• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.342-344
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• 1999

신경트리(evolutionary neural trees)는 트리 구조의 신경망 모델로서 진화 알고리즘으로 학습하기에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 진화 신경트리를 시계열 예측에 적용하였다. 시계열 데이터는 대개 잡음이 포함되어 있으며 동역학적인 특성을 지닌다. 본 논문에서는 견고한 예측 결과를 획득하기 위해 한 개의 신경트리가 아닌 여러개의 신경트리를 결합하여 예측 모델을 구성하는 committee machine을 소개한다. 출력 패턴가에 correlation이 최소가 되도록 상이한 신경트리를 선택하여 결합함으로써 모델 결합 효과를 최대화하는 방법을 사용하였다. 인공적인 잡음을 포함한 시계열 예측 문제와 실세계 데이터에 대한 실험에서 예측에 대한 정확도가 단일 모델을 사용한 경우 보다 향상되었다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.3
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• pp.144-154
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• 2001

다중 결합 질의에 포함된 다수의 결합 연산지를 효율적으로 처리하기 위해 서는 효율적인 병렬 알고리즘이 필요하다. 최근 다중 해쉬 결합 질의의 처리를 위해 할당 트리를 이용한 방법이 가장 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 이 방법은 실제 결합 시에 할당 트리의 각 노드에서 필연적인 지연이 발생되는 데 이는 튜플-시험 단계에서 외부 릴레이션을 디스크로부터 페이지 단위로 읽는 비용과 이미 읽는 페이지에 대한 해쉬 결합 비용간의 차이에 의해 발생하게 된다. 이들 사이의 실행시간을 가급적 일치시키기 위한 '페이지 실행시간 동기화'기법이 제안되었고 이를 통해 할당 트리 한 노드 실행에 있어서의 지연 시간을 줄일 수 있었다. 하지만 지연 시간을 최소화하기 위해 할당되어질 프로세서의 수 즉, 페이지 실행시간 동기화 계수(k)는 실제 결합 시의 결합률에 따라 상당한 차이를 보이게 되고 결국, 이 차이를 고려하지 않은 다중 해쉬 결합은 성능 면에서 크게 저하될 수밖에 없다. 본 논문에서는 결합 이전에 어느 정도의 결합률을 예측할 수 있다는 전제하에 다중 해쉬 결합 실행 시에 발생할 수 있는 지연 시간을 최소화 할 수 있도록 결합률에 따라 최적의 프로세서들을 노드에 할당함으로서 다중 해쉬 결합의 실행 성능을 개선하였다. 그리고 분석적 비용 모형을 세워 기존 방식과의 다양한 성능 분석을 통해 비용 모형의 타당성을 입증하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.5
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• pp.618-623
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• 2011

This paper proposes a novel method to discriminate meaningful tables from decorative one using a composite kernel for handling structural information of tables. In this paper, structural information of a table is extracted with two types of parse trees: context tree and table tree. A context tree contains structural information around a table, while a table tree presents structural information within a table. A composite kernel is proposed to efficiently handle these two types of trees based on a parse tree kernel. The support vector machines with the proposed kernel dised kuish meaningful tables from the decorative ones with rich structural information.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.1_2
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• pp.1-10
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• 2001

본 논문에서는 부쉬 트리를 할당 트리로 변환한 후 결합 연산을 수행하면서 실제 실행시간을 동적으로 계산하고 그 결과에 의해 실시간에 프로세서를 할당하는 동적 프로세서 할당 기법을 이용한 파이프라인 해쉬 결합 알고리즘을 제안하였다. 프로세서를 할당하는 과정에서 초기 릴레이션의 기본 정보만을 이용하여 미리 프로세서를 할당하는 기존의 정적 프로세서 할당 기법은 정확한 실행시간을 예측할 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 할당 트리 각 노드의 실행결과를 포함한 결합 과정 중의 정보를 다음 노드의 실행시간에 충분히 반영하는 동적 프로세서 할당 기법을 제안하였으며, 이로써 프로세서를 효율적으로 분배하고 전체적인 실행시간을 최소화하였다. 또한 전체적인 질의 실행시간을 줄이기 위하여 결합 가능성이 없는 튜플들을 제거한 후 결합 연산을 수행할 수 있도록 해쉬 필터 기법을 이용하였다. 결합 연산을 수행하기에 앞서 모든 결합 속성 값에 대해 해쉬 필터를 생성하는 정적 필터 기법은 모든 결합 연산의 중간 결과로 발생할 수 있으나 최종 결과 릴레이션의 튜플이 될 수 없는 튜플들까지도 모두 추출이 가능하다. 따라서 각각의 결합 연산 직전에 해쉬 필터를 생성하는 동적 필터 기법에 비해 결합 가능성이 없는 튜플을 최대한 제거할 수 있으며 이로써 결합 연산의 실행비용을 크게 줄일 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.12
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• pp.1806-1814
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• 1993

Efficient speech coders using tree coding combined with harmonic scaling are designed at the rate of 4.8 kilobitts/sec (kbps). A time domain harmonic scaling algorithm (TDHS) is used to compress input speech by a factor of two. This process allows the tree coder have 1.5 bits/sample for 4.8 kbps in the case of a 6.4 kHz sampling rate. In the backward adaptive tree coder, there are three components of the code generator, including a hybrid adaptive quantizer, a short-term predictor and a pitch predictor. The robustness of the tree coder is achieved by carefully choosing the input of the short term predictor adaptation. Also, inclusion of a smoother in the pitch predictor improves the error performance of tree coder in the noisy channel. Subjectively, tree coding combined with TDHS provides good quality speech at 4.8 kbps.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2009.06a
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• pp.261-261
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• 2009

층상실리케이트 나노입자를 포함한 에폭시수지인 나노콤포지트를 장시간 트리절연내력을 평가하기 위하여 제조하였다. 층살실리케이트를 포함하지 않은 경우보다 월등하게 긴 트리잉파괴 시간을 나타내었다. 더욱이 층상실리케이트 나노입자와 에폭시수지 계면의 효과를 연구하기위해 silane coupling agent을 나노입자에 표면처리하여 장시간 트리잉 파괴에 초점을 맞추었다. 에폭시수지와 층상실리케이트 나노입자사이 커플링 의한 계면결합은 단시간 절연파괴강도와 장시간 트리잉파괴 시간에 중요한 역할을 하고 있음을 알았다. 그 결과는 침선단에 교류 전계강도가 781.42kV/mm(교류 15kV, 침선단 곡률반경 $5{\mu}m$) 절연파괴시간을 측정한 결과 나노입자가 충진된 경우 트리개시시간이 24,726분이었고, 파괴에 이르는 시간은 29,213분이 걸렸다. 반면에 실란을 처리하지 않은 경우 파괴시간은 11,591분 이었다. 충진된 층살실리케이트 나노입자의 함량은 3wt%로 하였으며, 이와같은 파괴시간 지연 결과의 향상이 152%향상된 결과는 계면의 결합력이 크게 향상되어 나타낸 경우로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.157-159
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• 2001

신경 트리는 신경망과 결정 트리의 구조를 결합한 형태의 분류기로서 비선형적 결정 경계 형성이 가능하며 기존 신경망에 비해 학습, 출력시 계산량이 적다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 신경 트리의 노드를 구성하는 신경망을 학습하기 위하여 기존의 방법들과는 달리 교사 학습 방법인 LVQ3 알고리즘을 사용하는 신경 트리 분류기를 제안한다. 학습 과정을 통해 생성된 트리는 오인식율 추정을 이용한 가지치기를 통하여 효율적인 트리로 재구성된다. 제안하는 방법은 실제 데이터 집합들을 이용한 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.1
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• pp.57-64
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• 2014

As Steiner minimum tree building belongs to NP-Complete problem domain, heuristics for the problem ask for immense amount execution time and computations in numerous inputs. In this paper, we propose an efficient mechanism of euclidean Steiner minimum tree construction for numerous inputs using combination of Delaunay triangulation and Prim's minimum spanning tree algorithm. Trees built by proposed mechanism are compared respectively with the Prim's minimum spanning tree and minimums spanning tree based Steiner minimum tree. For 30,000 input nodes, Steiner minimum tree by proposed mechanism shows about 2.1% tree length less and 138.2% execution time more than minimum spanning tree, and does about 0.013% tree length less and 18.9% execution time less than minimum spanning tree based Steiner minimum tree in experimental results. Therefore the proposed mechanism can work moderately well to many useful applications where execution time is not critical but reduction of tree length is a key factor.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.2
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• pp.50-55
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• 1998

트리코딩과 시영역 하모닉 스케일링을 결합하여 6.4 및 4.8 kbits/s급 음성부호화기 를 제안하였다. 부호화기는 완전 후방 적응적이고 또 하모닉 스케일링 때문에 저지연은 아 니다. 부호화기의 에러 성능을 향상시키기 위하여 트리코더에 새로운 적응 피치 예측기, 적 응 이득 함수, 단구간 적응 예측 알고리듬 등을 제안하였다. 새로운 코드 트리와 적응 이득 함수, 새로운 후방 적응 피치 예측기, 잡음에 강인한 단구간 적응 예측 알고리듬 등을 이상 적인 채널과 잡음의 영향을 받는 채널에 대하여 각각 그 성능을 평가하였다. 두 문장씩 쌍 으로 비교한 청취실험 결과, 6.4kbits/s coder (2-to-1 TDHS/2 bits/sample tree coding)의 음질은 6400samples/s로 표본화된 6-bit logPCM의 음질과 대등하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.4
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• pp.651-662
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• 2000

멀티미디어 데이터베이스에서 k-최근접 질의는 가장 일반적이며, 비공간 검색 조건이 포함된 경우가 많다. 현재까지 이러한 질의를 위한 여러 기법 중에서 Hjaltason과 Samet이 제안한 점증적 최근접 알고리즘에 가장 유용하다고 알려져 있다. 질의 처리를 위해 상위 연산자가 k보다 많은 객체를 요구할 때, 이 알고리즘은 처음부터 질의를 재실행하지 않고 다음 객체를 전달할 수 있기 때문이다. 그런데, 이 알고리즘에서 사용하는 R-트리는 결국에는 비공간 검색조건을 만족시키지 않을 투플 후보들을 부분적으로 제거할 수가 없기 때문에 비효율적이다. 본 논문에서 우리는 이 알고리즘을 보완한 RS-트리 기반 점증적 최근접 알고리즘을 제안한다. RS-트리는 R-트리와, 그 보조 트리로서 계층적 시스니쳐 파일을 기반으로 하는 S-트리로 구성된다. S-트리는 R-트리를 탐색하는 과정에서 많은 불필요한 투플을 제거하는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 실험을 통해 RS-트리가 Hjaltason과 Samet의 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.