• 한국항행학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.138-150
• /
• 2002

본 논문에서는 잡음과 간섭신호가 존재하는 환경에서 편파영역에서의 레이다 신호처리 알고리즘과 공간 및 시간 영역에서의 레이다 신호처리 알고리즘을 효율적으로 결합하는 문제에 관해 고찰한다. 대부분의 직렬결합 방식들은 성능이 제한적이므로 3차원 즉, 편파, 공간, 및 시간영역에서 동시에 레이다 신호를 검출하는 적응 알고리즘에 초점을 맞춘다. 공간 및 시간 영역의 알고리즘을 3차원으로 단순 확장한 알고리즘과 달리, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 신호의 편파 파라미터에 대한 필터 뱅크가 불필요하다. 제안된 알고리즘에 대한 성능 신호검출 확률과 오경보 확률에 의해 유도하고 신호의 편파정보를 이용하지 않거나 편파정보를 안다고 가정하는 알고리즘들과의 성능을 비교, 분석한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.9-17
• /
• 2019

본 논문에서는 위성방송의 네트워크에 적용 가능한 속성기반 암호전송 알고리즘을 제안하고자 한다. 암호전송 알고리즘은 위성을 통해 사업자(송신자)가 다수의 정당한 사용자에게 콘텐츠를 효율적이며 안전하게 전송할 수 있는 기법이며, 속성기반 암호 알고리즘은 콘텐츠 또는 사용자가 지닌 속성에 따라 콘텐츠를 암호화하고, 그 속성의 일정 부분을 만족하면 복호화가 가능한 알고리즘으로 본 논문에서는 두 알고리즘의 효율적인 결합을 통해 위성방송 네트워크의 안전성과 운용성을 높인 알고리즘이다. 즉, 다수의 사용자에게 효율적으로 암호문을 전송할 수 있으며, 다양한 속성의 결합으로 복호화를 제어할 수 있는 장점을 가진 알고리즘이다. 제안 알고리즘은 효율성 측면에서 공개키, 개인키, 암호문의 크기를 크게 감소시켜 위성방송의 네트워크 부하를 줄일 수 있으며, 복호화 연산량을 절반으로 줄여 빠른 복호화를 가능하게 함으로서 사용자의 운용성을 높인 특징을 지닌다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
• /
• pp.694-696
• /
• 2005

본 논문에서는 개선된 유전자 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘의 특징을 살펴보고, 비선형 모의자료를 이용하여 개선된 유전자 알고리즘 기반의 신경망 학습 효과와 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 비교해 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 개선된 신경망 제어기를 이용한다. 역전파 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 일반화 성능향상을 위한 인자들의 결합효과를 이용한다. 모의실험을 통하여 두 가지의 학습에서 학습 수령의 정도와 학습 속도 등을 비교하는 모의실험 결과를 개선된 유전자 알고리즘과 신경망 알고리즘의 학습 결과와 항께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 개선된 신경망 제어기를 통한 학습 결과가 일반 신경망 학습 결과보다 초기 가중값을 작은 범위에서 발생시킬 때 수렴 정확도 및 학습 속도에서 좋은 결과를 나타내 주고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
• /
• pp.967-969
• /
• 2005

유전자의 발현은 전사인자와 전사인자 결합부위의 결함에 의해 조절된다. 따라서 이러한 결합부위를 예측하는 것은 유전학 분야에서 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 접미사 배열을 이용하여 전사인자가 결합할 것으로 예상되는 DNA 서열들의 공통서열을 추출하고, 이를 다시 입력 서열과 부분 정렬을 수행함으로써 전사인자가 결합하는 부위를 예측하는 알고리즘을 제시한다. 그리고 알려진 전사인자 결합부위를 가진 데이터로 실험한 결과를 통해 제시된 추출 방법의 성능에 대하여 논의한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
• /
• pp.159-161
• /
• 1998

한글은 중심어 후행성과 어순의 자유성, 격을 결정하는 조사의 생략 등으로 인해 영어권에서 연구되어진 변형 생성 문법이나 어휘 함수 문법, 구구조문법류 등이 적용되기 어려운 문제점을 가지고 있고 관형적인 표현이 많아 구문 규칙 만으론 분석하기 쉽지 않기 때문에 사전에 의존해야 하는 경우가 많으므로 이에 적합한, 사전을 구성하고자 한다. 그러나 기존의 태그와 키워드만으로 구성된 사전만으로 어려운 점이 많고, 이 때문에 문법 규칙을 같이 적용하게 되는데 이 규칙을 보통 알고리즘을 이나 수작업을 통해 사전으로 구성하므로 정확성도 떨어진다. 저자는 이 과정을 코퍼스를 통해 구성하여 시간을 줄이고 결합 정보 또한 보다 견고하게 구성하기 위해 통계 정보-코퍼스 내에서 결합이 사용된 빈도-에 따라 순위를 결정할 수 있도록 구성하였다. 이를 보다 확장하여 구문분석 시에도 활용할 수 있도록 분석된 단어간의 결합 정보와 그 결합이 사용된 빈도를 포함하여 구문 결합 정보 사전을 구성하고자 한다. 이는 기존의 의존 문법이나 구문 관계를 이용하여 구문분석을 할 경우 올바른 트리의 결합 관계를 검색할 때 쓰여질 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.358-363
• /
• 2009

자연이미지로부터 텍스트 영역 검출은 다양한 응용분야에 활용됨으로 이 분야의 많은 연구가 필요하다. 최근의 연구 방법은 에지 및 연결요소 기반 방법을 결합하는 다양한 알고리즘을 이용하여 텍스트 영역을 검출하고 있다. 그러므로 본 논문은 이러한 결합방법으로 에지 및 국부적 최소/최대 변환 방법을 이용하여 텍스트 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 명도 이미지로부터 에지 및 국부적 최소/최대 연결성분을 검출하고, 에지 및 국부적 최소/최대 연결성분을 레이블화한다. 레이블된 영역을 분석하여 텍스트 후보 영역을 검출하고, 검출된 각각의 텍스트 후보 영역을 결합하여 단일 텍스트 후보 이미지를 생성한다. 텍스트 후보 개별문자의 인접성 및 유사도를 비교하여 검증함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 실험결과 제안한 알고리즘은 에지 요소 및 국부적 최소/최대 연결요소 검출 방법을 결합하여 자연 이미지로부터 텍스트 영역 검출의 정확도 및 재현률을 향상할 수 있었다.

• 한국광학회지
• /
• 제33권6호
• /
• pp.245-251
• /
• 2022

타일형 결맞음 빔결합 연구를 위하여 시드 공유형 다채널 광섬유 레이저 및 출력단, 다중 빔 정렬 기술을 개발하였다. 광섬유 레이저는 7개의 채널을 갖고, 각각의 채널당 출력 10 W 이상으로 시드, 전치 증폭기, 광 분배기, 주 증폭기로 구성된 master oscillator power amplifier 구조이다. 레이저 빔 시준 및 정렬을 위하여 틸팅 기능이 가능한 출력단을 개발하였다. 출력단은 채움값을 높이기 위하여 원통형 구조로 제작하였으며, 광섬유 엔드캡의 결합이 가능하게 하였고, 출력단 내부에 PZT를 장착하여 틸팅 기능을 구현하였다. 다중 채널 레이저의 각 채널 빔을 표적의 한 점으로 정렬하기 위하여 stochastic parallel gradient decent (SPGD) 알고리즘을 적용하였다. SPGD 알고리즘을 이용한 PZT 제어를 통해 다중 빔 정렬을 성공적으로 구현하였다. 다중 빔 정렬 기술을 이용한 결맞음 빔결합 기술 개발이 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권6호
• /
• pp.245-254
• /
• 2022

단백질은 모든 생명 활동의 기본 단위이며, 이를 이해하는 것은 생명 현상을 연구하는 데 필수적이다. 인공신경망을 이용한 기계학습 방법론이 대두된 이후로 많은 연구자들이 단백질 서열만을 사용하여 단백질의 기능을 예측하고자 하였다. 많은 조합의 딥러닝 모델이 학계에 보고되었으나 그 방법은 제각각이며 정형화된 방법론이 없고, 각기 다른 데이터에 맞춰져있어 어떤 알고리즘이 더 단백질 데이터를 다루는 데 적합한지 직접 비교분석 된 적이 없다. 본 논문에서는 단백질의 기능을 예측하는 융합 분야에서 가장 많이 사용되는 대표 알고리즘인 CNN, LSTM, GRU 모델과 이를 이용한 두가지 결합 모델에 동일 데이터를 적용하여 각 알고리즘의 단일 모델 성능과 결합 모델의 성능을 정확도와 속도를 기준으로 비교 평가하였으며 최종 평가 척도를 마이크로 정밀도, 재현율, F1 점수로 나타내었다. 본 연구를 통해 단순 분류 문제에서 단일 모델로 LSTM의 성능이 준수하고, 복잡한 분류 문제에서는 단일 모델로 중첩 CNN이 더 적합하며, 결합 모델로 CNN-LSTM의 연계 모델이 상대적으로 더 우수함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제29권6호
• /
• pp.402-409
• /
• 2010

본 논문에서는 주파수 영역에서 결합된 음향학적 반향 및 배경 잡음 전력에 기반한 효과적인 새로운 통합 제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 반향 제거기와 배경잡음 제거기가 직렬로 연결되어 각각의 제거필터에 의해 처리되는 기존의 방법 대신에 원단 (far-end) 신호에 기반한 기중치 파라미터를 이용하여 반향 및 배경잡음 전력을 선별적으로 결합하고 결합된 신호를 하나에 제거 필터에 적용하여 두 신호를 모두 제거한다. 따라서 제안된 기법에서는 기존의 반향 및 잡음 제거기의 연결 순서에 의해 발생되는 단점을 보완하고 잔여반향신호를 효과적으로 제거할수 있도록 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 테스트 환경에서 기존의 방법에 비해 전반적으로 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.479-484
• /
• 2005

본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART1의 경계 변수의 설정에 따른 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 ART1 알고리즘과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ART1 기반 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 가중치 조정에 승자 뉴런 방식을 도입하여 은닉층에 해당하는 클래스에 영향을 끼친 패턴들의 정보만 저장하게 하여 은닉층 노드로의 책임 분담에 의한 정체 현상이 일어날 가능성을 줄인다. 그리고 학습시간과 학습의 수렴성도 개선한다. 제안된 알고리즘의 학습 성능을 분석하기 위하여 주민등록번호 분류를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 신경망보다 경계 변수나 모멘트에 민감하지 않으며 학습 시간도 적게 소요되고 수렴성도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.