• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.1-5
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• 2010

정렬 알고리즘에서 사용한 원소 간 비교횟수를 기준으로, 비교횟수가 많게 되는 순열을 최악의 인스턴스(worst-case instance)라 명명하고 이를 찾기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 사용하였다. 잘 알려진 퀵 정렬(quick sort), 머지 정렬(merge sort), 힙 정렬(heap sort), 삽입 정렬(insertion sort), 쉘 정렬(shell sort), 개선된 퀵 정렬(advanced quick sort)에 대해서 실험하였다. 머지 정렬과 삽입 정렬에 대해 탐색한 인스턴스는 최악의 인스턴스에 거의 근접하였다. 퀵 정렬은 크기가 증가함에 따라 최악의 인스턴스 탐색이 어려웠다. 나머지 정렬에 대해서 찾은 인스턴스는 최악의 인스턴스인지 이론적으로 보장할 수 없지만, 임의의 1,000개 순열을 정렬해서 얻은 비교횟수들의 평균치보다는 훨씬 높았다. 본 논문의 최악의 인스턴스를 탐색하는 시도는 알고리즘의 성능 검증을 위한 테스트 데이터를 생성한다는 점에서 의미가 크다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.1-4
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• 2011

본 논문에서는 병렬 정렬(sorting) 알고리즘들에 대하여 논의한다. 정렬 알고리즘은 컴퓨터 과학에서 매우 중요한 위치를 차지하며 지난 50~60년 동안 많은 연구자들에 의하여 연구되었다. 10년 전에는 GPU(Graphics Processing Unit) 병렬 프로세서가 개발되어 병렬 정렬 알고리즘에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 병렬 정렬 알고리즘은 대체적으로 bitonic 정렬, radix 정렬, merge 정렬, 혹은 이들 정렬 알고리즘들을 혼합하여 사용한 방법으로 분류된다. 논문에서는 GPU를 사용한 새로운 효율적인 병렬 정렬 알고리즘의 설계 조건을 논의한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.560-562
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• 2000

본 논문에서는 정보블록알고리즘(IBPA;Information Block Preprocessing Algorithm)을 이용한 정보블록 정렬알고리즘 (IBSA; Information Block Sort Algotithm)을 제안하고 그 성능을 평가하였다. IBSA의 시간복잡도는 O(N)이며, 데이터의 분포상태에 영향을 받지 않는다. IBPA의 성능을 측정해본 결과, 2백만개의 랜덤데이터를 정렬한 경우, 중복값 허용의 경우 (a)는 퀵 정렬의 32.42%, 기수정렬의 9%정도의 비교회수만으로도 정렬할 수 있음을 보여주었으며, 중복값이 없는 경우 (b)는 퀵 정렬의 53.12%, 기수정렬의 12.79%정도의 비교회수만으로도 정렬할 수 있음을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.557-559
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• 2000

본 논문에서는 기존의 정렬 알고리즘의 성능을 향상시키기 위하여 정보블록 전처리알고리즘(IBPA)이라는 전처리 알고리즘을 제안한다. IBPA는 정렬된 리스트(list)에 있는 데이터에 관한 정보를 생성하고, 생성된 정보를 이용하여 각 데이터를 재배치하며, 실제적인 정렬은 기존의 정렬 알고리즘을 그대로 이용하여 이루어진다. IBPA의 성능을 측정해본 결과, 2백만개의 랜덤데이터를 정렬한 경우, O(N2)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 0.003%, O(NlogN)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 52%, 그리고 O(N)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 89%정도의 비교회수만으로도 정렬할 수 있음을 보여주었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11c
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• pp.472-475
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• 2003

현재 광 정렬 시스템에 채용하고 있는 다채널 광 파워미터는 측정 채널의 수가 증가하는 상황이다. 그러나 기존 시스템 제어를 통한 각 채널의 정밀한 정렬은 다 채널 광 파워미터 기술에 적합하지 않은 방식이다. 그러므로 본 논문에서는 기존 방식을 채택한 광 정렬 방식을 개선하기 위해 하다마스 변환 복원 알고리즘을 이용한 광 능동 정렬 검출 방법을 제안한다. 다채널 광학 정렬 시스템에서 가장 중요한 문제는 채널의 증가에 따라 채널별 정렬의 정밀도가 떨어진다. 기존 정렬 시스템에서 채용하고 있는 다채널 광 파워미터의 기술 수준은 약 4채널까지 동시 측정이 가능하였다. 이 방법은 채널 양쪽에 검출기를 설치하여 광량의 최대 지점을 최적 정렬 위치로 결정한다. 그러나 시스템 채널이 증가할 수록 안쪽에 위치한 광소자를 정렬을 무시하기 때문에 정확한 정렬에 적합하지 않다. 그리고 고속, 대용량의 데이터 처리요구에 맞추기 위한 64채널 광소자 생산을 위해서는 16개의 4채널 광 파워미터를 사용하는 방법이 있으나 이는 신뢰할 만한 수준의 측정치를 제공하지 못한다. 따라서 새로운 개념을 적용한 다채널 동시측정을 위한 광소자 측정 기술 및 광 파워미터의 개발이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 하다마드 변환 복원 알고리즘을 이용한 광 능동 정렬 검출 시스템은 이러한 요구를 충족시킬 수 있다. 그러므로 본 논문은 하다마드 변환 복원 알고리즘을 이용한 광 능동 정렬 검출 시스템이 기존의 시스템보다 우수한 알고리즘과 성능을 가지고 있음을 실험을 통해 입증한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.8
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• pp.84-91
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• 2014

본고에서는 최근 학계 및 산업계에서 활발히 연구되고 있는 간섭정렬 기술동향에 대해 소개한다. 특히 Signal Space 간섭정렬, Signal Scale 간섭정렬, Ergodic 간섭정렬의 기본 개념과 장단점 및 응용분야를 정리하였다. 또한 셀룰라 무선망에서의 간섭정렬에 대해 소개한다. 크게 단일안테나 환경과 다중안테나 환경에서의 간섭정렬로 나뉠 수 있으며, 각각의 경우에 대해 기술동향 및 주요 연구결과를 정리하였다. 마지막으로 최근 Reverse TDD, 즉 상향링크와 하향링크가 공존하는 환경에서의 간섭정렬을 통해 다중안테나 셀룰라 무선망의 자유도를 획기적으로 개선 할 수 있는 연구결과를 소개한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.15 no.2
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• pp.281-286
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• 2011

Data sorting is one of important pre-process to utilize huge data in modern society, but sorting spends a lot of time by sorting itself. In this paper, we presented hybrid sorting algorithm that splits array to sort concurrently in CPU and GPU. To do this, we decided most effective range of array based on hardware performance, then accomplished reducing whole sorting time by concurrent sorting on CPU and GPU. As shown in results of experiment, hybrid sorting improved about eight percent of sorting time in comparison with the sorting time using only GPU.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.381-384
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• 2012

모바일 기기에서 연속적으로 입력되는 영상을 파노라마 합성을 하여 사용자에게 실시간으로 결과를 보여주는 기존의 실시간 파노라마 기법은 트래킹을 기반으로 하고 이미 채워진 영역은 재투영 하지 않기 때문에, 정렬 오류가 누적되고 누적된 정렬 오류가 결과 영상에 그대로 반영되는 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실시간으로 합성된 파노라마 결과에서 정렬 오류가 존재하는 부분과 장면에서 움직이는 물체가 투영된 부분을 판별하고 이 부분만을 다시 투영하는 방법을 제안한다. 정렬 오류가 발생한 부분을 판별하기 위하여, 시간차가 존재하는 여러 장의 영상을 정렬한 후 같은 위치의 픽셀에 속하는 컬러 값을 큐에 저장한다. 정렬 오류가 발생하거나, 움직이는 물체가 존재하는 경우 큐에 저장된 컬러 값의 차이가 커지게 되고 이러한 부분은 다시 투영하여 파노라마 결과 영상에서 오류를 보정하게 된다. 또한 정렬 오류를 최대한 보정하기 위하여 두 단계로 이루어진 블렌딩 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 실시간으로 동작하연서 정렬 오류가 발생한 부분을 효과적으로 판별하여 기존의 방법에 비하여 정렬 오류가 줄어듦을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.242-246
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• 2009

병렬 말뭉치 내에서 서로 대응되는 단어를 찾아내는 단어 정렬 작업은 기계 번역에서 가장 기본적으로 수행되는 작업이고 다양한 분야에서 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 영한 단어 정렬에서 기존의 통계 기반 정렬 모델의 문제점을 파악하고 이를 해결하기 위해 영한의 품사간 정렬 경향을 단어 정렬에 반영하는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 기존 통계 기반 영한 단어 정렬 결과와 비교하여 제안된 방법이 정확률, 재현율, F-measure 측면에서 모두 향상시키는 것을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.130-135
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• 2010

문장 정렬은 두 개의 문서 간의 대응이 되는 문장을 찾는 작업이다. 이 방법은 통계적 기계 번역의 학습 문서인 병렬 말뭉치를 자동으로 구축하는데 필수적인 방법이다. 본 연구에서는 길이 정보에 추가적으로 유사도 정보를 반영하는 한영 문장 정렬 방법을 제안한다. 먼저 한국어로 된 문서를 기계번역 시스템에 적용하여 영어 문서로 변환한다. 그리고 번역된 영어로 된 문서 결과와 영어로 된 대상 문서 간의 정렬 작업을 수행한다. 정렬 완료된 결과와 원시 문서, 대상 문서로부터 최종적인 결과를 생성해낸다. 본 논문에서는 기계 번역을 이용하는 방법과 더불어 기존의 길이 기반 문장 정렬 프로그램에 문장 유사도 정보를 추가하여 단어 정렬의 성능 향상을 꾀하였다. 그 결과 "21세기 세종기획"의 최종 배포본 내에 포함된 한영 병렬 말뭉치에 대해 한영 문장 정렬 F-1 자질의 결과가 89.39%를 보였다. 이 수치는 기존의 길이 기반의 단어 정렬의 성능 평가 결과와 비교했을 때 약 8.5% 가량 성능이 향상되었다.