본 연구는 제설작업의 효율성을 높일 수 있도록 제설차량의 작업구간 할당 및 제설기지 위치를 최적화할 수 있는 PSO 알고리듬을 제시하였다. 기존의 PSO 알고리듬을 개선하여 해공간의 탐색 성능을 높일 수 있는 개선된 알고리듬을 제시하였으며, 제설차량의 작업구간 할당 문제에 적용할 수 있도록 개체의 표현 및 적합도 합수값을 제시하였다. 또한 제시한 알고리듬의 타당성을 검증하기 위하여 지자체의 실제 사례에 적용하였으며, 기존 알고리듬과 개선된 알고리듬을 비교하였다. 그 결과 개선된 PSO의 경우 기존 알고리듬보다 폭넓게 해공간을 탐색하여 지역해에 빠지지 않고 더 우수한 해를 도출하는 것을 알 수 있다. 또한 개별 제설차량의 작업부하가 평준화될 수 있도록 작업구간을 할당할 수 있으며, 할당된 작업구간에 가장 가까운 지점을 도출하여 제설전진기지의 위치를 결정하는데 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
삼각형 메쉬(triangular mesh)로 이루어진 삼차원 영상의 큰 데이터량을 줄이기 위한 메쉬 부호화의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고, 최근에는 삼차원 부호화 데이터의 네트워크 전송 문제가 대두되어, 점진적 부호화(proressive mesh compression)에 대한 알고리듬들도 제안되고 있다. 본 논문은 꼭지점의 위치 정보 및 간략화 과정의 꼭지점 패턴(vertex pattern) 규칙을 이용하여, 기존의 점진적 부호화 알고리듬의 부호화 성능을 개선한 알고리듬을 제안한다. 꼭지점의 위치 정보를 이용하여 기존의 알고리듬에 비해 낮은 엔트로피(entropy)를 얻었으며, 꼭지점 패턴 정보를 이용하여 복원시 분할 꼭지점(split vertex)의 탐색 범위를 한정하였다. 전산 모의 실험을 통해, 제안하는 알고리듬이 기존의 점진적 메쉬 부호화 연구에 비해, 연결 정보 부호화에서 대략 30%정도 향상된 부호화 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.
HMM (hidden Markov model)을 이용한 음성인식은 현재 가장 널리 쓰여지고 있는 방법으로, 이 중 CDHMM (continuous observation density HMM)은 상태에서 관측심볼확률을 연속확률밀도를 사용하여 표현한다. 본 논문에서는 가우스 혼합밀도함수를 사용하는 CDHMM의 상태천이확률과, 관측심볼확률을 표현하기 위한 인자인 평균벡터, 공분산 행렬, 가지하중값을 유전자 알고리듬을 사용하여 최적화하는 방법을 제안하였다. 유전자 알고리듬은 매개변수 최적화문제에 대하여 자연의 진화원리를 모방한 알고리듬으로, 염색체 형태로 표현된 개체군 (population) 중에서 환경에 대한 적합도 (fitness)가 높은 개체가 높은 확률로 살아남아 재생 (reproduction)하게 되며, 교배 (crossover)와 돌연변이 (mutation) 연산 후에 다음 세대 개체군을 형성하게 되고, 이러한 과정을 반복하면서 최적의 개체를 구하게 된다. 본 논문에서는 상태천이확률, 평균벡터, 공분산행렬, 가지하중값을 부동소수점수 (floating point number)의 유전자형으로 표현하여 유전자 알고리듬을 수행하였다. 유전자 알고리듬은 복잡한 탐색공간에서 최적의 해를 찾는데 효과적으로 적용되었다.
병렬 연쇄 컨볼루션 부호 및 직렬 연쇄 컨볼루션 부호의 ML 연판정 복호에 대한 비트오율확률의 상한치는 가중치 열거함수(Weight Enumerating Function; WEF)를 통해서 구할 수 있으며, 이 상한치는 반복 택 알고리듬과 양방향 탐색 알고리듬을 혼합한 새로운 오류사건 탐색 알고복호를 통해 얻을 수 있는 비트오류확률의 하한치가 된다. 본 논문에서는 스리듬을 제안하고, 얻어진 오류사건을 이용하여 WEF를 계산하는 알고리듬을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해, 반복복호를 통해 얻을 수 있는 비트오류확률의 하한치가 됨을 확인하였다.
간단하고 점진적인 움직임 추정 알고리듬인 3단계 탐색 방법은 저비트율 영상 압축분야에서 널리 이용되어 왔다. 본 논문에서는 탐색 영역 내에서의 움직임 특성을 이용한 새로운 고속 블록 움직임 추정 알고리듬을 제안한다. 대부분의 움직임 벡터 영역의 중심 부분에 존재하며, 따라서 본 논문에서는 중심 부분의 움직임을 3단계 탐색 방법보다 훨씬 세밀하게 추정한다. 또한 각 단계에서 가능한 모든 움직임 방향을 고려하면서 이전 단계내의 탐색영역과 중첩되지 않는 국부 영역에 대해서만 움직임 추정을 행한다. 따라서 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 보다 우수한 움직임 추정을 얻을 수 있으며, 계산 시간을 줄일 수 있다
본 논문에서는 비트율의 증가와 동시에 주관적 화질의 향상을 얻을 수 있는 알고리듬인 Frame Rate Up-Conversion (FRUC)을 제안한다. 제안하는 알고리듬에서는 단방향이 아닌 양방향의 움직임 예측을 통해 신뢰도가 높은 블록을 탐색하여 두 장의 예비 프레임을 생성한다. 예비 프레임 생성과정에서는 설정된 임계값 보다 작은 경우를 제외한 나머지 영역에 대해서는 폐색 구간으로 설정하기 때문에 해당 구간에 대한 추가적인 보간 과정이 수행된다. 폐색 구간을 중심으로 이용 가능한 이웃하는 블록의 수를 고려하여 적응적으로 참조 라인을 설정하여 추가적인 재탐색 과정을 수행한다. 선택된 최적의 블록이 두 장의 예비 프레임에 모두 존재할 경우와 한 장에만 존재할 경우를 고려하여 선택적으로 보간한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리듬의 성능을 입증하기 위해 기존에 제안되었던 알고리듬과의 PSNR 및 주관적 화질을 비교한다. 또한 실험 결과를 통해 기존의 알고리듬 보다 제안하는 알고리듬이 우수한 성능을 나타냄을 확인 할 수 있다.
지금까지 대부분의 물류시스템은 생산자에서 최종 소비자에 이르는 생산물품의 수${\cdot}$배송에만 집중되어 왔으나, 최근 산업계에서는 기존의 수송시스템에 역방향 물류시스템을 통합하려는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배달화물과 수거화물이 혼합 적재되는 차량경로문제를 제안하고 이를 해결하기 위한 방안으로 유전알고리듬을 적용한 해법을 제시한다. 배달과 수거의 혼합적재를 허용함에 따라 고객지점에서는 적재된 혼합화물을 재배치하는 문제가 발생할 수 있다. 이 때 소요되는 적재화물의 재배치시간은 직관적인 수식으로 표현하였다. 유전알고리듬 개발과정에서 여러 가지 교차 연산자와 돌연변이 연산자들을 새롭게 고안하였다. 제안된 유전알고리듬 해법의 성능평가를 위하여 유사한 차량경로문제를 다루는 최신 알고리듬과 비교 계산실험을 수행하였다. 다양한 문제를 구성하여 실험한 결과, 제안된 유전알고리듬해법의 효과성이 입증되었다.
본 논문에서는 보다 효율적이고 정확한 움직임 벡터를 추정하기 위하여 계층적 평활화 방법(hierachical regularization technique)을 이용한 움직임 추정 알고리듬을 제안한다. 계층적 평활화 기법을 이용하여 움직임 벡터들의 신뢰도를 증가시켰고, 주위 벡터와의 평활화를 통해 움직임 벡터들의 비트량을 감소시켰다. 또한 적은 후보 벡터를 이용하여 움직임 벡터를 예측하는 고속 움직임 추정 알고리듬을 적용하여 평활화 과정의 추가로 인해 생기는 많은 연산량을 감소시켰다. 실험 결과 제안한 계층적 평활화 방법을 이용한 고속 움직인 추정 알고리듬은 전방향 탐색(full search) 알고리듬과 비교하여 비슷한 영상 화질에서 많은 연산량 감소를 얻을 수 있었으며 잘못된 벡터의 추정 및 확산을 줄일 수 있음을 확인하였다.
1비트 변환 (one-bit transform) 및 2비트 변환 (two-bit transform)을 이용하는 이진 블록 매칭 움직임 예측 (motion estimation) 방법은 전역 탐색 (full search) 움직임 예측 방법에 비해 블록 매칭 연산의 복잡도를 감소시키지만 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)성능 저하를 야기한다. 이러한 이진 블록 매칭 움직임 예측 방법의 정확도를 개선하기 위해 조건부 국부 탐색 (conditional localsearch)이 더해져 보완된 1비트 변환 (modified one-bit transform) 및 보완된 2비트 변환 (modified two-bit transform) 방법이 제안되었다. 그러나 이와 같이 추가적인 국부 탐색은 움직임이 빠른 영상에 대한 $16{\times}16$ 블록 크기의 움직임 예측에 있어서 많은 수의 추가적인 탐색을 필요로 한다. 본 논문은 기존의 조건부 국부 탐색 방법 대신 탐색 영역내의 각 후보 블록들의 (candidate blocks) NNMP(Number of Non-Matching Points)를 기반으로 한 효율적인 탐색 방법을 제안한다. NNMP 기반 탐색 방법을 통하여 작은 NNMP 값을 가지는 후보 블록들을 쉽게 탐색하여 최종 움직임 벡터(motion vector)를 효율적으로 찾을 수 있다. 실험을 통하여 제안하는 알고리듬이 기존의 방법들보다 복잡도 및 정확도 측면에서 좋은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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