• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.42-45
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• 2011

3차원 영상과 더불어 스테레오 영상의 관심이 늘어남에 따라 좌, 우 영상의 매칭을 통해 변이를 추정하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 변이 추정을 위해 많이 사용되는 영역 기반(Block-based)의 전체 탐색 알고리즘보다 효율적이고 계산량이 적은 변이 추정을 할 수 있도록 변이 탐색 범위를 제공해주는 방법을 제안한다. 제안되는 알고리즘은 해리스 코너 포인트 검출기를 이용하여 좌, 우 영상 각각의 특징 점을 추출한 후, 특징 점의 정보를 이용하여 스테레오 매칭을 한다. 스테레오 매칭 시 이를 히스토그램화 하여 좌, 우 영상의 변이 추정을 위한 탐색 범위를 제공한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.129-131
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• 2012

본 논문은 2비트 변환 (two-bit transform : 2BT) 알고리즘의 탐색 범위를 적응적으로 조정하는 알고리즘을 제안하였다. 2BT는 정합 오차 기준으로 SAD (sum of absolute differences)를 사용하지 않고 Number of Non-Matching Points (NNMP)를 사용하여 속도를 향상시키고, 하드웨어 구현을 용이하게 했다. 그러나 움직임 예측 시 기존의 방법인 전역 탐색 (FS : Full Search) 알고리즘을 사용하여 방대한 연산량을 요구한다. 이 점을 개선하기 위해 이 논문에서는 2BT의 탐색 범위를 매 블록마다 적응적으로 조정하면서 알고리즘의 계산량을 줄이고 속도를 향상시키는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 2BT와 제안하는 알고리즘을 비교한 실험결과는 PSNR이 거의 동일하나 복잡도 측면에서 제안하는 알고리즘이 훨씬 우수한 성능을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.640-650
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• 1991

最適 設計를 위한 최적치 탐색 알고리즘으로 직접 탐색법의 일종인 3점 탐색 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 N차원 탐색 범위 내에 있는 수공간의 3N 점에서 함수의 최소차를 탐색하고 점차로 탐색 범위를 축소하여 동일한 타색과정을 반복수행하는 방법이다. 그러므로, 1회 탐색시에 성능 지표의 계산횟수는 3N이다. 도한 3N점 탐색법을 대산히나 3N점에 대한 탐색법으로 단순 3N탐색법을 기술하였으나, 이것은 서로 다른 매개 변수가 乘서항을 갖는 성능지표의 경우에는 불확실함이 발견되었다. 제안된 알고리즘은 2차 형식이나 선형함수로 구성되는 성능 지표에 적용이 가능하며, 안정하고 신회도가 높은 특성을 갖고 있음이 확인되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.18-20
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• 1998

본 논문은 EBL 기반의 제어지식형 계획기에서 다양한 목표확장 방법을 사용하여 MEA의 불완전한 계획생성을 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 계획기의 문제 공간을 탐색하는 방법 중 하나인 MEA는 현재상태와 목표상태의 차이를 줄이기 위하여 연산자를 선택한 후에, 연산자의 조건절을 현재상태가 만족하는지의 여부에 따라서 조건절의 부목표화를 결정한다. 그러나 이러한 목표확장 방법은 현재상태에서 만족된 부목표에 대한 목표확장을 하지않음으로써 문제공간 탐색에서 제한된 범위만을 탐색하므로 목표를 만족하는 최적의 계획을 생성할 수 없으며, 또한 문제를 해결하는 계획이 있음에도 불구하고 탐색범위의 제한으로 인해 계획을 생성하지 못하는 경우도 발생한다. 이와 같이 현재 상태에서 만족되어 목표확장을 하지 않은 부목표를 Anycase Subgoal이라 한다. 본 논문에서 제안하는 목표확장 방법은 ELB기반의 제어지식형 계획기를 Anycase Subgoal을 위하여 확장하는 방법으로 서, 초기의 문제공간 탐색에서 사용된 목표확장 방법에서 문제를 해결하지 못할 경우 탐색공간을 확장하여 문제를 해결하고, 문제에 적합한 목표확장 방법을 제어지식형 규칙으로 학습하여 유사한 문제에 대하여 효율적으로 계획을 생성한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.153-156
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• 2000

본 논문에서는 멀티미디어 서비스들 중에서 음성 또는 오디오 신호를 저속으로 압축할 때 사용되는 G.723.1 부호화기의 line spectral frequency(LSF) 계수 양자화 방식을 고속으로 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 고속탐색 방법은 LSF 계수의 순서성질을 이용하여 코드북의 탐색 범위를 줄임으로써 계산량을 크게 감소시킨다. 제안된 고속탐색 방법을 predictive split VQ(PSVQ) 구조를 갖는 G.723.1 에 적용한 결과 spectral distortion(SD) 성능 감쇄 및 추가적인 메모리 증가 없이 최적 코드벡터를 찾기 위한 코드북 탐색 과정에서 코드북의 평균 탐색 범위가 $20.1\%$ 감소했으며, 이는 additions, subtractions, multiplies 및 comparisons 수가 각각 $19.1\%$, $20.1\%$, $19.4\%$ 및 $12.2\% 감소하는 결과를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.754-757
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• 2009

본 논문에서는 휴대 단말을 소지한 사용자가 재난 발생시 구조자로부터 접근이 용이하지 않을 때, 구조자 대신 인명을 찾는 다수의 로봇이 효율적인 탐색을 할 수 있도록 target space(재난 발생 영역)를 각 노드의 통신 범위를 기반하여 셀 단위로 분할한다. 각 노드가 동일한 방향으로 탐색하는 비효율성을 개선하기 위해 셀에서 방향을 설정해 각 노드가 탐색하며, 여러 셀을 묶어 노드들의 탐색범위를 분할하는 방법을 제안한다. 탐색에 참여하는 노드들의 협동 방법으로는 모바일 환경에서의 효율적인 Peer-to-Peer 시스템으로 제안된 double-layered topology 를 기반으로 노드들을 구성하여 super peer 를 통해 맵 정보, 장애물정보, 위험지역 정보를 구조자의 요청에 따라 응답하여 인명을 구조하는 방법을 제안한다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.547-559
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• 2005

본 연구는 혁신목적과 사회적 자본간의 관계를 탐색적으로 고찰하친 있다. 기업의 혁신목적 유형에 따라 사회적 자본의 특성이 다르게 나타나는가를 분석한다. 이를 검증하기 위해 본 연구에서는 2005년 6월에서 7월 사이에 실시된 $\ulcorner$경북 IT기업 기술혁신활동 조사$\lrcorner$ 에서 나타난 176개 기업자료를 실증적으로 분석하였다. 분석은 IT기업의 기술혁신 유형변수로 '탐색형 기업', '활용형 기업'으로 구분하였고, 사회적 자본은 네트워크의 범위를 나타내는 '구조적 변수'와 강도를 나타내는 '관계적 변수'로 구분하여 구성형태를 분석하였다. 분석 결과, 탐색형 기업에서는 네트워크의 범위가 넓고(sparse network) 약한 연계(weak tie) 관계를 가지는 반면, 활용형 기업에서는 네트워크가 범위를 좁고(dense network) 강한 연계(strong tie) 관계를 가지는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.9-14
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• 2011

본 논문은 움직임벡터차의 확률을 이용하여 움직임 탐색 범위를 결정하는 새로운 고속 움직임 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 일종의 적응적 탐색영역 방법이다. 움직임벡터차의 분포에 대한 조사하고 그 분포의 파라미터를 최대우도추정방법으로 추정한다. 이 추정된 분포를 이용하여 탐색 범위는 움직임벡터차의 지정된 확률에 의해 효과적으로 제한될 수 있음을 보인다. 실험적으로 제안된 방법의 성능이 화질면에서 전역탐색법과 유사하며 복잡도 면에서는 중대한 감소를 입증하였다. 뿐만 아니라, 제안된 방법이 기존의 적응적 탐색영역 방법에 비해 훨씬 더 효과적으로 탐색영역을 결정함을 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9A호
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• pp.1392-1400
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• 1999

본 논문에서는 전역 탐색 알고리듬 (full search algorithm; FSA)과 동일한 성능을 나타내면서도 고속으로 움직임을 추정할 수 있는 블록 움직임 추정을 위한 2단계 고속 전역 탐색 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 첫 번째 단계에서 9:1로 부표본화된 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여, 여기서 얻어지는 최소 평균 절대치 오차 (mean absolute error, MAE)를 기준 MAE로 설정한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 블록 정합을 행하지 않은 탐색점에 대하여 각 탐색점에서 가질 수 있는 MAE의 최소 범위를 구한 뒤, 이 값이 기준 MAE보다 작은 탐색점에 대해여서만 블록 정합을 행하였다. 이때, MAE의 최소 범위는 첫 번째 단계에서 블록 정합을 통하여 얻은 MAE들과 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소 값의 차를 이용하여 구하였다. 그러므로, 제안한 방법에서는 MAE의 최소 범위를 이용하여 블록 정합이 필요한 블록에 대하여서만 정합을 행함으로써 FAS와 동일한 움직임 추정 성능을 유지하면서도 움직임 벡터의 추정을 위한 계산량을 줄일 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권4호
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• pp.507-516
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• 2009

데이터 스트림 환경에서는 지속적으로 입력되는 데이터에 대한 실시간 처리를 수행하기 위하여 범위를 갖는 다수의 질의를 시스템에 미리 등록한다. 등록된 질의를 입력 스트림에 따라 빠르게 검색하기 위해 질의 색인 기법을 사용하는데, 질의 색인은 메인 메모리 기반에서 동작하기 위해 색인 정보의 저장 비용이 낮아야 하고 빠른 질의 탐색을 실시해야 한다. 본 논문에서는 다수의 범위 질의에 대하여 색인 정보의 저장 비용이 낮고 빠른 질의 탐색을 실시하는 질의 색인 기법으로 LVC-based(Limited Virtual Construct-based) 기법을 제안한다. 해시기반으로 동작하는 LVC-based 색인 기법은 입력 스트림의 범위를 가상의 분할 구조로 나눈 LVC를 이용한다. 각 LVC는 식별자가 할당되고 각 LVC에 구간에 해당하는 범위 질의를 저장하며 색인을 실시한다. LVC-based 기법은 입력 스트림의 범위가 길고 범위가 짧은 다수의 질의를 색인할 때 저장비용과 탐색 비용에서 좋은 효율을 보이며 이는 기 제안된 CEI-based 색인 기법과의 비교를 통하여 입증하였다.