• 대한기계학회논문집A
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• 제35권3호
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• pp.259-266
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• 2011

본 논문에서는 SD-TDQAO (Sequential Dual - Two-point Diagonal Quadratic Approximate Optimization)라는 쌍대기법을 이용한 순차적 최적설계 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 비선형 목적함수와 제한조건이 포함되어 있는 공학적인 문제를 효과적으로 풀 수 있도록 하는데 목적이 있다. 기존의 볼록성과 분리성이 만족되지 않는 eTDQA2 방법을 이용하여 쌍대기법에 이용할 수 있도록 이차 근사함수의 헤시언 대각요소에 이를 적용하여 쉽게 볼록성과 분리성을 보장할 수 있도록 하였다. 또한 이를 수학적 예제와 위상 최적설계문제를 통해 기존의 쌍대기법 알고리즘인 MMA 와의 비교로 그 성능을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.325-332
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• 2002

본 논문은 최적리콜보험계약의 설계와 관련된 논문의 survey이다. 리콜보험 뿐만이 아니라 최적보험계약을 만들기 위해서는 보험계약의 조건들이 내생적이라는 가정하에서 연구모형을 구축하고 분석의 과정에서는 보험구매를 위한 의사결정 원칙으로 기대효용이론, 비기대효용이론, 및 상태귀속적인 (state-dependent) 효용함수를 사용하였다. 어떠한 이론을 사용하더라도 최적보험의 조건들은 존재한다. 다만 계약조건에 관련되어서는 보험의 비용, 자기부담금, 보상한도액 등이 차이가 날 수 있다. 보험의 비용은 지급보험금과 선형, 오목형, 볼록형의 관계가 성립할 수 있으나 잠식비용과 고정비용의 존재를 인정하여야 한다. 이를 바탕으로 최적보험을 위한 비용 설계가 이루어져야 한다. 또한 전부보험이냐 일부보험이냐를 결정하는 자기부담금의 존재는 일률자기부담금형태와 점감식자기부담금형태가 가능하다. 자기부담금 수준의 결정과 관련하여 담보되는 모든 위험에 동일한 수준을 적용시킬 것인가 혹은 차별화시킬 것인가는 보험의 종류에 따라 달라질 수밖에 없다. 보상한도와 관련되어서는 특히 리콜보험에 있어서는 기업의 파산위험성이 상당히 존재하고 있으므로 계약당사자의 파산선고를 포함한 이익이 충분히 고려되어야 한다. 또한 제약조건으로는 불완전시장에 대한 이해를 필요로 하며 담보할 수 없는 배경위험의 존재에 대한 배려가 있어야 한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.42-48
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• 2017

지하에 매설된 관을 탐지하기 위해 지하탐사레이다(GPR) 신호의 특성을 수치해석으로 조사하였다. GPR 시스템의 송수신부, 지하매질, 유전체로 채워진 플라스틱 관을 시간영역유한차분법(FDTD)으로 모델링하였다. GPR 신호의 양상을 관찰하기 위해서 관의 지름과 관 속에 채워진 물질의 유전율 변화에 따른 FDTD 모의계산을 수행하였다. 유전체로 채워진 플라스틱 관에 의해 산란된 GPR 신호는 관 외부의 전방 볼록면 반사파와 관 내부의 후방 오목면 반사파의 중첩으로 나타났다. 두 파의 진폭, 극성, 지연시간은 플라스틱 관 사이즈와 관 내부 충진 물질의 유전율에 종속되어 있음을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권12B호
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• pp.2369-2381
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• 1999

본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 블록기반 변환 부호화 영상에서의 블록화 현상을 반복적으로 제거하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 블록화 현상이 수직, 수평 방향의 블록 경계를 따라 수직, 수평으로만 나타나는 점에 착안하여, 블록화 현상이 있는 영상 신호를 수직, 수평 방향의 분리적인 1차원 신호의 집합으로 간주하고 Gaussian 형태 함수의 1차 도함수를 모 웨이브렛으로 하는 1차원 웨이브렛 영역에서의 평균 자승 오차를 최소화시키는 필터로써 첫 번째 스케일 웨이브렛 영역의 블록 경계 위치에서의 분산이 다른 위치에 비하여 유달리 크게 나타나도록 하는 블록화 현상에 의한 신호 성분을 제거하는 과정과 양자화에 관한 블록 집합으로 투영하는 과정을 반복적으로 수행하여 블록화 현상이 제거된 영상을 얻는다. 실험결과, 제안된 방법은 0.56 - 1.07dB의 PSNR 성능 향상뿐만 아니라 에지 몽롱화가 없이 블록화 현상이 거의 제거된 주관적 화질 개선을 보였다.

• 전자공학회논문지T
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• 제36T권4호
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• pp.1-8
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• 1999

본 논문에서는 2차원 물체영상으로부터 면을 분할하고 분할된 면의 형태에 대한 정보를 추출하는 새로운 면 분할 및 표현 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 사용된 signature기법은 물체나 면의 중심을 구하고 중심점으로부터 반시계방향으로 360도 회전하면서 중심점과 경계선까지의 거리 D를 회전각도 ${\theta}$의 함수로 표현하는 방법으로, 물체영상에 적용했을 때 면의 위치에 따라 signature영역에서 하나의 회전각도에 대응하여 2개 이상의 거리값을 갖는 구간들이 존재하게 되며, 이들 거리값들은 각 구간 내에서 면의 개수 만큼의 폐곡선을 형성한다. 이와 같은 특징을 이용하여 면을 분할할 수 있으며, 분할된 면으로부터 꼭지점의 수, 모서리의 수, 오목특성 등과 같은 면의 특성을 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘은 면의 일부분이 손실된 경우에도 curve fitting방법을 적용하여 손실된 부분을 용이하게 복구할 수 있다는 장점을 갖는다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권5호
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• pp.939-955
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• 2010

With the progress of IT and mobile positioning technologies, various types of location-based services (LBS) have been proposed and implemented. Finding a shortest path between two nodes is one of the most fundamental tasks in many LBS related applications. So far, there have been many research efforts on the shortest path finding problem. For instance, $A^*$ algorithm estimates neighboring nodes using a heuristic function and selects minimum cost node as the closest one to the destination. Pruning method, which is known to outperform the A* algorithm, improves its routing performance by avoiding unnecessary exploration in the search space. For pruning, shortest paths for all node pairs in a map need to be pre-computed, from which a shortest path container is generated for each edge. The container for an edge consists of all the destination nodes whose shortest path passes through the edge and possibly some unnecessary nodes. These containers are used during routing to prune unnecessary node visits. However, this method shows poor performance as the number of unnecessary nodes included in the container increases. In this paper, we focus on this problem and propose a new border line-based pruning scheme for path routing which can reduce the number of unnecessary node visits significantly. Through extensive experiments on randomly-generated, various complexity of maps, we empirically find out optimal number of border lines for clipping containers and compare its performance with other methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권7호
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• pp.3134-3155
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• 2020

In this paper, we study the joint radio and computational resource allocation in the ultra-dense mobile-edge computing networks. In which, the scenario which including both computation offloading and communication service is discussed. That is, some mobile users ask for computation offloading, while the others ask for communication with the minimum communication rate requirements. We formulate the problem as a joint channel assignment, power control and computational resource allocation to minimize the offloading cost of computing offloading, with the precondition that the transmission rate of communication nodes are satisfied. Since the formulated problem is a mixed-integer nonlinear programming (MINLP), which is NP-hard. By leveraging the particular mathematical structure of the problem, i.e., the computational resource allocation variable is independent with other variables in the objective function and constraints, and then the original problem is decomposed into a computational resource allocation subproblem and a joint channel assignment and power allocation subproblem. Since the former is a convex programming, the KKT (Karush-Kuhn-Tucker) conditions can be used to find the closed optimal solution. For the latter, which is still NP-hard, is further decomposed into two subproblems, i.e., the power allocation and the channel assignment, to optimize alternatively. Finally, two heuristic algorithms are proposed, i.e., the Co-channel Equal Power allocation algorithm (CEP) and the Enhanced CEP (ECEP) algorithm to obtain the suboptimal solutions. Numerical results are presented at last to verify the performance of the proposed algorithms.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.188-210
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• 2022

As a promising technique to support tremendous numbers of Internet of Things devices and a variety of applications efficiently, mobile edge computing (MEC) has attracted extensive studies recently. In this paper, we consider a MEC-assisted peer-to-peer (P2P) mobile communication system where MEC servers are deployed at access points to accelerate the communication process between mobile terminals. To capture the tradeoff between the time delay and the energy consumption of the system, a cost function is introduced to facilitate the optimization of the computation and communication resources. The formulated optimization problem is non-convex and is tackled by an iterative block coordinate descent algorithm that decouples the original optimization problem into two subproblems and alternately optimizes the computation and communication resources. Moreover, the MEC-assisted P2P communication system is compared with the conventional P2P communication system, then a condition is provided in closed-form expression when the MEC-assisted P2P communication system performs better. Simulation results show that the advantage of this system is enhanced when the computing capability of the receiver increases whereas it is reduced when the computing capability of the transmitter increases. In addition, the performance of this system is significantly improved when the signal-to-noise ratio of hop-1 exceeds that of hop-2.

• Current Optics and Photonics
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• 제5권4호
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• pp.431-443
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• 2021

Sparse unmixing has been proven to be an effective method for hyperspectral unmixing. Hyperspectral images contain rich spectral and spatial information. The means to make full use of spectral information, spatial information, and enhanced sparsity constraints are the main research directions to improve the accuracy of sparse unmixing. However, many algorithms only focus on one or two of these factors, because it is difficult to construct an unmixing model that considers all three factors. To address this issue, a novel algorithm called multiview-based spectral weighted and low-rank row-sparsity unmixing is proposed. A multiview data set is generated through spectral partitioning, and then spectral weighting is imposed on it to exploit the abundant spectral information. The row-sparsity approach, which controls the sparsity by the l_2,0 norm, outperforms the single-sparsity approach in many scenarios. Many algorithms use convex relaxation methods to solve the l_2,0 norm to avoid the NP-hard problem, but this will reduce sparsity and unmixing accuracy. In this paper, a row-hard-threshold function is introduced to solve the l_2,0 norm directly, which guarantees the sparsity of the results. The high spatial correlation of hyperspectral images is associated with low column rank; therefore, the low-rank constraint is adopted to utilize spatial information. Experiments with simulated and real data prove that the proposed algorithm can obtain better unmixing results.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.305-312
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• 2023

기포 크기 분포를 음파 감쇄 손실을 이용하여 역산하기 위해 Physics-Informed Neural Network(PINN)을 사용하였다. 역산에 사용되는 선형시스템을 풀기 위해 이미지 처리 분야에서 선형시스템 문제를 해결한 Adaptive Learned Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm(Ada-LISTA)를 PINN의 신경망 구조로 이용하였다. 더 나아가, PINN의 손실함수에 선형시스템 기반의 정규항을 포함함으로써 PINN의 해가 기포 물리 법칙을 만족하여 더 높은 일반화 성능을 가지도록 하였다. 그리고 기포 추정값의 불확실성을 계산하기 위해 딥앙상블 기법을 이용하였다. 서로 다른 초기값을 갖는 20개의 Ada-LISTA는 같은 훈련데이터를 이용하여 학습되었다. 이 후 테스트시 훈련데이터와 다른 경향의 감쇄 손실을 입력으로 사용하여 기포 크기 분포를 추정하였고, 추정값과 이에 대한 불확실성을 20개 추정값의 평균과 분산으로 각각 구하였다. 그 결과 딥앙상블이 적용된 Ada-LISTA는 기존 볼록 최적화 기법인 CVX보다 기포 크기 분포를 역산하는데 더 우수한 성능을 보였다.