• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.102-104
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• 1998

공간 질의 제약조건 검증을 위해서는 다양한 공간객체와 이에 대응하는 복잡한 공간 연산자를 고려한 최적화가 필요하다. 그러나 이에 대한 연구가 아직은 미진한 상태이고, 공간 데이터베이스 시스템의 공간 술어는 기존의 단순 비교 술어와 비교할 때 수행시 많은 시간이 소비되기 때문에 기존의 질의 최적화 기법을 공간 최적화 기법에 적용하기에는 부적합하므로 공간 술어가 포함된 제약 조건이나 질의에 대해 효과적인 최적화 기법의 확장이 요구된다. 본 논문에서는 공간 제약조건 검증시 최적의 수행계획을 얻기 위하여 먼저 중복되는 공간 연산을 제거하고 공간 연산을 위한 선택인자와 복잡도를 계산하여 산출된 랭킹을 기반으로 재배치 기법을 사용하는 공간 제약조건 최적화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선택인자와 데이터베이스 접근시간 뿐만 아니라 공간 연산의 복잡도까지 반영하므로 최적화된 수행계획을 얻을 수 있는 장점을 지니고 있으며, 향후 공간 질의의 최적화 기법에도 적용이 가능하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1722-1724
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• 2015

본 논문은 MIMO-OFDM 시스템에서 복잡도와 검출 성능의 관점에서 효율성을 위하여, QRD-M과 DFE 및 반복 검출을 통한 분할 검출 기법을 제안한다. 제안된 기법은 공간 스트림에 따라 다른 검출 방법을 사용하여 신호들을 검출한다. 제안된 기법에서 낮은 복잡도를 요구하는 공간 스트림에서는 높은 복잡도와 높은 검출 성능을 가지는 QRD-M을 사용하고 높은 복잡도를 요구하는 공간 스트림에서는 낮은 복잡도와 낮은 검출 성능을 가지는 DFE를 사용한다. 또한 DFE가 사용된 공간 스트림에 대해서는 신뢰성을 보장하기 위해 반복 검출을 수행한다. 시뮬레이션을 통하여, 제안된 기법은 비록 기존의 기법보다 증가된 복잡도를 가지지만, 검출 성능을 월등히 개선시키는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권5호
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• pp.25-32
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• 2011

본 논문에서는 MIMO 시스템에서 최적의 수신 성능을 제공하면서 낮은 복잡도를 요구하는 부분 검색 공간 기반의 검파 기법이 제안된다. 최적의 최대 우도 검파기는 신호의 전체 검색 공간을 활용하기 때문에 많은 복잡도를 요구하게 되는 데, 이에 대한 해결 방안으로 신호의 부분 검색 공간에 기반한 부분 후보 심볼 벡터 생성 기법이 제안된다. 또한, 최적의 수신 성능을 제공하기 위해서 전체 검색 공간에 기반한 전체 후보 심볼 벡터 생성 기법이 제안된다. 결론적으로 제안하는 부분 검색 공간 기반의 검파 기법은 MIMO 시스템에서 낮은 복잡도를 필요하면서 최적의 수신 성능을 제공하는 검파기법으로 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.595-597
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• 2005

청소로봇은 대부분 랜덤방식 또는 바둑판식의 청소알고리즘으로 운용된다. 랜덤 알고리즘은 전체 청소 시간이 오래 걸린다는 단점을 가지고 있다. 랜덤 알고리즘의 문제를 해결하기 위한 바둑판식 알고리즘은 현재까지 가장 좋은 알고리즘으로 알려져 있으나 장애물이 복잡한 공간에서는 청소시간이 길어지는 단점을 가지고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 Group-k 라는 새로운 청소 알고리즘을 제안한다. Group-k 알고리즘은 청소시간을 단축시키는 목적보다는 청소시간은 같더라도 복잡한 구역일수록 나중에 청소함으로써 가능한 빠른 시간 내에 가장 많은 면적을 청소하는 것을 목표로 한다. 즉 인접한 복잡한 장애물들을 하나의 그룹으로 구성하고 그룹의 복잡성을 계산하여 복잡성이 낮은 그룹부터 먼저 청소하는 방식이다. 시뮬레이션에 기반한 실험을 통해 Group-k 알고리즘이 복잡한 장애물 구역을 그룹화하여 복잡한 공간을 효율적으로 청소함을 보여준다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.863-871
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• 2004

본 논문에서는 정합 필터 출력을 이용하여 연산 복잡도가 감소된 DS/CDMA DMB 하향 링크 시스템에서의 부분 공간 채널 추정 기법을 제안한다. 연산 복잡도 감소 효과는 채널 벡터의 길이가 짧고 시스템의 부하가 적절할 때 매우 크게 나타난다. 이전에 제안된 부분 공간 채널 추정 알고리즘은 화산 이득이 큰 시스템에서 막대한 연산 복잡도 문제를 겪게 된다. 제안된 알고리즘에 약간의 성능 손실이 발생하지만 데이터 행렬의 길이가 길어지게 되면 그 영향은 미미해진다. 시뮬레이션과 분석적인 MSE 성능의 유도를 통해 성능을 평가한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.47-49
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• 2010

최근 들어 복잡한 대규모의 실내공간이 늘어남에 따라, 실내공간에서의 생활이 늘어나고 있다. 이에 따라 실내공간에서의 편의와, 혹시 발생할지 모르는 사고에 대비하여 실내공간을 3차원으로 표현하고 분석하는 것은 매우 중요한 이슈가 되어왔다. 따라서 본 연구에서는 복잡한 실내공간을 표현하고, 실내공간 뿐만 아니라 실외공간과의 연계 표현이 가능한 실내공간 데이터 모델을 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.439-448
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• 2006

Kohonen SOM(Self-Organizing Map)이나 MLP(Multi-Layer Perceptron), SVM(Support Vector Machine)과 같은 기존의 인식 및 클러스터링 알고리즘들은 새로운 입력 패턴에 대한 적응성이 떨어지고 학습 패턴 자체의 복잡도에 대한 학습률의 의존도가 크게 나타나는 등 여러 가지 단점이 있다. 이러한 학습 알고리즘의 단점은 문제의 학습 패턴자체의 특성을 잃지 않고 문제의 복잡도를 낮출 수 있다면 보완할 수 있다. 패턴 자체의 특성을 유지하며 복잡도를 낮추는 방법론은 여러 가지가 있으며, 본 논문에서는 커널 공간 해석 기법을 접근 방법으로 한다. 본 논문에서 제안하는 kSOM(kernel based SOM)은 원 공간의 데이터가 갖는 복잡도를 무한대에 가까운 초 고차원의 공간으로 대응시킴으로써 데이터의 분포가 원 공간의 분포에 비해 상대적으로 성긴(spase) 구조적 특정을 지니게 하여 클러스터링 및 인식률의 상승을 보장하는 메커니즘 을 제안한다. 클러스터링 및 인식률의 산출은 본 논문에서 제안한 새로운 유사성 탐색 및 갱신 기법에 근거하여 수행한다. CEDAR DB를 이용한 필기체 문자 클러스터링 및 인식 실험을 통해 기존의 SOM과 본 논문에서 제안한 kSOM과 성능을 비교한다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2003년도 하계학술대회논문집
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• pp.33-36
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• 2003

본 논문에서는 GF(2$^{m}$ ) 상에서 효율적인 공간 복잡도를 가진 LFSR(Linear Feedback Shift Register) 구조 기반의 모듈러 곱셈기를 제안한다. 제안된 구조는 기약다항식으로 모든 계수가 1인 속성의 AOP(All One Polynomial)를 이용한다. 제안된 구조는 구조복잡도 면에서 기존의 구조들보다 훨씬 효율적이다. 제안된 곱셈기는 공개키 암호의 기본 구조로 사용될 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권1호
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• pp.33-40
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• 2004

유한체 $GF(2^n)$에서 두 원소의 곱셈을 수행하는 공간 복잡도가 낮은 병렬 처리 곱셈기의 구현에 있어서 divide-and-conquer 방법은 유용하게 사용된다. 이를 이용한 가장 널리 알려진 알고리듬으로는 카라슈바 (Karatsuba-Ofman) 알고리듬과 다중 분할 카라슈바(Multi-Segment Karatsuba) 알고리듬이 있다. Leo ne은 카라슈바 알고리듬의 최적화된 반복 횟수를 제안하였고, Ernst는 다중 분할 카라슈바 방법을 이용한 일반적이고 확장 가능한 유한체 곱셈기를 제안하였다. 본 논문에서는 Ernst가 제시한 다중 분할 카라슈바 병렬 처리 곱셈기의 복잡도를 제시한다. 또한 기존 방법의 병렬 처리 곱셈기와 시간 복잡도는 같지만 공간 복잡도는 낮은 새로운 다중 분할 카라슈바 방법의 병렬 처리 곱셈기를 제안하며 그에 따른 최적화된 반복 횟수를 제안한다. 나아가서 제안하는 곱셈기가 몇몇 유한체에서 카라슈바 방법의 병렬 처리 곱셈기 보다 공간 복잡도에서 효과적임을 제시한다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제18호
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• pp.110-116
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• 1999

인류의 역사가 시작된 이후, 인간의 창조는 자연의 모방이라는 큰 울타리 안에서 이루어져 왔다. 신의 작품이 위대한 자연이라면, 인간의 작품은 극히 단순한 그것의 모방에 불과한 것인데, 인간은 인간의 제한된 두뇌 활동으로 이해하기가 불가능한 복잡한 자연을 인식하기 위하여 단순화(simplification)라는 방법을 사용하여 왔다. 이 과정에서 기하학(geometry)은 극도로 발전하게 되며, 인간의 자연 인식을 위한 보편적인 수단으로 자리잡게 된다. 중요한 사실은 기하학이 수단으로서 뿐만 아니라 인간에 의한 창조의 목표로서 위치하게 되었다는 사실이다. 즉 기하학은 자연의 모방이전에 이미 인간의 상상력을 지배해왔고, 그것은 가장 보편적인 창조원리가 되어왔다는 점이다. 그러나 최근의 과학과 기술의 발전, 특히 컴퓨터 기술의 발전으로 그 복잡한 자연은 단순화의 과정을 거치지 않은 복잡한(complex) 상태로 인간에게 이해되어지기 시작했다. 그중 하나가 19세기에 시작된 복잡성(chaos)이론인데 실내공간의 디자인에 있어서도 이러한 자연의 복잡성(complexity)이 새로운 창조 원리로서 자리잡게 되었다. 대표적인 실내 공간 다지이너로서 Nigel Coats를 꼽을 수 가 있는데 그의 무정부적인 (anarchism) 디자인 성향은 자연에서 발견될 수 있는 특징중의 하나라고 할 수 있다. 그가 추구한 복잡성(complexity)은 일본의 동경과 같은 고 밀도(high density)의 적극적 소비 도시(active consuming city)에서 발견되는 지극히 인간적인 도시생활을 만들기 위한 software의 제작이며, 이는 자연이라는 신의 창조물에 근접한 모방이 된다. 본 연구는 Nigel Coats의 작품에서 발견될 수 있는 이러한 무정부주의적 성향이 어떻게 자연의 본질적인 복잡한 (complex) 모습과 관련이 되는가를 통하여 현대 실내디자인의 새로운 방향이 이 시대의 과학적 발견에 따른 복잡성(complexity)과 유관함을 보여준다.