• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.125-128
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• 2012

이 논문에서는 향상된 움직임 적응적 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 정확한 움직임 정보탐색을 위하여 Modified Edgd-based Line Average(MELA)기법, 연속된 5개의 필드에서의 움직임 탐색, 블록기반의 지역적 특성을 포함한다. 움직임 검출부분에서는 FIR필터를 이용한다. 이것은 물체의 움직임의 내부를 정확하게 탐색 할 뿐만 아니라, 영상에 포함된 잡음도 줄일수 있는 향상된 기법을 이용함으로서 계산 할 수 있다. 검출된 움직임의 정도에 따라서 가중치를 구하여 공간적 기법과 시간적 기법을 결합 시킨다. 제안된 방법의 영상 시퀀스에 대한 실험 결과는 기존의 방법들에 비하여 주관적, 객관적인 비교에서 우수함을 보여준다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.6
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• pp.13-24
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• 2008

The multi robot operation technique has emerged as one of the most important research subjects that focus on minimizing redundancy in space exploration and maximizing the efficiency of operation. For an efficient operation of the multi robot systems, the movement of each Single robot in the multi robot systems should be properly observed and controlled. This paper suggests Multi Robot Management System to minimize redundancy in space exploration by assigning exploration space to each robot efficiently to take advantage of the RFID. Also, this paper has suggested fault tolerance technique that detects disable Single robot and substitute it by activated Single robot in order to ensure overall exploration and improve efficiency of exploration. Proposed system overcomes previous fault that it is difficult for central server to detect exact position of robot by using RFID system and Home Robot. Designated Home robot manages each Single robot efficiently and assigns the best suited space to Single robot by using RFID Tag Information. Proposed multi robot management system uses RFID for space assignment, Localization and Mapping efficiently and not only maximizes the efficiency of operation, but also ensures reliability by supporting fault-tolerance, compared with Single robot system. Also, through simulation, this paper proves efficiency of spending time and redundancy rates between multi robot management applied by proposed system and not applied by proposed system.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.1 s.39
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• pp.97-105
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• 2006

Over the last several years, studies on spatial index have increased in proportion to the increase in the spatial data. Most of these studies, however were on the indices based on R-tree by adding or changing some options, and there are a few studies on how to increase the search performance of the spatial data by compressing an MBR. This study was conducted in order to propose a new MBR compression scheme, SA(Semi-Approximation). The basic idea of this paper is the compression of MBRs in a spatial index. Since SA decreases the keys of MBRs, the enlargements of QMBR in half and increases the utilization of nodes, the SA heightens the overall search performance. The study analyzes mathematically the number of node accesses in a 2D space and evaluates the performance of the SA using the real data on location information. The results show that the proposed scheme has increased performance, higher than that of the pre-established schemes on compression of MBR.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.97-99
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• 2000

운영체제의 성능을 향상시키기 위해서는 효율적인 메모리 관리가 필수적이다. 시스템에서는 존재하는 크기의 메모리보다 더 큰 크기의 메모리 공간을 요구하는 경우가 빈번히 발생한다. 이 문제를 극복하기 위해서 운영체제에서는 가상 메모리(virtual memory)를 사용한다. 리눅스 가상 메모리 지원 방식에는 요구 페이징(demand paging), 스왑핑(swapping), 공유 가상 메모리(shared virtual memory)가 있다. 이런 방식을 효율적으로 지원하기 위해서 리눅스는 캐시를 사용한다. 본 논문에서는 페이지 해시 리스트에서 페이지를 찾는 알고리즘을 수정하여 새로운 페이지 캐시 관리 기법을 제안한다. 이 방법은 탐색한 페이지를 해시 리스트의 헤드(head)로 옮김으로써 다음 탐색 때 그 페이지를 찾는데 필요한 탐색 회수를 줄일 수 있다는 장점을 갖는다. 또한 다른 프로세스에 의해서 동시에 많이 참조되는 페이지들은 탐색시간이 줄어들게 된다. 시뮬레이션 프로그램을 통해 본 논문에서 제안한 수정된 페이지 캐시 관리 기법을 이용하면, 기존의 방법에 비해서 페이지를 찾는데 필요한 탐색 회수와 탐색 시간의 측면에서 성능이 향상됨을 보인다.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.22 no.2
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• pp.424-438
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• 2016

In an effort to prevent urban decline and hollowing-out phenomenon and to vitalize stagnant local economy, a new urban regeneration paradigm is on the rise. This study aims to analyze urban decline characteristics using the spatial statistical method and GIS on the basis of decline standards in the Urban Regeneration Special Act, and spatial autocorrelation technique. The Gwangju Metropolitan City was set as a research target, and the decline standards in the Urban Regeneration Special Act - population reduction, business declines, and outworn buildings - were applied as the indicator to secure the objectivity. In particular, this study has a distinctive feature from the other existing ones, as applying GIS and the spatial statistical technique, in a sense to make urban decline characteristics analysis by the spatial autocorrelation technique. The overall analysis procedure was carried out by applying the standards of designating urban regeneration regions, and following the spatial exploratory procedure step by step. Therefore, the spatial statistical method procedure and the urban decline characteristics analysis data being presented in this study, as the results, are expected to contribute to the urban decline diagnosis at the level of metropolitan city, as well as to provide useful information for spatial decision making in accordance with urban regeneration.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.526-529
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• 2008

로봇의 응용과 활용분야는 현 산업의 주요 이슈가 되고 있다. 현재 싱글로봇의 효율적인 운용을 넘어 전체적인 공간탐색 효율 극대화와 넓은 공간에서 싱글 로봇간의 중복적인 공간 탐색을 최소화하기 위한 자동화된 멀티 로봇 운용 기법은 중요한 연구 주제로 부각되고 있다. 멀티 로봇을 효율적으로 운용하기 위해서는 멀티 로봇 시스템의 각 싱글 로봇의 움직임을 파악하여 효율적으로 업무를 할당 할 수 있는 관리체계가 필요하다. 멀티 로봇의 업무 할당과 중복 탐색 최소화를 위해 본 논문에서는 홈로봇(home robot)과 RFID 시스템을 이용한 멀티 로봇 운영 기법을 제안한다. 제안한 시스템은 로봇들의 Localization, Navigation 및 Mapping을 효율적으로 수행하기 위해 RFID를 활용하고 최적의 공간 할당을 위하여 홈로봇이 각각의 싱글 로봇을 효율적으로 관리한다. 제안된 멀티 로봇 시스템은 싱글 로봇 시스템과 비교하여 시스템 운영의 효율을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라 각 싱글 로봇의 상태와 주변 상태를 고려한 fault-tolerance를 제공함으로써 로봇 운용의 신뢰성을 보장할 수 있다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안한 시스템과 기존 시스템들을 비교하고 제안한 시스템의 효율성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2005.05a
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• pp.137-142
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• 2005

유전자 알고리즘은 전체 탐색 공간을 통해 전역 해를 찾는 최적화 알고리즘으로서 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향성 임의 탐색을 행한다. 또한, 유전적 탐색과 국부 탐색을 결합시킨 복합 유전자 알고리즘은 최적해로의 수렵 속도를 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 학습 속도를 개선한 복합 유전자 알고리즘(C-AGA)을 제안한다. 제안한 최적화 알고리즘의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘 기법(라마키안 진화 및 볼드윈 효과)과 비교 평가하였다. 다양한 함수 최적화 문제에 대하여 제안한 알고리즘이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.

• Spatial Information Research
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• v.11 no.3
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• pp.251-260
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• 2003

Distribution pattern of seawater intrusion was analyzed from the spatial distribution map of chloride using the geostatistics and CIS analyses. The chloride distribution map made by kriging(ordinary kriging and co-kriging) after exploratory spatial data analysis. Kriging provides an advanced methodology which facilitates quantification of spatial features and enables spatial interpolation. TDS, Na$^{＋}$, Br$^{[-10]}$ were selected as second parameters of co-kriging which is higher value of correlation coefficients between chloride and others groundwater properties. Chloride concentration is highest in yeminchon and coastal area. And result in co-kriging was accurate than ordinary kriging.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.798-801
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• 2014

여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.21 no.2
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• pp.108-116
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• 1997

유전알고리즘은 진화원리에서 발견된 몇몇 특징들을 컴퓨터 알고리즘과 결합시켜 복잡한 최적화 문제를 해결하려는 도구로서 1975년 미국의 Holland 교수에 의해 처음으로 개발되었다. 주어진 문제에서 탐색환경이 다변수 또는 다봉(multi-modal)이 되어 대단히 복잡하거나 또는 부분적으로 알려질 경우는, 구배(gradient)에 기초한 재래식 방법을 사용하여 최적화하는 것은 매우 어렵게 되고 경우에 따라서는 불가능할 수도 있다. 이러한 이유로 유전알고리즘과 같은 강인한 탐색법이 요구된다. 유전알고리즘의 장점은 연속성(continuity), 미분가능성(differentiability), 단봉성(unimodality) 등과 같이 탐색공간에 대한 제약으로부터 자유롭다는 것이다. 다시 말하면 목적함수 외 탐색공간에 대한 사전지식을 필요로 하지 않고, 매우 크고 복잡한 공간일지라도 전역해 쪽으로 수렴해 갈수 있다는 것이다. 이러한 특성 때문에 유전알고리즘은 실제 환경에서 많은 복잡한 최적화 문제를 해결하는 방법으로 인정을 받고 있으며, 함수의 최적화, 신경회로망의 학습, 동적시스템의 식별및 제어, 신호처리등 여러 분야에 성공적으로 응용되고 있다. 이러한 중요성에 비해 유전알고리즘에 대한 연구는 국내적으로는 아직 미진한 수준이나 최근 이에 대한 관심이 고조되고 있으며, 또한 그 응용분야도 점점 넓어져 이론 개발과 실질적인 응용에 확산되리라 생각된다. 따라서 본 해설기사는 유전알고리즘의 원리와 응용 사례를 살펴봄으로서 최적화 문제를 해결하려는 독자들에게 조금이나마 도움을 주고자 한다.