• 한국통신학회논문지
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• 제29권7B호
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• pp.685-696
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• 2004

많은 양의 대역폭을 사용하는 실시간 멀티미디어 응용들은 일정 수준의 서비스 품질을 보장받기 위해 필요한 자원을 사전에 예약하고 이를 사용할 수 있어야 한다. 자원의 사전 예약을 위해서는 해당 자원에 대한 사용 기간의 명시와 이를 이용해 자원을 사전에 예약하고 할당하는 자원 관리자가 필요하다. 따라서 자원의 사용 기간에 관계없이 예약 요청 발생시점에서 가용 자원의 양만을 고려하는 전통적인 자원 할당 방식과는 달리 사전 예약을 제공하는 자원 관리자는 사전에 예약된 자원과 사용 기간을 명시하지 않는 즉석 예약을 위해 할당된 자원이 서로충돌하지 않도록 예약 요청들을 처리해야 한다. 일반적으로 자원 예약의 충돌은 예약 형태에 따라 할당 자원을 분리함으로써 해결할 수 있지만 이는 자원의 낭비를 초래하게 된다. 본 논문은 즉석 예약과 사전 예약 요청을 위해 준비된 자원 공간을 변동하는 자원 경계를 이용해 효율적으로 공유하는 자원 관리 방식을 제안한다. 제안하는 자원 관리 방식은 네트워크 비용 함수를 이용해 자원 간 경계를 설정하고, 예약 자원의 충돌에 따라 비용 함수의 가중치 변수를 조정해 경계를 변화시킴으로써 공유 자원을 효과적으로 할당하고 관리한다. 또한, 사용자 효용 함수의 정의를 통해 예약된 자원을 사용하는 서비스의 품질로부터 사용자가 얻는 효용을 정량적으로 측정하며, 자원의 사전 예약이 사용자 효용 및 전체 자원 활용에 미치는 영향을 고찰한다. 네트워크 시뮬레이터(NS-2)를 이용한 실험은 제안한 자원 관리 방식이 자원 공간의 고정 분할과 같은 방식과 비교해 높은 자원 활용율과 더불어 안정적인 서비스 품질을 제공할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권11호
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• pp.1261-1269
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• 1999

다층 퍼셉트론은 다양한 응용 분야에 성공적으로 적용되고 있는 대표적인 신경회로망 모델이다. 그러나 다층 퍼셉트론의 학습에서 나타나는 플라토에 기인한 느린 학습 속도와 지역 극소는 실제 응용문제에 적용함에 있어서 가장 큰 문제로 지적되어왔다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 다양한 학습알고리즘들이 개발되어 왔으나, 계산의 비효율성으로 인해 실제 문제에는 적용하기 힘든 예가 많은 등, 현재까지 만족할 만한 해결책은 제시되지 못하고 있다. 본 논문에서는 다층퍼셉트론의 베이시스 함수로 사용되는 시그모이드 함수를 보다 일반화된 형태로 정의하여 사용함으로써 학습에 있어서의 플라토를 완화하고, 지역극소에 빠지는 것을 줄이는 접근방법을 소개한다. 본 방법은 기존의 변형된 가중치 수정식을 사용한 학습 속도 향상의 방법들과는 다른 접근 방법을 택함으로써 기존의 방법들과 함께 사용하는 것이 가능하다는 특징을 갖고 있다. 제안하는 방법의 성능을 확인하기 위하여 간단한 패턴 인식 문제들에의 적용 실험 및 기존의 학습 속도 향상 방법을 함께 사용하여 시계열 예측 문제에 적용한 실험을 수행하였고, 그 결과로부터 제안안 방법의 효율성을 확인할 수 있었다. Abstract A multilayer perceptron is the most well-known neural network model which has been successfully applied to various fields of application. Its slow learning caused by plateau and local minima of gradient descent learning, however, have been pointed as the biggest problems in its practical use. To solve such a problem, a number of researches on learning algorithms have been conducted, but it can be said that none of satisfying solutions have been presented so far because the problems such as computational inefficiency have still been existed in these algorithms. In this paper, we propose a new learning approach to minimize the effect of plateau and reduce the possibility of getting trapped in local minima by generalizing the sigmoidal function which is used as the basis function of a multilayer perceptron. Adapting a new approach that differs from the conventional methods with revised updating equation, the proposed method can be used together with the existing methods to improve the learning performance. We conducted some experiments to test the proposed method on simple problems of pattern recognition and a problem of time series prediction, compared our results with the results of the existing methods, and confirmed that the proposed method is efficient enough to apply to the real problems.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권3호
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• pp.187-194
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• 2019

한국의 수자원 총량중 이용량은 26.3%로 강으로부터의 취수 비율은 3%에 불과하며, 중국, 인도, 이탈리아, 남아공 등과 함께 물 스트레스 기준 중~고에 해당한다. 따라서 본 연구에서는 댐 수자원 확보를 위한 적지선정과 관련하여 연구하였다. 미국, 일본 및 한국의 댐 건설절차에 대한 조사 결과, 정량적인 기준 및 계산 방법 또는 공식이 부재하였다. 댐 적지선정의 정량적 기준 제시를 위하여 먼저 기후 변화 시나리오를 조사, 분석하였으며, IPCC제 5 차 평가 보고서에 제시된 12.5 km 격자 해상도의 RCP 4.5 및 8.5를 SWAT와 HEC-ResSim를 이용하여 유역 연구에 적용하였다. 댐 시뮬레이션 결과를 토대로 홍수 및 가뭄의 감소 효과를 정량적으로 제시하였다. 그리고 댐 적지 선정 지표 결정과, AHP 기법을 이용하여 평가지표에 대한 전문가 설문을 실시하여 가중치를 부여하였으며, 이를 통해 댐 적지 선정 함수식(FSDS)을 제안하였다. 함수식의 경우 4곳의 기 설치된 유역에 대하여 보정 및 검증 하였으며, FSDS와 GIS의 'Model builder'를 사용하여 댐 적지선정 자동화 모델을 개발하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.122-124
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• 2022

다중 엘리베이터의 트래픽(Traffic)은 엘리베이터 알고리즘의 설계의 가장 핵심적인 과제이다. 국내 대기업 엘리베이터의 DSS 알고리즘 패널과 같이 행선층을 직접 입력하는 시스템에 많은 비용을 투자하면 효율적인 엘리베이터 시스템 설계가 가능하다. 하지만 비용문제가 해결되지 않으면 NC 알고리즘과 같이 비효율적인 시스템을 사용할 수 밖에 없다. 본 연구에서는 시간 비효율 문제를 해결하기 위해 회사 건물이나 학교 건물과 같이 승객 대부분의 시간표(Timetable)이 알려져 있는 특정한 경우에 대하여 엘리베이터 알고리즘을 개선하였다. 엘리베이터 알고리즘은 배정 함수(FS)와 대기 함수(WF), 두 개의 식으로 나누어 설계하였다. 엘리베이터 시뮬레이션을 설계하였고, 실제 시간표 데이터를 바탕으로 시뮬레이션 상황에 맞는 10개의 서로 다른 시간표 데이터를 생성하였다. 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)과 시뮬레이션을 이용하여 효율적인 배정 및 대기 함수의 가중치 및 상수를 결정하였다. 결과적으로 기존 엘리베이터의 NC 알고리즘에 비해 줄어들고 DSS 엘리베이터와 근접한 수준의 평균 대기 시간 효율을 얻었다. 추가적으로 유전 알고리즘을 통해 설계된 엘리베이터 알고리즘의 분석을 진행하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권11호
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• pp.45-54
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• 2008

본 논문에서는 particle swarm optimization (PSO)을 사용하여 가장 낮은 SLL같을 갖거나 가장 좁은 빔폭을 가지는 비균일 급전, 비균등 간격의 선형 어레이를 설계하였다. 어레이 소자의 급전 크기와 급전 소자간의 간격을 조절하기 위해 변수로 지정하였다. 두 가지 변수를 동시에 무작위로 조절하여 빔패턴을 최적화하였다. 빔패턴의 널 포인트를 기준으로 나누어 각각의 사이드로브에 가중치를 부여함으로써 적합도 함수의 성능을 향상시켰고, 이를 이용하여 최적의 빔패턴을 얻을 수 있었다. 이 때, 가중치 값과 빔패턴을 나누는 각은 여러 번의 시도를 통해 얻을 수 있었다. SLL 뿐만 아니라 빔폭까지 고려하기 위해 fitness function에 추가적인 항목 ${\beta}{\times}BW$을 첨가하였다. 이로써, 가장 낮은 SLL값을 갖거나 가장 좁은 빔폭을 갖는 빔패턴을 갖는 어레이를 설계하였다. 10개의 어레이 소자를 이용하여 최적화 하였을 때, 전자는 -43dB의 SLL값과 $32.2^{\circ}$의 빔폭을 가졌고, 후자는 -26dB의 SLL값과 $24.2^{\circ}$의 빔폭을 가졌다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.313-321
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• 2005

연속 계조 영상을 이진 영상으로 변환하는 방법을 해프토닝이라 한다. 이와 같은 해프토닝 방법 중 오차확산법은 연속 계조 영상을 이진 영상으로 표현할 때 우수한 화질을 보이지만 에지 영역에서는 에지 정보가 흐려지는 특성이 있다. 이를 개선하기 위해 원영상의 국부적인 공간 정보를 이용하여 에지를 강조하는 방법을 제안한다 제안 방법은 인간의 시각이 한 점을 인식하지 않고 국부 평균을 인식함을 고려하여 한 화소와 인접 화소의 평균을 이용한 비율 값을 국부 평균에 가중치로 적용하고 에지 강조 정보량(EEI : Edge enhancement information)을 구한다. 이때 국부 평균에 적용되는 가중치는 원 화소와 3$\times$3 블록의 평균과의 차이 값과 공간 활성도(LAM : Local activity measure)의 비율을 이용하여 계산된다 공간 활성도는 국부 공간의 변화량을 표현하는 척도로 3$\times$3 블록의 평균과 블록의 화소의 차이 값의 제곱의 합으로 구한다 EEI를 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안 방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수로 평가했으며 제안 방법을 영상에 적용한 결과 이진 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이며 미세한 에지도 잘 보존되었다. 또한 눈에 거슬리는 규칙적 패턴도 줄어 개선된 화질을 보여주었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.301-314
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• 2016

Juels와 Sudan의 퍼지 볼트 기법은 기법이 갖는 오류 내성 때문에 많은 연구에 사용 되어오고 있다. 그러나 이들의 퍼지 볼트 기법은 그들의 논문에서 영화 애호가 문제를 예를 들었음에도 불구하고, 사람들이 일반적으로 갖는 선호도(preference)의 차이에 대한 고려가 존재하지 않는다. 한편, Nyang과 Lee는 안전하고 성능이 좋은 얼굴인증 시스템을 만들기 위해서, 얼굴 특징이 서로 다른 가중치를 갖도록 얼굴 특징과 퍼지 볼트(vault) 사이에 특별한 연관 구조를 갖는 얼굴 인증 시스템(이른바, 퍼지 얼굴 볼트)을 소개하였다. 그러나 그들의 기법은 일반적인 특징 추출 기법들이 클래스 내부/간 차이를 최적화하려는 특성이 있기 때문에 인증 실패율을 성공적으로 낮추지 못할 것으로 쉽게 예상할 수 있다. 이 논문에서는 퍼지 볼트의 유연성을 제공해주기 위하여 Nyang과 Lee의 퍼지 볼트기반의 얼굴 인증 시스템에서 가중치 아이디어를 다른 방식으로 구현한 버킷(bucket) 구조와 사용자 선호도와 시스템 구현 간 관계를 공식화하는 세 가지 분포 함수에 대해서 소개한다. 또한 이를 바탕으로 선호도 매치메이커(preference matchmaker) 기법을 제안하며, 영화 데이터베이스를 이용하여 이러한 매치메이커의 연산 성능을 확인해본다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.21-30
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• 2013

알려져 있지 않은 광원에 의한 색 변화는 대부분의 영상처리에서 중요한 문제이다. 색상 변화를 보상하기 위해서는 광원의 색상을 추정해야 한다. 이 때 광원에 의한 색 분포의 가정을 사용하게 되는데 이 가정을 만족하지 않는 화소를 사용하게 되면 정확한 추정이 이루어지지 않을 수 있다. 흔하게 사용되는 색 분포의 가정은 장면에서 표면 반사율의 평균은 무채색을 갖는다는 Grey-world 가정이다. 우리는 광원의 내재적인 특징을 바탕으로 카메라 응답 함수의 특성과 함께 화소의 값과 색도가 Grey-world 가정에 어떤 영향을 미치는지 분석하고 광원의 색상을 추정하기 위한 중요한 화소를 검출하기 위하여 가정을 잘 만족하는 화소에 가중치를 주는 방법과 가중치가 적용된 화소에 대해서 기존의 max-RGB 방법을 변형하여 각 채널의 행 방향과 열 방향으로 최대로 가중된 화소를 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다양한 실제 장면들에 대한 검증을 통해 기존의 다른 방법들에 비해서 정확하게 광원의 색을 추정함을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권3호
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• pp.35-44
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• 2000

본 논문에서는 음성 패턴을 효율적으로 모델링하고자 분절 특징(segmental feature)을 이 용하여 은닉 마코프 모델(hidden markov model)의 일반적인 형식에 기반한 새로운 모수적 궤적 모델 (parametric trajectory model)을 제안한다. 일반적으로 벡터의 열로써 표현되는 분절은 관측 열의 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이 궤적은 연속적인 프레임들의 전이 정보(transitional information)를 표현하는 디자인 행렬을 이용하여 얻어지며, 다항식의 회귀 함수(polynomial regression function)로써 나타낼 수 있다. 이러한 궤적을 HMM에 적용하기 위해서 프레임 특징 대신 분절의 특성 을 표현하는 궤적으로 대치하고 우도(likelihood) 계산에 궤적들의 비교에 의한 확률 값을 반영시켜야 한다. 본 논문에서는 궤적간의 유사도를 측정하는 분절 우도(segment likelihood)와 모델을 구성하는 궤적변수의 추정 알고리즘을 제안한다. 임의의 분절에 대한 관측 확률은 제안된 분절 우도와 궤적의 추정 오차(estimation error of trajectories)의 곱으로써 표현된다. 궤적의 추정 오차는 상태에서 주어진 분절 우도의 가중치로 표현될 수 있으며, 이 가중치는 궤적과 대응되는 분절의 적합도를 표현하는 확률을 나타낸다. 본 논문에서 제 안된 모델은 일반적 인 HMM과 모수적 궤적 모델의 일반화(generalization) 또는 확장(extension) 모델로 생각될 수 있다. 본 모델의 성능을 평가하기 위하여 TIMIT 데이터에 기반한 실험을 한 결과, 분절 길이(segment length)와 회귀 차수(regression order)가 변할수록 일반적인 HMM에 비하여 뚜렷한 성능향상이 있음을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권3호
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• pp.191-200
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• 2017

본 연구에서는 부정류 계산모형의 안정적인 매개변수를 선정하기 위하여, 다수 지점의 관측치를 고려한 모형보정의 결과로부터 얻은 파레토 최적화와 최소최대 후회도 방법(minimax regret approach, MRA)을 결합하는 방법을 제안하였다. 여러 지점의 관측치를 고려한 모형의 보정은 다목적 최적화 문제로서, 통합접근법을 적용하여 최적해를 구하였다. 통합접근법은 여러 지점에 대한 가중치를 결합하여 하나의 목적함수를 얻고, 여러 번의 개별 최적화를 수행함으로써 다수의 파레토 최적해들을 구하는 방법이다. 이때 유량에 따른 조도계수의 가변성을 나타내는 두 개의 매개변수로 구성된 관계식을 이용하여 두 구간에 대한 매개변수들을 모형의 추정 대상 매개변수로서 최적화하였다. 이후 각기 다른 홍수사상에 대해 보정과 검증을 수행하였으며 각각에 대한 평가지표의 후회도를 정량화하였고 이를 결합한 결합후회도를 산정하였다. 이를 기준으로 파레토 최적해들의 순위를 결정하였다. 계산결과 추정된 모형의 가변조도계수와 그로부터 얻은 두 개 지점에서의 표준화된 RMSE들은 두 지점에 대한 가중치의 조합에 따라 선택되는 매개변수 값에 따라 달라짐을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법은 수문 및 수리모형의 다수의 관측지점의 자료를 이용한 매개변수 산정문제에 있어서 안정적인 해를 도출할 수 있다.