• 전기전자학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.31-46
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• 1997

본 논문에서는 다층 연결 구조(Multistage Interconnection Network, MIN)를 기반으로 하는 병렬 컴퓨터 환경에서 효과적으로 운용할 수 있는 병렬 Optimal Best-First search Branch-and-Bound 알고리즘(pobs)을 제안하고, 성능을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 먼저 해를 얻고자 하는 문제를 임의의 G개 부 문제로 분할하고 소수 프로세서로 구성된 프로세서 그룹들에 할당하여 각각의 지역 해를 산출하도록 하였다. 따라서 N개의 프로세서를 갖는 시스템은 G개 프로세서 그룹으로 구분되고 각 프로세서 그룹은 P(=N/G)개 프로세서를 보유하게 된다. 각 프로세서 그룹은 할당된 부 문제의 지역 해를 얻는 과정에 병렬 sub-Global Best-First B&B 알고리즘을 수행한다. 프로세서 그룹들이 산출한 지역 해들 가운데 최선의 값을 갖는 지역 해가 문제의 전역 해로 결정되는데, 이를 위하여 각 프로세서 그룹의 대표 프로세서는 할당된 부 문제의 지역 해를 다른 그룹들에게 전파하도록 하였다. 지역 해 전파는 프로세서 그룹들의 지역 해 비교를 통한 전역해 선정 기능과 함께 프로세서 그룹간 작업 불균형 문제를 상당 부분 해소하는 효과를 제공한다. 알고리즘 설계에 이어 성능 평가를 위한 분석 모형을 제시하였다. 제안한 모형은 B&B 알고리즘 수행에 따른 연산 소요시간과 통신 소요시간을 분리하여 처리함으로 병렬 처리 환경에서 보다 실질적인 알고리즘 성능 평가가 가능하게 함과 동시에, 다양한 컴퓨터 연결 구조에서의 알고리즘 성능 예측을 용이하게 하였다. B&B 알고리즘의 확률 특성을 토대로 작성된 성능 분석 연구의 실효성 검토를 위하여 MIN 기반 시스템을 대상으로 병행된 시뮬레이션 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 일치하는 결과를 보여 제시한 성능 분석 기법의 타당성을 입증하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 병렬 알고리즘을 MIN 기반 시스템에 적용하여 기존 알고리즘의 성능과 비교 평가 결과 제안한 pobs가 문제 해결 과정에서 전개되는 부 문제 수를 줄이고 프로세서간의 효율적인 작업 분배 효과를 제공하는 한편 프로세서간의 주된 통신 활동 범위를 국부적으로 제한하여 성능면에서 우수함을 입증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.58-66
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• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경을 갖는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해 DCM(Dilation of Color and Motion information) 마스크와 동적 윤곽선 모델 (Active Contour Models; Snakes)을 적용한다. 먼저, 얼굴의 색상 정보와 움직임 정보를 모폴로지의 팽창과 AND 연산으로 결합한 DCM 마스크를 제안하여, 복잡한 배경이 제거된 얼굴 영역을 검출하고 영상 에너지의 잡음을 제거하기 위해 사용한다. 또한, 초기 곡선에 민감한 동적 윤곽선 모델의 단점을 극복하기 위해 얼굴 요소의 기하학적인 비율에 의해 추정된 회전정도에 따라 초기곡선을 자동으로 설정하고, 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해 스네이크의 영상에너지로 에지강도와 밝기를 함께 사용한다. 실험을 위해, 복잡한 배경이 있는 실내 영상과 방송 영상으로부터 양 눈이 보이는 총 16명의 다양한 헤즈 포즈 영상을 총 480장 취득하였다. 결과적으로, 얼굴의 회전정도에 따라 보간된 초기곡선을 사용하고 에지강도와 밝기의 결합 영상에너지를 사용하는 경우에 평균 처리시간은 0.28초에서 보다 정교한 얼굴 윤곽선이 추출되는 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권3호
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• pp.129-138
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• 2014

본 논문은 HEVC(high efficiency video coding) 인코더의 인코딩 시간을 줄이기 위한 고속 인트라 예측 방식을 제안한다. 제안하는 고속 인트라 예측 방식은 쿼드트리 구조와 SATD(Sum of Absolute Transformed Differences)를 사용한다. HEVC는 $8{\times}8$ 이상의 블록에서 SATD 값을 구하기 위해 $8{\times}8$ hadamard 변환을 이용한 $8{\times}8$ SATD 값을 사용한다. 제안하는 방식은 $16{\times}16$ 이상의 블록에서 각각의 $8{\times}8$ SATD 결과를 이용해서 최적 SATD 값을 산출한다. 그 후, RDO를 위한 후보 모드의 SATD와 산출된 최적 SATD의 비교를 기반으로 후보 모드를 제거한다. 후보 모드를 제거함으로써 제안하는 방식은 RDO의 연산을 줄이고 전체 인코딩 시간을 줄이게 된다. 제안하는 방식은 $8{\times}8$ 블록에서는 추가로 $4{\times}4$ SATD를 사용하여 최적 SATD를 구한다. 실험 결과 제안하는 방식은 거의 압축 성능 손실 없이 HM 12.1에 비해 5.33%의 인코딩 시간 감소 효과를 얻을 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.742-755
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• 2012

본 논문에서는 high efficiency video coding (HEVC) 복호화기의 디블록킹 필터를 병렬화할 때 발생하는 작업량 불균형 문제를 해결하는 병렬화 방법을 제안한다. HEVC의 디블록킹 필터는 인-루프 필터로써 먼저 수직 에지에서 필터링을 수행한 후, 수평 에지에서 필터링을 수행한다. 수직 및 수평 에지에 대해 필터링을 수행하는 경우 주변 에지와 의존성이 없기 때문에 데이터 레벨의 병렬화를 통하여 복호화를 고속화 할 수 있다. 그러나 데이터 레벨 병렬화 방법을 통해 데이터가 균등하게 분할된 경우에도 영역 간의 작업량은 불균등 할 수 있으며, 이는 복호화기의 병렬화 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 coding tree block (CTB)에서 coding unit (CU)의 깊이 정보를 사용하여, 현재 프레임에 대한 디블록킹 필터링 과정의 연산량을 예측하고, 이를 통해 각 코어에 동등한 작업량이 분배되게 함으로써 작업량 불균형 문제를 해결하였다. 실험 결과, 제안하는 작업량 예측 기반의 데이터 레벨 병렬화 방법은 단일 코어를 사용하여 디블록킹 필터를 수행하는 것에 비하여 64.3%의 평균 시간 감소 (average time saving; ATS)를 얻었고, 기존의 균등 분할 데이터 레벨 병렬화 방법보다 평균 6.7%, 최대 13.5% 감소를 얻었다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.396-404
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• 2014

의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제11권1호
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• pp.1-19
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• 2008

지금까지 분수의 나눗셈에 대한 오류 분석 연구는 대부분 단 1회의 검사를 통해 분석을 한 후 오류를 검증하였다. 즉, 학생들이 반복적으로 보이는 다양한 오류에 대한 분석한 선행연구는 없었다. 이에 본 연구에서는 수학의 연산 영역 중 초등학교 수학 교육과정의 마지막을 장식한다고도 볼 수 있는 '분수의 나눗셈'에 대한 학생들의 반복적 오류 유형을 살펴봄으로써 학생들의 사고를 엿봄과 동시에 학생들에게 좀 더 신중하고 정확하게 가르쳐야하는 정보를 얻는 것이 목적이다. 이를 위해 6학년 학생들이 분수의 나눗셈을 모두 학습한 후 시간의 흐름에 따라 나타나는 오류를 찾아내기 위해 학생들이 해결한 학습지를 바탕으로 관찰 분석 연구를 진행하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제1권1호
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• pp.5-18
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• 1999

최근 들어 공간 데이타베이스 시스템에 저장되어 있는 공간 데이타로부터 새로운 지식을 자동으로 추출해야 할 필요성이 증가함에 따라 공간 데이타베이스 시스템에 명시적으로 저장되어 있지 않은 암시적인 지식이나 공간 데이타간의 연관 관계, 그리고 다른 새로운 지식을 추출해 내는 학문인 공간 데이타 마이닝에 대한 연구가 증가하고 있다. 이러한 유용한 지식을 공간 데이타로부터 추출하기 위해서는 공간 데이타를 효율적으로 저장하고, 빠른 인덱스와 검색 기능을 제공하고, 또한 분산환경을 지원할 수 있는 객체 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이타 마이닝 시스템에서 사용되는 공간, 비공간, 지식 데이타를 효율적으로 관리할 수 있는 개방형 객체 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 개방형 객체 관리 시스템을 개발하기 위하여 본 논문에서는 현재 많은 분야에서 사용되고 있는 Open OODB에 공간 데이타 타입의 지원, 동적인 클래스의 생성 객체-지향 개념의 상속성 지원, 공간 인덱스의 지윈, 공간 연산 함수 제공 등의 기능을 추가하여 확장하였다. 또한, 본 논문에서는 다른 공간 데이타베이스 시스템이나 공간 데이타 마이닝 시스템과의 상호운영성을 증가시키기 위하여 데이타 모델링을 위해 ODMG 2.0, 데이타 모델링과 공간 데이타의 교환을 위해 SDTS(Spatial Data Transfer Standard), 그리고 클라이언트와 서버간의 효율적 연동을 위해 OpenGIS Simple Features Specification for CORBA를 수용하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.93-107
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• 2007

본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서의 공간 영역 질의를 효과적으로 처리하는 공간 영역 집계 인덱스 기법을 제안한다. 새로운 정보화 패러다임인 네트워킹과 컨버전스 기반의 유비쿼터스 환경의 중요성이 부각되면서 유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서의 에너지 효율적인 실시간 공간질의에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 네트워크에서 공간영역질의는 사용자가 지정한 일정한 시간 동안의 특정 지리적 영역의 온도, 습도 등 스칼라 데이터를 감지한다. 공간 질의를 효과적으로 수행하기 위하여 Rectangle 기반의 SPIX기법 등 공간 인덱스 기법들이 많이 진행되었지만 기존 연구에서는 공간 영역질의의 질의 결과 값 전달 경로를 질의 전달 경로의 역방향으로 지정하였다. 센서 네크워크의 공간 영역 질의에서 질의 영역 내의 센서들은 대부분이 인접되어 있지만 질의 전달 경로가 틀리면 질의 영역 내에서 집계되지 못하고 전달되므로 불필요한 에너지를 낭비하게 된다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크에서 공간 영역 질의를 수행 할 때 질의 영역 내에서 센서 노드들 간의 통신거리를 고려하여 질의 결과 값 전달 경로를 재선정하고, 적응적으로 집계 영역 내에서 집계연산을 하여 질의 결과 값을 전달하는 인덱스 기법을 제안한다. 성능평가를 통하여 제안 기법이 기존 기법보다 우월함을 보여주었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.9-18
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• 2009

최근 GPS 및 무선 이동 컴퓨팅 기술의 발달로 인해, 텔레매틱스(telematics) 및 위치기반 서비스(LBS) 응용이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 위치 기반 서비스 응용에서는 이동객체의 위치 정보가 시간의 흐름에 따라 계속적으로 변하기 때문에, 이를 위한 빈번한 업데이트 연산은 시스템에 많은 부하를 가중시키며 이로 인해 검색 성능의 저하를 초래한다. 이를 해결하기 위해 공간 네트워크에서 대용량 이동객체의 위치정보를 분산 처리하기 위한 DS-GRID(distributed S-GRID) 및 이를 위한 k-최근접 질의처리 알 고리즘이 제안되었다[1]. 그러나 k-최근접 질의처리 기법은 질의점 및 이동객체의 위치가 변경되면 그 결과 가 유효하지 않기 때문에, 연속 k-최근접(CKNN:continuous k-nearest neighbor) 질의처리 알고리즘의 연구가 필요하다. 본 연구에서는 DS-GRID를 위한 MCE-CKNN 알고리즘 및 MBP-CKNN 알고리즘을 제안한다. MCE-CKNN 알고리즘은 주어진 경로를 셀 단위로 분할하여 각 셀에서 질의 처리를 병렬적으로 수행하여 검색 성능을 향상시킨다. 아울러 MBP-CKNN 알고리즘은 그리드 셀의 각 경계점에서 가까운 POI를 미리 저장하여 인접셀 탐색 횟수를 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 제안하는 알고리즘의 성능 분석을 통해, 기존 알고리즘보다 15-53% 검색 성능이 우수함을 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.80-87
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• 2013

저가, 광대역, 그리고 넓은 이득 제어 범위를 갖는 전자 계측 시스템을 실현하기 위한 정극성 전류 컨베이어(positive polarity current-conveyor : CCII+)를 사용한 새로운 계측 증폭기(instrumentation amplifier : IA)를 설계하였다. 이 IA는 두 개의 CCII+, 세 개의 저항 그리고 한 개의 연산 증폭기(operational amplifier : op-amp)로 구성된다. 동작 원리는 두 입력 전압의 차가 전압 및 전류 폴로워(follower) 사용되는 두 개의 CCII+에 의해 각각 동일한 전류로 변환되고 이 전류는 op-amp의 (+)단자의 저항기와 귀환 저항기를 통과시켜 출력 전압을 구하는 것이다. IA의 동작 원리를 확인하기 위해 AB급 CCII+를 설계하였고 상용 op-amp LF356을 사용하여 IA를 구현하였다. 시뮬레이션 결과 CCII+를 사용한 전압 폴로워는 ${\pm}$4V의 선형범위에서 0.21mV의 오프셋 전압을 갖고 있었다. IA는 1개의 저항기의 저항값 변화로 -20dB~+60dB의 이득을 갖고 있으며, 60dB에 대한 -3dB 주파수는 400kHz이였다. 제안한 IA의 외부의 저항기의 정합이 필요 없고 다른 저항기로 오프셋을 조절할 수 있는 장점을 갖고 있다. 소비전력은 ${\pm}$5V 공급전압에서 130mW이였다.