• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.463-468
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• 2001

상대적 소속 함수(RMF)에 기반을 둔 새로운 유사성 측도를 제안한다. 본 논문에서는 RMF는 퍼지 부분 집합간의 상대성을 쉽게 나타내기 위해 제시되었다. 이러한 RMF의 형태는 매개변수값들에 따라 결정되기 때문에 매개변수 값들만을 조정해 줌으로써 퍼지 부분 집합간의 상대성을 쉽게 나타낼 수 있다. 그러므로 퍼지 부분 집합을 이용해 주관성을 표현할 때 개인이나 문화차이간의 상대성을 쉽게 반영해 줄수 있다. 이 경우이들 매개변수들은 퍼비 부분 집합의 구조를 결정해 주는 특징점들이라고 할수 있다. 결과적으로 퍼지 부분 집합간의 유사성 정도가 RMF의 매개변수들을 이용해서 빠르게 계산될 수 있다. RMF에 의해 퍼지 부분 집합간의 유사성 정도를 계산하기 위해 유클리디안 거리를 사용한다. 한편, 제안된 유사성 측도의 응용 분야로 새로운 언어 근사 방법을 제시하고 수치적인 예를 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.185-191
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• 2023

본 논문은 지금까지 NP-완전 문제로 다항시간 알고리즘이 존재하지 않는 완전피복 문제에 대해 선형시간으로 해를 구할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 "행과 열에는 동일한 값이 존재하면 안된다"는 완전피복문제의 특징을 이용하였다. 이를 위해 먼저 최소 원소 개수를 가진 부분집합을 선택하고 선택된 부분집합의 원소를 가진 부분집합을 삭제하였다. 남은 부분집합들을 대상으로 반복적으로 수행하면 해를 구한다. 만약, 해를 구하지 못하면 최대 원소 개수를 가진 부분집합을 선택하여 동일한 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘은 일반적인 완전피복 문제의 해를 쉽게 구하였다. 추가로, 완전피복 문제를 보다 일반화한 N-퀸 문제를 대상으로 제안된 알고리즘을 적용할 수 있음을 보였다. 결국, 제안된 완전피복 알고리즘은 완전피복 문제에 대해 P-문제임을 증명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.149-157
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• 2012

이 논문은 슬라이딩 윈도우를 사용하는 스트림 데이터에서 모든 조인 연산의 상태를 저장하기에 메모리가 충분하지 않을 경우에, 연속적인 슬라이딩 윈도우 조인 연산의 근사치 답을 구하는 문제에 대한 연구이다. 근사치를 구하는 두 가지 방법으로는 최대 부분집합으로 근사치를 구하는 방법과 조인 결과에서 임의의 결과를 택하는 방법이 있다. 전자는 잃어버리는 튜플의 수를 최소화 하고, 후자는 조인의 결과가 집계로 나타날 때 사용된다. 이 논문에서는 임의의 입력 데이터에 슬라이딩 윈도우가 사용되는 경우 두 가지 방법으로 얻는 근사치 모두 효율적이지 못함을 보여준다. 기존의 최대 부분집합에 의해 근사치를 구하는 모델에서는 빈도-기반 모델을 사용하였는데. 샘플링이 문제가 되었다. 오히려 스트림 도착한 이후의 연령-기반 모델이 많은 응용분야에서 더 적절하게 사용 될 수 있음을 보여주고 있다. 이 논문에서는 최대 부분 집합과 임의의 결과라는 두 가지 근사치 측정법을 분석, 그 효율성을 비교하여 보여 준다. 또한, 메모리가 제한 되어있는 환경에서 다중 조인 연산이 수행 될 경우에, 어떤 경우에도 근사치 측정을 최적화할 수 있도록, 조인 연산 전체에 필요한 메모리를 적절하게 할당하는 알고리즘의 효율성을 분석한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.9-14
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• 2022

본 논문은 부분집합 합 문제의 해를 수행 복잡도 O(nlogn)으로 얻는 알고리즘을 제안하였다. SSP는 집합 S의 원소가 초증가수열과 랜덤수열로 구성된 경우로 구분된다. 초증가수열 SSP의 해를 구하는 알고리즘은 수행 복잡도 O(nlogn)의 가산 알고리즘 (Additive Algorithm)이 제안되었다. 그러나 랜덤수열 SSP의 해를 구하는 알고리즘은 2ⁿ-1의 가능한 모든 경우수를 확인하는 Brute-Force 방법으로 수행 복잡도는 O(n2ⁿ)만이 알려져 있다. 결국, SSP는 NP-완전 (NP-Complete) 문제로 알려져 있다. 본 논문은 초증가수열과 랜덤수열 SSP에 대해 수행 복잡도 O(nlogn)으로 해를 구하는 감산 알고리즘 을 제안하였다. 기존 개념은 목표 값 t보다 작은 값으로 구성된 부분집합 S에 대해 부분집합의 합에서 목표값을 뺀 값을 잉여량 (Residual, r)으로 하여 잉여량 보다 작은 값들 중 최대 값을 S에서 제거하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 초증가수열과 랜덤수열 SSP에 적용한 결과 S의 원소 개수보다 적은 수행 횟수로 해를 빠르게 얻는데 성공하였다. 결국, 제안된 알고리즘은 SSP의 해를 얻는 일반적인 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1734-1740
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• 2015

본 논문은 분산 저장 시스템에서 기존의 부분접속수를 일반화한 개념인 결합 부분접속수를 소개하고, 결합 부분접속수($r_1$=2, $r_2$=3 or 4)를 만족하는 부호 설계 방식을 제안한다. 결합 부분접속수란 다양한 수의 노드 손실을 복구하기 위해 필요한 노드 수 집합을 의미한다. 제안된 방식은 완전다분할그래프를 사용하여 부호 설계를 단순화한다. 또한 제안된 방식으로 임의의 양의 정수 t에 대해 (2,t)-가용도를 갖는 이진 부분접속복구 부호를 설계할 수 있다. 즉, 1개 노드 손실 시 t개의 서로소인 복구 집합으로부터 각각 복구가 가능하며, 이때 각 복구 집합의 크기는 최대 2이다. 이러한 성질은 핫 데이터의 병렬처리를 가능하게 하므로 분산 저장 시스템에서 중요한 의미를 갖는다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권9호
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• pp.479-490
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• 2001

본 논문에서는 구상에서 주어진 볼록 다각형의 집합$\Gamma$=$｛P_1...P_n｝$의 최대 또는 최소 교차를 결정하기 위하여 다각형의 간선으로 구를 면으로 분할하는 문제를 고려한다. 이 문제는 $\Gamma$의 최대 부분집합을 포함하는 반구를 $\Gamma$를 분리하는 대원을, $\Gamma$를 이분하는 대원을 $\Gamma$를 최소 또는 최대 부분집합을 교차하는 대원을 각각 찾는 다섯가지 기하적 문제를 공통적으로 관련이 있다. 구다각형의 최대 및 최소 교차를 효율적으로 구하기 위하여 우리는 간선 기반 분할의 방식을 취하는데 이 방식에서는 구가 각 다각형에 의해 증분적으로 분할되면서 면이 아닌 면을 구성하는 간선의 소유권이 처리된다. 마지막에는 최대수의소유권을 가지는 분할된 비정렬 간선들을 모아 해가 되는 면들의 경계를 구성하지 않고 그들의 중심을 근사적으로 얻는다. 최대 교차를 찾는 우리의 알고리즘은 효율적인 시간복잡도 O(nv)를 가지는 것으로 분석된다. 여기서 n는 v은 각각 다각형과 모든 장점의 개수들이다. 더구나 견고하게 수치를 계산하고 모든 degeneracy 경우를 다루기 때문에 구현의 관점에서도 실제적이다. 유사한 방식을 사용하여 일반적인 교차의 모든 경계는 O(nv+LlogL)시간에 구성할 수 있다. 여기서 L은 해로 출력되는 간선의 개수이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.75-85
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• 2021

본 논문에서는 개인사업자 부도율을 보다 정확하게 예측하기 위한 새로운 방법으로 개인사업자의 기업 신용 및 개인 신용정보를 가공, 분석하여 입력 특성으로 활용하는 심층 신경망기반 예측 모델을 제시한다. 다양한 분야의 모델링 연구에서 특성 선택 기법은 특히 많은 특성을 포함하는 예측 모델에서 성능 개선을 위한 방법으로 활발히 연구되어 왔다. 본 논문에서는 부도율 예측 모델에 이용된 입력 변수인 거시경제지표(거시변수)와 신용정보(미시변수)에 대한 통계적 검증 이후 추가적으로 신용정보 특성 선택 방법을 통해 예측 성능을 개선하는 특성 집합을 확인할 수 있다. 제안하는 신용정보 특성 선택 방법은 통계적 검증을 수행하는 필터방법과 다수 래퍼를 결합 사용하는 반복적·하이브리드 방법으로, 서브 모델들을 구축하고 최대 성능 모델의 중요 변수를 추출하여 부분집합을 구성 한 후 부분집합과 그 결합셋에 대한 예측 성능 분석을 통해 최종 특성 집합을 결정한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.777-780
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• 1998

물체의 3차원적인 정보를 복원하는 일은 그 정보의 일련된 이용에 있어서 중요한 문제이다. 이를 위해 여러가지 방법들이 연구되고 있으며, 그 중 shape from focus(SFF) 방법은 영상의 초점이 맞는 렌즈의 위치를 찾아내어 렌즈 공식에 의해 초점이 맞는 부분의 거리 정보를 구할 수 있다. 기존의 이 방법은 초점이 맞았는지의 정도를 계산하기 위한 focus measure 값들을 카메라의 광학축에 수직인 단순한 평면으로 가정하여 그 합이 최대가 되는 위치를 찾아내었다. 이를 개선하기 위해서 focused image surface(FIS) 개념이 연구되었고 그로 인해 더욱 나아진 결과를 얻었다. 물체의 FIS는 카메라 렌즈에 의해 초점이 맞게된 물체의 점들의 집합으로 이루어진 공간상의 면이다. 기하광학에 의해 물체의 모양과 FIS 상이에는 일대일 대응 관계가 있고 FIS의 형태를 구하는것이 결국은 물체의 모양을 복원하는것이다. FIS 개념을 처음 적용할 때는 물체의 모양이 부분적으로 영상 탐지기(image detector)와 같은 평면으로 가정하여 3차원 공간상에서 가능한 모든 방향의 평면에 대한 focus measure를 구하여 그 값이 최대가 되는 렌즈의 위치를 구하였다. 그러나 이러한 방법은 focus measure의 합이 정사각형의 윈도우에서 계산되기 때문에 곡면으로 이루어진 실제 물체에서는 오차르 ㄹ가지게 된다. 본 논문에서는 이와는 달이 평면이 아닌 곡면에 대한 focus measure의 합이 최대가 되는 렌즈의 위치를 구하여 이전의 방법들 보다 정확한 복원이 가능함을 보인다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.13-27
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• 2012

본 연구에서는 트리패턴 기반으로 코드클론을 탐지하는 도구인 CCR(Code Clone Ransacker)를 제안하고 구현하였다. CCR은 프로그램 트리의 모든 하위트리 쌍을 비교하여 중복된 부분인 트리패턴을 찾고 동일한 모양의 패턴들을 하나로 묶어 프로그램에 존재하는 클론들을 샅샅이 탐지한다. 이때 이미 찾은 패턴 내부의 클론 패턴을 비교대상에서 제외하여 중복계산을 하지 않아 불필요한 예산을 최대한 줄인다. 실험으로 CCR의 성능을 평가한 결과, CCR의 정확성과 탐지성은 높다. 프로그램의 구조를 비교하는 기존의 트리패턴 기반의 코드클론 탐지 도구들의 정확성과 탐지성은 이미 좋은 것으로 알려져 있지만, CCR은 높은 정확성을 유지하면서 탐지성은 기존의 Asta보다는 최대 5배, CloneDigger보다는 약 1.9배 높다. 그리고 CCR이 찾은 코드클론은 기존의 코드클론 표본 집합체의 클론을 대부분 포함한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권5호
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• pp.441-448
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• 2000

방출단층영상 재구성을 위한 최대우도 기대값최대화(maximum likelihood expectation maximization, MLEM) 방법은 영상 획득과정을 통계학적으로 모델링하여 영상을 재구성한다. MLEM은 일반적으로 사용하여 여과후역투사(filtered backprojection)방법에 비해 많은 장점을 가지고 있으나 반복횟수 증가에 따른 발산과 재구성 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 계산시간을 현저히 단축시킨 배열된부분집합 기대값최대화(ordered subsets expectation maximization. OSEM)에 Gibbs 선행치인 membrance (MM) 또는 thin plate(TP)을 첨가한 OSEM-MAP (maximum a posteriori)을 구현함으로써 알고리즘의 안정성 및 재구성된 영상의 질을 향상시키고자 g나다. 실험에서 알고리즘의 수렴시간을 가속화하기 위해 투사 데이터를 16개의 부분집합으로 분할하여 반복연산을 수행하였으며, 알고리즘의 성능을 비교하기 위해 소프트웨어 모형(원숭이 뇌 자가방사선, 수학적심장흉부)을 사용한 영상재구성 결과를 제곱오차로 비교하였다. 또한 알고리즘의 사용 가능성을 평가하기 위해 물리모형을 사용하여 PET 기기로부터 획득한 실제 투사 데이터를 사용하였다.