• 한국항행학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.293-298
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• 2021

일반적으로 유도무기의 탐색기와 유도조종장치는 유도탄의 상태를 나타내기 위해 표적, 탐색, 인지, 포착정보를 처리하여 유도무기의 운용 및 제어를 담당하는 역할을 한다. 유도에 필요한 신호는 시선 변화율 신호, 시각 신호, 종말 단계 동체 지향 신호이며, 발사 통제에 필요한 신호는 표적, 감지 신호가 필요하다. 최근 유도탄의 복잡하고 처리하기 어려운 유도탄 신호를 실시간으로 처리하기 위해 유도탄의 데이터 처리 속도를 높여야 한다. 본 연구는 PLINQ(Parallel Language-Integrated Query)의 병렬 알고리즘 방법 중 스톱앤고와 역 열거형 알고리즘을 적용한 후 유도탄 점검 프로그램을 이용하여 실시간으로 유도탄 필요 신호 데이터 처리속도를 비교 후 처리결과를 나타내었다. 도출된 데이터 처리결과 기준으로 다중코어 처리방식과 단독코어 처리방식 CPU(Central Processing Unit) 처리속도 비교, CPU 코어 이용률을 비교하고 병렬처리 알고리즘 적용 시 유도탄 데이터 처리에 효과적 방법을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.57-64
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• 2022

화재, 붕괴, 자연재해 등의 재난 발생으로 건물 내부가 붕괴하는 경우, 기존의 건물 내부의 물리적 보안이 무력해질 확률이 높다. 이때, 붕괴 건물 내의 인명피해와 물적 피해를 최소화하기 위한 물리적 보안이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존 연구되었던 장애물을 탐지하고 건물 내 붕괴된 지역을 탐지하는 연구와 인명피해를 최소화하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 재난 상황의 피해를 최소화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존 연구에서 단일 카메라만을 활용하여 현재 로봇이 있는 복도 환경의 붕괴 여부를 판단하고 구조 및 수색 작업에 방해가 되는 장애물을 탐지했다. 이때, 붕괴 건물 내 물체는 건물의 잔해나 붕괴로 인해 비정형의 형태를 가지며 이를 장애물로 분류하여 탐지하였다. 또한, 재난 상황에서 자원 중 가장 중요한 요구조자를 탐지하고 인적 피해를 최소화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 이를 위해, 본 연구는 공개된 재난 영상과 재난 상황의 이미지 데이터를 수집하여 다양한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 통해 재난 상황에서 요구조자를 탐지하는 정확도를 구했다. 본 연구에서 재난 상황에 요구조자를 탐지하는 알고리즘을 분석한 결과 YOLOv4 알고리즘의 정확도가 0.94로 실제 재난 상황에서 활용하기 가장 적합하다는 것을 증명하였다. 본 논문을 통해 재난 상황의 효율적인 수색과 구조에 도움을 주며 붕괴된 건물 내에서도 높은 수준의 물리적 보안을 이룰 수 있을 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.87-94
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• 2022

본 논문은 501 다트게임의 최소 다트 촉 투척 횟수인 9회에 대한 획득점수 조합을 찾는 연구를 수행하였다. 다트게임에서 한 번 투척으로 획득할 수 있는 최대 점수는 60점으로 60×8+21×1=501에 의거 60점을 8회, 21점을 1회 획득하면 9회 투척으로 퍼펙트 다트게임을 종료할 수 있다. 이를 9-다트 종료라 한다. 이와 같이 9회 투척으로 501점을 획득 가능한 점수의 조합에 관한 연구는 18개와 14개만 알려져 있으며, 전수탐색 알고리즘을 적용한 연구는 수행되지 않고 있다. 본 논문은 전형적인 전수탐색법인 분기한정법의 O(2ⁿ) 지수시간 수행 복잡도를 다항시간 복잡도로 단순화 시키는 방법으로 나눗셈 분기한정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 레벨을 8로 한정시키고, 501/60의 몫 레벨로 점프하고 역추적으로 이전 단계에서의 가능한 점수 조합만을 탐색하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘으로 찾은 9회의 퍼펙트게임의 가능한 점수 조합은 90개(101개 경우)를 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권1호
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• pp.1-11
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• 2008

본 논문은 비디오의 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해 움직임벡터의 특징을 검출하였다. 이를 위해 비디오의 현재 프레임을 일정한 크기의 블록으로 나누고 시간 축상 기준이 되는 프레임에서 각 블록의 움직임을 추정하는 블록정합 알고리즘을 이용하였다. 하지만 블록 정합법의 경우 여러 가지제약 조건과 함께 블록 정합법에 의해 얻어지는 벡터가 실제 움직임과 상이한 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 전역탐색방식을 응용했으나 이 방법은 계산량이 많다는 단점이 있다. 그 대안으로 본 논문에서는 움직임 벡터의 시공간 상관성(MVSTC : Motion Vector Spatio-Temporal Correlations)의 시간적 공간적 특징을 추출하였다. 그 결과 본 논문에서는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용하여 좀 더 정확한 움직임 벡터의 예측을 수행할 수 있었다. 하지만 참조되는 블록 벡터의 수가 여러개 발생되기 때문에 이러한 부가 정보를 수신단에 전송해야 하는 부담을 초래하게 된다. 따라서 각 블록의 움직임 특징을 예측하고 이에 알맞은 탐색 범위를 설정하는 문제도 고려해야 한다. 제시된 알고리즘을 바탕으로 움직임 보상을 위한 움직임 추정 기법을 고찰하고 이를 적용한 결과를 제시하고자 한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.243-251
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• 2013

Cash management is a major concern for all contractors in the construction industry. It is arguable that cash is the most critical resource of all. A contractor needs to secure sufficient funds to navigate the project to the end, while keeping an eye on maximizing profits along the way. Past research attempted to address such topic via developing models to tackle the time-cost tradeoff problem, cash flow forecasting, and cash flow management. Yet, little was done to integrate the three aspects of cash management together. This paper, as such, presents a comprehensive model that integrates the time-cost tradeoff problem, cash flow management, and cash flow forecasting. First, the model determines the project optimal completion time by considering the different alternative construction methods available for executing project activities. Second, it investigates different funding alternatives and proposes a project-level cash management plan. Two funding alternatives are considered; they are borrowing and company own financing. The model was built as a combinatorial optimization model that utilizes ant colony search capabilities. The model also utilizes Microsoft Project software and spreadsheets to maintain an environment that incorporates activities, their durations, and other project data, in order to estimate project completion time and cost. Ant Colony Optimization algorithm was coded as a Macro program using VBA. Finally, an example project was used to test the developed model, where it acted reliably in maximizing the contractor's profit in the test project.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권4호
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• pp.423-436
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• 2017

This paper presents a deep learning-based road segmentation framework from very high-resolution orthophotos. The proposed method uses Deep Convolutional Autoencoders for end-to-end mapping of orthophotos to road segmentations. In addition, a set of post-processing steps were applied to make the model outputs GIS-ready data that could be useful for various applications. The optimization of the model's parameters is explained which was conducted via grid search method. The model was trained and implemented in Keras, a high-level deep learning framework run on top of Tensorflow. The results show that the proposed model with the best-obtained hyperparameters could segment road objects from orthophotos at an average accuracy of 88.5%. The results of optimization revealed that the best optimization algorithm and activation function for the studied task are Stochastic Gradient Descent (SGD) and Exponential Linear Unit (ELU), respectively. In addition, the best numbers of convolutional filters were found to be 8 for the first and second layers and 128 for the third and fourth layers of the proposed network architecture. Moreover, the analysis on the time complexity of the model showed that the model could be trained in 4 hours and 50 minutes on 1024 high-resolution images of size $106{\times}106pixels$, and segment road objects from similar size and resolution images in around 14 minutes. The results show that the deep learning models such as Convolutional Autoencoders could be a best alternative to traditional machine learning models for road segmentation from aerial photographs.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.9-15
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• 2009

개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 기존 개미 집단시스템은 전역갱신과정에서 탐색된 전역 최적 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하는데, 전역 최적 경로가 탐색되지 않으면 페로몬 증발만 일어나며 주어진 종료 조건을 만족할 때까지 아무리 많은 반복 수행에도 페로몬 강화가 일어나지 않는다. 본 논문에서 제안된 개선된 개미 집단시스템은 전역 최적 경로의 길이가 주어진 반복 사이클 횟수 동안 더 이상 향상되지 못하면 국부최적에 빠졌다고 평가하고 상태전이 규칙에서 파라미터 감소를 통해 다음 노드를 선택하게 하였다. 이로 인해, 상태전이 규칙에서 파라미터 감소에 의한 다양화 전략으로 탐색하는 결과가 최적 경로 탐색뿐만 아니라, 평균 최적 경로 탐색과 평균 반복횟수의 성능이 우수함을 보여 주었으며, 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.298-302
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• 1996

The representative beat with high SNR could be obtained by the signal averaging, correct and fast detection of significant points and waveform boundary could be obtained by adoption of search interval. All experimental results of waveform boundary were compared with CSE database which had the 5 referees results and 11 ECG measurement programs. All results were within tolerance made by referees, especially the end point of T wave were more close to the referee's results than other 11 measurement programs. The diagnosis parameters that might be used in the Minnsota code criteria were extracted from the representative beat. The diagnostic classification were fulfilled using Minnsota code criteria. Through the comparison on the diagnosis results from designed automated ECG analyzer(YECGA) and the results ECG analyzer manufactured by Fukuda denshi(FCG-2201) in Japan, reliance of the performance on designed system(YECGA) could be validated.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제24권2호
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• pp.83-90
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• 2024

Machine learning is widely applied to various engineering fields. In structural engineering area, machine learning is generally used to predict structural responses of building structures. The aging deterioration of reinforced concrete structure affects its structural behavior. Therefore, the aging deterioration of R.C. structure should be consider to exactly predict seismic responses of the structure. In this study, the machine learning based seismic response prediction model was developed. To this end, four machine learning algorithms were employed and prediction performance of each algorithm was compared. A 3-story coupled shear wall structure was selected as an example structure for numerical simulation. Artificial ground motions were generated based on domestic site characteristics. Elastic modulus, damping ratio and density were changed to considering concrete degradation due to chloride penetration and carbonation, etc. Various intensity measures were used input parameters of the training database. Performance evaluation was performed using metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analysis results show that neural networks and extreme gradient boosting algorithms present good prediction performance.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권8호
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• pp.1770-1785
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• 2013

In this paper, a multi-hop transmission protocol based on parallel communication of secondary users (SUs) is proposed. The primary multi-hop network coexists with a set of SUs by cooperative spectrum sharing. The main optimization target of our protocol is the overall performance of the secondary system with the guarantee of the primary outage performance. The energy consumption of the primary system is reduced by the cooperation of SUs. The aim of the primary source is to communicate with the primary destination via a number of primary relays. SUs may serve as extra decode-and-forward relays for the primary network. When an SU acts as a relay for a primary user (PU), some other SUs that satisfy the condition for parallel communication are selected to simultaneously access the primary spectrum for secondary transmissions. For the proposed protocol, two opportunistic routing strategies are proposed, and a search algorithm to select the SUs for parallel communication is described. The throughput of the SUs and the PU is illustrated. Numerical results demonstrate that the average throughput of the SUs is greatly improved, and the end-to-end throughput of the PU is slightly increased in the proposed protocol when there are more than seven SUs.