• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.1356-1358
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• 2007

데이터 병합은 무선 센서 네트워크에서 발생하는 통신량 축소로 에너지 소비의 최소화를 달성하기 위해 적용되는 기법이다. 이런 데이터 병합의 시간 제어는 종단간 지연시간을 최적화하면서 병합 시간의 적응적인 조절로 WSNs의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 따라서 본 논문은 WSNs에서 데이터 정확성과 종단간 지연시간 사이에 발생하는 상충조건의 최적화를 위해 무선 손실을 고려한 적응성 있는 타이밍 제어 프로토콜을 설계하였다. 이 프로토콜은 무선 손실의 변화에 적응성을 있는 데이터 병합을 수행할 수 있도록 선택적 참여율과 중요도를 결정함으로써 네트워크 전체에 패킷 전송 횟수를 균등하게 분배하여 전체 네트워크 안정성을 높일 수 있도록 하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1936-1939
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• 2003

본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.45-48
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• 2002

본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다. 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화 하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.220-223
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• 2004

지금까지 배송에 관한 연구는 주로 최적화된 차량의 배송 경로의 생성에 있어서 계획 생성까지의 시간의 단축이나 경로계획의 안정성의 확보에 초점을 두었다. 그러나 고객의 높은 서비스 수준을 만족시키기 위해서는 다양한 요구 사항을 충분히 반영한 동적인 운송계획의 수립과 함께 배송 단계에서 빈번히 발생하는 다양한 예외상황에 대한 적절한 대처가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 최적화, GIS, GPS, ITS, Mobile등의 기술을 이용하여 동적으로 변화하는 실시간 환경에서 높은 서비스 수준을 제공할 수 있는 적응 운송 시스템의 모습을 제시하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.12-19
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• 1982

현재까지의 적응 필터(adaptive filter)의 설계 방법을 대별하면 국부 파라미타 최적화(local parameter optimization)방법[1]과 안정성(stability)을 주한점으로 하는 방법[1-3] 의 두 가지로 된다. 그리고 이들 중에서 비교적 간단한 방법은 로칼 파라미터 최적화 방법으로서, 이것에서는 스티피스트-디샌트(steepest-descent)방법[15]을 이용하는 LMS 알고리즘을 대표적인 것으로 들 수 있다. 적응 필터의 설계에 있어서 가장 중요한 것은 수검 속도를 높이는 일이다. 본 논문은 적응 비순환 필터의 설계를 위한 고속 수검 알고리즘을 개발하는 문제에 관하여 연구한 것으로, 적응 이득(adaptation-gain)을 적절히 조정함으로써, 종래 사용되어 오던 LMS 알고리즘 및 그의 변형인 여러 알고리즘에 비하여 수검 속도를 높일 수 있으며 동시에 안정성이 높은 새로운 알고리즘을 제시하였다. 그리고 제안된 알고리즘을 이용한 적응 필터의 특성 배선 문제를 다각도로 검토하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.1-8
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• 2015

본 논문에서는 적응적 가중치를 사용한 Least Mean Square Error(LMSE) 최적화 기반의 심전도 개인 인식 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 잡음 제거를 위한 전처리과정, 평균 심전도 신호 및 표준편차를 추출한다. 그리고 추출된 정보들을 DB에 저장하고 이를 적응적 가중치로 사용하여 개인 인식에 사용한다. 적응적 가중치는 두 가지를 사용하는데 첫 번째 적응적 가중치는 입력 신호의 표준편차의 역수이고, 두번째 적응적 가중치는 DB에 저장된 사람들의 평균 심전도 신호간의 표준편차에 비례한 것이다. 제안한 방법으로 실험한 결과 32명에 대해서 100%의 인식률을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9C호
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• pp.1330-1336
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• 2004

본 논문에서는 동영상 부호화 기의 성능을 개선하기 위한 최소 자송 기반 적응 움직임 벡터 예측 알고리즘을 제안 하고자 한다. 적응 움직임 벡터 예측 방식은 동영상 움직임 벡터의 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특정지어 진다는 것을 바탕으로 최소 자승(Least Squared) 기반의 선형 움직임의 계수들을 통계적 특성에 따라 최적화하는 방식이지만 상기 방식은 애우 높은 계산 량을 요구하는 단정을 지니고 있다. 본 논문에서는 공간적인 움직임 변화 방향성을 가지는 최소 자승 최적화를 기반으로 움직임 예측기의 계수를 적응적으로 조절하여 움직임 예측 오류뿐만 아니라 계산 량도 감소시키는 방식에 대해 기술한다. 실험을 통해 제안된 방식의 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
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• pp.806-811
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• 1994

최근의 절삭가공 생산시스템은 무인자동화,고속화,정밀화로 대별되면서 생산성을 극대화시킬려는 방향으로 연구 가 진행되고 있다. 종래의 CNC화된 기계가공시스템에서는 절삭속도,이송속도 그리고 절삭깊이 등과 같은 절삭 조건은 On-line으로 조절되는 장치를 갖지 않고 Off-line으로 프로그래머의 경험이나 절삭가공의 데이터 핸드북을 통하여 결정되어진다. 이러한 절삭조건은 절삭률 즉 생산성의 측면에서 최적의 값이 될 수가 없다. 이는 프로그래머가 측면에서 최적의 값이 될 수가 없다. 이는 프로그래머가 공구의 마모나 표면거칠기, 또는 공작기계의 부하 등을 고려하여 극적으로 NC프로그램을 짜기 때문이다. 이러한 문제점 때문에 현재 개발되어지고 있는 대부분의 적응제어시스템은 실용화가 되지못하고 있는 실정이어서 효휼적인 적응시스템의 개발은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 무인자동화 가공시스템에서 생산성을 최대화하기 위하여 사용하는 ACO 시스템에서 발생하는 상기의 문제를 해결하여 실용화할 수 있는 가공 최적화 시스템을 개발함을 연구의 목적으로 하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.305-307
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• 2000

본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경망에서 연결선 수를 최소로 하면서 일반화 성능을 향상시키기 위해 가장 널리 쓰여지고 있는 Optimal Brain Surgeon을 이용한 프루닝(pruning)을 기반으로 하여 오차 함수의 가중치 감소항을 추가시키는 방법을 사용한다. 이때 학습 및 프루닝의 성능에 많은 영향을 미치는 가중치 감소항의 방영정도를 베이시안 테크닉에 기반하여 적응적으로 최적화 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 벤치마크 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 순수한 OBS 방법과 고정된 반영정도를 가진 가중치 감소항을 추가시킨 OBS, 그리고 제안하는 적응적 가중치 감소항을 적용한 OBS 방법을 비교하여 제한하는 방법이 기존의 두 방법에 비해 신경망 구조의 최적화 능력이 뛰어남을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.343-345
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• 2005

유비쿼터스 환경에서의 원격화상회의 시스템은 그 시스템을 이용하는 사용자에 따라서 시스템의 실행환경이나 사용자의 디바이스 환경 등 많은 변화 요소를 가지고 있다. 본 논문에서는, 사용자가 가질 수 있는 서로 다른 환경 등에 스스로 적응하여 효과적이고 최적화된 원격화상회의를 진행 할 수 있는 시스템 구조를 제안하며, 이를 이종의 플랫폼에서 구동할 수 있도록 각각의 플랫폼 환경에 최적화된 적응 구조를 동적으로 재구성할 수 있는 방법과 응용프로그램을 제안한다. 또한, 제안시스템의 프로토타입을 실제 구현하여 그 유효성을 확인하였다.