• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.308-314
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• 2002

본 논문은 2인용 보드게임의 정보에 대한 전략을 학습할 수 있는 방법을 유전자기반 역전파 신경회로망과 Temporal Difference학습알고리즘을 이용하여 제안하였다. 학습의 과정은 역전파에 의한 초기학습에 이어 국부해의 단점을 극복하기 위하여 미세학습으로 유전자알고리즘을 이용하였다. 시스템의 구성은 탐색을 담당하는 부분과 기물의 수를 발생하는 부분으로 구성되어 있다. 수의 발생부분은 보드의 상태에 따라서 갱신되고, 탐색커널은 αβ탐색을 기본으로 유전자알고리즘을 이용하여 가중치를 최적화하는 유전자기반 역전파 신경회로망과 TD학습을 결합하여 게임에 대해 양호한 평가함수를 학습하였다. 일반적으로 많은 학습을 통하여 평가함수의 정확도가 보장되면 승률이 학습의 양에 비례함을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.6
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• pp.1327-1336
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• 2017

In this study, the problems in the short term stock market forecasting are analyzed and the feasibility of the ARIMA method and the backpropagation neural network is discussed. Neural network and genetic algorithm in short term stock forecasting is also examined. Since the backpropagation algorithm often falls into the local minima trap, we optimized the backpropagation neural network and established a genetic algorithm based on backpropagation neural network for forecasting model in order to achieve high forecasting accuracy. The experiments adopted the korea composite stock price index series to make prediction and provided corresponding error analysis. The results show that the genetic algorithm based on backpropagation neural network model proposed in this study has a significant improvement in stock price index series forecasting accuracy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.589-591
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• 2000

비디오 데이터가 포함하고 있는 카메라와 이동물체의 동작정보를 추출하기 위한 대표적인 방법으로 동작벡터 추출알고리즘이 있다. 본 논문에서는 영상 내에 밝기 값 분포가 균일한 영역이 존재할 때 부정확한 정합 결과를 보이는 것은 기존 알고리즘의 문제점과 이를 개선할 수 있는 계층적 블록정합 알고리즘의 정합오류 전파가능성, 높은 시간복잡도 문제를 동시에 해결할 수 있는 블록정합 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Coarse-to-Fine 방식의 탐색방법과 Dynamic Control Strategy를 결합한 것으로서 정합한 블록의 상황에 따라 탐색 레이어를 동적으로 변경시키는 방법을 사용한다. 본 알고리즘은 크게 두단계로 나뉘어 지는데 탐색 레이어를 결정하는 Control 변경 결정 단계와 정합도 측정함수를 통해 블록에 대한 정합 정확도를 측정하는 단계로 구성이 된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.8
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• pp.34-40
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• 1998

본 논문에서는 일반 X-ray 필름을 사용하는 기존 아날로그 의료 영상 진단 체계의 문제점들을 해결하기 위해 연구 개발된 포괄적인 영상관리 전송 시스템(PACS)에서의 효율 적인 영상 전송과 저장을 위해 병원에서 매일 다량으로 발생하는 의료 영상들 중 CT와 MR영상을 대상으로 하여 새로운 무손실 영상 압축 기법인 CRAC 압축 알고리즘을 설계하 였다. CRAC 압축 알고리즘에서는 CT와 MR 영상의 파일구조를 분석하여 런랭스 코딩에 적합하도록 데이터를 재배열하는 전처리 작업을 설계하였으며, 이를 CT와 MR 영상에 최적 화 시킨 개선된 런랭스 알고리즘으로 1차 압축시켜 그 결과를 산술 부호화 알고리즘과 결합 함으로써 압축효율을 향상시켰다. 이러한 CRAC 압축 알고리즘은 무손실 압축 기법으로, 의 료 영상을 압축한 수 손실 없이 원 영상을 그대로 복원할 수 있기 때문에 PACS에서의 CT, MR 영상의 판독을 위한 단기 저장시에 적합한 압축 알고리즘으로 CT와 MR 영상의 무손 실 압축에 대해 새로운 전처리 방법을 제시하였고, 기존 무손실 압축 방법들과 비교 분석한 결과 압축률이 2.1%∼5.9% 정도 향상되었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.3
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• pp.219-227
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• 2002

The post-clustering algorithms, which cluster the result of Web search engine, have some different requirements from conventional clustering algorithms. In this paper, we propose the new post-clustering algorithm satisfying those of requirements as many as possible. The proposed fuzzy Concept ART is the form of combining the concept vector having several advantages in document clustering with fuzzy ART known as real time clustering algorithms on the basis of fuzzy set theory. Moreover we show that it can be applicable to general-purpose clustering as well as post clustering.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1994.10a
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• pp.231-237
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• 1994

컴퓨터의 눈부신 발달에 힙입어 실험 또는 해석적 방법으로 일반 구조물이나 기계구조물의 진동특성을 손쉽고 정확하게 파악하는 것이 가능하게 되었다. 그런데 최근의 산업현장은 지금까지의 정확한 구조해석에만 그치지 않고 이를 바탕으로 강도 개선, 재료 절감을 통한 원가절감, 중량 최소화 문제등의 차원에서 동적인 특성의 변경을 요구하고 있다. 이러한 문제는 그 중요성에도 불구하고 여전히 설계자의 경험이나 시행착오에 의존하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 구조물 결합부분에 주목하여 동특성의 변경 문제를 해석하고자 하였다. 즉 거의 모든 구조물이 결합부를 가지고 있는데 결합부 특성을 정확히 파악할 수 없기 때문에 리벳이나 보울트나 어떤 특수한 형태 결합부가 구조물의 특성에 주는 영향을 예측하기 어렵다. 이러한 결합부이 특성을 알아내고 구조물 동특성 변경 및 개선안을 제시하는 최적설계를 위해 감도해석기법은 아주 유효하게 쓰일 수 있다. 한편 구조물의 대형화, 복잡화는 구조물 동특성 해석에 더욱 많은 계산시간과 용량이 큰 전자계산기를 필요로 하게 되었으며, 분계의 결합부위가 변경되거나 결합형태가 변했을 때 전계의 동특성을 다시 해석할 필요없이 분계만의 정보로부터 전계의 동특성을 알아낼 필요가 생겼다. 이러한 의미에서 구조물의 분계로부터 전계의 동특성을 해석을 위한 부분구조합성법이 대두되게 되었다. 본 연구에서는 이러한 감도해석과 부분구조합성법의 공통된 문제를 일치화하고자 하였다. 즉 감도해석기법을 이용하여 필요한 구조물의 동특성에 부합하는 결합부의 최적한 설계변수를 규명하였고 이렇게 구해진 결합부의 설계변수와 분계의 정보를 알고리즘이 비교적 간단하고 오차가 적은 축소임피던스 합성법에 적용하여 전계의 동특성을 해석함으로써 감도해석기법과 축소임피던스 합성법의 통합적용이 최적설계와 이에 따른 동특성 해석에 효과적인 방법임을 보이고자 하였다. 대상구조물은 구조물 결합의 기본적인 형태인 T형을 선택하였다. T형 구조물은 분계 A(16개의 사각요소)와 분계 B(8개의 사각요소)로 이루어져 있으며 두개의 스프링으로 결합되어 있다. 설계변수는 강성에 국한하였으며 결합부의 결합형태는 탄성결합과 강결합으로 하였다. 감도해석과 축소임피던스 합성법에 의해 구해진 고유진동수와 FRF를 상용 유한 요소 해석 패키지인 MSC/NASTRAN을 통하여 검증하여 이 연구의 타당성을 검토하였다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.9 no.5
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• pp.458-464
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• 2016

This paper proposes the compensation method which decreases the radiation pattern distortion caused by the mutual coupling in an array antenna. If the element distance of an array antenna decreases, the radiation pattern could be distorted by the strong mutual coupling, which changes the magnitude and phase of input signals and causes an unwanted radiation pattern. To remove the pattern distortion, compensated input signals are inserted in an array antenna. The magnitude and phase of input signals are determined by Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. A $4{\times}1$ dipole array antenna with omnidirectional elements is used to confirm the validity of the algorithm, where each element is placed in 0.2 wavelength to evoke the strong coupling. After input signals are optimized by PSO, it is found that the compensated radiation results in the same as the ideal case.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.7 no.1
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• pp.37-56
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• 1996

In this paper,we design a verifier for unconstrained handwritten numerals using structural feature analysis,and use it as a comnination algorithm for multiple recognizers.The existing combination algorithms mainly use learnings,statistical methods,or probabilistic methods without considering structural features of numerals.That is why they cannot recognize some numerals which human can identify clearly.To overcome the shortcomings,we design one-to-one verifiers which compare and analyze the relative structural features between frequently confused numeral pairs,and apply them to combine multiple recongnizers.Structural features for verification consist of contour,direction al chain code,polygonal approximation,and zero crossing number of horizontal/vertical projections. We gained a 97.95% reliability with CENPARMI numeral data,and showed that some misconceived factors generated from typical combination algorithms can be removed.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.1
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• pp.1-7
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• 2006

This paper proposes a new method that reduces the complexity of the combined system, which consists of the selective mapping(SLM) and the partial transmit sequence(PTS) in the Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM). In order to reduce the Peak-to-Average Power Ratio(PAPR), many techniques have been developed such as SLM and PTS. and their combined systems. However the method that simply combines PTS and SLM to improve the effectiveness of a system increases the complexity of calculation. The scheme employed in this research suggests a system that combines PTS and SLM reducing the complexity via the N($N=2^n$)-point inverse fast Fourier transforms(IFFT), which uses the decimation in time domain not only to improve PAPR but also to reduce the amount of calculation. The proposed method reduces the complexity by multiplying a phase sequence and a subblock index to the data sequences in the middle of IFFT, which yields an optimal sequence with minimal PAPR. The superiority of the proposed method is demonstrated by simulation results and analysis.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.14 no.3
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• pp.133-154
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• 2008

The data imbalance problem which can be uncounted in data mining classification problems typically means that there are more or less instances in a class than those in other classes. In order to solve the data imbalance problem, there has been proposed a number of techniques based on re-sampling with replacement, adjusting decision thresholds, and adjusting the cost of the different classes. In this paper, we study the feasibility of the combination usage of the techniques previously proposed to deal with the data imbalance problem, and suggest a combination method using genetic algorithm to find the optimal combination ratio of the techniques. To improve the prediction accuracy of a minority class, we determine the combination ratio based on the F-value of the minority class as the fitness function of genetic algorithm. To compare the performance with those of single techniques and the matrix-style combination of random percentage, we performed experiments using four public datasets which has been generally used to compare the performance of methods for the data imbalance problem. From the results of experiments, we can find the usefulness of the proposed method.