• Bioinformatics and Biosystems
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• 제1권1호
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• pp.46-50
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• 2006

According to the advancement of experimental techniques in molecular biology, genomic and protein sequence databases are increasing in size exponentially, and mean sequence lengths are also increasing. Because the sizes of these databases become larger, it is difficult to search similar sequences in biological databases with significant homologies to a query sequence. In this paper, we present the N-gram indexing method to retrieve similar sequences fast, precisely and comparably. This method regards a protein sequence as a text written in language of 20 amino acid codes, adapts N-gram tokens of fixed-length as its indexing scheme for sequence strings. After such tokens are indexed for all the sequences in the database, sequences can be searched with information retrieval algorithms. Using this new method, we have developed a protein sequence search system named as ProSeS (PROtein Sequence Search). ProSeS is a protein sequence analysis system which provides overall analysis results such as similar sequences with significant homologies, predicted subcellular locations of the query sequence, and major keywords extracted from annotations of similar sequences. We show experimentally that the N-gram indexing approach saves the retrieval time significantly, and that it is as accurate as current popular search tool BLAST.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권3호
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• pp.281-288
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• 2010

웹 검색 엔진들은 질의에 대한 문서의 적합성을 판단하기 위한 방법의 하나로 근접도를 사용한다. 근접도는 키워드의 순서를 고려하지 않는 방식과 순서를 고려하는 방식이 모두 연구되어왔다. 본 논문에서는 k개 키워드의 순서를 모두 고려하는 근접도 문제를 위한 O(n) 시간 알고리즘을 제시한다. 이때, n은 k개의 키워드가 문서에 나타난 전체 횟수이다. 또한 실험을 통해 이전 연구 결과보다 k=2인 경우는 약 1.2배의 속도 향상을, k=5인 경우는 3배 이상의 속도 향상이 있음을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1681-1688
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• 2006

GIS systems have gradually been utilized in life information as well as special businesses such as traffic, sight-seeing, tracking, and disaster services. Most GIS services focus on showing stored information on maps, not providing a service to register and modify their preferred information. In this paper, we present a new method which reduces DXF map data into Simple Geographic Information File format using format conversion algorithms. We also present the prototype implementation of a GIS search system based on ontologies to support associated information. Our contribution is to propose a new digital map format to provide a fast map loading service and individual customized information on the map service.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권7호
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• pp.129-140
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• 1994

In this paper we investigate the hardware implementation of block matching algorithms (BMAs) for moving sequences. Using systolic arrays we propose a hardware architecture of a two-stage BMA using integral projections which reduces greatly computational complexity with its performance comparable to that of the full search (FS). Proposed hardware architecture is faster than hardware architecture of the FS by 2~15 times. For realization of the FS and two stage BMA modeling and simulation results using SPW and VHDL are also shown.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.159-165
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• 2002

진화연산에는 교배, 돌연변이, 경쟁, 선택이 있다. 이러한 과정 중에서 선택은 새로운 개체를 생산하지는 않지만, 모든 해중에서 최적의 해가 될만한 해는 선택하고, 그러지 않은 해는 버리는 판단의 역할을 한다. 따라서 아무리 좋은 해를 만들었다고 해도, 취사 선택을 잘못하면, 최적의 해를 찾지 못하거나, 또 많은 시간이 소요되게 된다. 따라서 본 논문에서는 stochastic한 성질을 갖고 있는 Tournament selection에 Local selection개념을 도입하여, 지역 해에서 벗어나 전역 해를 찾는데, 개선이 될 수 있도록 하였고 Fast Evolutionary Programming의 mutation과정을 개선하고, Genetic Algorithm의 연산자인 crossover와 mutation을 도입하여 Parallel search로 지역 해에서 벗어나 전역 해를 찾는 하이브리드 알고리즘을 제안하고자 한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제38권2호
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• pp.149-162
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• 2013

Purpose: In image segmentation via thresholding, Otsu and Kapur methods have been widely used because of their effectiveness and robustness. However, computational complexity of these methods grows exponentially as the number of thresholds increases due to the exhaustive search characteristics. Methods: Particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithms (GAs) can accelerate the computation. Both methods, however, also have some drawbacks including slow convergence and ease of being trapped in a local optimum instead of a global optimum. To overcome these difficulties, we proposed two new multi-level thresholding methods based on Bacteria Foraging PSO (BFPSO) and real-coded GA algorithms for fast segmentation. Results: The results from BFPSO and real-coded GA methods were compared with each other and also compared with the results obtained from the Otsu and Kapur methods. Conclusions: The proposed methods were computationally efficient and showed the excellent accuracy and stability. Results of the proposed methods were demonstrated using four real images.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.273-277
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• 2003

A general process of electronic assembly is composed of a series of geometric alignments and bonding/screwing processes. After assembly, the function is tested in a following process of inspection. However, assembly of micro-optic devices requires both processes to be performed in equipment. Coarse geometric alignment is made by using vision and optical function is improved by the following fine motion based on feedback of tunable laser interferometer. The general system is composed of a precision robot system for 3D assembly, a 3D vision guided system for geometric alignment and an optical feedback system with a tunable laser. In this study, we propose a new fast alignment algorithm of micro-optic devices for both of visual and optical alignments. The main goal is to find a fastest alignment process and algorithms with state-of-the-art technology. We propose a new approach with an optimal sequence of processes, a visual alignment algorithm and a search algorithm for an optimal optical alignment. A system is designed to show the effectiveness and efficiency of the proposed method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.83-91
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• 1995

본 연구에서는 종래에 학습법으로 널리 이용되고 있는 역전파학습법의 문제점으로 지적되어 온 학습에 많은 시간이 걸리는 점과 국소적 최적해에 해가 수렴하여 오차가 충분히 작게 되지 않는 등의 문제점을 해결하기 위해, Hu에 의해 고안된 random tabu 탐색법을 이용하여 신경회로망의 연결강도를 최적화하는 학습알고리즘을 새로이 제안하였다. 그리고 이 방법을 배타적 논리합 문제에 적용하여 기존의 역전파학습법과 학습상수 $, $에 tabu탐색법을 이용한 결과와 비교 검토하여 본 방법이 국소적 최적해에 수렴하지 않고 수렴정도를 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권1호
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• pp.23-34
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• 2002

본 논문에서는 진화전략을 이용하여 빠르게 학습하는 새로운 구조의 뉴로퍼지 시스템을 제안하고 제안한 시스템의 효용성을 입증하기 위하여 비선형 시스템 동정에 응용한 결과를 설명한다. 뉴로퍼지 시스템의 학습 방법으로는 지금까지 주로 변형된 오류역전파 알고리즘과 최적화 기법인 유전자 알고리즘이 많이 사용되어왔으나, 오류역전파 알고리즘은 학습시간이 많이 걸리며 유전자 알고리즘은 해를 유전형 형태로 표현함으로 인하여 미세한 탐색이 힘든 단점이 있었다. 본 논문에서 사용한 진화전력은 해를 표현형의 개체로 나타내어 실수형태로 진화하기 대문에 미세한 탐색이 가능하며 오류역전파 알고리즘에 비해 지역해에 빠질 가능성이 작고 속도가 빠른 장점이 있다. 제안한 뉴로퍼지 시스템을 비선형 시스템 동정에 적용한 결과 학습속도가 빠르며 학습결과도 우수함을 보았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.185-195
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• 2010

본 논문은 H.264/AVC의 빠른 부호화를 위해 인터 및 인트라 예측에서 효율적인 알고리즘을 제안한다. 첫째, 인터 예측모드 결정 방법은 시 공간적 상관성 정보와 픽셀 방향성을 이용하여 빠른 시점에 예측모드를 결정한다. 둘째, 인트라 예측모드 결정 방법은 매크로블록 내 외부의 픽셀값 변화량으로 Smoothness 정도를 판단하여 블록크기를 선택하고, 대표픽셀과 참조픽셀을 이용하여 예측모드를 결정한다. 마지막으로 가변적인 움직임 탐색영역 제한은 주변 블록의 모드 정보와 예측 움직임 벡터를 이용하여 가변적인 탐색영역을 설정하는 방법이다. 실험결과, 제안하는 방법이 기존 JM 14.1과 비교하여 부호화 시간 감소율은 최소 약 18~53% 정도를 보였다. RD 성능 면에서는 PSNR 값의 감소는 거의 없으면서 비트율이 평균 약 4% 정도 근소하게 증가하는 결과를 보였다.