• 융합신호처리학회 학술대회논문집
• /
• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
• /
• pp.13-16
• /
• 2000

최근의 이동통신 시스템에서 오류 정정 부호화 방식으로 사용되는 Turbo Code의 성능은 부호기에 내재되어 부호의 자유 거리 결정에 큰 영향을 미치는 인터리버와 복호기에서 수행되는 반복 복호에 의한 것이다. 하지만 우수한 성능을 얻기 위해 수신과정에서 많은 지연시간이 요구되는데 이는 주로 인터리버의 크기에 의존하게 된다 또한 Turbo Code는 페이딩 채널 상에서도 신뢰성 있는 강력한 코딩 기법으로 알려져, 최근 ITU 둥에서 IMT-2000과 같은 차세대 이동 통신에서 채널 코드의 표준으로 채택되었다. 따라서 본 논문에서는 복잡도는 2배로 증가하나 성능을 개선시킨 터보 복호기를 제안하고, 차세대 무선 멀티미디어 통신에서 실시간 음성 덴 비디오 서비스를 제공시 복호 지연시간을 단축시키기 위해 가변 복호 방법을 이용하여 AWCN과 페이딩 채널 환경에서의 컴퓨터 모의 실험을 통해 성능 분석을 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권9호
• /
• pp.1786-1792
• /
• 2007

본 논문에서는 ART-1 알고리즘을 이용한 개별코드 인식과 PCA 알고리즘을 적용한 주민등록증 인증방법을 제안한다. 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 Sobel 마스크와 median 필터를 적용하였다. 잡음이 제거 된 영상에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출하고 반복 이진화를 적용하여 이진 영상을 획득한 후, 이진화 과정에서 손실된 개별 코드의 영역을 복원하기 위해, 수직 스미어링을 적용한다. 영역이 복원된 영상에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출하고 얼굴인증을 위해 주민등록증의 형태학적 특징과 얼굴후보 영역의 눈과 입의 위치 정보를 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 추출된 주민등록번호와 발행일은 ART-1 알고리즘을 적용하여 주민등록 번호와 발행일을 인식하고 PCA 알고리즘을 적용하여 주민등록증 사진의 얼굴 영역을 인증한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능평가를 위해 원본 주민등록증 영상 25개를 대상으로 실험한 결과, 325개의 주민등록번호와 167개의 발행일 중에서 각각 323개와 166개가 인식되었다. 그리고 사진과 얼굴부분을 위조한 주민등록증 25에 대해 얼굴 인증을 실험한 결과, 얼굴 인증에 있어서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.125-132
• /
• 2006

원자력 발전소에서 비상사태가 발생하는 경우를 대비하여 비상 발전기의 고장진단시스템을 구축할 필요가 있다. 고장진단시스템의 지식베이스를 구현하기 위해서는 클래스와 인과관계 모형을 설계해야 한다. 클래스와 인과관계 모형을 설계하기 위해 먼저 진단대상을 선정하고, 정상과 비정상의 상태정보를 조사하여 시스템의 작동 원리를 외부지식인 개체와 활동으로 추출한다. 추출된 외부지식을 내부지식으로 표현하기 위해 개체를 클래스로 정의하고 활동을 인과관계로 변환한다. 인과관계의 반복적인 설정과 타당성 검토를 통해 지식베이스에 이식할 수 있는 수준의 진단지식을 완성한다. 본 연구는 결정테이블을 통한 설계 모형의 독립성을 고려하였기 때문에 이식성 높은 지식베이스의 구현이 가능하다.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제25권1호
• /
• pp.1-16
• /
• 2021

Machine learning models have been widely used for landslide susceptibility assessment (LSA) in recent years. The large number of inputs or conditioning factors for these models, however, can reduce the computation efficiency and increase the difficulty in collecting data. Feature selection is a good tool to address this problem by selecting the most important features among all factors to reduce the size of the input variables. However, two important questions need to be solved: (1) how do feature selection methods affect the performance of machine learning models? and (2) which feature selection method is the most suitable for a given machine learning model? This paper aims to address these two questions by comparing the predictive performance of 13 feature selection-based machine learning (FS-ML) models and 5 ordinary machine learning models on LSA. First, five commonly used machine learning models (i.e., logistic regression, support vector machine, artificial neural network, Gaussian process and random forest) and six typical feature selection methods in the literature are adopted to constitute the proposed models. Then, fifteen conditioning factors are chosen as input variables and 1,017 landslides are used as recorded data. Next, feature selection methods are used to obtain the importance of the conditioning factors to create feature subsets, based on which 13 FS-ML models are constructed. For each of the machine learning models, a best optimized FS-ML model is selected according to the area under curve value. Finally, five optimal FS-ML models are obtained and applied to the LSA of the studied area. The predictive abilities of the FS-ML models on LSA are verified and compared through the receive operating characteristic curve and statistical indicators such as sensitivity, specificity and accuracy. The results showed that different feature selection methods have different effects on the performance of LSA machine learning models. FS-ML models generally outperform the ordinary machine learning models. The best FS-ML model is the recursive feature elimination (RFE) optimized RF, and RFE is an optimal method for feature selection.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권6_1호
• /
• pp.1067-1087
• /
• 2018

기존의 LiDAR 자료 기반의 건물 외곽선 추출 연구에서는 고정밀 포인트클라우드를 사용하여 자동으로 건물 지붕 영역을 분류하고 이를 입력자료로 하여 건물 외곽선을 추출했다. 반면에 스테레오 영상 정합을 통해 생성된 DSM은 고정밀 포인트클라우드 자료와 달리 원시 자료인 포인트클라우드에 잡음과 비어있는 격자가 존재하기 때문에 완전한 자동으로 건물 지붕 영역을 분류하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 스테레오 영상 정합을 통해 생성된 DSM에 사용자 입력을 통한 watershed segmentation 기법을 적용하여 반자동으로 건물의 3차원 외곽선을 추출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 DSM 내 건물 영역을 표시하는 단순한 마커 정보만을 입력하기 때문에 사용자 입력을 최소화한 방식으로 건물의 3차원 외곽선을 생성할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.213-220
• /
• 2018

본 논문은 동종업계의 경쟁업체가 시장을 독점하고 있는 상황에서, 신규로 점포를 개설하여 경쟁업체 고객을 빼앗아 경쟁업체 점포를 문을 닫게 하여 생존할 수 있는 점포위치를 결정하는 생존 점포 개설 위치 선정 문제(SFLP)를 다룬다. 이 문제는 포화된 시장에서 문을 여는 점포보다 문을 닫는 점포가 훨씬 많아지고 있는 현실에서 점포를 신규로 개설하고자 할 때 부닥치는 난제이다. 이 문제에 대해 Serra et al.는 반복적 휴리스틱 집중 알고리즘을, Han et al.은 반복적인으로 최대 고객 확보 위치를 찾는 알고리즘을 제안하였다. 그러나 이들 방법은 다수의 위치들에 대해 반복적으로 계산하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 경쟁업체 인접 지점들만을 대상으로 경쟁업체 점포를 폐쇄시키면서 최대 고객을 확보할 수 있는 지점으로 해를 구하고, 최소 고객 확보 지점을 최대 고객을 확보한 다른 경쟁업체 점포를 폐쇄시킬 수 있는 지점으로 변경하는 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘은 단순하면서도 MS-Excel을 활용하여 해를 구할 수 있는 장점을 갖고 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.39-47
• /
• 2018

이 연구는 사다리타기 게임에서 등장하는 사다리 모양에 따른 이산구조를 순열과 조합적 사고, 알고리즘적 구현을 통하여 최소생성사다리를 생성하는 방법과 컴퓨팅 사고력과의 관련성을 탐구하는 내용을 다루었다. 먼저 연구자는 사다리 모양의 세로판과 가로판의 조합에 따라서 생성되는 순열 중에서 역순열에 대응하는 사다리(최소생성사다리)를 필터링 기법과 새로 개선한 알고리즘을 고안하여 Mathematica 프로젝트로 진행하였다. 그 결과 최소생성사다리를 생성원(generator)으로 하는 새로운 그래프를 Mathematica로 창출하여 YC그래프라 이름 붙였으며 그에 대한 속성을 조사하였다. YC그래프는 이전 차원의 그래프를 내포하는 재귀적 구조와 다층 구조를 가졌으며 간선대칭의 특징을 보여주었다. 또한 계산복잡도가 증가함에 따라 세로판 5개, 가로판 10개 사다리부터 층별로 최소생성사다리를 생성하도록 탐색 공간을 분할하는 알고리즘을 적용하였다. 이 과정에서 자료의 시각화, 추상화 및 병렬처리 알고리즘 구현을 통한 컴퓨팅 사고력이 새로운 YC그래프의 창출 및 구조 분석에 기여한 것으로 나타났다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제43권4호
• /
• pp.23-32
• /
• 2020

Many small and medium-sized manufacturing companies process various product types to respond different customer orders in a single production line. To improve their productivity, they often apply batch processing while considering various product types, constraints on batch sizes and setups, and due date of each order. This study introduces a batch scheduling heuristic for a production line with multiple product types and different due dates of each order. As the process times vary due to the different batch sizes and product types, a recursive equation is developed based on a flow line model to obtain the upper bound on the completion times with less computational complexity than full computation. The batch scheduling algorithm combines and schedules the orders with same product types into a batch to improve productivity, but within the constraints to match the due dates of the orders. The algorithm incorporates simple and intuitive principles for the purpose of being applied to small and medium companies. To test the algorithm, two case studies are introduced; a high pressure coolant (HPC) manufacturing line and a press process at a plate-type heat exchanger manufacturer. From the case studies, the developed algorithm provides significant improvements in setup frequency and thus convenience of workers and productivity, without violating due dates of each order.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
• /
• 제60권1호
• /
• pp.1-19
• /
• 2021

본 연구는 초등학생들이 공학도구를 활용하여 측정으로서의 분수의 과제를 해결하는 과정을 분석하고 해결전략의 변화 과정에 대해서 논의하였다. 초등학생 13명을 대상으로 과제 중심의 임상면담을 실시하였고, 특히 분수를 처음 학습한 3학년 학생들의 측정 문제 해결 전략을 심층분석하였다. 그 결과, 추측하기에서 반복적인 분할하기, 임의의 단위 사용에서 주어진 단위 사용과 같은 두 가지 프로파일이 발견되었다. 각 프로파일의 대표적인 사례를 바탕으로, 공학도구의 활용이 역동적인 단위 개념을 형성하는데 기여하고 또한 분수와 관련된 의미형성과정에 드래깅과 같은 수학적 조작 활동이 영향을 줄 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과가 분수의 다양한 의미를 탐구하고 학습하는 후속 연구를 위한 밑거름이 되길 기대한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.3-16
• /
• 1995

본 논문에서는 저차의 부울 함수를 연접시켜 고차의 부울 함수를 생성하는 방법을 소개하고, 이러한 방법으로 생성된 함수의 균등성, 비선형성, 무상관도 등의 제반 성질을 새롭게 규명한다. 또한, 두 함수 사이의 'uncorrelated'개념을 확장하여 Differential Cryptanalysis에 강한 S-box가 가져야 할 필요 조건으로 Strict Uncorrelated Criterion(SUC) 개념을 정의하고, 이를 만족하는 부울 함수를 제시하여 그 존재성을 밝히고 특히, 특수한 형태의 연접으로 생성한 함수가 이를 유지함을 보인다. 그리고, Walsh-Hadamard 변환을 이용하여 부울 함수의 상관관계 특성을 조사하여 이를 연접 방식으로 확장 재생성한 부울 함수에 적용, 이들 함수의 상관관계 특성을 조사하여 이를 연접 방식으로 확장 재생성한 부울 함수에 적용, 이들 함수의 상관관계 특성을 규명한다. 더불어 bent 함수들의 연접으로 홀수차 벡터공간 위에서 semi-bent 함수를 정의하고 이 함수에 대한 상관관계 특성과 비선형치를 규명함과 동시에 SUC을 만족함을 증명하며 연접 방식에 의해서 확장 재생성된 다른 형태의 부울 함수와 비교하여 semi-bent 함수의 암호학적 우수성을 입증한다.