• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.6276-6281
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• 2014

유전자 알고리즘은 탐색과 최적화 문제에 대한 효과적인 방법으로 이용되고 있으나 다수의 정점이 있는 다중정점 함수에 대한 응용에 있어서는 지역해에 조기 수렴하여 고착되는 등 전역 최적해를 찾는데 어려움이 있다. 이러한 문제는 탐색공간을 충분히 탐색할 수 있는 모집단의 다양성이 부족한 데 기인하는 것이며 해결방법으로 니칭 방법과 크라우딩 방법 등이 소개되고 있다. 개체군의 다양성을 증가시키는 방법으로 지역해에 고착되지 않고 전역 최적해로 수렴되도록 하는 데 기본을 두고 있다. 본 논문에서는 다중정점 함수의 전역 최적해에 수렴하고 수렴속도를 높이는 방법으로 진화과정의 매 세대마다 탐색영역에 충분히 분포되도록 임의로 생성된 보조 모집단을 공급함으로서 안정적으로 전역 최적해로 수렴하는 방법을 제안하였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.687-693
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• 2012

본 논문에서는 군집로봇의 효과적인 협조탐색을 위한 탐색영역에 대한 군집로봇의 최적배치을 제안한다. 먼저, 탐색영역에 대한 최적의 배치를 위해 보로노이 테셀레이션과 K-mean 알고리즘을 이용하여 탐색영역을 분할한다. 분할된 영역을 안전한 주행을 위해 전역경로계획과 지역경로계획을 한다. 전역경로계획은 A*알고리즘을 이용하여 전역경로계획을 하여 최적의 전역경로를 찾고, 지역경로계획은 포텐셜 필드방법을 이용하여 장애물 회피 통해 안전하게 목표점에 이르게 한다. 마지막으로 제안한 알고리즘은 시물레이션을 통해 그 응용가능성을 검토한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.246-249
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• 2016

본 논문에서는 화면 내 블록 카피 (IntraBC: Intra Block Copy) 예측 기술의 압축 성능 분석과 향상된 해쉬 기법을 통한 HEVC (High Efficiency Video Coding) 스크린 콘텐츠 코딩 성능 기법을 제안한다. 현재 SCM (Screen Content Coding Test Model) 에 채택 된 화면 내 블록 카피 기술에서는 $16{\times}16$ 블록에는 1차원 탐색을 수행하고 $8{\times}8$블록에서는 해쉬기반 전역 탐색을 수행하여 해쉬가 일치하는 블록들과 RD-Cost를 수행한다. 현재의 해쉬기반 전역탐색에는 기울기 (Gradient) 위주의 해쉬 구성으로 인해 해쉬가 고르게 분포하지 않아, RD-Cost 수행횟수가 과도하게 많아지는 문제가 있다. 제안하는 방법은 전역적 화면 내 블록 카피의 해쉬 구성 방법을 개선함으로써, 기존 SCM-6.1 대비 0.46%의 BDBR 향상을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.373-378
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• 2001

본 연구에서의 다봉성 함수의 최적화를 위한 향상된 유전알고리듬을 제안하였다. 이 방법은 2개의 주요 단계로 구성된다. 첫째 단계는 유전알고리듬과 함수인정기준을 이용한 전역탐색단계이다. 초기해 집단에 대한 개체군의 소속도를 함수인정기준에 따라 결정한다. 둘째 단계는 개체군과 탐색최적해 사이의 유사도를 결정하고, 재구성된 탐색공간에서 단일점 탐색법에 의해 최적해를 탐색한다. 4개의 시험함수를 이용한 수치 예에 대해 종래의 방법과의 비교를 통하여 제안된 알고리듬이 모든 전역최적해 뿐만 아니라 국부최적해도 탐색이 가능함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권5호
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• pp.48-55
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• 1999

본 논문에서는 움직임 추정시 인접된 블록간의 탐색 영역이 중첩됨을 이용하여 전역 탐색 기법과 동일한 성능을 유지하면서 계산량을 현저히 감소시킬수 있는 고속 움직임 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 현재 움직임 추정을 행하고자 하는 블록에 대한 탐색점 중에서 인접된 블록과 중첩되는 탐색점에 대하여는 먼저 평균 절대 오차 (mean absoulte difference; MAD)를 계산할 필요가 있을지에 대한 판별을 행한 뒤 MAD 계산이 필요한 경우에 대하여서만 MAD를 구한다. MAD 계산 여부에 대한 판별에는 현재 블록과 인접 블록간의 MAD 와 인접 블록의 각 탐색점에 대한 MAD를 이용한다. 여기에 사용된 현재 블록과 인접 블록간의 MAD는 각 블록에 대하여 한번만 계산하면 되고, 인접 블록의 각 탐색점에 대한 MAD는 이미 구해져 있기 때문에 한번의 MAD 계산을 추가함으로써 탐색점 수를 현저히 감소시킬 수 있었다. 컴퓨터 모의 실험 결과로부터 제안한 방법이 전역 탐색 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.9-15
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• 2009

개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 기존 개미 집단시스템은 전역갱신과정에서 탐색된 전역 최적 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하는데, 전역 최적 경로가 탐색되지 않으면 페로몬 증발만 일어나며 주어진 종료 조건을 만족할 때까지 아무리 많은 반복 수행에도 페로몬 강화가 일어나지 않는다. 본 논문에서 제안된 개선된 개미 집단시스템은 전역 최적 경로의 길이가 주어진 반복 사이클 횟수 동안 더 이상 향상되지 못하면 국부최적에 빠졌다고 평가하고 상태전이 규칙에서 파라미터 감소를 통해 다음 노드를 선택하게 하였다. 이로 인해, 상태전이 규칙에서 파라미터 감소에 의한 다양화 전략으로 탐색하는 결과가 최적 경로 탐색뿐만 아니라, 평균 최적 경로 탐색과 평균 반복횟수의 성능이 우수함을 보여 주었으며, 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.3010-3023
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• 1998

유전자 알고리즘은 염색체 집단을 이용하는 탐색이므로 전역적인 최적해의 탐색 성능은 우수하여 최적해에 근접한 한점까지의 수렴속도는 빠르지만 탐색 메카니즘이 없기 때문에 최적해 근처의 탐색에서는 수렴 속도가 떨어지는 단점이 있고, 역전파 알고리즘은 개체 수준의 탐색이므로 지역적 미세조정의 탐색능력은 우수하지만 전역적 탐색기능이 없어 지역적 최적해로 수렴하는 경우가 있다. 본 논문에서는 수렴 속도가 향상된 윤곽선 추출을 위하여 유전자와 역전파 알고리즘을 병행해서 실행하는 윤곽선 추출방법을 제안하였다. 윤곽선 추출 방법은 먼저 유전자 알고리즘을 이용하여 최적의 연결강도와 오프셋 값을 계산한다. 다음으로 이 값을 역전파 학습 알고리즘 학습의 파라미터의 초기값으로 한 반복 학습으로 최적의 윤곽선 구조를 추출하였다. 제안된 알고리즘은 유전자 알고리즘 또는 역전파 알고리즘 단독으로 실행한 경우보다 수렴속도가 향상된 결과를 보여 주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.356-364
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• 2000

블록정합에 기초한 고속 움직임 추정 알고리듬은 탐색점의 수를 줄이기 위해 정해진 탐색패턴을 사용하며, 평균절대 오차 공간에서 오차는 전역 최소해 (global minimum)에 근접할수록 단조 감소한다는 가정을 바탕으로 하고 있다. 따라서, 탐색영역 내에 여러 최소점이 있는 다중 모달(multimodal) 해공간에서는 국소 최소해(local minima)에 고립될 가능성이 크며, 전역 최소해를 얻는 것은 초기 탐색점에 크게 의존한다. 이러한 현상은 서로 다른 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 더욱 부각된다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시공간적으로 인접한 블록의 움직임 정보에 기초하여 탐색영역 내에 탐색 후보영역들을 정의하고, 국소 최소해로의 고립 가능성을 줄이기 위해 여러 후보영역들에 대한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다 또한, 다중 국소 탐색 법에서는 전체 후보영역들의 탐색으로 인한 부가적인 계산량을 줄이기 위해 탐색점 맵 상에 후보영역들을 표시하고 후보영역에 대한 중복탐색을 배제한다. 모의실험 결과 제안한 방법은 다른 경사법에 의한 결과보다 특히, 움직임 경계에서의 탐색에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서는 탐색점의 수를 증가시키지 않는 범위 내에서 전역 탐색법(full search : FS)에 의한 결과와 비슷한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1121-1130
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• 2003

본 논문에서는 움직임의 시간적 연속성을 이용한 새로운 움직임 추정 알고리듬을 제안한다. 기존의 전역 탐색 방법 (FSA)에서와 같이 전역 탐색 영역 (GSR)을 정하고, GSR 안에 시간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들로 예측한 국부 탐색 영역 (LSR)들을 정한다. 여기서 시간적으로 인접한 블록은 이전 프레임의 블록 중 움직임 벡터로 볼 때 현재 프레임에 영향을 끼칠 가능성이 있는 블록이다. 그리고 이 LSR들로 만든 영역에 대해서만 움직임 탐색을 행한다. 모의 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 FSA 방법에 비해 탐색 영역을 줄여 계산량을 현저히 낮추면서도 우수한 화질을 유지하는 것을 볼 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권8B호
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• pp.1109-1118
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• 2001

움직임 추정 및 보상 기법은 비디오 코딩 응용 분야에서 일반적으로 많이 사용되는 방법이나 많은 계산량으로 인하여 실시간 움직임 추정이 쉽지 않다. 본 논문에서는 낮은 비트율 비디오 코딩을 위한 전역 탐색 기법의 블록 정합 알고리즘의 복잡도를 줄이기 위하여 탐색 영역을 적응적으로 줄여주는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 연속한 비디오 프레임에서 변위된 블록의 차이(displaced block difference)와 블록 구분 정보(block classification information) 등과 같은 상관성을 이용하여 탐색 영역의 범위를 적응적으로 조정한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 전역 탐색 영역 기법과 비교하여 계산량에서 1/2의 계산량 이득이 있으며, 비슷한 MSE(mean square error) 성능을 가짐을 보인다.