• Steel and Composite Structures
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• 제34권5호
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• pp.743-767
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• 2020

Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R² = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R² = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.

• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.21-27
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• 1999

본 논문에서는 가변어휘 단어 인식기에 사용하기 위한 개선된 MLP 기반 영어 발음사전 생성기를 제안한다. 가변어휘 단어 인식기는 인식대상 도메인이 수시로 바뀌는 상황에서 현재의 인식 도메인에 의해 결정되는 임의의 한국어 어휘들에 대해 처리 할 수 있다. 이 시스템을 영어 단어에 대해서도 처리할 수 있도록 하기 위해서는 미리 정의된 사전에 포함할 수 없는 영어 고유명사와 같은 단어의 발음열을 구할 수 있는 방법이 필요하다. 영어 발음사전 생성기를 구현하기 위하여 본 연구에서는 각 자소를 음소로 변환해 주는 문맥종속 다층 퍼셉트론 구조를 제안한다. 각 자소별 다층 퍼셉트론을 훈련하기 위해서는 표준 발음사전으로부터 각 자소에 대응하는 음소 학습용 데이터를 준비해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 적절한 거리척도를 사용하는 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용한다. 훈련 및 평가를 위한 데이터로는 116,191개 영어 단어의 발음사전을 사용하였다. 평가 결과 각각 30～50개의 히든 노드를 가지는 26개 자소별 MLP와 예외 자소 발음사전을 가지고 표준 발음사전에 대하여 72.8%의 단어 정확도를 얻었으며, 이것은 기존의 규칙 에 기반한 발음사전 생성의 정확도인 24.0% 보다 매우 우수한 결과임을 보여주었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.674-685
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• 2014

지식 서비스 시스템이 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는, 명시된 지식을 바탕으로 새로운 지식을 추론 할 수 있어야 한다. 대부분 지식 서비스 시스템은 온톨로지로 지식을 표현한다. 실 세계의 지식 정보의 양은 점점 방대해지고 있으며, 따라서 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 기법이 요구되고 있다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 대용량 온톨로지를 RDFS수준으로 추론하기 위한 분산 테이블 조인 방법을 제안하고, 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안하는 RDFS 추론은 분산 파일 시스템 환경에서 RDFS 메타 테이블을 기반으로 맵-리듀스를 적용한 방식과, 맵-리듀스를 사용하지 않고 클라우드 컴퓨터의 메모리만 사용한 방식에 초점을 맞추었다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 각 기법에 대한 추론 시스템 구조와 RDFS 추론 규칙에 따른 메타 테이블 설계 및 추론 전략 알고리즘에 대해서 중점적으로 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM1000부터 LUBM6000을 대상으로 실험을 수행 하였다. 가장 큰 LUBM6000(8억 6천만 트리플)의 경우, 메타 테이블 기반의 RDFS 추론 기법은 전체 추론 시간이 13.75분(초당 1,042 트리플 추론) 소요된 반면, 클라우드 컴퓨터의 메모리를 적용한 방식은 7.24분(초당 1,979 트리플 추론)이 소모되어 약 2배정도 빠른 추론 속도를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.209-218
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• 2009

삼차원 역전사(3D backprojection) 기법은 수백 장의 이차원 투영영상을 가지고 대상물의 공간적인 위치 파악이 가능한 단층 영상(tomography)을 생성하기 위해 사용되는 재구성 기법이다. 재구성 기법은 단층 영상을 구성하는 결과볼륨의 모든 화소로부터 각 화소 위치에 기여할 값을 이차원 투영영상에서 계산하여 얻어오기 때문에 결과볼륨이 커지거나 투영영상의 수가 증가하게 되면 전체 계산량은 상당히 증가하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 범용 그래픽스 하드웨어(graphics processing unit: GPU) 기반의 고속 삼차원 재구성 기법이 연구되었으며 상당한 성능 향상을 가져왔다. 본 논문에서는 기존의 단일 GPU 기반의 삼차원 재구성 기법을 다중 GPU기반으로 확장할 때 입력되는 투영영상 크기와 결과볼륨의 크기에 따라서 효율적으로 동작될 수 있는 두 가지 병렬 처리 구현 기법에 대해 제시하고 비교 분석한다. 제안한 병렬 처리 구현 기법은 투영영상을 입력 데이터로 간주하여 각 GPU가 모든 투영영상에 대해서 출력 데이터인 결과볼륨을 분할하여 생성하는 결과볼륨 분할생성 기법과 각 GPU가 투영영상을 분산적재하여 할당받은 입력 데이터에 대한 결과볼륨을 출력한 후 각각의 출력 결과를 CPU에서 합하는 투영영상 분산적재 기법이다. 실험 결과, 결과볼륨의 크기가 GPU에 모두 할당할 수 있는 크기인 경우에는 결과볼륨 분할생성 기법이 더 좋은 성능을 보였고, 결과볼륨의 크기가 GPU 메모리보다 큰 경우에는 투영영상 분산적재 기법이 더 유리하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.316-325
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• 2003

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권1호
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• pp.21-33
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• 2008

고정 싱크 로드를 갖는 무선 센서 네트워크에서 싱크 주변 무선 센서 노드들은 배터리 에너지가 급속히 소모되는 문제를 발생시킨다. 이를 해결하기 위하여 모바일 싱크를 사용하여 데이타 수집을 하므로 무선 센서 노드들의 에너지 소모를 분산시키는 기법들에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나, 모바일 싱크는 움직이는 특성을 가지고 있으므로 모바일 싱크를 사용할 경우에는 각 센서노드들로부터 균등한 양의 데이타를 수집하기 위한 데이타 수집 스케줄링이 필요하다. 실시간적 특성을 만족시켜야하는 무선 센서 네트워크의 응용 환경에서는 균등치 못한 데이타 수집은 긴급한 사건들에 대한 처리가 가능하지 않게 한다. 본 논문에서는 모바일 싱크를 이용한 센서 네트워크에서 무선 센서 노드들로부터 균등한 데이타 수집을 위한 데이타 가중치 기반 스케줄링 기법을 제안한다 제안된 기법은 센서 노드들이 모바일 싱크와의 통신범위 안에 남아있을 수 있는 시간과 각각의 무선 센서 노드들이 모바일 싱크에게 전송한 데이터양을 스케줄링의 기준으로 사용한다. 실험을 통하여 모바일 싱크를 갖는 무선 센서 네트워크에서 제안된 기법과 기존의 데이타 수집 방법들의 성능을 평가한다. 실험 결과는 제안된 기법이 무선 센서 노드들로 부터의 데이타 수집에 있어서 가장 균등 데이타 수집을 수행함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1292-1305
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• 2013

자동차에 환경 관련 규제가 강화되고 있으나 대체 에너지 개발 이전에 에너지 절감 기술에 대한 필요성이 대두되어 차량의 공회전 상태 시 엔진 구동을 정지시키는 공회전 방지 시스템에 대한 연구가 자동차 제조사 중심으로 연구되어 왔다. 이와 함께 관심도가 높은 차량용 스마트키 시스템에 공회전 방지 시스템을 융합하여 소비자의 구매 욕구를 높임과 동시에 편의성에 대한 장점을 높이고 에너지도 절약하여 친환경적인 공회전 방지 시스템을 보급하기 위한 움직임도 보이고 있다. 본 논문에서는 하나의 전자제어장치에서 두 개의 상이한 시스템을 제어해 친환경적인 공회전 방지 기능과 지능적인 스마트키 기능을 동시에 사용할 수 있는 OBD-II 인터페이스를 이용한 사후 시장용 스마트키 시스템에서의 공회전 방지 알고리즘을 구현하였다. 구현된 공회전 방지 알고리즘은 차량과의 통신 인터페이스를 표준화함으로써 다양한 차종에 대해 시스템을 실제 차량에 장착하는 시간을 단축하였고, 차량 상태 요청신호에 대한 표준 응답 제한시간을 만족함으로써 시스템 제어 시 통신 응답 지연 시간으로 인한 장애가 발생하지 않음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권1C호
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• pp.55-64
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• 2006

본 논문에서는 실시간으로 입력되는 스테레오 영상에 효과적인 시차 추정 기법을 적용한 새로운 웹 기반의 원격 다시점 3D 화상 통신 시스템을 구현하였다. 제시된 방법에서는 먼저, IEEE 1394 방식의 스테레오 카메라를 이용하여 자체 설계된 Intel Xeon 서버 시스템을 통해 실시간으로 입력되며, 입력된 스테레오 영상을 중심으로 특징점의 크기에 따라 세밀하면서도 정확한 시차 지도를 검출한 뒤, 검출된 시차지도와 좌 영상을 Directshow SDK를 이용하여 네트워크 채널로 연결된 클라이언트 영역으로 전송하게 된다. 전송된 클라이언트 영역에서는 수신된 시차지도와 좌 영상을 중심으로 정확한 우 영상을 복원한 뒤, 중간시점 합성 기법을 이용하여 16시점의 다시점 입체 화상 통신을 이루게 된다. 각기 다른 상황에서 촬영된 'Joo' 영상과 'Hoon'영상을 웹 기반의 실시간 전송 및 중간영상 합성 실험결과, 본 논문에서 제안된 전송기법으로 우 영상을 복원할 경우 각각 30dB, 27dB의 높은 PSNR이 측정되었으며, 4시점의 8비트 영상을 전송할 경우, 각각 67.2ms의 속도로 디스플레이 함으로써 이를 통한 새로운 실시간 웹 기반의 원격 3D 화상 통신 시스템의 실질적인 구현 가능성을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.421-426
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• 2010

무선 메쉬 네트워크는 쉬운 설치와 향상된 커버리지로 인해 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 예를 들면 메쉬 네트워크에서 throughput을 향상시키는 라우팅 프로토콜에 관한 연구나, 메쉬 링크의 품질을 측정하는 방법 등 다양하다. 하지만 이러한 연구들 중 대부분은 메쉬 라우터의 위치가 고정되어 있다고 가정한다. 하지만 실내 메쉬 네트워크의 경우 관리자가 메쉬 네트워크를 독점적으로 관리하기 때문에 설치 시에 메쉬 라우터를 설치할 위치를 마음대로 결정할 수 있다. 따라서 처음부터 메쉬 네트워크의 성능을 고려하여 메쉬 라우터를 설치하는 것은 성능향상에 필수적이다. 이 논문에서는 유전자 기반 최적화 알고리즘을 바탕으로 메쉬 네트워크의 특성 (간섭, 패킷 전달 토폴로지 등)을 고려한 메쉬 라우터 위치선정 기법을 제시한다. 기존에 메쉬 네트워크는 아니지만 다양한 무선 내트워크에서 기지국이나 AP등을 설치하는 문제가 연구되었고, 메쉬 네트워크의 고정된 메쉬 라우터 집합에서 게이트웨이를 선택하는 문제등이 연구되었지만, 메쉬 라우터의 위치를 선택하는데 있어서, 메쉬 라우터들의 위치나 메쉬 라우터 상에서의 패킷 전송 토폴로지에 의한 간섭을 고려한 연구는 없었다. 다양한 시뮬레이션을 통해 이 논문에서 제시된 기법이 랜덤 선택 기법에 비해 30-40%의 향상을 달성하였음을 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권3호
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• pp.149-156
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• 2008

JPEG2000은 차세대 이미지 압축 포맷으로 JPEG에 비하여 우수한 압축률과 화질을 제공할 수 있다. JPEG2000 이미지를 커버 오브젝트로 사용하는 lazy-mode 스테가노그라피는 압축과정에서 발생하는 정보 손실에 의해 메시지가 손실되지 않도록 제안된 알고리즘으로 많은 양의 메시지 삽입이 가능하다. 그러나 이 방법은 메시지 삽입으로 인하여 코드블럭 노이즈 분산의 변화를 발생하게 되고, 이러한 특징을 기반으로 하는 Hilbert-Huang 변환 (HHT) 기반의 스테거낼리시스에 의하여 메시지 삽입여부가 탐지될 수 있다. 본 논문에서는 코드블럭 노이즈 분산의 변화를 예측하고, 이를 최소화하도록 메시지를 삽입하여 HHT 기반 스태거낼리시스에 의해 탐지되지 않는 새로운 JPEG2000 스테가노그라피 알고리즘을 제시한다. 코드블록 노이즈 분산의 변화를 예측하기 위하여 low precision code-block variance와 low precision code-block noise variance를 활용하였다. 또한 메시지 삽입 후의 높은 영상 화질을 유지하기 위하여 JPEG2000의 quality layer 정보를 활용하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 보이기 위하여 2048장의 다양한 영상에 대하여 분석을 수행하였고, 이를 통하여 HHT 기반 스태거낼리시스 방법에 안전함을 증명하였다.