• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.191-194
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• 2000

일반 적인 고속 블록 정합 알고리즘들은 현재 프레임의 탐색 블록과 참조 프레임의 탐색영역 내의 블록간 MAD(Mean Absolute Distance)를 구하여 그 값을 탐색 점으로 사용하므로 탐색 점 수만큼 MAD를 구해야 하는 단점이 있다. 이와 같은 고속 블록 정합 알고리즘들의 단점을 해결하기 위해 탐색 점 예측에 의한 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 "이웃 한 화소는 서로 간에 거의 같은 값을 지니고 있다"라는 성질을 이용하여, 이웃 한 탐색 점 두개의 MAD 평균값을 계산하여 그 값을 새로운 탐색 점으로 사용하여 탐객 하기 때문에 탐색 점 수는 DS(Diamond Search)알고리즘과 비교하여 비슷하지만, 최소 오차가 center일 때의 탐색 점을 예측에 의해 산출 하므로 총 연산량은 2Ep$N_2$만큼 크게 줄어든다. Ep는 예측 탐색 점 수를 나타내며, N은 블록의 크기를 나타낸다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.11 no.1
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• pp.39-45
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• 2010

In this paper we propose a new fast peak searching method using the gradient and present simulation results. The proposed method is a solution to the problem that finds the peak(maximum) of the unimodal function on a finite interval with minimum searching steps. Its main application is the auto-focus in the mobile phone. We propose the three steps to find the peak; periodic search, gradient-based search and detail search. In simulation we generated the Gaussian functions with white noise and have the result of about 8 searching steps and 1.04 errors on average.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.5
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• pp.48-55
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• 1999

본 논문에서는 움직임 추정시 인접된 블록간의 탐색 영역이 중첩됨을 이용하여 전역 탐색 기법과 동일한 성능을 유지하면서 계산량을 현저히 감소시킬수 있는 고속 움직임 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 현재 움직임 추정을 행하고자 하는 블록에 대한 탐색점 중에서 인접된 블록과 중첩되는 탐색점에 대하여는 먼저 평균 절대 오차 (mean absoulte difference; MAD)를 계산할 필요가 있을지에 대한 판별을 행한 뒤 MAD 계산이 필요한 경우에 대하여서만 MAD를 구한다. MAD 계산 여부에 대한 판별에는 현재 블록과 인접 블록간의 MAD 와 인접 블록의 각 탐색점에 대한 MAD를 이용한다. 여기에 사용된 현재 블록과 인접 블록간의 MAD는 각 블록에 대하여 한번만 계산하면 되고, 인접 블록의 각 탐색점에 대한 MAD는 이미 구해져 있기 때문에 한번의 MAD 계산을 추가함으로써 탐색점 수를 현저히 감소시킬 수 있었다. 컴퓨터 모의 실험 결과로부터 제안한 방법이 전역 탐색 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.1B
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• pp.128-140
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• 2000

In this paper, we propose a fast block matching algorithm using the mean absolute error (MAE) of neighbor search point and search region reduction. The proposed algorithm is composed of two stages. At the first stage,the search region is divided into nonoverlapped 3$\times$3 areas and MAE of the center point of each area iscalculated. The minimum MAE value of all the calculated MAE's is determined as reference MAE. At thesecond stage, because the possibility that final motion vector exist near the position of reference MAE is veryhigh, we use smaller search region than first stage, And, using the MAE of center point of each area, the lowerbound of rest search point of each area is calculated and block matching process is performed only at the searchpoints that the lower bound is smaller than reference MAE. By doing so, we can significantly reduce thecomputational complexity while keep the increasement of motion estimation error small.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.51-53
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• 2000

기존의 진화 연산의 한계를 극복하기 위해서 탐색점 분포 학습 알고리즘(Estimation of Distribution Algorithm)이 부각되고 있다. 탐색점 분포 학습 알고리즘은 데이터의 분포를 파악하고, 파악된 분포를 이용해서 새로운 학습 데이터를 생성하는 일련의 과정을 통하여 최적화 문제를 해결하는 방법이다. 그런데, 기존의 탐색점 분포 학습 알고리즘들은 대부분 이진 벡터값을 가지는 최적화 문제들만을 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 비감독 확률 신경망 모델인 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 학습하여 연속 함수 최적화 문제를 해결하는 방법을 개발하였다. 테스트 함수들에 대해서 실수 표현형을 사용한 유전자 알고리즘과 결과를 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

• Review of KIISC
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• v.28 no.2
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• pp.33-42
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• 2018

머신러닝 및 인공지능 기술의 발전은 다양한 분야 활용되고 있고, 이는 보안 분야에서도 마찬가지로 로그 분석이나, 악성코드 탐지, 취약점 탐색 및 대응 등 다양한 분야에서 자동화를 위한 연구가 진행되고 있다. 특히 취약점 탐색 및 대응 분야의 경우 2016년 데프콘에서 진행된 CGC를 필두로 바이너리나 소스코드 내의 취약점을 정확하게 탐색하고 패치하기 위해 다양한 연구가 시도되고 있다. 이에 본 논문에서는 취약점을 탐색 및 대응하기 위해 각 연구 별 탐색 기술과 대응 기술을 분류 및 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.407-409
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• 1999

블록의 DCT계수를 이용하여 동영상 움직임 탐색(motion estimation)에서 탐색점 수를 결정하는 선택적 탐색 기법을 제안한다. DCT(Discrete Cosine Transform)에서 탐색점 수를 결정하는 선택적 탐색 기법을 제안한다. DCT(Discrete Cosine Transform) 연산과 블록정합 기법인 3단게 탐색기법을 기반으로 한다. DCT 연산 결과인 블록의 주파수성분에 가중치테이블을 적용하여 고주파성분을 많이 가진 블록일수록 탐색점의 수를 증가시켜 국부극소에 빠질 확률을 줄여 화질을 개선한다. MP@ML 영상테이터에 대해 제안된 기법을 사용하여 시뮬레이션하였다. 제안하는 기법은 3단계 탐색기법에 비하여 연산량은 증가하나, 연산량 증가에 비하여 좋은 화질을 제공한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.11
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• pp.102-111
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• 1999

In this paper, we propose a fast full search block matching algorithm using the search region subsampling and the difference of adjacent pixels in current block. In the proposed algorithm, we calculate the lower bound of mean absolute difference (MAD) at each search point using the MAD value of neighbor search point and the difference of adjacent pixels in current block. After that, we perform block matching process only at the search points that need block matching process using the lower bound of MAD at each search point. To calculate the lower bound of MAD at each search point, we need the MAD value of neighbor search point. Therefore, the search points are subsampled at the factor of 4 and the MAD value at the subsampled search points are calculated by the block matching process. And then, the lower bound of MAD at the rest search points are calculated using the MAD value of the neighbor subsampled search point and the difference of adjacent pixels in current block. Finally, we discard the search points that have the lower bound of MAD value exceed the reference MAD which is the minimum MAD value of the MAD values at the subsampled search points and we perform the block matching process only at the search points that need block matching process. By doing so, we can reduce the computation complexity drastically while the motion compensated error performance is kept the same as that of full search block matching algorithm (FSBMA). The experimental results show that the proposed method has a much lower computational complexity than that of FSBMA while the motion compensated error performance of the proposed method is kept same as that of FSBMA.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.17 no.2
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• pp.139-153
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• 2000

This article focuses on a transaction log analysis of the DISCOVER online catalog user interface at Duksung Women's University Library. The results show that the most preferred access point is the title field with rate of 59.2%. The least used access point is the author field with rate of 11.6%. Keyword searching covers only about 16% of all access points used. General failure rate of searching is 13.9% with the highest failure rate of 19.8% in the subject field and the lowest failure rate of 10.9% in author field.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.517-519
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• 2001

본 논문에서는 최근접점 탐색 알고리즘(Nearest Neighbor Searching)을 사용하여 고차원에서 질의점을 효과적으로 찾기 위한 방안을 제안한다. 최근접점 탐색에서 정확도와 실행속도는 반비례 관계를 가지며 기존에 제안된 최근접점 탐색 알고리즘의 경우, 차원이 증가할수록 탐색 시간이 기하급수적으로 증가하게 되어 고차원에서 질의점을 탐색할 경우 실행시간이 현저하게 길어진다. 최근접점 탐색을 실세계에서 적용할 경우 정확도도 중요하지만 실행 속도 또한 중요하다. 이 점을 감안하여 본 논문에서는 고차원 데이터를 저차원으로 압축하여 질의점을 탐색하고 압축 이전과 이후의 결과를 비교한 후, 이를 통해 정확성과 실행속도의 관계를 분석한다. 본 논문에서는 제안한 차원 압축을 이용할 경우 정확성이 중요한 요소가 아닌 탐색에서 상당한 실행속도가 개선될 것으로 기대된다.