• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.6
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• pp.661-667
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• 2005

In this paper, we propose a new hybrid genetic algorithm for sequential ordering problem (SOP). In the proposed genetic algorithm, the Voronoi quantized crossover (VQX) is used as a crossover operator and the path-preserving 3-Opt is used as a local search heuristic. VQX is a crossotver operator that uses the epistasis information of given problem instance. Since it is a crossover proposed originally for the traveling salesman problem (TSP), its application to SOP requires considerable modification. In this study, we appropriately modify VQX for SOP, and develop three algorithms, required in the modified VQX, named Feasible solution Generation Algorithm, Precedence Cycle Decomposition Algorithm, and Genic Distance Assignment Method. The results of the tests on SOP instances obtained from TSPLIB and ZIB-MP-Testdata show that the proposed genetic algorithm outperforms other genetic algorithms in stability and solution quality.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.1C
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• pp.12-18
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• 2008

This paper This paper proposes a new inverse-quantization(IQ) table interpolation algorithm, specialized Digital Signal Processor(DSP) instructions and hardware architecture for digital audio codecs. Non-linear inverse quantization algorithm is representatively used in both MPEG-1 Layer-3 and MPEG-2/4 Advanced Audio Coding(AAC). The proposed instructions are optimized for the non-linear inverse quantization. The proposed algorithm can minimize operational complexity which reduces total computational load. Performance comparisons show a significant improvement of average error. The proposed instructions and hardware architecture can reduce 20% of the instruction counts and minimize computational loads of IQ algorithms effectively compared with existing IQ table interpolation algorithms. Proposed algorithm can implement commercial DSPs.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12A
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• pp.1781-1786
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• 2000

본 논문에서는, 적응 간섭 제거기(AIC : adaptive interference canceller)에 사용되는 적응 알고리즘 중 계산량이 적고, 하드웨어적 복잡성이 낮은 최소 평균 자승(LMS)알고리즘의 적응화 상수(constant step size)를 여러 개 사용하여 빠른 수렴 속도와 낮은 평균 자승 에러를 가지는 방법을 제안한다. 최소 평균 자승 알고리즘에서 적응화 상수는 수렴속도와 평균 자승 에러를 제거하는데, 적응화 상수가 증가할수록 수렴속도가 빨라지는 반면, 평균 자승 에러는 증가하게 된다. 이 논문에서는 수렴속도를 증가하는 동시에 평균 자승 에러를 줄이기 위해, 최소 평균 자승 알고리즘에서 세 개의 적응화 상수를 가지는 새로운 검출기를 제안한다. 이 구조에서, 매 반복횟수에 따른 각 그룹 출력 값들을 가지고, 선택(selection)부분에서 평균 자승 에러들을 비교하며, 가장 작은 평균 자승 에러를 나타내는 그룹의 에러 값과 필터 계수 값들이 선택되어져 여러 적응화 상수 최소 평균 자승 알고리즘(several step size LMS algorithm)부분에서 각 그룹의 필터 계수를 갱신하는데 필요한 정보로 이용된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.685-687
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• 2002

RNA pseudoknot은 RNA 삼차 구조를 형성하는 중요한 구조요소일 뿐만 아니라, RNA 분자에서 중요한 역할을 한다. 지금까지 RNA pseudoknot 구조를 시각화하는 도구는 개발되어 있지 않기 때문에 대부분의 pseudoknot 구조의 시각화 작업은 수작업으로 이루어지고 있다. 본 논문은 RNA pseudoknot을 시각화를 위한 새로운 pseudoknot 표현 기법과 시각화 알고리즘에 대해서 소개한다. 새로운 표현기법은 모든 H-type pseudoknot을 uniform planar graph로 나타내고 RNA sequence의 진행방향을 따라가기가 쉽게 되어있다. 알고리즘을 이용하여 PseudoViewer라는 프로그램을 개발하였으며 PseudoViewer는 어떠한 시스템에서도 작동할 수 있는 Java로 구현되었다. 그 결과는 pseudoknot을 명확히 구분되고 보기 쉽도록 시각화됨을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.126-131
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• 2001

현재 널리 사용되는 hand-held형 단말기들은 영상을 표현할 때 제한된 수의 칼라만으로 표현할 수 있다. 따라서 자연색 칼라 팔레트를 이용하여 단말기에 나타낼 때 최적의 칼라 팔레트를 구현하는 것과 원영상의 각각의 칼라로부터 팔레트 칼라로 최적으로 정합 시키는 것이 요구된다. 본 논문에서는 효율적으로 칼라 팔레트를 설계하는 히스토그램 기반 영상 의존적 스칼라 양자화 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 칼라 우선순위 결정 부분과 양자화 부분으로 구성되며 양자화 후 ANC(Adaptive Neighborhood-Clustering) 알고리즘을 적용하여 성능을 개선한다. 이 방법은 자연색 칼라 영상을 적은 비트로 표현했음에도 출력 영상이 인간의 눈에 적합하다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.2
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• pp.7-16
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• 2020

최근 Ultra-High Definition(UHD) 등의 고해상도 디스플레이가 시장에 등장하고 이에 따라 소비자의 요구가 커지면서 기존의 Full-High Definition(FHD)과 같은 저해상도(Low Resolution, LR) 영상을 고해상도(High Resolution, HR) 영상으로 변환할 수 있는 초해상화(Super-Resolution) 알고리즘에 대한 관심이 커지고 있다. 그러나 기존의 전통적인 초해상화 기법들은 고해상도 영상을 복원하는 과정에서 디테일한 부분의 화질 저화 및 열화가 존재하는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 널리 연구되고 있는 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘 연구의 최신 기술 현황 및 동향을 소개하고자 한다. 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘은 기존의 전통적인 기법들에 비해 높은 성능을 보여주고 있으며 현재까지도 다양한 네트워크가 제안되며 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘 중 대표적인 네트워크들을 분석하고 다양한 데이터 셋에 대한 해당 네트워크의 실험 결과를 통해 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘의 우수성을 확인하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.15 no.2
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• pp.381-393
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• 2002

K-modes algorithm and ROCK(RObust Clustering using linKs) algorithm we useful clustering methods for large categorical data. In the paper, we investigate these algorithms and propose improved algorithms of them to correct their weakness. A simulation study shows that the proposed algorithms could increase the performance of data clustering.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.437-444
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• 2008

최근 유비쿼터스 시대를 맞아 건설 분야에서 이용되는 CAD 자료에서 GIS 자료로의 변환 및 융복합에 대한 요구가 증대되면서 상호변환을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 건설도면 CAD 데이터를 활용하여 수치지도의 건물데이터를 수정, 갱신하기 위한 방법론의 일환으로 건설도면의 건물외곽선을 추출하여 수치지도의 건물데이터 수준으로 일반화하는 선형 단순화 알고리즘을 비교 분석하였다. 선형 단순화 알고리즘은 Douglas-Peucker 알고리즘, Lang 알고리즘, Reumann-Witkam, Opheim 알고리즘을 적용하였으며 분석방법으로는 시각적 분석, 절점 수, 총길이, 면적 변화율 분석 그리고 각 절점이 수치지도 작성내규를 만족하는 비율을 이용하였다. 분석 결과 Douglas-Peycker 알고리즘이 시각적 측면과 절점 수 감소율 측면에서 상대적으로 우수한 단순화 결과를 보여주었으나 수치지도 작성내규 만족도 측면에서는 공통적으로 $50{\sim}60%$ 수준의 만족도를 보이고 있어 국내의 수치지도의 건물데이터를 작성하기 위한 단순화 기법으로는 한계가 있는 것으로 나타났으며 이를 만족시키기 위한 일반화 알고리즘의 개발이 필요하다고 판단된다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.197-200
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• 1998

본 논문에서는 유전자 알고리즘(genetic Algorithm)을 사용하여 벡터 양자화(vector quantization : VQ)를 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 벡터 양자화를 수행하여 코드북(codebook)을 생성할 때 생성된 코드북과 학습벡터(training vector)사이에는 반드시 양자화 오차(quantization error)가 발생하는데 기존의 K-means 알고리듬을 사용하여 코드북을 생성했을 경우 양자화 오차를 줄이는데 한계가 있었다. 본 논문에서 제안하는 유전자 알고리즘을 이용한 벡터 양자화는 이 양자화 오차를 감소시키기 위해서 연구되었다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 음성데이터를 기존의 K-means 알고리즘에서 클러스터의 중심을 선택하는 방법중의 하나인 Minimax방법으로 코드북을 생성하여 제안한 방법과 양자화 오차를 비교한 결과 양자화 오차가 감소됨을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.19-21
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• 2003

본 논문에서는 군집화의 가장 중요한 2가지 문제에 대한 새로운 해결책을 제시한다. 첫 번째 문제는 두 객체가 하나의 군집내에 포함될 수 있는지를 결정하는 유사 결정으로써, 이를 해결하기 위해 군집 유효화 지수에 기반한 유사 결정 기법을 제안한다. 이 기법은 정성적인 인지 과정을 정량적인 비교 결정 과정으로 바꾼다 이 기법은 본 논문에서 제안한 랜덤 군집화와 전체 군집화의 두 부분으로 구성된 유효성 기반 군집화 알고리즘의 핵심을 이루며. 기존의 않은 군집화 알고리즘에서 요구되는 복잡한 파라미터를 결정할 필요가 없어지도록 한다. 두 번째 문제는 최적 군집 수 (optimal number of clusters)를 찾는 것으로써, 이것 또한 앞에서 제안한 기법에 의해서 전체 군집화에서 찾을 수 있다. 마지막으로 제안한 기법과 군집화 알고리즘의 효용성 및 효율성을 보여주는 실험 결과가 제시된다.