• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.3
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• pp.48-55
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• 2011

In this paper, we analyze the input-output characteristics of fuzzy inference systems according to the division of entire input spaces and the fuzzy reasoning methods to identify the fuzzy model for nonlinear process. And fuzzy model is expressed by identifying the structure and parameters of the system by means of input variables, fuzzy partition of input spaces, and consequence polynomial functions. In the premise part of the rules Min-Max method using the minimum and maximum values of input data set and C-Means clustering algorithm forming input data into the hard clusters are used for identification of fuzzy model and membership function is used as a series of triangular membership function. In the consequence part of the rules fuzzy reasoning is conducted by two types of inferences. The identification of the consequence parameters, namely polynomial coefficients, of the rules are carried out by the standard least square method. And lastly, we use gas furnace process which is widely used in nonlinear process and we evaluate the performance for this nonlinear process.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.239-240
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• 2008

본 논문에서는 Subtractive clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network (FRBFNN)의 규칙 수를 자동적으로 생성하는 방법을 제시한다. FRBFNN은 멤버쉽 함수로써 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 Fuzzy C-Means clustering 알고리즘에서 사용하는 거리에 기한 멤버쉽 함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정하는 구조이다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 하는 Subtractive clustering 알고리즘을 사용하여 퍼지 규칙의 수와 같은 의미를 갖는 분할할 입력공간의 수와 분할된 입력공간의 중심값을 동정하며, Least Square Estimator (LSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.57-60
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• 2000

본 논문은 전송되는 멀티캐스트 트래픽에 의해 아크별로 발생하는 전송비용의 합을 최소화하는 멀티캐스트 경로 설정 알고리즘을 제시한다. 비용함수는 콘벡스 형태이고 멀티캐스팅이 요구되는 트래픽은 분할 전송이 가능하다고 가정한다. 가정에 의해 분할되는 트래픽은 여러 개의 다른 멀티캐스트 트리경로 상으로 전송이 가능하며 총 전송비용도 줄일 수 있다. 트래픽의 분할전송이 가능하여도 만일 비용함수가 선형이면 이는 Steiner 문제가 된다. 본 연구는 단일 멀티캐스트 트래픽 수요형태만을 고려한 본 연구자들의 수행연구［1］에 대한 계속연구로서 복수개의 멀티캐스트 트래픽 수요형태를 고려한다. 또한 본 연구의 결과에서 얻는 많은 멀티캐스트 트리 경로들 중 전송비용을 최소화하도록 하면서 제한된 k개의 트리 경로들을 선택하는 휴리스틱 방법을 소개한다. 본 연구는 ATM 망의 멀티캐스트 트래픽을 위한 가상경로 설계 또는 인터넷 환경의 다양한 멀티캐스트 트래픽을 위한 경로설정 등에 적용될 수 있다. 임의의 적용 망에 대한 결과를 포함한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1887-1888
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• 2008

본 논문에서는 퍼지 추론 기반의 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Polynomial Radial Basis Function Neural Network; pRBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델은 "IF-THEN" 형식으로 기술되는 퍼지 규칙에 의해 조건부, 결론부, 추론부의 기능적 모듈로 표현된다. 조건부의 입력공간 분할에는 HCM 클러스터링에 기반을 두어 구조가 결정되며, 기존에 주로 사용된 가우시안 함수를 RBF로 이용하고, 원뿔형태의 선형 함수를 제안한다. 또한 입력공간 분할시 데이터 집합의 특성을 반영하기 위해 분포상수를 각 입력마다 고려하여 설계함으로서 공간 분할의 정밀성을 높인다. 결론부에서는 기존 상수항의 연결가중치를 다항식 형태로 표현하는 pRBFNN을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Box와 Jenkins가 사용한 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 기존 모델과의 근사화와 일반화 능력에 대하여 토의한다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.635-638
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• 2011

유한요소법은 편미분방정식(Partial Differential Equation)의 수치적 근사 해를 구하기 위한 가장 일반적이고 효율적인 방법으로 다양한 공학 분야에서 널리 사용되어지고 있다. 유한요소법의 해석은 연속적인 범위를 가지는 문제를 여러 개의 요소로 나누어 다항식의 형상함수를 만들게 되며 결과적으로 근사 해를 구하게 된다. 이때 해석의 정확성을 높이기 위하여 형상함수의 차수를 높이고 요소의 개수를 늘리게 되면, 이에 따른 수치 계산량의 급격한 증가로 인해 수치해석의 효율성은 떨어지게 된다. 이를 보완하기 위해 유한요소법에 영역분할기법을 적용하여 병렬해석을 수행하면 해의 정확성과 효율성을 동시에 높인다. 병렬해석을 수행하는데 있어서 클러스터의 구조적 특성은 해석의 효율성에 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 모델에 대하여 병렬해석의 수행을 통하여 클러스터의 구조적 특성이 병렬해석의 효율성에 미치는 영향에 대해 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.664-666
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• 1999

형태 변환이란 컴퓨터 그래픽스의 중요한 기본 연산중의 하나로, 하나의 그림이나 물체로부터 또 다른 그림이나 물체로 그 모양이 변화하는 과정을 연속적으로 보여주는 연산이다. 일반적으로 이 연산을 두 그림 사이의 대응이 되는 점들을 지정하고 각 점들이 변화하는 과정을 표현하기 위해 필요한 중간 단계를 생성하기 위해서 복잡한 함수를 계산하는 방법을 사용하여왔다. 이러한 방법은 많은 양의 계산이 요구된다. 본 논문에서는 수학적인 계산이 아니라 자료구조를 사용한 연산(operation)을 이용하는 새로운 형태 변환 알고리즘을 제안한다. 여기서 제안하는 알고리즘은 2차원 단순 다각형을 그보다 단순한 위상을 갖는 단조 다각형으로 분할하고, 각 단조 다각형을 삼각 분할하여 얻어진 듀얼 트리를 이용하여 형태를 변환하는 알고리즘이다. 사실적인 효과를 극대화하기 위해서는 될 수 있는 한 많은 중간 단계를 생성해야 하는데, 기존의 함수 계산이 아닌 트리를 이용한 연산을 함으로써 그 과정을 단순화 할 수 있다는 것이 본 알고리즘의 가장 큰 특징이다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.3
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• pp.75-83
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• 2007

Multithreaded model is an effective parallel system in that it can reduce the long memory reference latency time and solve the synchronization problems. When compiling the non-strict functional programs for the multithreaded parallel machine, the most important thing is to find an set of sequentially executable instructions and to partitions them into threads. The existing partitioning algorithm partitions the condition of conditional expression, true expression and false expression into the basic blocks and apply local partitioning to these basic blocks. We can do the better partitioning if we modify the definition of the thread and allow the branching within the thread. The branching within the thread do not reduce the parallelism, do not increase the number of synchronization and do not violate the basic rule of the thread partitioning. On the contrary, it can lengthen the thread and reduce the number of synchronization. In the paper, we enhance the method of the partition of threads by combining the three basic blocks into one of two blocks.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.3
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• pp.361-368
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• 2022

Quaternary tree plus multi-type tree (QT+MTT) structure was adopted in the Versatile Video Coding (VVC) standard as a block partitioning tool. QT+MTT provides excellent coding gain; however, it has huge encoding complexity due to the flexibility of the binary tree (BT) and ternary tree (TT) splits. This paper proposes a fast inter coding unit (CU) partitioning algorithm for BT and TT split types based on prediction accuracy functions using the mean of the absolute error (MAE). The MAE-based decision model was established to achieve a consistent time-saving encoding with stable coding loss for a practical low complexity VVC encoder. Experimental results under random access test configuration showed that the proposed algorithm achieved the encoding time saving from 24.0% to 31.7% with increasing luminance Bjontegaard delta (BD) rate from 1.0% to 2.1%.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.3
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• pp.481-486
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• 2021

Machine learning algorithms adopt criterion function as a key component to measure the quality of their model derived from data. Cluster analysis also uses this function to rate the clustering result. All the criterion functions have in general certain types of favoritism in producing high quality clusters. These clusters are then described by attributes and their values. Category utility and partition utility play an important role in cluster analysis. These are fully analyzed in this research particularly in terms of how they are related to the favoritism in the final results. In this research, several data sets are selected and analyzed to show how different results are induced from these criterion functions.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1859-1862
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• 2002

비공유 데이터베이스 클러스터는 그 구조의 특성 상 동적인 질의 패턴의 변화, 특정 데이터에 대한 질의 집중에 의한 부하 불균형 및 집중, 사용자 증가에 의한 처리량 한계 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터베이스 클러스터는 최근에 제안된 온-라인 확장기법을 사용하며, 이 기법은 데이터 베이스의 확장성에 의해 큰 영향을 받는다. 일반적으로 클러스터 시스템에서 사용되는 데이터 분할 기법에는 키 값의 순서대로 분할하는 라운드-로빈 분할 기법, 해쉬 함수를 이용해 데이터를 분할하는 해쉬 분할 기법, 범위에 따라 각 노드에 데이터를 분할하는 범위 분할기법, 그리고 조건식에 따라 데이터를 분할하는 조건식 분할 기법이 있다. 본 논문에서는 이 네 가지 분할 기법의 특성을 정리하고, 비공유 데이터베이스 클러스터에서 확장성에 있어서 우수한 분할 기법을 각 분할 기법의 성능평가를 통해 얻는다. 성능평가에서는 각각의 분한 기법을 평가하기 위해 확장 시 발생되는 이동 데이터의 크기, 질의처리에 대한 영향, CPU 사용률, 그리고 온-라인 확장기법의 수행 시 발생되는 특성에 대한 영향을 분석하며, 얻어진 결과를 토대로 비공유 데이터베이스 클러스터에서 가장 적합하면서도 온-라인 확장 기법적용을 위해 확장성이 우수한 데이터 분할기법을 찾는다.