• 정보학연구
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• 제6권1호
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• pp.71-84
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• 2003

본 논문에서는 제안한 2차원 이진 코드를 이용하는 효율적인 정보 인식 시스템을 제안한다. 먼저 전체 영상내에서 이진 영상의 위치를 검색하며 검색 방법은 블록 영역 분류 기법을 이용하여 각 블록의 경계선 영역을 검색하여 이진 부호 영상의 위치를 검색한다. 각 경계선 영역은 수직 영역과 수평영역으로 구분한다. 수평영역이 발견된 경우 6블록을 연속하여 수평영역인 경우 수평영역 검색을 시작한 처음 위치에서 수직영역을 검색하여 10블록 이상의 수직영역이 발견된 경우 부호 영역을 획득한다. 실제적인 부호영역은 평균값을 기준으로 이진화 과정을 수행한 후 이진화 영상으로부터 구한 전체 모서리의 비율을 검사함으로써 원하는 부호를 획득한다. 비율이 틀린 경우 다시 검색을 시작하여 전체 과정을 한번 더 수행하게 된다. 이때의 수행과정은 이미 영역분류가 이루어진 블록별 영상으로 수행하므로 수행 시간은 전체 영상에 적용한 것보다 빠르게 수행된다는 것을 알 수 있다. 이렇게 함으로써 본 논문에서 제안한 시스템은 이진 영상으로부터 다양한 정보들을 추출할 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.725-730
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• 2013

This paper proposed a novel method for an analysis feature of an Electroencephalogram (EEG) at all channels simultaneously. In a BCI (Brain-Computer Interface) system, EEGs are used to control a machine or computer. The EEG signals were weak to noise and had low spatial resolution because they were acquired by a non-invasive method involving, attaching electrodes along with scalp. This made it difficult to analyze the whole channel of EEG signals. And the previous method could not analyze multiple stimuli, the result being that the BCI system could not react to multiple orders. The method proposed in this paper made it possible analyze multiple-stimuli by grouping the channels. We searched the groups making the largest correlation coefficient summation of every member of the group with a BHS (Binary Harmony Search) algorithm. Then we assumed the EEG signal could be written in linear summation of groups using concentration parameters. In order to verify this assumption, we performed a simulation of three subjects, 60 times per person. From the simulation, we could obtain the groups of EEG signals. We also established the types of stimulus from the concentration coefficient. Consequently, we concluded that the signal could be divided into several groups. Furthermore, we could analyze the EEG in a new way with concentration coefficients from the EEG channel grouping.

• 한국음향학회지
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• 제28권5호
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• pp.409-415
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• 2009

가상 음원의 공간화에 중요한 역할을 담당하는 머리전달 함수는 개인 별로 각기 다른 특성을 갖는다. 개인화된 머리 전달 함수를 얻기 위해서는 많은 시간과 특정한 장치를 필요로하며, 이에 따라 타인으로부터 얻어진 머리 전달 함수를 청취자의 특성에 맞도록 개인화 시키는 방법이 주로 사용된다. 본 논문에서는 머리 전달 함수의 개인화 방법으로 여러 개의 미리 측정된 머리 전달 함수 중에서 사용자에 가장 적합한 머리 전달 함수를 찾는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 청취자에게 적합한 머리 전달 함수를 빠르고 정확하게 찾기 위해 이진 탐색 트리를 이용한 분할 기법을 사용하였다. 분할 시 왜곡 척도는 사람이 귀에 방향감의 차이를 가장 잘 인지하는 왜곡 척도를 실험적으로 결정하였다. 캘리포니아 데이비스 대학에서 제공하는 CIPIC 머리 전달 함수 데이터 베이스를 이용하여 본 기법의 유용성을 평가하였다. 10명의 실험자가 참여한 청취 테스트에서 제안된 기법을 통해 탐색된 머리 전달 함수는 청취자 본래의 머리 전달 함수와 비교하여 가상 음원의 방향감에 있어서 매우 근접한 결과를 나타내었으며, 기존의 해부학적인 파라메터를 이용한 머리 전달 함수의 탐색 기법과 비교하여 우수한 성능을 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.119-122
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• 2003

This paper presents an efficient huffman decoding method based on the multiple branch technique. In the proposed search method, the internal node which does not contain a leaf node are removed for decrease the searching time and the memory consumption. The proposed search method gives 44％ of improved in searching time and 34％ of decreased in memory requirement compared to the binary search method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.354-359
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• 2013

본 논문을 통해서 우리는 최적화 알고리즘인 binary harmony search (BHS) 알고리즘을 이용하여 unsupervised nonlinear classifier를 구현하는 방안을 제시하였다. 패턴인식을 위한 기계학습이나 뇌파 신호의 분석 과정과 같이 벡터로 표현되는 특징들을 분류하는데 있어 다양한 알고리즘들이 제시되었다. 교사 학습기반의 분류 방식으로는 support vector machine과 같은 기법이 사용되어왔고, 비교사 학습 방법을 통한 분류 기법으로는 fuzzy c-mean (FCM)과 같은 알고리즘들이 사용되어 왔다. 그러나 기존에 사용해 왔던 분류 방법들은 비선형 데이터 분류에 적용하기 힘들거나 교사 학습을 적용하기 위해서 사전정보를 필요로 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 경험적 접근을 통해 공간상에 분포된 벡터 사이의 기하학적 거리를 최소로 만드는 벡터 집합을 선택하고 이를 하나의 클래스로 간주하는 방법을 적용한 분류법을 제시하였다. 비교 대상으로 FCM과 artificial neural network (ANN) 기반의 self-organizing map (SOM)을 제시하였다. 시뮬레이션에는 KEEL machine learing dataset을 사용하였고 그 결과, 제안된 방식이 기존 알고리즘에 비해 더 나은 우수성을 지니고 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.175-178
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• 2004

This paper describes a new IP address lookup algorithm using a binary search on multiple balanced trees stored in one memory. The proposed scheme has 3 different tables; a range table, a main table, and multiple sub-tables. The range table includes $2^8$ entries of 22 bits wide. Each of the main table and sub-table entries is composed of fields for a prefix, a prefix length, the number of sub-table entries, a sub-table pointer, and a forwarding RAM pointer. Binary searches are performed in the main table and the multiple sub-tables in sequence. Address lookups in our proposed scheme are achieved by memory access times of 11 in average, 1 in minimum, and 24 in maximum using 267 Kbytes of memory for 38.000 prefixes. Hence the forwarding table of the proposed scheme is stored into L2 cache, and the address lookup algorithm is implemented in software running on general purpose processor. Since the proposed scheme only depends on the number of prefixes not the length of prefixes, it is easily scaled to IPv6.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.99-108
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• 2004

본 논문에서는 CCD(charge-coupled device) 영상 기반의 자동 표적 탐지 시스템(ATD System : Automatic Target Detection System)에 적합한 빠른 탐색 방법을 제안한다. 무기체계에서의 활용을 위해서는 빠른 연산이 주요한 변수인 만큼 이 논문에서는 적은 계산량으로 다양한 표적을 탐지할 수 있는 능력에 주안점을 두고 있다. 표적 훈련(train)단계에서는 구간별 수직 방향 프로젝션을 이용하여 1D의 템플릿을 구성하고 K-means clustering과 이진 트리 구조(binary tree structure)를 활용하여 실제 시험 단계에서 템플릿 정합하는 횟수를 최소화한다. 또한 Correlation-based Adaptive Predictive Search(CAPS)를 이용하여 각각의 템플릿에 적응적인 skip-width를 사용하여 탐색 속도를 높이고 클러터 제거 단계에서는 윤곽선으로부터 추출한 Fourier Descriptor계수를 비교함으로써 초기 탐지에서 타겟으로 오인된 클러터를 모양 정보에 기반해서 제거하는 방법을 사용한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권2호
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• pp.580-590
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• 2018

Active distribution system (ADS) considering distributed generation (DG) and electric vehicle (EV) is an effective way to cut carbon emission and improve system benefits. ADS is an evolving, complex and uncertain system, thus comprehensive model and effective optimization algorithms are needed. Battery swapping station (BSS) for EV service is an essential type of flexible load (FL). This paper establishes ADS planning model considering BSS firstly for the minimization of total cost including feeder investment, operation and maintenance, net loss and carbon tax. Meanwhile, immune binary firefly algorithm (IBFA) is proposed to optimize ADS planning. Firefly algorithm (FA) is a novel intelligent algorithm with simple structure and good convergence. By involving biological immune system into FA, IBFA adjusts antibody population scale to increase diversity and global search capability. To validate proposed algorithm, IBFA is compared with particle swarm optimization (PSO) algorithm on IEEE 39-bus system. The results prove that IBFA performs better than PSO in global search and convergence in ADS planning.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권12C호
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• pp.1642-1651
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• 2004

인터넷 접근 기술의 발달은 보다 큰 인터넷 bandwidth를 필요로 하게 되었고 라우터에서의 빠른 패킷 처리를 요구하게 되었다. 라우터에서의 어드레스 경색은 일초에 수천만개 이상으로 입력되는 패킷에 대하여 실시간으로 처리되어야 하는 중요한 기능이다. 본 논문에서는 효율적인 어드레스 검색을 위한 소프트웨어에 기반한 새로운 검색 구조를 제안한다. 라우팅 테이블을 여러 개의 밸런스 트리들로 구성하여 하나의 SRAM에 저장하고 각각의 트리에 대해 순차적으로 바이너리 검색을 수행하는 방식이다. 본 논문에서 제안하는 구조는 약 40,000 여개의 프리픽스를 갖는 라우팅 테이블을 저장하기 위하여 301.7KByte의 작은 사이즈 SRAM을 사용하고 평균 11.3번의 메모리 접근으로 주소 검색이 가능한 구조이다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권8호
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• pp.55-62
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• 2004

본 논문은 Ubiquitous ID 시스템의 고속 충돌 방지 알고리즘 2가지를 제안하고 분석한다. 제안한 Ubiquitous ID 시스템에서의 고속 충돌 방지 알고리즘들과 기존의 이진 탐색 알고리즘, time slot을 이용한 slotted 이진 트리 알고리즘, 그리고 Auto-ID 센터에서 제안한 bit-by-bit 이진 트리 알고리즘을 수학적으로 비교 및 분석하였다. 수학적 분석 결과는 OPNET 모의실험을 통하여 그 결과를 검증하였다. 분석 결과에 의하면 제안한 Modified bit-by-bit 이진 트리 알고리즘의 성능이 기존의 충돌 방지 알고리즘 중 가장 좋은 성능을 보이는 bit-by-bit 이진 트리 알고리즘과 비교할 때 리더의 전송요구에 응답한 태그의 개수가 20개일 경우에는 약 5%정도의 성능향상이 있었으며 리더의 전송요구에 응답한 태그의 개수가 200개일 경우에는 100%의 성능향상이 있었다. 또한, 제안한 Enhanced bit-by-bit 이진 트리 알고리즘의 성능은 Modified bit-by-bit 이진 트리 알고리즘보다 각각의 경우 약 355%와 145%의 성능향상이 있었다.