• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.8
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• pp.1593-1600
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• 2009

There are two major algorithms to find a square root of floating point number, one is the Newton_Raphson algorithm and GoldSchmidt algorithm which calculate it approximately by iterating multiplications and the other is SRT algorithm which calculates it exactly by iterating subtractions. This paper proposes an exact floating point square root algorithm using only multiplication. At first an approximate inverse square root is calculated by Newton_Raphson algorithm, and then an exact square root algorithm by reducing an error in it and a compensation algorithm of it are proposed. The proposed algorithm is verified to calculate all of numbers in a single precision floating point number and 1 billion random numbers in a double precision floating point number. The proposed algorithm requires only the multipliers without another hardware, so it can be widely used in an embedded system and mobile production which requires an efact square root of floating point number.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.5
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• pp.489-498
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• 2006

In this paper, we suggested a vehicle classification algorithm using pattern recognition method. At present, Inductive Loop Detector is rarely used for vehicle classification because of its low accuracy. To improve the accuracy, we suggest a new algorithm for Loop Detector using neural networks. In the developed algorithm, the inputs to the neural networks are the variation rate of frequency and occupancy-time. The output is classified vehicles. The developed algorithm was assessed at test sites and the recognition rate was 91.3percent. The results verified that the proposed algorithm improves the vehicle classification accuracy compared to the conventional method based on Loop Detector.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.166-171
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• 1994

기존의 음성인식기들은 일반적으로 간단하면서도 성능이 우수한 계층별 학습에 의해서 설계된다. 계층별 학습은 통계적 패턴인식에서의 ML 추정기법처럼 모델간의 독립성이 보장되고 무한한 양의 학습데이타가 주어진다는 가정에 기초하고 있다. 그러나, 대상어휘집합에 음운학적으로 유사한 어휘가 많이 포함되어 있는 인식문제에 있어서는 모델간의 독립성이 보장되지 못하고, 실제 주어지는 grktmqepdlk의 양도 제한되므로 기존의 합습알고리즘에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 그러한 가정상의 문제점으로 생기는 인식기의 성능저하를 개선할 수 있는 변별력 있는 학습알고리즘들을 검토하고 그의 일반적인 접근방법들에 대해서 논의한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.371-375
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• 1998

타스크 그래프로 표현되는 병렬 타스크의 수행시간을 단축시키기 위한 타스크 중복 알고리즘의 많은 연구들은 완전연결, 비제한 처리기 상에서 연구되었다. 본 연구에서는 2차원 매쉬구조를 가지는 처리기 상에서의 처리기간 통신 흡수를 고려한 효율적인 타스크 중복 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 기존의 타스크 중복 알고리즘과 비교를 위해 평균 수행시간과 평균 처리기 사용 수에 대해서 시뮬레이션하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.06a
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• pp.65-68
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• 2002

본 논문은 HomePNA 2.0 시스템에서 채널에 의한 왜곡을 보상하기 위한 방안을 제시하는 것으로서 심벌률과 전송 방식에 따른 등화기를 Fast RLS 알고리즘인 FTF (Fast Transversal Filter) 알고리즘을 사용하여 구현하여 그 성능을 분석하며, 또한 헤더 부분의 미결정 심벌들을 이용하는 DFE (Decision Feedback Equalizer)형태로 등화기를 구성하고 이에 대한 성능을 분석하고자한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.5-6
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• 2018

무선 통신 자원의 효율적인 사용을 위해 제안된 회전 모드 시스템을 구성하는 핵심 장치인 회전 모드 생성기를 2단계 유전 알고리즘을 이용해 자동으로 설계했다. 1단계 최적화로 회전 모드 생성기의 필요 부품 개수와 개별 부품 배치를 먼저 결정하고, 2단계 최적화로 각 부품의 세부 사항을 최적화하였다. 2단계 유전 알고리즘에 의하면 필요 부품 개수는 5개이며, 동일한 결과를 도출하는 세부 부품 배치도는 4종류였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.385-387
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• 2006

본 논문에서는 Cubic Convolution 보간 알고리즘을 변형하여 연산량을 감소시키고 에지를 강조하는 보간 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 디지털 영상의 확대 또는 축소에 필요한 연산량을 줄이기 위해 두가지 방법을 사용하였다. 기존의 Cubic Convolution 알고리즘의 고차항의 가중치 연산을 일차원으로 변환하였다. 인접한 픽셀의 차이값을 사용하여 Bilinear 알고리즘을 제한적으로 적용하였다. 제안된 알고리즘의 화질 평가를 위해 원영상의 확대-후-축소와 축소-후-확대를 하여 RMSE를 사용하였고, 연산량을 평가하기 위해 픽셀별 곱셈기와 덧셈기를 기존의 알고리즘과 비교하였다. 시뮬레이션 결과 기존 Cubic Convolution 알고리즘보다 연산량이 감소하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.2
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• pp.180-185
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• 2003

This paper proposes an intelligent navigation algorithm for multiple mobile robots under unknown dynamic environment. The proposed algorithm consists of three basic parts as follows. The first part based on the fuzzy rule generates the turning angle and moving distance of the robot for goal approach without obstacles. In the second part, using both fuzzy and neural network, the angle and distance of the robot to avoid collision with dynamic and static obstacles are obtained. The final adjustment of the weighting factor based on fuzzy rule for moving and avoiding distance of the robots is provided in the third stage. The experiments which demonstrate the performance of the proposed intelligent controller is described.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.11 no.1
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• pp.62-68
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• 2005

This paper presents a scheme to enhance fixed priority scheduling algorithms on multiprocessors. This scheme gives the highest priority to jobs with zero laxity and schedules them Prior to other jobs. A fixed priority algorithm employing this scheme strictly dominates the original one; it can schedule all task sets schedulable by the fixed priority algorithm and some task sets not schedulable by the fixed priority algorithm. Simulation results show that the proposed scheme improves fixed priority algorithms in terms of the number of schedulable task sets and schedulable utilization bound.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.5
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• pp.593-597
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• 2004

This paper presents the new design method of fuzzy control system for nonlinear system. Many conventional design methods for fuzzy controller find the control gain for stabilizing fuzzy controller with some mathematical approaches. However, there exist some controllers which are hard to design with mathematical approach. In order to solve these problems, we propose the intelligent design method for fuzzy controller by using genetic algorithm with evolution strategy. The genetic algorithm with evolution strategy finds the control gain by changing the evolution region of chromosome. Finally, an application example of stabilizing a cart-pole typed inverted pendulum system will be given to show the stabilizability of the fuzzy controller.