• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.1E
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• pp.71-77
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• 1993

패턴매칭 기법에 근거한 음성 인식 시스템은 크게 clustering 과정과 labeling 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 Kohonen의 featrue map 알고리즘과 LVQ2 알고리즘을 각각 clusterer와 labeler로 하는 음소인식 시스템을 구성한다. 구성된 인식시스템의 성능을 향상시키기 위해서 수정된 LVQ2알고리즘(MLVQ2)을 제안한다. MLVQ2는 selective learning, LVQ2, perturbed LVQ2 그리고 기존의 LVQ2의 4단계 학습과정으로 구성된다. 제안된 음소 인식 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 LVQ2와 MLVQ2를 각각 사용하여 6가지의 한국어 음소군에 대한 feature map을 만든다. 음소인식 실험결과, LVQ2와 MLVQ2를 사용하는 경우 각각 60.5%와 65.4%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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• pp.613-618
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• 2002

본 논문에서는 선형 TPMACA와 TPSACA의 특성을 이용하여 만들어진 트리구성알고리즘을 구성하고, TPSACA를 기반으로 하는 완전 해싱 알고리즘을 생성하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.528-531
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• 2000

이 논문에서는 시스템의 라우팅 구성 장애를 진단하기 위한 규칙과 알고리즘을 제시하였다. 라우팅 구성 장애 관리를 위하여 네트워크 구성 관리 규칙, 라우팅 구성 장애 진단 규칙을 제안하였으며 후향 추론 알고리즘을 기반으로 이런 규칙간의 상호 연동을 위하여 메타 규칙을 적용하였다. 제안한 규칙과 알고리즘을 시나리오에 기반하여 규칙, Blackboard, 목표의 변화 과정을 보여줌으로써 실험 결과를 제시하였다. 시스템의 TCP/IP 네트워크 구성 관리와 관련하여 시스템에서 발생할 수 있는 네트워크 장애들 중에서 라우팅 구성 장애를 진단하기 위한 규칙 및 추론 알고리즘을 제안함으로써 이질적이고 급변하는 네트워크 환경에 쉽게 대처할 수 있는 시스템 개발을 위한 방법론을 제시하고자 한다

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.11B
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• pp.991-1000
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• 2004

This paper presents an application layer multicast tree constructing algorithm to minimize the average time delay from the sender to end-systems for the effective real-time media delivery. Simultaneously, the proposed algorithm takes into account the computing power and the network condition of each end-system as a control variable and thus avoids the undesirable case that loads are concentrated to only several end-systems. The multicast tree is constructed by clustering technique and modified Dijkstra's algorithm in two steps, i.e. tree among proxy-senders and tree in each cluster. By the experimental results, we show that the proposed algorithm can provide an effective solution.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.17A no.3
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• pp.113-120
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• 2010

Even networks were introduced as a class of fault-tolerant multiprocessor networks and analyzed so many useful properties and algorithms such as simple routing algorithms, maximal fault tolerance, node disjoint path. Introduced routing algorithms and node disjoint path algorithms are proven to be optimal. However, it has not been introduced to constructing scheme for edge-disjoint spanning trees in even networks. The design of edge-disjoint spanning trees is a useful scheme to analyze for measuring the efficiency of fault tolerant of interconnection network and effective broadcasting. Introduced routing algorithm or node disjoint path algorithm are for the purpose of routing or node disjoint path hence they are not applicable to constitute edge disjoint spanning tree. In this paper, we show a construction algorithm of edge-disjoint spanning trees in even network $E_d$.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.7 no.4
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• pp.91-99
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• 2006

The incremental parsing technique plays an important role in language-based environment which allows the incremental construction of a program. It improves the performance of a system by reanalyzing only the changed part of a program. The conventional incremental parsing uses the stack data structure in order to store the parsing information. In this paper, we suggest a threaded tree construction algorithm which parse by adding the threaded node address instead of using a stack data structure. We also suggest an incremental threaded tree construction which has incremental parsing process of five steps using the constructed threaded tree.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.79-82
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• 1998

본 연구에서는 연결단어 음성인식 상에서 올바른 참조 패턴을 생성하기 위해 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 단어의 표본 집합(훈련패턴 집합)으로부터 참조 패턴을 자동적으로 생성하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구는 분한 K-Mans 훈련방법에 기초하고 있으며, Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 훈련패턴으로부터 참조 패턴을 생성하는 것이다. 먼저 초기화 과정에서 훈련 패턴을 그에 포함된 단어 수만큼 등간격 분리하여 분리된 단어들을 소속 Cluster로 분류하고 각 Cluster의 Center들로 초기 참조패턴을 구성한다. 그리고 참조패턴, 제어정보 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 각 훈련패턴을 분리하고, 분리된 단어들을 소속 Cluster로 분류하여 단어 Cluster집합을 구성한 후 DTW 및 minimax알고리즘을 이용해 각 Cluster의 Center를 구하여 참조 패턴을 생성한다. 참조패턴 구성에 변화가 없을 때까지 전 단계의 참조패턴과 본 알고리즘을 반복 수행하여 최적의 참조패턴을 생성한다. 본 알고리즘을 이용하여 3개 숫자의 연결단어 집합으로부터 영('0')에서 구('9')까지 숫자음에 대한 참조패턴을 자동 생성하였다. 참조패턴 생성과정에서 가정 중요한 처리인 훈련패턴 분리과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.51-54
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• 2003

진화하드웨어는 하드웨어 스스로 진화하여 필요한 회로를 구성한다 회로를 재구성하기 위해서 유전자 알고리즘을 사용한다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)은 전역적 탐색을 통하여 해를 구한다. 하지만 유전자 알고리즘은 많은 개체의 평가를 통하여 이루어지기 때문에 수행하는데 시간이 많이 소요된다. 이전의 연구에서 유전자 알고리즘 프로세서를 이용하여 진화하드웨어를 구성했다. 유전자 알고리즘 프로세서는 유연성이 떨어지고 범용적으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 CPU를 이용하여 유전자 알고리즘 프로세서를 소프트웨어로 제어하는 방법을 제안한다 소프트웨어로 합성한 신호로 GAP의 동작을 제어하기 때문에 유연성을 가질 수 있다 FPGA에 CPU와 유전자 알고리즘 프로세서를 구현하여 one-chip 하드웨어를 구현한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.6
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• pp.139-143
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• 2023

In this paper, compared to the RT algorithm that constitutes CT images, the TPSM algorithm available in the conical CB-CT system was applied to enable 3D CT image configuration faster than the existing RT, and the image speeds of the two algorithms were compared and analyzed. To this end, the TPSM algorithm available in the conical CB-CT system was applied to enable real-time processing in 3D CT image composition. As a result of the experiment, it was found that the cross-sectional image constructed using TPSM decreases the quality of the image slightly by empty pixels as the distance from the center point increases, but in the case of TPSM rotation-based methods, the image composition speed is far superior to that of the RT algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.89-93
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• 2000

구조 적응형 자기구성 지도는 일반적으로 자기구성 지도의 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날 때까지 변하지 않기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 중요한 문제이다. 이 논문에서는 기존의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도 알고리즘보다 빠르게 학습되었고, 인식률 면에서도 기존의 방법보다 높은 값을 나타내었으며, 자기구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어졌다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.