• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.397-400
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• 2016

본 논문에서는 고성능 HEVC 부호기를 위한 Inter Prediction SAD연산 구조의 효율적인 알고리즘을 제안한다. HEVC Inter Prediction에서의 Motion Estimation(ME)은 시간적 중복성을 제거하기 위하여 보간 된 참조 픽처에서 현재 PU와 상관도가 높은 예측 블록을 탐색하는 과정이다. ME는 전역 탐색(full search, FS) 알고리즘과 고속 탐색(fast search) 알고리즘을 이용한다. 전역 탐색 기법은 주어진 탐색 영역내의 모든 후보 블록에 대하여 움직임을 예측하기 때문에 최적의 결과를 보장하지만 연산량 및 연산시간이 많은 단점을 지닌다. 그러므로 본 논문에서는 Inter Prediction의 연산량 및 연산시간을 줄이기 위해 전역탐색에서 SAD연산을 재사용하여 연산 복잡도를 줄이는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 HEVC 표준 소프트웨어 HM16.12에 적용하여 검증한 결과 기존 전역탐색 알고리즘보다 연산시간은 61%, BDBitrate는 11.81% 감소하였고, BDPSNR은 약0.5% 증가하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권1호
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• pp.57-67
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• 2009

인터넷 라우터에서의 패킷 포워딩은 라우팅 테이블에 저장되어 있는 다양한 길이의 프리픽스들 중, 입력된 패킷의 목적지 주소와 가장 길게 일치하는 프리픽스를 찾아 그 프리픽스가 지정하는 출력 포트로 입력된 패킷을 내 보내주는 일련의 과정을 말한다. 패킷 포워딩 속도의 관건은 IP 주소 검색 성능이라 할 수 있는데, 고속의 IP 주소 검색을 제공하기 위해서는 포워딩 테이블을 저장하기 위한 효율적인 데이타 구조 및 우수한 검색 알고리즘이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 이진 검색 트리를 이용한 주소 검색 알고리즘에 주목한다. 기존에 나와 있는 모든 이진 검색 알고리즘은 균형 검색을 제공하지 못하여 효율적이지 못하고, 프리픽스 영역에 대한 이진 검색 알고리즘은 균형 검색을 제공하나 프리픽스 개수보다 많은 수의 포워딩 엔트리를 저장하여 또한 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 효율적인 IP 주소 검색을 위하여 완전 균형 트리 구조를 만들어 이진 검색을 수행하는 알고리즘을 제안하고, 그 성능을 평가하여 기존의 다른 주소 검색 알고리즘과 비교한다. 성능 평가 결과 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 메모리 요구량의 증가 없이 검색 속도가 매우 향상됨을 보았다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권8A호
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• pp.598-606
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• 2003

본 논문에서는 비동기 WCDMA 시스템의 빠른 셀 탐색을 위해 제안된 극성변조(PCM. Polarization Code Modulation) 셀 탐색 기법의 성능을 분석하고자 한다. 극성변조 셀 탐색 기법은 비동기 WCDMA 시스템의 표준 셀 탐색 알고리즘의 셀 탐색 시간을 단축하고 또한 수신기의 복잡도를 줄일 수 있는 기법으로, 홀드 코드를 이용하여 생성된 새로운 그룹 코드를 정의하고 이를 WCDMA P-SCH에 극성 변조하여, 기존 WCDMA의 2단계에서 사용되던 S-SCH의 그룹 코드(RS code)를 대체한다. 따라서 WCDMA 표준에 정의된 2개의 동기 채널을 하나로 줄일 수 있기 때문에 기존 WCDMA 셀 탐색 알고리즘에 비해 기지국 신호의 이득을 얻을 수 있는 기법이다. 본 논문에서는 극성변조 셀 탐색 알고리즘의 성능을 평가하기 긴하여 수학적 모델을 정의하고, 이를 통해 셀 탐색 성공 확률과 평균 탐색 시간을 이론적으로 분석하였다. 그 결과 극성변조 셀 탐색 알고리즘은 WCDMA 표준 셀 탐색 알고리즘의 성능에 비해 수신기 복잡도 측면과 셀 탐색 시간 측면에서 장점을 가지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.664-667
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• 2014

기존 온톨로지들을 공유 및 재사용하기 위하여 온톨로지 정렬이 연구되고 있다. 기존 정렬 시스템은 온톨로지 데이터 양에 따라 매트릭스를 생성하고 과도한 계산을 통해 처리하여 대용량 데이터 집합에 대하여 공간적 및 계산적으로 부하를 발생하여 효율적이지 않다. 이를 해결하기 위하여 온톨로지 정렬을 휴리스틱 알고리즘을 적용하여 연구 진행하였다. 기존 휴리스틱 알고리즘은 계산이 간단하지만 조율해야 하는 파라미터가 많기에 특정 도메인에 최적 조합이 필요하며 만족한 성능을 얻지 못하였다. 이 논문에서는 Discrete Cuckoo Search(DCS) 기반 온톨로지 정렬 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 조율해야 하는 파라미터의 개수가 적고 Levy Flight 분포에 따라 탐색하여 계산이 간단하다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 OAEI(Ontology Alignment Evaluation Initiative)에서 제공하는 벤치마크 데이터를 사용하여 정확률(Precision)과 재현율(Recall)을 구하고 기존 휴리스틱 정렬 알고리즘과 비교 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.114-114
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• 2022

딥러닝의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해서는 딥러닝 기법 내 연산과정의 개선과 함께 학습 및 예측에 사용되는 데이터의 전처리 과정이 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝의 성능을 개량하기 위해 제안된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형과 데이터 전처리 기법을 통해 댐의 수위를 예측하였다. 수위예측을 위해 Multi-Layer Perceptron(MLP), 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Harmony Search(HS)와 딥러닝을 결합한 MLP using a HS(MLPHS) 및 Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search(EBHS-CGS)와 딥러닝을 결합한MLP using a EBHS-CGS(MLPEBHS)를 통해 댐의 수위를 예측하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해 학습 및 예측을 위한 자료를 기반으로 데이터 전처리기법을 적용하였다. 적용된 데이터 전처리 기법은 정규화, 수위구간별 사상(Event)분리 및 수위 변동에 대한 자료의 구분이다. 수위예측을 위한 대상유역은 금강유역에 위치한 대청댐으로 선정하였다. 대청댐의 수위예측을 위해 대청댐 상류에 위치하는 수위관측소 3개소를 선정하여 수위자료를 취득하였다. 각 수위관측소에서 취득한 수위자료를 입력자료로 설정하였으며, 대청댐의 수위자료를 출력자료로 설정하여 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 모형의 학습을 진행하였다. 각 수위관측소 및 대청댐에서 취득한 수위자료는 2010년부터 2020년까지 총 11년의 일 단위 수위자료이며, 2010년부터 2019년까지의 자료를 학습자료로 사용하였으며, 2020년의 자료를 예측 및 검증자료로 사용하였다.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권2호
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• pp.199-208
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• 2000

내용 기반 멀티미디어 정보 검색에서 유사성에 기반한 k-최근접 데이타 탐색 질의는 매우 중요한 질의이다 일반적으로 멀티미디어 데이타는 고차원 특정 벡터로 표현되기 때문에 기존의 k-최근접 탐색 알고리즘은 멀티미디어 정보 검색에 효율적이지 못하다. 따라서 이러한 응용을 위해서는 다소 근사적 검색 결과를 가져오더라도 빠른 검색 성능을 제공하는 근사 k-최근접 탐색 알고리즘이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 고차원 데이타를 위한 새로운 근사 k-최근접 탐색 알고리즘을 제안한다. 아울러, 제안하는 근사 k-최근접 탐색 알고리즘을 기존의 알고리즘과 검색 성능변에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 기존 알고리즘의 검색 성능을 크게 개선할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1196-1204
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• 2022

본 논문은 브로드캐스트 전송방식을 사용하는 무선 애드혹 네트워크에서 네트워크 수명을 최대화하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 최적화 알고리즘은 메모리 구조를 이용하여 로컬 검색 방법을 향상시키는 메타휴리스틱 방식인 타부서치 알고리즘을 적용한다. 제안된 타부서치 알고리즘은 네트워크 수명 최대화 문제에 대하여 효율적인 인코딩 방식과 인접해 검색 방법을 제안한다. 제안된 방식을 적용하여 효율적인 브로드캐스트 라우팅을 설계함으로써 전체 네트워크의 수명을 최대화한다. 제안된 타부서치 알고리즘은 네트워크에서 발생하는 브로드캐스트 전송에서 모든 노드의 소모 에너지와 최초 소실 노드 시점, 알고리즘 실행 시간 관점에서 평가되었다. 다양한 조건의 성능평가 결과에서 제안된 타부서치 알고리즘이 이전에 제안된 메타휴리스틱 알고리즘과 비교했을 때 더 우수함을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.369-376
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• 2007

이 논문은 최적의 분류기 앙상블 선택을 위한 혼합 유전 알고리즘을 제안한다. 혼합 유전 알고리즘은 단순 유전알고리즘의 미세 조정력을 보완하기 위해 지역 탐색 연산을 추가한 것이다. 혼합 유전 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해 단순 유전 알고리즘과 혼합 유전 알고리즘 각각을 비교 실험하였다. 또한 혼합 유전 알고리즘의 지역 탐색 연산으로 두 가지 방법(SSO: 순차 탐색 연산, CSO: 조합 탐색 연산)을 제안한다. 비교 실험 결과는 혼합 유전 알고리즘이 단순 유전 알고리즘에 비해 해를 탐색하는 능력이 우수하였다. 또한 분류기들의 상관관계를 고려한 CSO 방법이 SSO 방법보다 더 우수하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.501-504
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• 2005

블록 정합 기법(block matching algorithm, BMA) 중에서 가장 널리 알려진 3 단계 탐색(three-step search, 3SS) 알고리즘은 큰 움직임 추정에 적합하지만 고정된 탐색 점으로 인하여 작은 움직임 추정에는 계산 면에서 낭비가 심하고 탐색이 잘못될 경우가 대부분이다. 한편, 효율적인 3 단계 탐색(efficient three-step search, E3SS)은 중앙-편중된 움직임 추정을 작은 다이아몬드 탐색(small diamond search, SDS) 알고리즘으로 보완하여 예측성과 탐색 속도를 향상시킨 알고리즘이다. 본 논문에서는 탐색 초기 단계에서 탐색 점을 최적 배치하고 E3SS 의 SDS 알고리즘을 변형시킨 탐색 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 제안된 탐색 알고리즘이 E3SS 와 비교하여 평균 22% 정도 계산량을 감소시키면서도 MSE(Mean Square Error)의 성능 저하를 거의 보이지 않는 것으로 나타난다.