• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권6호
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• pp.683-692
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• 1999

관계형 데이터베이스 시스템에서 결합 연산자는 데이터베이스 질의를 구성하는 연산자들 중 가장 많은 처리시간을 요구한다. 따라서 이러한 결합연산자를 효율적으로 처리하기 위해 많은 병렬 알고리즘들이 소개되었다. 그 중 하이브리드 해쉬 결합 알고리즘은 가장 우수한 것으로 알려져왔다. 그러나 이 알고리즘은 여러 노드로 데이터를 분할하는 과정에서 데이터의 편중 문제가 발생하며, 이는 전체 시스템의 성능을 크게 저하시키게된다. 본 논문에서는 이러한 데이터 편중문제를 해결한 변형된 하이퍼퀵 정렬을 이용한 병렬 결합 알고리즘을 non-equijoin을 위한 알고리즘으로 확장하였다. 또한 T805로 연결된 하이퍼큐브 구조 시스템에서 시뮬레이션하여 얻은 결과를 수치 계산적 비용모델의 결과와 비교를 통해 변형된 하이퍼 퀵 정렬을 이용한 병렬 결합 알고리즘의 성능을 분석하고 , 비용모델의 타당성을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1C호
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• pp.111-118
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• 2004

본 논문에서는 고속 전역 탐색 알고리즘 가운데 좋은 성능을 나타내는 다단계 연속 제거 알고리즘을 개선시킨 적응적 다단계 연속 제거 알고리즘을 제안한다. 여러 레벨로 구성되어진 다단계 연속 제거 알고리즘에서 검사 시작 레벨을 적응적으로 선택함으로서 불필요한 레벨에서의 검사를 제거한다. 모의 실험 결과로부터 제안 알고리즘이 다단계 연속 제거 알고리즘보다 적은 계산량으로 최적의 움직임 벡터를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.35-42
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• 1998

이동로봇이 주위환경에 대해서 전혀 알지 못하고 목표점으로 주행할때, 로봇은 긴 장애물이나 오목한 장애물에 대해서 존재할 수 있는 국부최소점에 빠져 더 이상 진행을 못하는 발생할수 있다. 본 논문에서는, 이 문제를 해결하기 위하여 퍼지 이론을 사용하여 효율적인 장애물회피와 안정된 목표점 도달을 달성할수 있도록하는 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 상하 2층 구조로 되어 있으며, 하위층은 장애물 회피 알고리즘 및 목표점 접근 알고리즘으로, 그리고 상위층은 로봇이 이동하면서 변화하는 환경에 맞게 앞의 두 알고리즘에 적절한 가중치를 부여하는 가중치 부여 알고리즘으로 구성되어 있다. 본 논문에서 제시된 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 'ㄹ', 'ㅊ' 형태의 장애물 및 여러 가지 형태의 장애물이 복합적으로 존재하는 환경에서 모의실험을 행한결과, 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.432-437
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• 1998

NLMS 알고리즘을 채용한 음향반향제거기는 주변잡음에 대해서 적응필터의 계수가 오조정되어 반향제거기의 성능이 저하된다. 본 논문에서 음향반향제거기의 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 이용해서 주변 잡음신호에 의한 계수 오조정이 작은 적응 알고리즘과 잔여반향을 제거하기 위한 후처리기로 구성된 음향 반향 제거기를 제안한다. 기존의 NLMS 알고리즘이 입력신호의전력으로 적응상수를 정규화하지만 제안하는 알고리즘은 마이크 입력신호와 추정 오차신호의상관도와 입력신호 전력의 합으로 정규화한다. 적응필터가 반향 경로를 추정한 경우, 추정 오차신호에는 근단화자 신호가 대부분을 차지한다. 따라서 근단화자 신호가 있는 경우에는 상관도 값이 커져서 적응 상수가 작아지고 근단화자 신호에 의한 계수의 오조정을 줄일 수 있다. 후처리기도 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 마이크 입력신호의 전력으로 정규화한 값으로 추정 오차신호를 감쇠시킴으로써 근단화자 신호는 감쇠를 적게 하고 잔여반향을 감쇠시킨다. 멀티미디어 PC를 이용한 실험을 통해서 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.77-80
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• 2008

본 논문에서는 채널 결합 기법을 고려하여 DOCSIS 3.0 망에서 상향스트림 스케줄러를 설계하고 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 스케줄러는 Bonding Process Module, QoS Service Classifier, Upstream Scheduler, Framing Module 등으로 구성된다. 결합 채널에 대한 대역을 할당하기 위해 균등요구대역 할당알고리즘, 현재 요구대역할당을 고려한 요구대역 할당알고리즘, 이전 MAP의 대역 할당 정보를 고려한 요구대역 할당알고리즘을 제안하였다. 제안한 스케줄러 및 스케줄링 알고리즘의 성능을 비교평가하기 위해 OPNET 기반의 DOCSIS 3.0 시뮬레이션 모델을 개발하고, 시뮬레이션을 수행하였다. 성능평가 결과 CM에서 큐잉 지연과 CMTS에서 데이터 수신량 관점에서 균등요구할당 알고리즘이 우수한 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.142-146
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• 2007

본 연구에서는 강우강도식의 매개변수를 보다 효율적으로 산정하기 위해서 유전자알고리즘을 적용한 매개변수 산정법을 제시하였으며, 지속기간의 장, 단기간에 따른 매개변수의 변화를 고려하기 위하여 다목적 유전자알고리즘을 적용하여 매개변수를 추정한 후 기존의 강우강도식에 의한 결과와 비교해 보았다. 매개변수는 지점빈도해석을 통해 산정된 확률강우량을 사용하여 추정하였고, 유전자 알고리즘의 목적함수로는 Nash & Sutcliffe Index, Root Mean Square Error(RMSE), Relative Root Mean Square Error(RRMSE), 결정계수, 평균들을 사용하여 가장 효율적인 형태의 목적함수를 구성하였다. 그 결과 기존의 매개변수 추정 방법들에 비해 유전자알고리즘을 이용한 경우에 더 정확한 강우량값을 산정할 수 있었고, 특히 다목적 유전자 알고리즘을 사용할 경우 장기간과 단기간에 걸쳐서 동시에 정확도를 향상시킬 수 있는 매개변수를 추정할 수 있는 것으로 나타났다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2439-2441
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• 2002

SMT형 인쇄회로기판 조립라인에서 SMD의 조립상태를 검사하는 검사기를 위한 경로계획 알고리즘을 제안한다. 경로계획 알고리즘은 FOV 생성 최적화와 생성된 FOV의 순서 최적화에 의하여, 검사기의 선체 검사 시간의 단축을 목표로 한다. 본 논문에서는 검사기 경로계획 문제를 수학적으로 모델링하고, 전체 검사 단계를 FOV 생성 단계와 순서결정 단계의 계층적 구조로 구성한다. 각 단계의 알고리즘은 FOV 생성 알고리즘과 TSP 알고리즘을 적용하여 구현한다. 제시된 알고리즘을 실제 검사장비에 적용하여 시뮬레이션하고, 그 유용성을 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.575-583
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• 2000

본 논문에서 임의의 데이터가 입력되면 기준 영상 중에서 가장 유사도가 큰 영상을 찾아 국부 승리자로 선택하고, 그 국부 승리자 중에서 전체 승리자를 선택하여 최종 출력값을 얻는 계층적 FGNN(Fuzzy Genetic Neural Network)을 제안하고, 이에 하이브리드 퍼지 소속함수와 유전자 알고리즘을 적용하였다. 하이브리드 퍼지 소속함수는 입력 값을 0~1 사이의 값으로 함으로써 시스템의 속도를 빠르게 하고 유전자 알고리즘을 입력값을 일정한 오차 이내로 하여 최적의 영상을 얻도록 하였다. 위의 계층적 FGNN 알고리즘을 회로 설계 및 검증하였다. 또한 제안한 FGNN을 이용하여 영상에 포함된 잡음을 제거하고, 이와 유사한 구조를 가진 FDNN(Fuzzy Decision Neural Network) 성능보다 FGNN의 성능이 우수함을 여러 가지 영상을 통하여 확인하였다. 또한 모의 실험 결과 영상에 대한 평균자승오차(MSE : Mean Square Error)를 비교하였으며, 그 결과 하이브리드 퍼지 함수와 유전자 알고리즘을 적용한 FGNN이 메디안 필터, OC, CO, FDNN 등에 비해 우수함을 확인하였다. FGNN 알고리즘을 Top-Down 방식으로 VHDL(VHSIC Hardware description Language)을 이용하여 코딩(Coding)하고, Synopsys 툴을 이용하여 하드웨어를 설계하였다. 이 알고리즘의 하드웨어는 총 5개의 블록으로 가지고 있고 각각의 블록은 파이프라인 형태로 구성하고, 이는 Synopsys 툴을 이용하여 동작 및 성능을 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2334-2336
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• 2003

이동로봇의 주행을 위해서는 주변 환경에 대한 정보와 출발점과 도착점을 기초로 한 경로 탐색 알고리즘이 필요하다. 여러 경로 탐색 알고리즘 중 A* 알고리즘은 주어진 격자로 구성한 환경 정보 지도상에서 시작점과 목표점 두 Node가 주어지면 목표점까지 Node 단위로 탐색을 실시하여 시작점과 목표점 사이에 존재하는 수많은 경로 중 최저의 이동 비용 경로를 찾는 경험적인 알고리즘이다. 본 논문은 로봇의 가상 크기가 지도의 격자 방안 보다 큰 공간상에서 이동로봇의 경로 생성을 위해 격자 단위가 아닌 로봇의 가상 크기 단위로 탐색하도록 A*알고리즘을 보완하였으며 실험 결과 보완된 A* 알고리즘이 격자 단위 탐색으로 생성한 경로보다 로봇의 주행에 더 적합한 경로를 생성하였다. 또한 이동로봇의 코너 주행시 벽과의 충돌 가능성을 최소화 시키는 안전한 주행 방법을 제시하였다.