• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.233-236
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• 1997

퍼지 관계 개념을 응용한 퍼지 정보 검색은 형태론에 입각한 기존의 정보 검색과는 달리 문서와 용어의 의미론에 근거하는 정보검색을 할 수 있다. 퍼지 정보 검색은 문헌의 집합 용어의 집합으로 나누고 문헌과 용어의 관계성을 문서 $\times$ 용어이 관계 행렬로 나타내며 퍼지 관계곱 연산을 이용하여 시소러스(thesaurus)를 형성하고 사용자로부터 주어진 질의 적합한 문서를 제공한다. 그러나 이러한 퍼지 관계곱 연산은 매우 큰 시간 복합도를 요구하는 연산이고 퍼지값은 부동소수점으로 표현해야하므로 대용량의 문서 시스템에 적용할 수 없어 비현실적이다. 부동소수점 연산은 연산속도가 느리고 저장공간도 많이 요구하므로 부동소수점 연산을 비트 연산으로 대체할 수 있다면 처리속도와 처리공간에 있어 성능 향상을 기대할 수 있다. 본 연구는 퍼지 정보 검색의 시소러스 형성에 있어 $\alpha$-cut 적용의 시기를 조정하여 성능을 향상하는 방법을 제안한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2000년도 추계학술대회 E-Business와 정보보안
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• pp.116-118
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• 2000

본 논문은 만델브로트 집합의 쌍곡성분과 0＜λ＜1/e에서 초월 정함수 $E_{λ}$(z)의 Julia집합의 성질에 대한 연구이다. 만델브로트 집합의 쌍곡성분은 $P_{c}$ $^{n}$ (0)의 영점을 항상 포함하고 있고 역으로 $P_{c}$ $^{n}$ (0)의 각각의 영점은 만델브로트 집합의 한 쌍곡성분에 포함된다. 그리고 $E_{λ}$(z)의 Julia 집합이 Cantor bouquet를 포함하고 있다는 사실을 Devaney 와 Tangerman의 결과를 이용하여 설명하였다.여 설명하였다.하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.209-211
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• 2007

2차원 상호작용하는 페르미온 계에 대한 혼돈 대각화 계산의 컴퓨터 계산 시간이, 대칭성 연산과 같은 여러 가지 방법을 이용함으로써 감소되었다. 첫째로, 각각의 격자를 업스핀(${\uparrow}$) 격자와 다운스핀(${\downarrow}$) 격자로 나누어서 2부분 격자가 가능케 했다. 이에 따라, 유효한 바탕 상태는 업스핀 배열에 다운스핀 배열을 겹침으로써 얻어진다. 결과적으로, 시험 바탕 상태를 저장하는데 사용되는 메모리 공간이 현저하게 감소되었다. 두 번째로, 바탕 상태 집합을 구성할 때, 해밀토니안 행렬의 원소들을 순람표에 기록하였다. 그럼으로써, 혼돈 대각화 과정에서 해밀토니안 행렬의 원소들을 반복적으로 계산하는 것을 피했다. 세 번째로, 바탕 상태 집합에 대칭성 연산을 적용함으로써 원 바탕 상태 집합이 대칭성 연산의 고유벡터들로 구성된 새로운 바탕 상태 집합으로 변환되었다. 기저 상태 파동함수는 대칭적인 바탕상태 (결합상태) 집합으로부터 구성되었다. 결과로서, 대칭성 연산을 이용함으로써, 혼돈 대각화 계산에 쓰이는 바탕상태의 총 개수가 50%까지 감소되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.795-797
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• 2014

단순 다각형 P의 가시성 다각형은 점이나 에지와 같은 가시원으로부터 가시적인 P의 내부 점들의 집합을 말한다. 가시성 다각형은 점들의 집합이므로 가시성 다각형에 대한 교집합과 합집합과 같은 집합 연산을 수행할 수 있다. 두 가시성 다각형의 교집합은 두 가시원으로부터 동시에 가시적인 점들의 집합이고, 합집합은 두 가시원 중 하나 이상에 가시적인 점들의 집합이다. 기존 연구로서 n개의 정점을 갖는 두 가시성 다각형에 대해 O(n) 시간에 수행되는 순차 알고리즘이 나와 있다. 본 논문에서는 $O(n^2)$크기의 재구성가능한 메쉬(Reconfigurable MESH) 병렬 모델에서 $O(log^2n)$ 시간에 해결하는 병렬 알고리즘을 제시한다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.224-237
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• 2015

본 논문은 HEVC RExt (High Efficiency Video Coding Range Extension)을 위한 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 명령어 기반의 고속 복호화 방법을 소개한다. RExt의 화면 내 예측, 보간필터, 역-양자화, 역-변환, 클리핑 모듈들은 반복적인 산술 연산 혹은 논리 연산을 수행하는 구조로써 SIMD 명령어 집합을 적용하기 적합한 모듈로 분류할 수 있다. 본 논문은 RExt의 증가한 비트 심도를 고려하여 화면 내 예측, 보간필터, 역-양자화, 역-변환, 클리핑 모듈을 SSE (Streaming SIMD Extension) 명령어 집합을 이용하여 연산하는 방법을 소개한다. 또한, 256비트 레지스터를 사용할 수 있는 AVX2 (Advanced Vector eXtension 2) 명령어 집합을 이용하여 보간필터, 역-양자화, 클리핑 모듈의 연산을 효율적으로 연산하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 SIMD 명령어 기반의 고속 복호화 방법은 HEVC 참조 소프트웨어 HM 16.0을 기반으로 자체 개발한 HEVC RExt 복호화기에서 기존의 순차적 연산 방식 대비 평균 12%의 속도향상을 얻을 수 있었다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제13권3호
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• pp.405-422
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• 2011

본 연구는 행렬 연산지도의 실태를 분석하여 행렬 연산에 관한 이해의 필요성을 제시한 후, 행렬의 연산이 정의되는 이론적 배경의 탐구를 통하여 일대일 대응의 의의에 대해 고찰한다. 대수적 관점에서의 일대일 대응의 의의는 '이미 구조를 알고 있는 집합에서 일대일 대응을 통하여 새로운 집합에 대수적 체계를 도입할 수 있게 하는 수단'이라는 것이다. 즉, 동형구조를 만드는데 있어 핵심 아이디어라는 것이다. 행렬의 연산을 예로 한 일대일 대응에 관한 이러한 고찰과정은 수학적 사실의 필연성 및 개연성을 경험하게 하여, 그러한 수학적 아이디어들이 단순히 주어지는 것이 아니라, 특정의 목적성 있는 활동의 결과물임을 인식하게 한다. 또한 일대일 대응의 본질적 이해는 행렬에 대한 논의에 그치지 않고 지수법칙, 대칭차집합, 순열 등 다양한 수학적 지식을 전개하기 위한 기저가 된다. 이러한 연구의 목적은 교사와 학생들에게 수학적 개념의 의미 충실한 이해를 돕는데 있으며, 나아가 교사의 가르칠 지식에의 전문성을 높이는데 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권1호
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• pp.54-66
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• 2008

시공간 데이타베이스에서 조인 연산은 매우 많은 비용이 소요되며, 시공간 조인 연산의 효율적인 질의 실행 계획을 세우기 위해 조인 연산에 대한 정확한 선택도 추정은 질의처리 성능에 결정적이다. 주어진 두 이산 데이타집합 $S_1,\;S_2$의 타임스탬프 $t_q$에서 시공간 조인 연산은 타임스탬프 $t_q$에서 서로 교차하는 모든 객체 쌍을 검색하는 것이다. 시공간 조인 연산의 선택도 추정치는 검색된 객체 쌍의 수를 $|S_1{\times}S_2|$로 나눈 값이다. 이 논문은 공간 조인 연산의 선택도 추정 기법인 기하 히스토그램 기법을 확장하여 시공간 조인 선택도 추정을 위한 시공간 히스토그램을 제안한다. 균일 데이타 집합과 편중 데이타 집합 모두를 사용하여 제안된 히스토그램 기법으로 시공간 조인 연산의 선택도를 정확하게 추정할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문의 기여도는 먼저 이산 데이타 집합에 대한 시공간 조인 선택도 추정 연구의 첫 시도를 하였으며 다음으로 이산 객체의 유효시간 동안의 공간 통계정보를 압축하여 히스토그램을 재구축하는 효율적인 유지기법을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.499-508
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• 2015

높은 유틸리티 항목집합 마이닝은 트랜잭션 데이터베이스에서 사용자가 지정한 최솟값 이상의 유틸리티를 갖는 항목집합들을 항목의 수량과 가중치값을 동시에 고려하여 찾아내는 것이다. 최근에 연구된 유틸리티-리스트 기반의 높은 유틸리티 항목집합 마이닝 알고리즘은 많은 후보 항목집합들을 피하기 위해 제안되었으며 비용이 높은 조인 연산을 수행한다. 본 논문은 유틸리티-리스트 구조에 항목집합의 트랜잭션 유틸리티와 공통 유틸리티 속성을 추가한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 새로운 알고리즘은 조인 연산의 수를 줄이고 탐색 공간을 효과적으로 가지치기한다. 생성 데이터와 실 환경 데이터상의 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다른 최근 알고리즘들에 비해 실행 시간 면에서 아주 우수하고, 특히 데이터가 조밀하거나 항목집합의 길이가 긴 경우에 더 효율적이라는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.242-251
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• 2000

퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거한 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지검색정보모델의 시간복잡도를 낮추기 위해, 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 BK-퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안한다. 개선된 BK-FIRM은 시스템 처리시간과 신뢰도 간 상층점(trade-off)을 제공한다. 축소용어집합은 용어집합의 부분집합으로서 검색결과의 신뢰도와 밀접한 관계를 가진다. 동일한 크기의 축소용어집합이 주어질 때, 보다 적절한 용어들로 구성된 축소용어집합이 보다 나은 검색 신뢰도를 이끈다. 따라서 보다 적절한 축소용어집합 구성을 위한 축소용어집합 추출방법이 요구된다. 본 논문에서는 축소용어집합 추출방법을 크게 무작위 추출, 규칙에 의한 추출, 인간에 의한 직관적 추출 방법으로 구분하고 검색결과의 신뢰도 변화 형태를 분석한다.