• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.8 no.2
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• pp.55-59
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• 2022

Recently, IoT technology has great attention and plays a key role in 4^th industrial revolution in order to design customized products and services. Additive Manufacturing (AM) is applied to fabricate IoT sensor directly or IoT sensor embedded structure. Also, design methods for AM are developing to consolidate various parts of IoT devices. Part consolidation leads to assembly time and cost reduction, reliability improvement, and lightweight. Therefore, a design method was proposed to guide designers to consolidate parts. The design method helps designers to define product architecture that consists of functions and function-part relations. The product architecture is converted to a network graph and then Girvan Newman algorithm is applied to cluster the graph network. Parts in clusters are candidates for part consolidation. To demonstrate the usefulness of the proposed design method, a case study was performed with e-bike fabricated by additive manufacturing.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.4
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• pp.554-560
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• 1995

In this paper, we suggest a parallel algorithm to merge priority queues organized in two heaps, kheap and nheap of sizes k and n, correspondingly. Employing max(2$^{-1}$, $\ulcorner$(m＋1)/4$\lrcorner$'s processors, this algorithm requires O(log(n/k)＊log(n)) on an EREW-PRAM, where i is the height of the heap and m is the summation of sizes n and k. Also, when we run it on the MasPar machine, this method achieves a 33.934-fold speedup with 64 processors to merge 8 million data items which consist of two heaps of different sizes. So our parallel algorithm's EPU is close to 1, which is considered as an optimal speedup ratio.eedup ratio.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.15 no.4
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• pp.112-118
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• 2014

This paper deals with a color-based tracking of a moving object. Firstly, existing Camshift algorithm is complemented to improve the tracking weakness in the brightness change of an image which occurs in every frame. The complemented Camshift still shows unstable tracking when the objects with same color of the tracking object exist in background. In order to overcome the drawback this paper proposes the Camshift combined with KLT algorithm based on optical flow. The KLT algorithm performing the pixel-based feature tracking can complement the shortcoming of Camshift. Experimental results show that the merged tracking method makes up for the drawback of the Camshit algorithm and also improves tracking performance.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.8B
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• pp.757-763
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• 2006

In this paper, a novel multiple access scheme using SMA(Split and Merge Algorithm) is proposed to reduce the accessdelay of wireless MAC protocols. The key idea of the SMA is to dynamically split and merge the contending terminals depending on their traffic loads for effective control of access to the channels. The SMA divides the collided terminals into several sub-groups if a collision occurs and merges the idle terminals of the split sub-groups into their original group. The merge algorithm can be used to resolve collision and split operation can be used to dynamic group management. The simulation results indicate that our algorithm may provide a higher throughput and a lower collision rate than the existing algorithms, especially under heavy traffic loads.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.54-56
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• 1999

웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심정보를 학습하고 사용자가 필요로 한느 웹 상의 정보를 제공하는 시스템이다. 웹 에이전트는 사용자의 관심정보를 추출하기 위해서 귀납적 기계학습을 수행한다. 이때, 학습의 효율을 높이기 위해서는 관련이 있는 문서들을 그룹화하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 비감독 개념 학습 알고리즘인 COBWEB을 이용하여 사용자가 관심을 표시한 문서들의 분류트리를 생성한다. 분류트리는 귀납적 기계학습 시스템의 입력으로 사용될 수 있는 형태가 아니므로 분류 트리의 분석과 문서 분류 후처리 작업을 통해서 문서 집합을 생성해야 한다. 이를 위해서는 분류트리를 분석하여 초기 클러스터를 생성하고, 유사한 클러스터들의 병합을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 문서 자동 분류 방식은 비감독 개념 학습 알고리즘이 생성한 문서 분류 트리의 분석을 통해서 충분한 유사도와 적절한 수의 문서를 포함하는 초기 클러스터를 생성할 수 있다. 그러므로 문서 분류의 후처리 작업인 클러스터의 병합 작업에서 불필요한 작업을 제거함으로서 보다 효과적이고 합리적인 문서 분류 작업을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.284-286
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• 2011

LDPC(low density parity check) 부호는 낮은 복잡성과 Shannon의 한계에 근접하는 오류 정정 능력을 보이기 때문에 turbo 부호와 함께 많은 응용분야에 적용되고 있다. 본 논문에서는 분산 동영상 부호화(distributed video coding: DVC) 시스템을 위한 부호율 적응적인(rate adaptive) LDPC 부호를 설계하기 위하여 패리티 점검 노드를 병합하는 방법을 제안한다. ACE(approximation cycles EMD) 알고리즘을 기반으로 효율적인 LDPC 부호를 설계하고 부호율 적응적인 특성을 갖기 위해 일정한 범위를 지정하고 지정된 범위에 따라 패리티 점검 노드를 병합한다. 그리고 ACE 알고리즘의 계수와 degree distribution을 변화시키면서 성능을 해석한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.266-270
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• 2000

내용기반 영상검색시스템에서 객체 단위로 영상을 검색하기 위해서는 영상에서 의미있는 객체를 추출하는 과정이 필수적이며, 이를 위해 영역 분할을 효율적으로 수행하기 위한 양자화가 선행되어야 한다. 일반적인 칼라 양자화 기법은 칼라 수를 줄이되 양자화 된 영상이 원시 영상과 가능할 비슷해 보이도록 하는 것을 목적으로 하지만, 영역 분할을 위한 칼라 양자화에서는 칼라의 표현보나는 의미있는 객체를 용이하게 추출할 수 있도록 양자화 하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 기존의 Octree 양자화 방법과 K-means 알고리즘의 장점을 조합하여 영역 분할에 용이한 양자화 결과를 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, Octree 양자화 방법을 수행하여 얻어진 양자화 된 칼라들 중에서 시각적으로 유사한 칼라를 병합함으로써, Octree 양자화 방법의 단점인 강제 분할 문제점을 해결한다. 이어서, 병합 후의 양자화 된 칼라에 대해서만 K-means 알고리즘을 수행함으로써, 보다 빠른 시간 내에 영역 분할에 적합한 양자화 된 영상을 얻는다. 실험을 통해 제안한 방법의 효용성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.55-57
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• 2001

캐쉬 대체 알고리즘은 캐쉬 적재공간의 한계성을 극복하는 방법 중에 하나이다. 기존의 많은 대체 알고리즘의 문제점인 대체 기준치의 부정확성 및 불충분성을 해결하기 위해 인기도를 제안하였다. 인기도는 인기 검색어의 순위를 정규화 한 값으로, 대량의 자료를 바탕으로 얻어진 통계치이다. 인기도 산출의 기반이 되는 인기 검색어는 시간적 흐름에 민감하고, 사회 전반적인 경향을 반영하며, 많은 중복을 가지고 있다. 인기도는 각 검색 엔진별로 단일 인기도와 누적 인기도를 산출한 후에, 이를 모두 병합하여 산출된다. 이것을 병합 인기도라고 하며, 이는 임의의 검색어에 0에서 1사이의 소수값으로 부여된다. 인기도는 메타 검색 엔진에서 캐쉬 대체를 수행할 때 적용될 수 있으며, 다수의 자료 입력 경향에 관한 정보가 존재하는 문제 영역에 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.361-364
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• 2012

MPEG과 ITU-T에서 최근 표준화가 진행되고 있는 HEVC는 H.264/AVC에 비해, CU(coding unit), PU(prediction unit), TU(transform unit)의 다양한 형태 분할 단위를 갖는 것을 큰 특징으로 한다. 이 중, CU와 TU는 쿼드트리 형태의 재귀적 분할 구조를 가지도록 구성되는데, 압축 효율은 향상시키지만 높은 부호화 복잡도를 갖는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 재귀적 분할 구조를 변환하여 가장 작은 CU의 정보를 병합하여 큰 CU의 정보를 빠르게 결정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 HEVC의 CU 부호화에 적용한 결과, 부호화 복잡도를 32-45% 가량 감소시키면서 압축 효율 하락은 0.6-0.9%로 억제할 수 있었다. 또한, HM6.1에 구현되어 있는 고속 탐색 알고리즘과 비교 할 경우, 압축 효율 하락을 0.2-0.3%로 억제하면서 부호화 복잡도를 8-12% 감소시킬 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.35C no.9
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• pp.21-28
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• 1998

In this paper, we propose an efficient linear ordering algorithm, called LIME, for netlist partitioning. LIME incrementally merges two segments which are selected based on the proposed cost function until only one segment remains. The final resultant segment then corresponds to the linear ordering. LIME also runs extremely fast, because it exploits sparsity of netlist. Compared to the earlier work, the proposed algorithm is eight times faster in producing linear ordering and yields an average of 17% improvement for the multi-way scaled cost partitioning.