• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.310-312
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• 2001

최근 관심의 대상이 되고 있는 CRM, eCRM에는 데이터 마이닝 기법이 핵심 기술로 이용되고 있다. 이러한 데이터 마이닝 기법가운데 가장 널리 사용되고 있는 군집화는, 데이터 집합을 유사한 데이터의 군집들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 것이다. 그런데 기존의 군집화 알고리즘은 사전에 군집의 개수를 미리 결정해줘야 하고 잡음에 민감하여 지역적 최적해(local minima)에 수렴할 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점의 개선을 위해, 본 논문에서는 유사도 개념을 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘을 적용한 군집화 기법을 제안하다. 특히 적합도 하수에 사용된 군집의 대표값 개념은 요약 정보만을 이용하여 계산속도가 향상되기 때문에 대용량 데이터를 다루는 마이닝에 적합할 것을 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.715-717
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• 2003

2차원 의료 영상으로부터 3차원 모델을 재구성 하면 여러 의학 분야에 효과적으로 활용할 수 있다. 컬러 영상이나 MRI의 영상은 표면을 자동으로 식별하기 어렵기 때문에 구역화한 결과로 나오는 외곽선으로부터 표면을 재구성해야한다. 표면 재구성을 위한 기존의 삼각형화 알고리즘은 모델이 복잡할 경우 수행속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 정합되는 부분과 나머지 부분을 따로 처리하는 기존 방법 대신에, 알맞은 위치에 연결간선들만 결정하여 연결한 후, 그 사이의 정점들을 연결하는 간단한 삼각형화 알고리즘으로 속도를 향상시키는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.591-594
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• 2020

불균형 데이터는 범주에 따른 데이터의 분포가 불균형한 데이터를 의미한다. 이런 데이터를 활용해 기존 분류 알고리즘으로 분류기를 학습하면 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 오버 샘플링은 이를 해결하기 위한 기법 중 하나로 수가 적은 범주[이하 소수 범주]에 속한 데이터 수를 임의로 증가시킨다. 기존 연구들에서는 수가 많은 범주[이하 다수 범주]에 속한 데이터 수와 동일한 크기만큼 증가시키는 경우가 많다. 이는 증가시키는 샘플의 수를 결정할 때 범주 간 데이터 수 비율만 고려한 것이다. 그런데 데이터가 동일한 수준의 불균형 정도를 갖더라도 범주별 데이터 분포에 따라서 분류 복잡도가 다르며, 경우에 따라 데이터 분포에서 존재하는 불균형 정도를 완전히 해소하지 않아도 된다. 이에 본 논문은 분류 복잡도를 활용해 데이터 셋 별 적정 오버 샘플링 비율을 산출하는 알고리즘을 제안한다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.11 no.2 s.54
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• pp.1-9
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• 2007

The method of generating the artificial acceleration time histories for seismic analysis based on genetic algorithms is presented. For applying to the genetic algorithms, the frequencies are selected as the decision variables eventually to be genes. An arithmetic average crossover operator and an arithmetic ratio mutation operator are suggested in this study. These operators as well as the typical simple crossover operator are utilized in generating the artificial acceleration time histories corresponding to the specified design response spectrum. Also these generated artificial time histories are checked whether their outward features are to be coincident with the recorded earthquake motion or not. The features include envelope shape, correlation condition between 2 horizontal components of motion, and the relationship of max. acceleration, max. velocity and max. displacement of ground.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.4
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• pp.83-89
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• 2013

An adaptive blind equalization is a technique using to minimize the Inter-symbol Interference occurred on a communication channel in the transmission of the high speed digital data. In this paper, we propose a blind equalization more improving performance of the conventional MSAGF-MMA adaptive blind equalization algorithm by applying a multiple step size. This algorithm apply a LMS algorithm with a several step size according to each region divided by absolute values of decision-directed error to MSAGF-MMA. By computer simulation, it is confirmed that the proposed algorithm has a performance highly enhanced in terms of a convergence speed, a residual ISI and a residual error and an ensemble averaged MSE in a steady status compared with MMA and MSAGF-MMA.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.25 no.5
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• pp.403-408
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• 2021

Harmony Search(HS) algorithm is an emerging meta-heuristic optimization algorithm, which is inspired by the music improvisation process and has been successfully applied to solve different optimization problems. In order to further improve the performance of HS, this paper proposes a new method which is called Fast Harmony Search(FSH) algorithm. For the purpose, this paper suggest a method to unify two independent improvisation processes by newly defining the boundary value of a object variable using HM. As the result, the process time of the algorithm is shorten and explicit decision of bandwidth is no more needed. Furthermore, exploitative power of random selection is improved. The numerical results reveal that the proposed algorithm can find better solutions and is faster when compared to the conventional HS.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.50-53
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• 2016

조건부 대체 알고리즘 (CRA: Conditional Replenishment Algorithm)은 융합형 3DTV 서비스에서 부가정보를 전송함으로써 수신기에서의 화질을 개선하는 방법이다. 이 알고리즘은 비용함수를 도입함으로써 가변크기의 처리단위 (PU: Processing Unit) 마다 최적의 모드를 결정하는데, 이 과정에서 시공간적 인접 PU 사이에 모드의 불연속이 발생하는 경우에 블록화 또는 플리커링 현상 등 주관적 화질을 저하시키는 문제가 생길 수 있다. 본 논문에서는 모드를 결정하는 과정에서 시간적으로 연속적인 PU 사이의 상관성을 고려함으로써 플리커링 현상을 방지하는 기법을 제안하고 모의실험을 통해 주관적 화질이 향상됨을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.605-608
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• 2001

다층 신경망의 학습에 쓰이는 오류 역전파 학습은 매우 효과적이지만 학습 속도가 너무 느리고 최적의 은닉충의 뉴런의 수를 결정하는 해답은 아직 없는 실정이다. 또한 가끔은 국부 최소점(Local maxima)에 빠져 학습이 끝내 이루어지지 않는 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 Local maxima 를 효과적으로 탈출 할 수 있는 방법에 대해서 연구해 보았다. 국부 최소점은 연결강도와 전체 오차 사이의 이차원 공간에서 표현할 수 있는데 본 알고리즘은 이러한 연결강도와 오차와의 관계를 인위적으로 변화시켜 결론적으로 Local maxima 를 탈출하게 하는 방법을 소개한다. 본 연구에서 사용된 방법은 네트웍이 학습중에 Local maxima 에 빠졌을 때 은닉층의 뉴런의 수를 추가하여 인위적으로 연결강도 평면의 위상을 변조시킨다. 또한 은닉충의 뉴런의 수를 동적으로 변화 시키면서 최적의 뉴런의 수를 결정할 수 있게 하였다. 위 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 XOR 문제와 $10{\times}8$ 영문폰트와 숫자의 학습에 적용하여 일반적인 역전파 학습과 비교 평가하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11a
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• pp.113-115
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• 2003

본 논문에서는 확률적인 전역 최적해 탐색 방식인 유전알고리즘과 경험적인 최적화 알고리즘인 Tabu 탐색법을 이용하여 실시간으로 적용 가능한 배전계통 선로 재구성 및 커패시터 용량결정 방안을 제안하고자 한다. 제안한 알고리즘은 PC Cluster System으로 병렬처리하여 배전계통의 손실 최소화를 위한 선로 재구성 및 커패시터 용량 결정문제의 최적해 탐색에 소요되는 계산시간을 단축하고, 실시간 지원시스템의 성능 개선을 도모하고자 한다. PC Cluster System은 이용자의 편의를 위해서 MS Windows 환경에서 구축하였고, Visual C++ 환경에서 개발하였다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위해 참고 문헌의 예제 계통에 적용한 후 종래의 방법과 비교함으로써 제안한 방법이 해의 탐색속도 및 해의 성능면에서 우수함을 입증하였다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.10C no.6
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• pp.683-694
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• 2003

We present X-tree Diff, a change detection algorithm for tree-structured data. Our work is motivated by need to monitor massive volume of web documents and detect suspicious changes, called defacement attack on web sites. From this context, our algorithm should be very efficient in speed and use of memory space. X-tree Diff uses a special ordered labeled tree, X-tree, to represent XML/HTML documents. X-tree nodes have a special field, tMD, which stores a 128-bit hash value representing the structure and data of subtrees, so match identical subtrees form the old and new versions. During this process, X-tree Diff uses the Rule of Delaying Ambiguous Matchings, implying that it perform exact matching where a node in the old version has one-to one corrspondence with the corresponding node in the new, by delaying all the others. It drastically reduces the possibility of wrong matchings. X-tree Diff propagates such exact matchings upwards in Step 2, and obtain more matchings downwsards from roots in Step 3. In step 4, nodes to ve inserted or deleted are decided, We aldo show thst X-tree Diff runs on O(n), woere n is the number of noses in X-trees, in worst case as well as in average case, This result is even better than that of BULD Diff algorithm, which is O(n log(n)) in worst case, We experimented X-tree Diff on reat data, which are about 11,000 home pages from about 20 wev sites, instead of synthetic documets manipulated for experimented for ex[erimentation. Currently, X-treeDiff algorithm is being used in a commeercial hacking detection system, called the WIDS(Web-Document Intrusion Detection System), which is to find changes occured in registered websites, and report suspicious changes to users.