• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.39-45
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• 2010

본 논문에서는 기울기 기반 빠른 정상점 탐색 방법론을 제시하고 시뮬레이션 결과를 제시한다. 제안하는 방법론은 유한 구간에서 단봉 그래프를 가지는 함수의 정상점(최대치)을 최대한 적은 수의 함수값을 참조하여 찾는 문제에 대한 솔루션으로, 대표적인 적용분야로는 자동초점이 있다. 우리는 정상점 탐색을 위해 주기적 탐색, 기울기 기반 탐색, 상세 탐색과 같이 세가지 탐색 전략을 통해 정상점을 찾는다. 노이즈가 첨가된 가우시안 함수를 발생시켜 시뮬레이션 한 결과 대략 8번탐색 횟수와 1.04의 오차를 보임을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권5호
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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.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권1B호
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• pp.128-140
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• 2000

본 논문에서는 이웃 탐색점에서의 평균 절대치 오차 (mean absoulte error, MAE) 및 탐색여역 줄임을 이용한 고속 블록 정합 알고리듬 제안하였다. 이 알고리듬은 두 단계로 구성되어있다. 첫 번째 단계에서는 탐색영역을 3$\times$3 크기의 영역으로 겹치지 않게 나눈 뒤, 각 영역의 중심 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여 MAE를 구하고, 이들 중 가장 작은 MAE를 기준 MAE로 정한다. 그리고, 두 번째 단계에서는 각 영역의 중심 탐색점에서의 MAE를 이용하여 각 3$\times$3 영역의 나머지 탐색점에서의 MAE의 최소 범위를 구한 뒤, 최소 범위가 기준 MAE로 결정된 탐색점 근처에 존재할 가능성이 매우 큼을 이용하여 기준 MAE로 결정된 탐색점을 중심으로 탐색영역의 크기를 줄인 뒤, 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 모의 실험을 통하여 본 제안한 방법이 우수한 움직임 추정 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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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.

• 정보보호학회지
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• 제28권2호
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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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.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권11호
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• pp.102-111
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• 1999

본 논문에서는 탐색 영역에서의 탐색점 부표본화와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소값의 차를 이용한 고속 전역 탐색 블록 정합 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 탐색점에서의 평균 절대치 오차 (mean absolute difference; MAD) 값의 최소 범위를 이웃 탐색점에서의 MAD와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소값의 차를 이용하여 구한 뒤, 이를 이용하여 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 이때, 현재 탐색점에서의 MAD의 최소 범위를 구하기 위해서는 이웃 탐색점에서의 MAD를 사용한다. 그러므로 제안한 방법에서는 먼저, 탐색 영역에 대하여 4:1로 탐색점 부표본화를 행한 뒤, 부표본화 된 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여 MAD를 구한다. 그리고, 나머지 탐색점에 대하여서는 각 탐색점의 MAD 값의 최소범위를 부표본화 된 탐색점에서의 MAD와 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소 값의 차를 이용하여 구한 뒤, 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 탐색점에서 MAD의 최소 범위를 이용하여 블록 정합이 필요한 탐색점 수를 줄임으로써 전역 탐색 블록 정합 알고리듬 (full search block matching algorithm; FSBMA)과 동일한 성능을 유지하면서도 고속으로 움직임을 추정할 수 있었다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법이 FSBMA와 동일한 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 정보관리학회지
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• 제17권2호
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• pp.139-153
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• 2000

본 연구는 덕성여자대학교의 온라인목록시스템 사용자 인터페이스인 DISCOVER Web2.0의 이용실태를 분석하였다. 1999년 11월 한 달간의 Log Transaction File을 분석하여 이용자들이 선호하는 탐색의 접근점, 탐색의 접근점 별 사용율, 탐색의 접근점 별 성공률, 탐색 성공에 영향을 미치는 요인 등을 살펴보았다. 외국 대학의 온라인목록의 경우 가장 선호되는 탐색의 접근점은 주제명으로 나타났으나 본 연구에서는 서명(59.2%)으로 밝혀졌다. 가장 덜 선호되는 탐색의 접근점은 저자필드로 11.6%를 차지하였다. 또한 키워드 사용은 극히 저조하여 전체 접근점의 약 16%에 불과하였다. 탐색실패율은 평균 13.9%이며, 주제필드에서의 탐색실패율이 19.8%로 가장 높고 저자필드에서의 탐색실패율은 10.9%로 가장 낮았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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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.