 위해 일반노드는 앵커 노드들의 홉 당 거리를 평균으로 하는 자신만의 홉 당 평균 거리를 통해서 자신의 위치를 인식한다. 시뮬레이션을 통해서 제안하는 알고리즘이 기존의 DV-Hop보다 높은 위치인식 정확도를 보임을 확인한다.

HRI 시스템에서 제스처 인식을 위한 Moving Mean-Shift 기반 사용자 손 위치 보정 알고리즘 (A Compensation Algorithm for the Position of User Hands Based on Moving Mean-Shift for Gesture Recognition in HRI System)

  • 김태완;권순량;이동명
    • 한국통신학회논문지
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    • 제40권5호
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    • pp.863-870
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    • 2015
  • 본 논문은 키넥트 센서 (Kinect sensor)를 탑재한 Human Robot Interface (HRI) 시스템에서 손 위치 데이터를 측정하여 제스처 인식 및 처리성능을 높이기 위하여 Moving Mean-Shift 기반 사용자 손 위치 보정 알고리즘($CAPUH_{MMS}$)을 제안하였다. 또한, $CAPUH_{MMS}$의 성능을 자체 개발한 실시간 성능 시뮬레이터로 이동궤적에 대한 평균 오차 성능개선 비율을 다른 보정 기법인 $CA_{KF}$ (Kalman-Filter 기반 보정 알고리즘) 및 $CA_{LSM}$ (Least-Squares Method 기반 보정 알고리즘)의 성능과 비교하였다. 실험결과, $CAPUH_{MMS}$의 이동궤적에 대한 평균 오차 성능개선 비율은 양손 상하 운동에서 평균 19.35%으로, 이는 $CA_{KF}$$CA_{LSM}$ 보다 각각 13.88%, 16.68% 더 높은 평균 오차 성능 개선 비율을, 그리고 양손 좌우 운동에서 평균 28.54%으로 $CA_{KF}$$CA_{LSM}$ 보다 각각 9.51%, 17.31% 더 높은 평균 오차 성능 개선 비율을 나타낸 것이다.

센서 네트워크에서 다중 파워 비콘신호의 SCORE 이용한 위치추정 알고리즘 (An Algorithm of Localization by using the Score of Multiple Power Beacon Signals in Wireless Sensor Networks)

  • 안흥범;이평재;홍진표
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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    • pp.165-169
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    • 2010
  • 무선 센서 네트워크에서 LBS(Location Based Services) 에 적합한 기술적인 요구사항이 증가하고 있다. 최근 LBS의 가장 기본이 되는 위치추정(Localization) 에 관련하여 많은 알고리즘이 제안되고 있지만 센서 네트워크를 위한 요구사항을 만족하지 못하고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 5가지 주된 위치추정방식의 요구사항을 정의하고 이를 만족하는 SCORE 알고리즘을 제안한다. 고정노드는 다중 파워의 비콘신호를 전승하게 되며, 이때 고정노드는 센서노드에게 위치정보를 비콘 신호에 담아서 전승하게 되는데 이때 다중 비콘신호에 신호 순서에 해당하는 SCORE 라고 고정노드로부터 센서노드까지의 거리에 대한 값을 포함하여서 전승하게 된다. 여러 고정노드로부터 수신한 위치정보를 수집한 센서노드는 간단한 연산과정을 거쳐 자신의 위치를 분산적으로 추정하게 된다. CAB 위치추정 알고리즘의 2 가지 알고리즘을 동시에 사용하는 복잡성 문제와 Diffusion 알고리즘의 네트워크 외곽에서 발생하는 큰 위치추정 오류의 문제점을 SCORE 알고리즘에서는 해결하였다. 시뮬레이션 결과 SCORE 알고리즘은 독립적인 알고리즘 사용임에도 불구하고 CAB 위치추정 알고리즘과 비슷한 성능을 나타내었으며, Diffusion 알고리즘에서 발생한 네트워크 외곽 센서노드들의 오류를 평균 7% 이상 향상 시켰다.

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MCC를 이용한 TDE 분해능 향상에 관한 연구 (A Study of High Resolution TDE using MCC)

  • 송도훈;차경환;이채봉;김천덕
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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    • pp.113-116
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    • 1999
  • 신호 대 잡음비가 낮은 환경에서 센서 어레이에 입사된 입력 신호 사이의 지연시간 추정(Time Delay Estimation, 이하 TDE)은 높은 분해능이 요구된다. 본 연구에서는 높은 분해능의 TDE를 구하기 위해 상호상관함수(Cross-Correlation)에 평균 차 함수(Average Magnitude Difference function, AMDF)의 역수를 가중한 MCC (Modified Cross-Correlation)알고리즘을 제안한다. 모의신호를 사용한 수치 시뮬레이션 실험으로 종래의 AMDF, Cross-Correlation 알고리즘과 본 연구에서 제안한 MCC 알고리즘의 분해능을 비교 분석하였다 각 알고리즘의 TDE 결과에 대해 STFT(Short Time fourier Transform)에 의한 시간 주파수 해석을 한 결과 MCC알고리즘을 사용하여 TDE 분해능이 향상되었음을 보고한다.

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PCA와 퍼지 가중치 평균 기법을 이용한 얼굴 인식 (Face Recognition Using PCA and Fuzzy Weighted Average Method)

  • 우영운;김형수;박재민;조재현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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    • pp.315-316
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    • 2011
  • 일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴을 이용하여 유클리디언 거리법과 퍼지기법의 인식률을 비교해보고자 한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 유클리디언 거리법 및 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다.

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LSTM-RNN 기반 음성합성을 위한 파라미터 생성 알고리즘 (Parameter Generation Algorithm for LSTM-RNN-based Speech Synthesis)

  • 박상준;한민수
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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    • pp.105-106
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    • 2017
  • 본 논문에서는 최대 우도 기반 파라미터 생성 알고리즘을 적용하여 인공 신경망의 출력인 음향 파라미터 열의 정확성 및 자연성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 인공 신경망의 출력으로 정적 특징벡터 뿐 만 아니라 동적 특징벡터도 함께 사용하였고, 미리 계산된 파라미터 분산을 파라미터 생성에 사용하였다. 추정된 정적, 동적 특징벡터의 평균, 분산을 EM 알고리즘에 적용하여 최대 우도 기준 파라미터를 추정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 파라미터 생성 시 동적 특징벡터 및 분산을 함께 적용하여 시간축에서의 자연성을 향상시켰다. 제안된 알고리즘의 객관적 평가로 MCD, F0 의 RMSE 를 측정하였고, 주관적평가로 선호도 평가를 실시하였다. 그 결과 기존 알고리즘 대비 객관적, 주관적 성능이 향상되는 것을 검증하였다.

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