• 한국통신학회논문지
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• 제32권1C호
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• pp.1-8
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• 2007

적응신호처리 분야에서 LMS(Least Mean Squar) 알고리즘은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포할 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응 신호처리의 수렴속도를 향상 시키고, 기존의 wavelet 변환을 고속으로 처리하는 고속화 알고리즘과 비교하여 적은 계산량으로 동일한 성능을 보이는 새로운 형태의 fast running FIR 필터 구조를 제안한다. 제안한 구조를 웨이블렛 기반 적응 알고리즘에 적용하였다. 실제로 합성 음성을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 알고리즘과 비교 및 분석한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수한 것을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.25-32
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• 2015

유전자 알고리즘은 초기 해 집합을 대상으로 해 집합의 평가와 유전자 연산자의 적용, 자연 선택 등의 과정을 반복하여 최적 해를 찾는 탐색 알고리즘이다. 유전자 알고리즘을 설계할 때 사용한 선택 전략, 세대교체 방법, 유전자 연산자 등은 유전자 알고리즘의 탐색 효율성에 영향을 준다. 본 논문에서는 시간 제약이 있는 상황에서의 로봇 경로 탐색을 위해 기존의 유전자 알고리즘보다 빠르게 수렴하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 로봇 경로 탐색 시 긴급한 상황에서 유전자 알고리즘은 연산을 위한 충분한 시간을 확보하지 못 하게 되고, 이는 최종적으로 찾아낸 경로의 질을 떨어뜨린다. 제안하는 알고리즘은 빠른 수렴을 위한 선택 전략, 세대교체 방법을 사용하였으며, 유전자 연산자로는 전통적인 교차, 돌연변이 외에 경로의 길이를 줄이기 위한 단축 연산자를 추가로 사용하였다. 이를 통해 제안하는 알고리즘은 적은 세대 수에도 빠르게 짧은 경로를 찾아낸다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.673-679
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• 2012

This paper introduces robust tracking algorithm for fast and erratic moving object. CAMSHIFT algorithm has less computation and efficient performance for object tracking. However, the method fails to track a object if it moves out of search window by fast velocity and/or large movement. The size of the search window in CAMSHIFT algorithm should be selected manually also. To solve these problems, we propose an efficient prediction technique for fast movement of object using Kalman Filter with automatic initial setting and variable configuration technique for search window. The proposed method is compared to the traditional CAMSHIFT algorithm for searching and tracking performance of objects on test image frames.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.43-46
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• 2000

In this paper, we propose a fast adaptive diamond search algorithm(FADS) for block matching motion estimation. Fast motion estimation algorithms reduce the computational complexity by using the UESA (Unimodal Error Search Assumption) that the matching error monotonically increases as the search moves away from the global minimum error. Recently many fast BMAs(Block Matching Algorithms) make use of the fact that the global minimum points in real world video sequences are centered at the position of zero motion. But these BMAs, especially in large motion, are easily trapped into the local minima and result in poor matching accuracy. So, we propose a new motion estimation algorithm using the spatial correlation among the adjacent blocks. We change the origin of search window according to the spatially adjacent motion vectors and their MAE(Mean Absolute Error). The computer simulation shows that the proposed algorithm has almost the same computational complexity with UCBDS(Unrestricted Center-Biased Diamond Search)〔1〕, but enhance PSNR. Moreover, the proposed algorithm gives almost the same PSNR as that of FS(Full Search), even for the large motion case, with half the computational load.

• ETRI Journal
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• 제36권1호
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• pp.175-178
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• 2014

We introduce the Energy-Based Blind Separating (EBS) algorithm for extremely fast separation of mixed speech signals without loss of quality, which is performed in two stages: iterative-form separation and closed-form separation. This algorithm significantly improves the separation speed simply due to incorporating only some specific frequency bins into computations. Simulation results show that, on average, the proposed algorithm is 43 times faster than the independent component analysis (ICA) for speech signals, while preserving the separation quality. Also, it outperforms the fast independent component analysis (FastICA), the joint approximate diagonalization of eigenmatrices (JADE), and the second-order blind identification (SOBI) algorithm in terms of separation quality.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1072-1080
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• 2013

In a the present day, many vision inspection techniques are used in productive industrial areas. In particular, in the semiconductor industry the vision inspection system for wafers is a very important system. Also, inspection techniques for semiconductor wafer production are required to ensure high precision and fast inspection. In order to achieve these objectives, parallel processing of the inspection algorithm is essentially needed. In this paper, we propose the GPU (Graphical Processing Unit)-based parallel processing algorithm for the fast inspection of semiconductor wafers. The proposed algorithm is implemented on GPU boards made by NVIDIA Company. The defect detection performance of the proposed algorithm implemented on the GPU is the same as if by a single CPU, but the execution time of the proposed method is about 210 times faster than the one with a single CPU.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.278-281
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• 2000

Matching pursuit algorithm is a signal expansion technique whose efficiency for motion compensated residual image has already been demonstrated in the MPEG-4 framework. However, one of the practical concerns related to applying matching pursuit algorithm to real-time scalable video coding is its massive computation required for finding dictionary elements. In this respective, this paper proposes a fast algorithm, which is composed of three sub-methods. The first method utilizes the property of symmetry in 1-D dictionary element and the second uses mathematical elimination of inner product calculation in advance, and the last one uses frequency property of 2-D dictionary. Experimental results show that our algorithm needs about 30% computational load compared to the conventional fast algorithm using separable property of 2-D gabor dictionary with negligible quality degradation.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.640-646
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• 2003

We presents an edge-based point correlation algorithm for fast and stable visual inspection system. Conventional algorithms based on NGC(normalized gray-level correlation) have to overcome some difficulties in applying automated inspection systems to real factory environment. First of all, NGC algorithms involve highly complex computation and thus require high performance hardware for realtime process. In addition, lighting condition in realistic factory environments is not stable and therefore intensity variation from uncontrolled lights gives many troubles for applying NGC directly as pattern matching algorithm. We propose an algorithm to solve these problems, using thinned and binarized edge data, which are obtained from the original image. A point correlation algorithm with the thinned edges is introduced with image pyramid technique to reduce the computational complexity. Matching edges instead of using original gray-level image pixels overcomes problems in NGC method and pyramid of edges also provides fast and stable processing. All proposed methods are proved by the experiments using real images.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.93-99
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• 2014

본 논문은 16-QAM 신호 전송시 시분산 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 경감시키기 위하여 사용되는 적응 등화 알고리즘인 MMA (Multi Modulus Algorithm) 의 수렴 특성을 더욱 개선시킨 FC-MMA (Fast Convergence-MMA)에 관한 것이다. 통신 채널의 시변 특성 및 순단과 같은 비정상적인 상황에서 적응 등화기는 신속하게 새로운 환경에 적응하여야 하며, 이를 나타내는 성능 지수로는 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi와 최대 찌그러짐이 널리 사용되고 있다. 송신 신호로는 16-QAM을 사용하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 동일한 채널 환경 하에서 FC-MMA 알고리즘이 기존의 MMA 알고리즘보다 잔류 isi는 1.75배, 최대 찌그러짐에서는 2.5배 정도의 정상 상태에 도달하기 위한 빠른 수렴 성능을 가짐을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.80-89
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• 2009

클러스터링 알고리즘에서 최적의 클러스터 수를 결정하기 위한 효율적인 고속 탐색 알고리즘을 소개한다. 제안하는 방법은 클러스터링 적합도의 척도로 사용되는 클러스터 타당성 평가기준을 토대로 한다. 데이터 집합에 클러스터링 프로세스를 진행하여 최적의 클러스터 형상에 도달하게 되면 클러스터 타당성 평가기준은 최대 혹은 최소값을 가질 것으로 기대한다. 본 논문에서는 최적의 클러스터 개수를 찾기 위한 고속의 비소모적 탐색 방법을 설계하고 실제 클러스터링과 접목한다. 제안하는 알고리즘은 k-means++ 클러스터링 알고리즘에 적용하였고, 클러스터 타당성 평가기준으로써 CB 및 PBM 타당성 평가기준 방법을 사용하였다. 몇몇의 가상 데이터 집합과 실제 데이터 집합에 실험한 결과, 제안하는 방법은 정확도의 손실 없이 계산 효율을 획기적으로 증가시킴을 보여주었다.