• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.45-51
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• 2013

본 논문에서는 자외선(UV, ultraviolet) 및 적외선(IR, infrared) 센서를 결합함으로서 불이 연소하면서 방출하는 빛의 파장을 활용한 영상신호를 검출하는 결합형 불꽃영상 검출시스템은 적외선 센서와 자외선 센서 기반의 신호처리 알고리즘 설계방안을 제안한다. 또한, 설계한 듀얼모드인 결합형 불꽃영상 검출시스템은 단독형 적외선 또는 자외선 센서 기반의 영상검출 알고리즘의 검출 성능결과를 비교한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.461-469
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• 2008

본 논문은 MIMO OFDM 시스템에 적용 가능한 하이브리드 심볼 옵셋 추정 알고리즘을 제안한다. MIMO OFDM 시스템은 다중 송수신 안테나 시스템이므로 종래의 단일 송수신 안테나 시스템에 적용되는 알고리즘과는 다르게 다중 수신 안테나 시스템에서 사용하는 결합 기법을 고려하여 사용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 MIMO OFDM 시스템과 같은 다중 수신 안테나 시스템에서 적용 가능한 심볼 옵셋 추정 알고리즘을 제안하고, MIMO 시스템 환경에서 모의 실험하였으며, ISI가 심한 채널의 경우에는 제안하는 동일 이득 결합 상관 관계 알고리즘이 종래의 이른 심볼 옵셋 추정 알고리즘보다 이상적인 샘플 위치를 찾는 성능이 1.8배 우수함을 제시하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.2447-2456
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• 1998

잡음을 지닌 영상에서 에지검출은 널리 알려진 문제이다. 본 논문에서는 그러한 문제를 풀기 위해 퍼지 멤버쉽 함수를 통한 퍼지추론을 이용하여 에지검출 알고리즘을 구현하였고 응용의 관점에서 방법을 고찰하였다. 구현된 에지검출 알고리즘은 필터링 과정, 단편 에지검출 과정, 추적 과정으로 나뉜다. 필터링은 윈 영상으로부터 잡음을 제거하는 과정이고, 단편 에지검출은 단편적인 에지를 결정하고 검출하는 과정이다. 마지막으로 에지추적 및 결합은 에지를 구조적인 것으로 결합한다. 이러한 각 단계에 퍼지 모델에 기반한 퍼지추론이 효율적으로 적용되었다. 이를 기존의 에지검출 알고리즘과 비교ㆍ검토하였다. 실험결과들은 본 논문에서 제안한 퍼지추론을 이용한 에지검출 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해, 검출 성능이 향상되었음을 입증하고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.970-976
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• 2004

본 논문에서는 MRC(Maximal Ratio Combing) 결합 기법을 사용한 RAKE 수신기에서 채널 추정 알고리즘에 따른 성능을 분석한다. 채널 추정 알고리즘에는 WMSA(Weighted Multi-Slot Averaging), 동일 이득 채널 추정 (Equal Cain Estimation ; ECE), 심볼 단위 채널 추정(Symbol-to-Symbol Estimation ; SSE)의 세 가지가 있는데 상업용 시뮬레이션 틀인 HP사의 ADS를 이용하여 비동기 방식 IMT-2000시스템(3GPP)을 대상으로 성능을 분석한다. 성능 분석을 위해서 본 논문은 Jakes 페이딩 채널 모델을 사용한다. 모의실험 결과를 통하여, 저속 도플러(3Km/h)일 때 WMSA 알고리즘이 다른 알고리즘 성능보다 더 좋음을 알 수 있다. 그러나 고속 도플러(120Km/h)일 때, 간단한 구조를 갖는 ECE 알고리즘이 보다 더 유용함을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권12호
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• pp.1202-1210
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• 2000

본 논문에서는 효과적인 앙상블 머신의 구축을 위한 새로운 방안을 제시한다. 효과적인 앙상블의 구축을 위해서는 앙상블 멤버들간의 상관관계가 아주 낮아야 하며 또한 각 앙상블 멤버들은 전체 문제를 어느 정도는 정확하게 학습하면서도 서로들간의 불일치 하는 부분이 존재해야 한다는 것이 여러 논문들에 발표되었다. 본 논문에서는 주어진 문제의 다양한 면을 학습한 다수의 앙상블 후보 네트웍을 생성하기 위하여 건설적 학습 알고리즘과 능동 학습 알고리즘을 결합한 형태의 신경망 학습 알고리즘을 이용한다. 이 신경망의 학습은 최소 은닉 노드에서 최대 은닉노드까지 점진적으로 은닉노드를 늘려나감과 동시에 후보 데이타 집합에서 학습에 사용할 훈련 데이타를 점진적으로 선택해 나가면서 이루어진다. 은닉 노드의 증가시점에서 앙상블의 후부 네트웍이 생성된다. 이러한 한 차례의 학습 진행을 한 chain이라 정의한다. 다수의 chain을 통하여 다양한 형태의 네트웍 크기와 다양한 형태의 데이타 분포를 학습한 후보 내트웍들이 생성된다. 이렇게 생성된 후보 네트웍들은 확률적 비례 선택법에 의해 선택된 후 generalized ensemble method (GEM)에 의해 결합되어 최종적인 앙상블 성능을 보여준다. 제안된 알고리즘은 한개의 인공 데이타와 한 개의 실세계 데이타에 적용되었다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘에 의해 구성된 앙상블의 최대 일반화 성능은 다른 알고리즘에 의한 그것보다 우수함을 알 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.97-105
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• 2009

본 논문에서는 일반화된 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘과 일반화된 순환 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘의 결합을 통한 새로운 알고리즘을 소개한다. 이 새로운 알고리즘은 패턴분류문제(pattern classification problem)의 신속한 해결을 위하여 비순환 뉴런이 유리한지 순환 뉴런이 유리한지 또는 수직성장이 유리한지 수평성장이 유리한지 고민할 필요 없이 후보뉴런의 학습 중에 네트워크의 구성을 스스로 결정한다. 이 알고리즘의 성능평가를 위하여 학습 알고리즘에서 중요한 기준 문제(benchmark problem) 중의 하나인 콘택트렌즈 문제(Contact lens problem)와 밸런스 스케일 문제 (Balance scale problem)에 대하여 실험하였고 기존의 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘 및 순환 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘과 성능을 비교 하였다. 이 실험에서 활성화 함수는 일반적으로 많이 사용하는 시그모이드 함수(sigmoidal function) 와 하이퍼볼릭탄젠트 함수(hyperbolic tangent function)를 사용하였다. 이 새로운 알고리즘은 학습을 통하여 기존의 알고리즘보다 적은 수의 은닉뉴런을 생성하여 보다 빠른 학습 속도를 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.138-140
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• 1999

분류기법은 과거데이터를 분석하여 새로운 데이터에 대한 예측에 사용되며, 결정트리 알고리즘을 많이 사용한다. 따라서, 이 기법은 전자상거래에서 DB 마케팅을 위해 데이터베이스에 저장되어 있는 고객데이터를 분석하여 암시적인 고객들의 행위규칙을 찾고, 예측하기 위하여 사용할 수 있다. 기존의 분류알고리즘들은 전자상거래에서 일반적인 연속형 고객데이터를 처리하는데는 많은 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 연속형 데이터를 범주형 데이터로 변환하는 알고리즘을 구현하였다. 이 논문은 전자상거래에 적용하기 위한 고객분류기로서 ID3 알고리즘에 1차원 클러스터링알고리즘을 결합하여 사용한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.85-90
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• 2001

본 논문에서는 한국어 숫자음 인식을 위한 시간 지연 신경망(Time delay neural network-TDNN)과 은닉 마르코프 모델(Midden Markov Model-HMM)의 결합 방법에 대해서 연구하였고 그 성능을 측정하였으며, 기존의 시스템과 비교 평가하였다. 이 알고리즘은 TDNN과 HMM의 구조적인 결합에 기반하고 있는데 TDNN의 두번째 은닉층의 출력이 HMM의 입력으로 들어가도록 구성되었다. 그러면 HMM은 TDNN의 출력으로 각 단어에 대해서 훈련과정을 거치게 된다. 이렇게 구성된 인식알고리즘은 TDNN의 뛰어난 단기간(Short-time)분류 기능과 HMM의 시간 정렬(time-warping) 능력을 동시에 갖게 된다. 위의 과정을 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 구현하였으며, 한사람의 음성을 녹음하여 실험한 결과 기존의 TDNN만으로 만들어진 인식기보다는 3%, HMM만으로 구성된 인식기 보다는 5.7% 나은 성능을 얻을 수 있었다.

• 방송과미디어
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• 제8권2호
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• pp.149-159
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• 2003

현재 사회 전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 내용기반 영상검색을 위한 다중 영상특징 추출방법과 특징결합 방법을 제시한다. 우선 전처리 및 캐니 에지 검출법으로 질의영상내 물체영역의 에지를 검출한다. 그 다음에 제안한 볼록 다각형 알고리즘을 통해 분할된 물체영상을 획득한다. 분할된 물체영상은 HSV 공간으로 변환되고 히스토그램 인터섹션 방법으로 유사도가 측정된다. 또한 분할된 물체영상은 웨블릿 변환 영상으로도 변환된다. 이러한 변환후 웨블릿 부밴드의 LL 영역에 제안하는 거리 밴드 평균 오토코릴로그램 알고리즘을 적용하여 오토코릴로그램 유사도를 측정한다. 그리고 GLCM을 이용한 엔트로피와 콘트라스트 유사도는 LH, HL 영역에서 측정된다. 전 과정을 통해 얻은 4개의 다중 영상특징은 수정된 보다 카운트 방법으로 결합되고 최종 유사도가 결정된다. 실험결과 제안한 다중 영상특징을 사용한 검색 방법이 단일 영상특징을 사용하는 검색 방법보다 소환성과 정확성의 성능에 있어 우수함을 보였다. 그리고 NMRR 측정에서도 개선된 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.820-822
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• 2003

접미사 배열이나 접미사 트리는 대용량의 서열데이터를 효율적으로 검색, 저장할 수 있는 인덱스 자료구조로서 바이오인포매틱스와 같이 대용량 데이터의 처리. 분석이 필요한 분야에 이용될 수 있다. 최근 들어 접미사 배열에 대한 연구가 활발히 진행되어 접미사 배열의 효율적인 저장, 선형시간 생성 및 선형시간 탐색 알고리즘들이 개발되었다. 본 논문에서는 같은 전사인자가 결합할 것으로 예상되는 여러 개의 전사조절부위에 대한 DNA 서열들이 입력으로 주어졌을 때 전사인자가 결합하는 부위를 예측하는 방법을 제시한다. 이를 위해 최근에 제시된 선형시간 접미사 배열 생성 알고리즘을 이용하고 TRANSFAC과 EMBL 등의 DB를 이용하여 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 방법의 정확도를 평가한다.