• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.362-364
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• 1998

집합의 표현 방법에는 원소들을 그대로 가지고 있는 배열 형태와 유한한 집합에 한해서 0.1로써 표현하는 비트 벡터가 있다. 집합의 크기가 매우 클 때는 표현 방법과 연산 처리 기법이 저장 공간 및 처리 시간면에서 문제가 된다. 이 논문에서는 유한집합이지만, 범위가 매우 큰 집합에 대하여 집합 연산의 처리 기법들을 소개하고, 그 성능을 비교해 보고, 범위의 크기가 집합 연산에 참여하는 집합의 원소 수에 따른 좋은 집합 표현 방법과 집합 연산 처리 기법을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.280-281
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• 2011

특징형상기반 다중해상도 모델링 기법은 컴퓨터 그래픽스의 응용분야인 컴퓨터 응용 설계, 해석, 가상생산과 같은 분야에 주목을 받고 있는 새로운 기술이다. 다중해상도 모델을 제공하기 위하여 특징형상을 재배열할 필요가 있는데 이 경우 빼기 더하기 집합연산의 순서가 달라지면 최종형상이 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 특징형상 모델링 연혁을 고려한 선택적 집합 연산을 개발하였다. 이 작업을 적용하면 최종형상뿐만 아니라 합리저긴 중간단계의 다중해상도 모델도 생성할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.9A no.2
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• pp.225-230
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• 2002

The constrained off-line competitive deletion problem is a simple form of the set manipulation operations problem. It excludes the insertion operation from the off-line competitive deletion problem. An optimal sequential algorithm and a CREW PRAM algorithm which runs $O(log^2nloglogn)$ time using O(n/loglogn) processors were already presented in the literature. In this paper, we present a reconfigurable mesh algorithm for the constrained off-line competitive deletion problem. The proposed algorithm is executed in a constant time on an $n{\times}n$ reconfigurable mesh, and the result is $AT^2$ optimal.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.1_2
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• pp.102-111
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• 2004

The visibility polygon of a simple polygon P is the set of points which are visible from a visibility source in P such as a point or an edge. Since a visibility polygon is the set of points, the set operations such as intersection, union, or difference can be executed on them. The intersection (resp. union) of two visibility polygons is the set of points which are visible from both (resp. either) of the corresponding two visibility sources. The difference of two visibility polygons is the set of points which are visible from only a visibility source. Previously, the best known algorithm for the set operations of two polygons with total n vertices takes O(nlogn ＋ k) time, where k is the output size. In this paper, we present O(n) time algorithms for computing the intersection, the union, and the difference of given two visibility polygons, which are optimal.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.8 no.4
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• pp.259-267
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• 2018

The subset-sum problem is to find out whether or not the element sum of a subset within a finite set of numbers is equal to a given value. The problem is a well-known NP-complete problem, which is difficult to solve within a polynomial time. Genetic algorithm is a method for finding the optimal solution of a given problem through operations such as selection, crossover, and mutation. Dynamic programming is a method of solving a given problem from one or several subproblems. In this paper, we design and implement a genetic algorithm that solves the subset-sum problem, and experimentally compared the time performance to find the answer with the case of dynamic programming method. We selected a total of 17 test cases considering the difficulty in a set with 63 elements of positive number, and compared the performance of the two algorithms. The presented genetic algorithms showed time performance improved by 84% on 13 of 17 problems when compared with dynamic programming.

• Communications of the Korean Mathematical Society
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• v.21 no.4
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• pp.595-612
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• 2006

선형보존자 문제들은 행렬들로 구성되는 벡터공간들 사이에서 어떤 함수, 부분집합, 관계 등을 불변하게 옮기는 선형연산자의 형태를 규명하고 그와 동치가 되는 조건들을 찾는 연구주제들을 말한다. 이 논문에서는 선형보존자 문제에 대한 전반적인 연구문제들과 연구의 동기와 원인들, 활발한 연구주제들, 연구방법들 및 앞으로의 연구방향에 대하여 요약한다.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.311-318
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• 2011

모호집합은 인간의 추론에 내재하는 모호성을 정형화한 것이다. 네트워크 신뢰도를 계산할 때, 각 링크의 확률이 모호수로 정의될 때의 신뢰도를 구하는 알고리즘을 설명하였다. 알고리즘은 분해법을 적용하는 것인데, 모호수의 연산을 포함한다. 분해법을 할 때 키스톤 부품을 시점으로 부터 하나씩 선택하여 분해한다. 이러한 방법은 키스톤 부품을 선택하는 기준이 필요 없으므로 간단하게 만든다. 분해에 의해서 두 개의 하위 문제가 생성되고 원 문제와 재귀관계를 수립할 수 있다. 재귀 알고리즘은 컴퓨터 프로그램을 간단하게 만든다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.167-171
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• 2007

본 논문은 패턴 분류 문제에 사용되는 퍼지 최대-최소 신경망 방법을 이용하여 특정 집합으로부터 새로운 특정 집합을 추출해내고 추출된 특정 집합으로부터 의미 있는 특정을 선택해 내는 새로운 방법을 제안한다. 퍼지 최대-최소 신경망은 패턴 분류를 위해 주로 사용이 되어 왔지만, 퍼지 최대-최소 신경망을 이용해 특정 집합의 값들을 패턴 공간내의 초상자의 집합으로 변환하고 변환된 초상자들끼리의 인접성을 척도로 단순한 연산을 통한 빠른 특정 집합을 선택하게 된다. 마지막으로 본 논문의 특정 집합 선택 방법을 하지 근전도 신호를 이용한 보행 패턴 분류에 적용해 보고, 그 결과를 기존 여러 특정 집합 선태 방법들과 비교해 봄으로써 제안한 방법의 타당성 및 적용 가능성을 알아본다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.2
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• pp.149-157
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• 2012

In this thesis, the problem of computing approximate answers to continuous sliding-window joins over data streams when the available memory may be insufficient to keep the entire join state. One approximation scenario is to provide a maximum subset of the result, with the objective of losing as few result tuples as possible. An alternative scenario is to provide a random sample of the join result, e.g., if the output of the join is being aggregated. It is shown formally that neither approximation can be addressed effectively for a sliding-window join of arbitrary input streams. Previous work has addressed only the maximum-subset problem, and has implicitly used a frequency based model of stream arrival. There exists a sampling problem for this model. More importantly, it is shown that a broad class of applications for which an age-based model of stream arrival is more appropriate, and both approximation scenarios under this new model are addressed. Finally, for the case of multiple joins being executed with an overall memory constraint, an algorithm for memory allocation across the join that optimizes a combined measure of approximation in all scenarios considered is provided.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.1
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• pp.1-22
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• 1995

본 연구에서 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map) 개념을 기초로 하여 (1) 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 추출하는 알고리즘을 제시하고, (2) 이 알고리즘에 기초하여 작성된 해당 문제영역에 대한 여러 전문가들의 인과관계 지식을 계층별로 분해하여, (3) 해당 계층간의 양방향 추론이 가능한 추론메카니즘을 제시하고자 한다. 특정 문제영역에 있어서의 인과관계 지식이란 해당 문제를 구성하는 여러 개념간에 존재하는 인과관계를 표현한 지식을 의미한다. 이러한 인과관계 지식은 기존의 IF-THEN 형태의 규칙과는 달리 행렬형태로 표현되기 때문에 수학적인 연산이 가능하다. 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식을 추출하는 알고리즘은 집합연산에 의거하여 개발되었으며, 특히 상반된 의견을 보이는 전문가들의 의견을 통합하여 하나의 통합된 인과관계 지식베이스를 구축하는데 유용하다. 그러나, 주어진 문제가 복잡하여 다양한 개념들이 수반되면, 자연히 인과관계 지식베이스의 규모도 커지게 되므로 이를 다루는데 비효율성이 개재되기 마련이다. 따라서 이러한 비효율성을 해소하기 위하여 주어진 문제를 여러계측(Hierarchy)으로 분해하여, 해당 계층별로 인과관계 지식베이스를 구축하고 각 계층별 인과관계 지식베이스를 연결하여 추론하는 메카니즘을 개발하면 효과적인 추론이 가능하다. 이러한 계층별 분해는 행렬의 분해와 같은 개념으로도 이해될 수 있다는 특징이 있어 그 연산이 간단명료하다는 장점이 있다. 이와같이 분해된 인과관계 지식베이스는 계층간의 추론메카니즘을 통하여 서로 연결된다. 이를 위하여 본 연구에서는 상향 또는 하향방식이 추론이 가능한 양방향 추론방식을 제시하여 주식시장에서의 투자분석 문제에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.