• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.215-218
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• 2002

본 논문에서는 타원형 클러스터링을 위한 거리측정 함수로써 변형된 가무시안 커널 함수를 사용하며, 주어진 클러스터링 문제를 각 타원형 클러스터의 체적을 최소화하는 문제로 해석하고 이를 선형행렬 부등식 기법 중 하나인 고유값 문제로 변환하여 최적화하는 새로운 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.139-142
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• 1997

본 논문에서는 기존 FCM(Fuzzy C-Means) 타입 클러스터링 알고리즘의 선은 향상을 위한 설계 방법을 제시한다. 우선 클러스터의 응집성(compactness)과 분리성(separation)을 동시에 고려한 성능 지수를 정의하고, 이를 진화 프로그램을 통하여 최적화 한다. 또한 실험을 통하여 기존 연구들과의 비교 및 제안된 방법론의 유효성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.95-98
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• 2003

본 연구에서는 기존의 표면변형 디스플레이 방법의 단점을 해결하기 위한 새로운 방식의 퍼지 디스플레이 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서 표면 변형을 디스플레이하기 위해서는 원래의 퍼지 모델에 단지 하나의 퍼지규칙을 추가함으로서 쉽고 간단하게 구현 할 수 있다. 제안된 퍼지 디스플레이 알고리즘은 Matlab과 OpenGL을 통한 시뮬레이션으로 물체의 표면변형을 디스플레이하기에 충분함을 검증할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.27-30
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• 2000

본 논문에서는 선형 이진 신경회로망(Linear Binary Neural Network)을 이용하여 이진 영상으로부터 골격(skeleton)을 추출하는 병렬 구조를 제안하였다. 기존의 골격 추출 알고리즘으로부터 이진함수를 추출하고 이를 MSP Term Grouping Algorithm을 이용하여 학습시켰다. 결과에서는 기존의 역전파(Back-propagation) 학습알고리즘을 사용한 신경회로망보다 더 쉽게 하드웨어로 구현할 수 있음을 보여준다.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.9
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• pp.30-34
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• 2016

인간은 소리를 통해 많은 정보를 얻을 수 있다. 누가 어떤 말을 하는지 뿐만 아니라, 상황에 따라서는 소리가 발화된 환경 또한 시각적인 정보 없이 유추할 수 있다. 이러한 판단을 내리기까지, 인간은 경험을 통해 스스로 학습하는 과정을 거친다. 이와 같은 학습 과정에 생물의 사고과정을 모방하여 복잡한 상관관계를 추론하는 인공지능형 알고리즘을 적용하면, 인간의 두뇌가 경험을 통해 학습하고 판단하던 역할을 기계적으로도 모방할 수 있게 된다. 본고에서는 음향이 발화된 환경의 정보를 나타낼 수 있는 파라미터들에 대해 알아보고, 그 파라미터들을 지능형 알고리즘을 이용해 도출해내는 과정과 기법들을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.303-307
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• 2002

효율적인 웹 마이닝을 위해서는 방대한 인터넷 공간에서 사용자가 원하는 정보를 찾아내고, 이들 중 보다 유용하다고 판단되어진 자료를 선별적으로 제시할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 웹 컨텐츠 분석과 HTML 문서들 사이의 링크 연결의 패턴 분석을 기반으로 하는 웹 구조 분석 방법들을 검토하고, 웹 검색 시스템을 구현하여 결과를 분석하였다. 이를 위해 웹 문서의 내용을 인덱싱한 뒤 질의와의 관련성의 확률을 구하는 랭귀지 검색 모델에 링크 구조 분석을 이용한 순위 알고리즘을 사용하여 좋은 결과를 얻고자 하였다. 또한 기존의 링크 관련 알고리즘에서 알려진 문제점을 해결하기 위한 몇가지 테크닉을 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.484-488
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• 2000

병렬 컴퓨터를 사용하는 경우 하드웨어만으로 모든 것이 해결되지 않으며 병렬처리 기법의 도입이 불가피하다. 효과를 극대화하기 위하여서는 각 병렬 컴퓨터의 하드웨어적인 특징을 극대화할 수 있는 병렬 알고리즘과 병렬 프로그램 등 소프트웨어 개발이 필수적이다. GMRES(Generalized Minimal residual) 방법은 아주 큰 대칭 또는 비대칭 선형시스템의 해를 구하는 반복법 중의 하나로 일반적으로 많이 사용되고 있다. 서로 직교인 벡터를 하나씩 구하는 대신에 선형인 s개의 벡터를 구하고 각 그룹간에는 직교가 되게하는 s-step GMRES 알고리즘은 병렬적 성질을 더 많이 가지고 있다. 이 병렬 알고리즘의 전반부는 이미 개발된 s-step Arnoldi 알고리즘을 이용할 수 있다. s-step GMRES 알고리즘은 message passing 병렬 시스템에서 모든 프로세서들 사이의 자료 교환 시간을 줄임으로써 기존의 GMRES 방법에 비해 훨씬 더 병렬성을 증가시킨다. 본 논문에서는 초병렬 시스템(MPP)인 Cray T3E에서 많은 프로세서를 이용할 경우 개발된 s-step 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비하여 얼마나 더 효과적으로 빨리 수행될 수 있는지 분석한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.1
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• pp.32-38
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• 2007

Wireless Ad-Hoc network which doesn't utilize any established infrastructure requires different communication protocols. Among them, Flooding algorithm is generally used in wireless Ad-Hoc network for packet transmission. However, Flooding algorithm has many drawbacks such as energy consumption according to the increase of nodes. Therefore, a modified flooding algorithm which can effectively overcome the aforementioned drawbacks is proposed in this paper. The performance of the proposed scheme is shown by various simulation studies.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.13-16
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• 2008

Dynamic Programming (DP)을 이용한 서열 비교 알고리즘은 DNA, RNA, 단백질 서열의 비교와 프로그래밍 소스 코드 유사도를 측정하는 곳 등에 널리 사용되어 왔다. 이 알고리즘은 DP를 이용하여 행렬을 구성한 후, 행렬의 가장 마지막 생성 값을 이용해 두 서열의 유사도를 측정하는 방법이다. 그러나 이 알고리즘에서 사용하는 마지막 생성 값은 비교 서열이 길이에 따라 크게 좌우되기 때문에 다양한 서열들의 유사도를 알아내기에는 부적합하다. 본 논문에서는 서열의 길이에 무관한 유사도 측정 (S2) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이용하면 비교 서열의 길이에 영향을 받지 않고 정당한 서열 비교를 할 수 있다. 제안된 알고리즘의 검증을 위해 본 논문에서는 프로그램 소스 코드의 유사도 측정을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.395-398
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• 2002

본 논문에서는 ‘다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problem MOP)’를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론 적용시킨 ‘내쉬 유전자 알고리즘(Nash GA)’과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 알고리즘의 결과를 시뮬레이션을 통하여 비교 검토함으로써 ‘진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT)’의 두 가지 아이디어 -‘내쉬의 균형(Equilibrium)’과 ‘진화적 안정전략(Evolutionary Stable Strategy . ESS)’-에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해를 탐색할 수 있음을 확인한다.