• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10b
• /
• pp.187-189
• /
• 1999

여러 가지 형태로 표현되는 수사어절을 아라비아 숫자로 구성된 표준형으로 변환하기 위하여 수사어절을 인식하는 알고리즘과 수사어절을 표준형으로 변환하는 수사어절 정규화 알고리즘을 제안한다. 띄어쓴 수사어절은 전처리 단계에서 수사어절 인식 알고리즘을 이용하여 한 어절로 결합한다.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.9 no.1
• /
• pp.43-53
• /
• 2004

In this paper, we propose a robust deinterlacing algorithm which combines edge dependent interpolation (EDI) and global motion compensation (GMC). Generally, EDI algorithm shows a visually better performance than any other deinterlacing algorithm using one field. However, due to the restriction of information in one field, a high duality progressive image from Interlaced sources cannot be acquired by intrafield methods. On the contrary, since algorithms based on motion compensation make use of not only spatial information but also temporal information, they yield better results than those of using one field. However, performance of algorithms based on motion compensation depends on the performance of motion estimation. Hence, the proposed algorithm makes use of mixing process of EDI and GMC. In order to obtain the best result, an adaptive thresholding algorithm for detecting the failure of GMC is proposed. Experimental results indicate that the proposed algorithm outperforms the conventional approaches with respect to both objective and subjective criteria.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.610-612
• /
• 2001

본 논문은 이산 곡률을 확장된 QEM(Quadric Error Metrics)으로 변환한 새로운 메쉬 간략화 알고리즘을 제안한다. 이산 곡률이란 이산적인 표면으로 구성된 메쉬 표면의 곡률이며, 기하학 정보만을 이용하여 계산 가능하다. QEM은 간략화 오차를 평면과 한 점과의 거리 제곱의 합인 이차식으로 표현함으로써 빠른 간략화를 수행한다. 본 논문은 모서리 간략화 수행 시의 새로운 점과 주변 평면과의 거리 뿐만 아니라, 그 점에서의 이산 곡률을 계산한다. 즉, 간략화 오차에 거리와 곡률을 함께 고려하여 이차식으로 표현함으로써 빠르고 높은 품질의 간략화가 수행 가능하다.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.28 no.2
• /
• pp.217-232
• /
• 2001

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환을 시계열 데이터 간의 절대적인 유클리드 거리에 관계 없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 확장 없이 정규화 변환 서브시퀀스 매칭에 단순히 응용할 경우, 질의 결과로 반환되어야 할 서부시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생한다. 또한, 정규화 변환을 지원하는 기존의 전체 매칭 알고리즘의 경우, 모든 가능한 질의 시퀀스 길이 각각에 대하여 하나씩의 인덱스를 생성하여야 하므로, 저장 공간 및 데이터 시퀀스 삽입/삭제의 부담이 매우 심각하다. 본 논문에서는 인덱스 보간법을 이용하여 문제를 해결한다. 인덱스 보간법은 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용하며, 인덱스가 필요한 모든 경우에 대한 탐색을 수행하는 기법이다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 제안된 알고리즘은 질의 시에 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 생성되어 있는 인덱스 중에서 가장 적절한 것을 선택하여 탐색을 수행한다. 이때, 생성되어 있는 인덱스의 개수가 많을수록 탐색 성능이 향상된다. 필요에 따라 인덱스의 개수를 변화함으로써 탐색 성능과 저장 공간 간의 비율을 유연하게 조정할 수 있다. 질의 시퀀스의 길이 256 ~ 512중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과 선택률이 $10^{-2}$일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 2.40배, 선택률이 $10^{-5}$일 때 평균 14.6배 개선되었다. 제안된 알고리즘의 탐색 성능은 탐색 결과 선택률이 작아질수록 더욱 향상되므로, 실제 데이터베이스 응용에서의 효용성이 높다고 판단된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.20 no.10
• /
• pp.1919-1926
• /
• 2016

Because of the enormous processing ability, General-Purpose Graphics Processing Unit(GPGPU) has been applied to many fields including electronics design automation. The SAT algorithm is one of the core algorithm in many electronics design automation tools. There has been some efforts to apply GPGPU to the SAT algorithm, but it is difficult to parallelize the SAT algorithm because of its characteristics. In this paper, I applied GPGPU to the SAT algorithm by parallelizing the propagation routine that is relatively suitable to parallel processing. On the basis of the similarity of the propagation routine to the sparse matrix multiplication, the data structure for the SAT problem is constituted, and the parallel propagation routine is described. To prevent data loss between paralllel threads, atomic operations are exploited. The experimental results for some benchmark SAT problems show that the proposed algorithm is superior to the previous GPGPU-based SAT solver.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.368-370
• /
• 2013

본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 복부 근육을 추출하고 추출된 근육 영역에서 지방을 분석하는 방법을 제안한다. 복부 초음파 영상에서 밝은 명암도를 가지는 근막 영역과 어두운 명암도를 가지는 근육 영역의 명암 대비를 강조하기 위해서 앤드 인 탐색 스트레칭 방법과 Multiple 연산을 적용한다. 평균 명암도와 명암 대비가 강조된 복부 초음파 영상에서 수직 방향의 명암도가 200이상인 픽셀들은 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 외복사근 상단선을 추출한 후, 퍼지 이진화 기법이 적용된 영상과 합성한다. 합성된 영상에서 최종 근막 영역을 추출한다. 추출된 각각의 복부 근육 영역에 ART2 알고리즘을 적용하여 복부 근육 영역을 양자화한다. 양자화된 복부 근육 내의 영역을 분석하여 최종 지방 영역을 추출한다. 제안된 복부 근육 추출 및 지방 분석 방법을 실제 복부 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 추출된 복부 근육 영역에 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법을 적용하여 지방을 추출하는 것이 복부비만을 분석하는데 도움이 되는 것을 영상 의학과 전문의를 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2000.10a
• /
• pp.199-202
• /
• 2000

본 논문에서는 시각화 시스템의 설계와 평가를 통해 시각화 시스템이 어떻게 알고리즘 학습을 도울 수 있는가에 대해 기술한다. 본 논문에서 제시하는 트리 시각화 시스템은 자바로 구현하였으며 아래와 같은 특징을 제공한다. 1) 동기적, 비동기적인 상호작용 제공 2) 강의실, 연습실, 평가실의 구분 학습과 그래픽 요소 및 애니메이션의 제공 3) 사용자의 입력에 대한 즉각적인 인터랙션의 제공 4) 자바가 가능한 일반적인 웹 브라우져 상에서의 구동 등을 특징으로 한다. 본 논문에서는 여러 알고리즘 가운데 AVL 트리와 Red-Black 트리에 대한 시각화 시스템을 설계한다. 개발된 시각화 시스템은 알고리즘 학습에 활용하였으며, 평가를 통해 웹 기반 시각화 시스템을 이용한 수업이 전통적 수업에 비해 효과적이라는 결과를 도출하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.11 no.2
• /
• pp.53-58
• /
• 2000

This paper reconstructs local region of a facial expression image from extracted feature points of facial expression image using FCM(Fuzzy C-Meang) clustering algorithm with Gabor wavelets. The feature extraction in a face is two steps. In the first step, we accomplish the edge extraction of main components of face using average value of 2-D Gabor wavelets coefficient histogram of image and in the next step, extract final feature points from the extracted edge information using FCM clustering algorithm. This study presents that the principal components of facial expression images can be reconstructed with only a few feature points extracted from FCM clustering algorithm. It can also be applied to objects recognition as well as facial expressions recognition.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.10c
• /
• pp.151-154
• /
• 2007

바이오 칩 분석 시스템은 다양한 종류의 바이오칩에서 자료를 추출하고 유용한 정보를 얻기 위해 데이터를 분석하는 시스템이다. 데이터를 분석하는 다양한 기법 중 대표적인 것이 클러스터링과 분류화(classification)이다. 클러스터링은 비슷한 개체들을 한 집단으로 묶는 방법이고, 분류화는 미리 정해진 클래스에 데이터를 해당하는 클래스로 분류하는 기법이다. 다양한 알고리즘을 통해서 데이터를 클러스터링 및 분류화를 할 수 있는데 바이오칩과 같이 데이터의 양이 방대한 경우는 생태계를 모방한 알고리즘을 적용하는 것이 효율적이다. 본 논문에서는 생태계 모방알고리즘 중 하나인 PSO 집단 알고리즘을 사용하여 바이오칩 데이터로부터 클러스터의 중심을 찾아 클러스터링을 하교, 분류 규칙을 발견하여 이를 바이오 데이터에 적용, 분류해 주는 시스템을 기술하고 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.34 no.6
• /
• pp.503-518
• /
• 2007

Normalization transforms one parent genotype to be consistent with the other before crossover. In this paper, we explain how normalization alleviates the difficulties caused by non-synonymously redundant encodings in genetic algorithms. We define the encodings with maximally non-synonymous property and prove that the encodings induce uncorrelated search spaces. Extensive experiments for a number of problems show that normalization transforms the uncorrelated search spaces to correlated ones and leads to significant improvement in performance.