• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.552-554
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• 2015

본 논문은 AVX2 (Advanced Vector eXtension 2) 명령어 집합을 이용하여 HEVC (High Efficiency Video Coding) 복호화기의 역-변환 모듈을 고속화하는 방법을 제안한다. AVX2 명령어 집합은 256 비트 레지스터를 사용하여 다수의 데이터를 한번의 명령을 통해 병렬적으로 연산할 수 있으며 반복적인 산술 연산 혹은 논리 연산 구조에서 효율적이다. 제안하는 방법은 AVX2 명령어 집합을 이용하여 $8{\times}8{\sim}32{\times}32$ 크기의 TU (Transform Unit) 단위로 수행되는 역-변환 연산을 행렬의 곱 형태로 연산하여 고속화하였다. 실험 결과 AVX2 명령어 집합을 이용한 역-변환 연산은 Chen 알고리즘에 비해 평균 51% 속도 향상을 보였으며 SSE (Streaming SIMD Extension) 명령어 집합을 이용한 연산에 비해 평균 20%의 속도 향상 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.59-60
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• 2015

프로그램 언어에서 집합을 표현하기 위한 일반적인 자료구조는 배열에 원소를나열하는 방법이다. 이 방법을 사용하면 합집합, 교집합, 차집합, 부분 집합 체크 등 집합 연산 알고리즘의 시간 복잡도가 모두 $O(n^2)$을 보인다. 그런데, 집합 원소를 정수의 비트 정보로 대응시켜 집합 연산을 구현하면 복잡도를 O(1)로 낮출 수 있음을 실험으로 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.44-48
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• 2000

퍼지 집합은 경계가 애매한 집단, 어떤 제약에 대한 만족정도가 애매한 개체들의 모임, 또는 애매한 개념을 소속정도를 이용하여 표현한다. 퍼지 집합에서는 자신의 나타내는 개념이나 제약에 대해서 무관한 개체나 상반되는 개체에 대해서도 소속정도 값으로 0을 부여한다. 응용에 따라서는 집합이 나타내는 개념이나 제약에 대해서 무관한 것과 상반되는 것을 구별하여 표현하는 것이 유용한 경우도 있다. 이 논문에서는 퍼지 집합에서 소속정도값 0을 갖는 무관한 원소들과 상반되는 원소들을 구별하여 표현하기 위해 소속 정도값의 영역을 구간 [-1, 1]로 확장한 바이폴라 퍼지집합이라는 확장된 퍼지 집합을 소개한다. 한편, 바이폴라 퍼지 집합에 대한 집합연산, 퍼지정도 척도, 관계, 추론 등의 연산에 대해서도 소개한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.115-118
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• 2001

본 논문에서는 L-R 퍼지수의 집합-이론적 연산의 개념을 정의하고, 이들 개념의 성질들을 조사한다. 이들 연산들의 결과들을 이용하여 제2형 퍼지집합의 기수개념에 관하여 연구한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1349-1356
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• 2004

데이터 마이닝을 요구하는 전자상거래, 전자정부와 관련된 문서 처리 시스템 등에서 XML 문서의 버전 관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 대량의 XML 문서를 장기적으로 유지하면서 XML 문서의 이력 정보를 효율적으로 관리하기 위하여, XML 버전을 생성하는 변경 집합을 정의하고 변경 집합을 이용한 XML 문서의 저장 방법을 제안한다. 변경 집합은 변경 연산집합과 시간지원 차원을 포함하고 있으며, 변경 연산 집합은 스키마 변경 연산과 데이터 변경 연산으로 구성된다. 변경 집합을 이용한 세가지 XML 문서의 저장 방법을 제안한다. 세가지 저장 방법은, (1) 변경 집합을 모두 저장하는 방법, (2)변경 집합과 버전을 주기적으로 저장 방법, 그리고 (3) 저장 적합 시점에 변경 집합 모음과 버전을 저장하는 방법이 있다. 또한, 기존의 저장 방법과 제안한 저장 방법들 사이에 성능을 비교한다. 성능 평가를 통하여 저장 적합 시점에 변경 집합모음과 버전을 저장하는 방법의 성능이 다른 저장 방법보다 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.455-457
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• 2003

DNA microarray는 분자생물학에서 널리 사용되고 있는 실험 도구로써 크게 cDNA와 oligonucleotide microarray로 나뉘어진다. DNA microarray는 일련의 DNA 서열로 이루어진 probe들의 집합으로 구성되며 알려지지 않은 서열과의 hybridization 과정을 통해 특정 서열을 인식할 수 있게 된다. O1igonucieotide microarray는 cDNA 방법과는 다르게 probe를 구성하는 서열을 제작자가 임의로 구성할 수 있기 때문에 목표 서열이 가지는 고유한 부분만을 probe 서열로 사용함으로써 비용절감과 실험의 정확도를 높일 수 있다는 장점이 있다. 그러나 현재 목표 유전자 서열에 대해 probe 집합을 생성하는 결정적인 방법은 존재하지 않으며, 따라서 넓은 해 공간에서 효과적으로 최적 해를 찾아 주는 진화 연산이 probe 선택을 위한 좋은 대안으로 사용될 수 있다［1.2］. 그러나 진화연산을 이용한 probe 선택방법에 있어서 인식하고자 하는 목표 서열의 개수가 많아질 경우, 해 공간의 크기가 커짐으로 인해 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다수의 목표 유전자 서열을 대상으로 한 probe 선택 방법에 일어서 보다 효율적인 진화연산 접근 방법을 소개한다. 제시된 방법은 인식하고자 하는 목표 서얼의 일부를 선택해 이를 probe 집합의 후보로 사용하며. 유전 연산자를 이용한 진화과정을 통해 최적에 가까운 probe 집합을 찾는다. 본 논문은 GenBank로부터 유전자 서열을 대상으로 제안된 방법을 실험하였으며, 축소된 목표 서열만을 이용해 probe 집합을 선택하더라도 적합한 probe 집합을 찾을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권1_2호
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• pp.102-111
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• 2004

단순 다각형 P의 가시성 다각형을 점이나 에지와 같은 P에서의 가시원으로부터 가시적인 점들의 집합을 말한다. 가시성 다각형은 점들의 ,집합이므로 가시성 다각형들에 대해 교집합, 합집합, 차집합 등과 같은 집합 연산을 수행할 수 있다. 두 가시성 다각형의 교집합은 해당되는 두 가시원으로부터 동시에 보이는 점들의 집합이고, 합집합은 하나 이상의 가시원으로부터 보이는 점들의 집합이다. 두 가시성 다각형의 차집합은 하나의 가시원으로부터만 보이는 점들의 집합이다. 모두 n개의 정점을 가진 두 개의 일반적인 다각형에 대해 집합 연산을 수행하는 기존의 알고리즘으로 가장 효율적인 알고리즘은 O(nlogn + k) 시간이 소요된다, k는 집합 연산의 출력의 크기이다. 그러나 본 논문에서는 가시성 다각형의 특성을 이용하여 O(n) 시간에 교집합, 합집합, 차집합을 구하는 최적인 알고리즘을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.89-92
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• 2006

본 논문은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘의 실시간처리 응용프로그램 작성기법을 기술하고 있는데, 단일 프로세서에서 병렬처리 기능을 지원하도록 설계된 SSE 명령어 집합을 사용하여 가우시안 convolution을 구현하고 있다. SIFT알고리즘의 Scale-space를 생성하는 과정에 수행되는 가우시안 Convolution은 연산시간이 과도하게 요구된다.[1] 2D의 가우시안 필터가 영상을 구성하는 모든 셀과 1:1로 연산을 수행하므로 이 연산의 소요시간은 영상의 가로, 세로 길이 그리고 필터의 크기에 비례하여 결정된다. 이 논문에서 제안하는 방법은 연산을 위해 CPU 내부로 한번 읽어 들인 픽셀자료에 대해 가능한 모든 연산을 SSE 명령어 집합을 사용하여 수행함으로써 병렬 연산에 의한 연산시간 절감과 메모리 접근 최소화를 통한 입출력시간 절감을 통해 전체 연산시간을 단축 하였다.