• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.16 no.2
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• pp.394-400
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• 2012

SURF is a robust local invariant feature descriptor and has been used in many applications such as object recognition. Even though this algorithm has similar matching accuracy compared to the SIFT, which is another popular feature extraction algorithm, it has advantage in matching time. However, these descriptors do not consider relative location information of extracted interesting points to guarantee rotation invariance. Also, since they use gray image of original color image, they do not use the color information of images, either. In this paper, we propose a method for improving matching performance of SURF descriptor using the color and relative location information of interest points. The location information is built from the angles between the line connecting the centers of interest points and the orientation line constructed for the center of each interest points. For the color information, color histogram is constructed for the region of each interest point. We show the performance of our scheme through experiments.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.4
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• pp.671-681
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• 2000

클라이언트-서버(Client-Server) 데이터베이스 환경에서 병목현상의 해결책으로 클라이언트캐시(Client cache)를 사용할 수 있다. 여러 클라이언트들이 같은 데이터베이스의 일부를 캐시한 복사본을 사용할 때, 다른 클라이언트들과 서버간에 일관성 유지를 보장해주어야 한다. 캐시의 일관성을 유지하기 위한 여러 가지 알고리즘들이 제안되어왔다. 그 중에서 O2PL(Optimistic Two Phase Locking) 기법은 동시성을 증가시킬 수 있는 주요 장점이 있다. 그러나 O2PL 알고리즘은 트랜잭션이 완료(commit) 연산을 요구하는 시점에서 접근한 캐시데이터의 일관성을 위한 작업이 시작되므로 최종적인 완료까지는 지연이 발생하게된다. 이때 다른 클라이언트에서 잠금 충돌(lock conflict)에 의해 전역 교착상태(global deadlock)가 발생한다면 블락(block)되어 지연되는 시간은 더욱 증가하게된다. 본 논문에서는 향상된 O2PL 기법으로 PN(Preemption by Notification)-O2PL 기법을 제안한다. 이 접근에서는 O2PL의 특성으로 얻을 수 있는 연산정보를 관련된 다른 트랜잭션에게 통지(notification)로 사용하고 제시한 조건에 해당할 경우 상대 자원을 바로 사용할 수 있게 한다. 이 조건은 대부분의 전역 교착 상태에 해당하는 두 트랜잭션간의 교착상태를 조기에 신속히 감지할 수 있게 하여 트랜잭션 완료의 지연을 감소시키게 한다. PN-O2PL 알고리즘이 기존의 O2PL기법보다 빠른 응답시간을 얻을 수 있음을 모의 실험을 통하여 보인다.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.12 no.4
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• pp.1-9
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• 2010

Predictive information on the freeway incident impacts can be a critical criterion in selecting travel options for users and in operating transportation system for operators. Provided properly, users can select time-effective route and operators can effectively run the system efficiently. In this study, a model is proposed to predict freeway incident impacts. The predictive model for incident impacts is based on short-term prediction. The proposed models are examined using MARE. The analysis results suggest that the models are accurate enough to be deployed in a real-world. The development of microscopic models to predict incident effects is expected to help minimize traffic delay and mitigate related social costs.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.9 no.6
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• pp.165-177
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• 2008

An important issue in Multiagent reinforcement learning is how an agent should learn its optimal policy in a dynamic environment where there exist other agents able to influence its own performance. Most previous works for Multiagent reinforcement learning tend to apply single-agent reinforcement learning techniques without any extensions or require some unrealistic assumptions even though they use explicit models of other agents. In this paper, a Naive Bayesian based policy model of the opponent agent is introduced and then the Multiagent reinforcement learning method using this model is explained. Unlike previous works, the proposed Multiagent reinforcement learning method utilizes the Naive Bayesian based policy model, not the Q function model of the opponent agent. Moreover, this learning method can improve learning efficiency by using a simpler one than other richer but time-consuming policy models such as Finite State Machines(FSM) and Markov chains. In this paper, the Cat and Mouse game is introduced as an adversarial Multiagent environment. And then effectiveness of the proposed Naive Bayesian based policy model is analyzed through experiments using this game as test-bed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.648-651
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• 2022

Match-3 Game 은 스테이지 구성 및 난이도 설정이 중요한 게임이나 다양한 밸런스 요소로 인해 스테이지 구성에 중요한 요소인 난이도 설정에 많은 시간이 소요된다. 특히 게임을 플레이하는 유저가 재미를 느끼는 수준으로 난이도를 설정하는 것이 중요하며, 이를 자동화하기 위해 실제 유저의 플레이 데이터를 활용하여 사람과 유사한 수준의 자동 플레이 에이전트 개발이 진행되었다. 하지만 플레이 데이터의 확보는 쉽지 않기에 연구 방향은 플레이 데이터가 없는 강화학습으로 확장되고 있다. 스테이지 구성에 중요한 요소인 난이도를 설정하기 위함이라면 각 스테이지 간의 상대적인 난이도 차이를 파악하는 것으로 가능하다. 이를 위해 게임의 규칙을 학습한 강화학습 에이전트로 밸런스 요소의 변화에 따른 다양한 난이도의 스테이지를 50 회씩 플레이하여, 평균 획득 점수를 기준으로 스테이지 구성에 필요한 각 스테이지들의 난이도를 파악할 수 있었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.12
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• pp.3821-3828
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• 2000

Many software projects collect grouped failure data (failures in some failure interval or in variable time interval) rather than individual failure times or failure count data during the testing or operational phase. This paper presents the neural network (NN) modeling that is dble to predict cumulative failures in the variable future time for grouped failure data. ANN's predictive ability can be affected by what it learns and in its ledming sequence. Eleven training regimes that represents the input-output of NN are considered. The best training regimes dre selected rJdsed on the next' step dvemge reldtive prediction error (AE) and normalized AE (NAE). The suggested NN models are compared with other well-known KN models and statistical software reliability growth models (SHGlvls) in order to evaluate performance, Experimental results show that the NN model with variable time interval information is necessary in order to predict cumulative failures in the variable future time interval.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.18-22
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• 1995

문서 검색 시스템의 도치 색인 파일은 저장 공간과 검색 시간을 줄이기 위해 색인어 사전과 문서번호를 위한 이진 도치 파일 또는 비트벡터로 구성할 수 있다. 비트벡터는 1의 값을 가지는 비트만 저장함으로써 압축이 가능하나, Bit tree 압축 방법은 block의 크기가 어떻게 결정되느냐에 따라 압축률이 달라진다. 본 논문에서는 비트벡터에 나타나는 1의 값을 가지는 비트의 개수에 의해 bit tree 압축에 대한 최적의 block 크기를 결정하는 방법을 했다. 최적의 block의 크기는 (전체 비트벡터의 크기 / 1의 개수)보다 작거나 같은 최대의 2의 승수이다. 또한 block내의 1의 값을 가지는 비트의 위치에 의해 상대 위치값을 계산해서 block의 오른쪽 반에 나타나는 비트를 더 압축할 수 있는 기법을 구현한다. 본 논문에서 구현한 압축 기법은 Run Length를 이용한 방법에 비해서 13.65%, 기존의 Bit Tree 방법에 비해서 1.88%의 압축률을 개선했다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.6
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• pp.627-635
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• 1999

물체의 3차원 모델을 음영처리하기 위해서는 물체 표면의 각 점에서 법선 벡터를 계산해야 한다. 복섹 기반의 볼륨 데이터는 표면에 대한 기하학적 정보가 없기 때문에 이웃 점들의 상대적인 위치나 데이터 값의 차이로부터 법선 벡터를 추정할 수 밖에 없다. 기존에 고안된 법선 벡터추정 연산자는크기가 고정되어 있기 때문에 제한된 영역에서만 법선 벡터를 정확하게 계산하고 나머지 영역에서는 오류를 유발한다. 이 논문에서는 표면을 구성하는 점들의 공간적 배치나 그 점들의 데이터값에 따라 크기가 변하는 가변 중심 편차 연산자와 이를 이용한 법선 벡터 추정 방법을 제안한다. 이 연산자를 사용하면 기존연산자들보다 정확하게 법선 벡터를 추정할 수 있으며, 동일한 화질인 경우 계산 시간이 상당히 단축된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1276-1279
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• 2004

수문순환 과정에서 증발산은 물이 유역으로부터 제거되는 주요 기작으로서, 증발산에 중요한 역할을 하는 식물은 지구 육지 표면의 약 $70\%$ 정도를 점유하고 있으며, 생태계의 가장 중요한 구성인자로서, 식물의 종류 및 군집의 공간적 분포유형, 생육주기 및 형태적 변화 등과 같은 정보들은 그 지역의 기후, 토양, 지질, 지리적 특성을 밝히는데 중요한 역할을 한다. 식생관련 정보 중 엽면적 지수란 단위지표면적당 총 엽면적의 비를 나타내는 것으로 환경생태, 기상, 수문분야에서 다양하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 Landsat 위성영상과 DEM 등의 GIS 자료를 이용하여 지형적인 요소를 고려하여 유역의 증발산량을 분포형으론 산정하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구대상유역은 한강의 제1지류인 경안천유역으로 하였고, 증발산량 산정에 필요한 기상자료는 월평균기온, 수평면일사량, 상대습도를 이용하였고, 일사량비와 일조시간비 계산을 위해 위도별에 따른 총일조시간과 월평균일사량을 계산하였다. 잠재증발산량 산정은 Penman-Monteith식을 이용하여 산정하였으며, 식생지수와 밀접한 관계가 있는 LAI를 고려하여 산정하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.427-430
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• 2018

본 논문에서는 오목을 두는 지능적 프로그램을 설계하고 구현하였다. 규칙은 렌주 룰(renju rule)을 기준으로 하였으며, $15{\times}15$ 게임 판에서 오목을 둔다. 초기에는 문제 분석을 통하여 분석된 가중치로 판단을 하여 판단을 하여 게임을 진행하도록 하였으나, 반복된 수행의 경험적 판단을 통하여 얻은 정보로 여러 차례 수정하며 고정된 가중치를 구성하고, 이 가중치를 게임에서 돌을 놓을 때 평가 기준으로 삼도록 하였으며, 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)를 이용하여 상대가 있는 게임을 수행할 수 있도록 하였다. 또한 프로그램 자신에게 유리한 수를 찾기 위한 탐색에서 무의미한 노드들의 전개를 줄여 제한된 시간안에 좋은 수를 찾을 수 있도록 알파 베타 가지치기(alpha-beta pruning)를 사용하도록 프로그램을 구현하였다. 이렇게 구현된 오목 프로그램은 게임을 본 프로그램과 게임 하기 원하는 주변의 일반인들에게 90% 이상의 승률을 보이고 있었다.