• 한국실내디자인학회논문집
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• 제38호
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• pp.258-265
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• 2003

The design of space, which focuses on human senses and perception, has become more prominent. It can be understood as the space needed for a field of experience. Phenomenological attitude focuses on the relations between human in the context of their environment. The experiences generated were used as a method of design. The method guides a formation of active space through phenomenological experience in interior space as well as architecture. To stimulate a phenomenological sensitive experience, the parameters for certain experiences were connected to the five senses, finally creating a concrete space. Water, light, air, vapor, and earth as architectural media are connected to the five senses and lead to intermediation from abstract to actual. In particular, water is deeply rooted in peoples subconsciousness and stimulates our instincts. Using water by effectively combining its symbols and physical characteristics will be a method to reinforce the experience with a given space. This study will examine the need for space experience and characteristics of water as an essential elements for perception experience and present possible experimental design.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1689-1699
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• 2006

A nonlinear channel blind equalizer by using a hybrid genetic algorithm, which merges a genetic algorithm with simulated annealing, and a RBF network is presented. In this study, a hybrid genetic algorithm is used to estimate the output states of a nonlinear channel, based on the Bayesian likelihood fitness function, instead of the channel parameters. From these estimated output states, the desired channel states of the nonlinear channel are derived and placed at the center of a RBF equalizer to reconstruct transmitted symbols. In the simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise. The performance of the proposed method is compared with those of a conventional genetic algorithm(GA) and a simplex GA, and the relatively high accuracy and fast convergence of the method are achieved.

• 한국CDE학회논문집
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• 제6권2호
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• pp.133-139
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• 2001

Since a great number of 2D engineering drawings are being used in industry and at the same time 3D CAD becomes popular in recent years, we need to reconstruct 3D CAD models from 2D legacy drawings. In this thesis, a combination of a feature recognition method and an expert system is suggested for the 3D solid model reconstruction. Modeling primitives of 3D CAD systems are recognized and constructed by using the pattern matching technique of the features modeling. Additional information for the 3D model reconstruction can be generated by extracting symbols or text entities which are related to form entities. For complex and indefinite cases which cannot be solved by the process of feature recognition, an expert system with a rule base has been used for decision-making. A 3D reconstruction system which recognizes 2D DXF drawing files has been implemented where models composed with protrusions, holes, and cutouts can be handled.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권3호
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• pp.259-265
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• 2004

In this study, a hybrid genetic algorithm merged with simulated annealing is presented to solve nonlinear channel blind equalization problems. The equalization of nonlinear channels is more complicated one, but it is of more practical use in real world environments. The proposed hybrid genetic algorithm with simulated annealing is used to estimate the output states of nonlinear channel, based on the Bayesian likelihood fitness function, instead of the channel parameters. By using the desired channel states derived from these estimated output states of the nonlinear channel, the Bayesian equalizer is implemented to reconstruct transmitted symbols. In the simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise. The performance of the proposed method is compared with those of a conventional genetic algorithm(GA) and a simplex GA. In particular, we observe a relatively high accuracy and fast convergence of the method.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권1호
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• pp.35-41
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• 2007

In this paper, a modified Fuzzy C-Means (MFCM) algorithm is presented for nonlinear blind channel equalization. The proposed MFCM searches the optimal channel output states of a nonlinear channel, based on the Bayesian likelihood fitness function instead of a conventional Euclidean distance measure. In its searching procedure, all of the possible desired channel states are constructed with the elements of estimated channel output states. The desired state with the maximum Bayesian fitness is selected and placed at the center of a Radial Basis Function (RBF) equalizer to reconstruct transmitted symbols. In the simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise. The performance of the proposed method is compared with that of a hybrid genetic algorithm (GA merged with simulated annealing (SA): GASA), and the relatively high accuracy and fast searching speed are achieved.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제19권6호
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• pp.1268-1279
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• 2005

The current method for pavement sign marking operations is labor-intensive and very dangerous due to the exposure of workers to passing traffic. It also requires blocking traffic for a long period of time resulting serious traffic jam. This paper deals with the development of a robotic system for automating the pavement sign painting operations. The robotic system consists of gantry frame equipped with transverse drive rail and automatic paint spray system. The workspace of the gantry robot is extended to one-lane width with the transverse rail system. This research also includes the development of font data structures that contain the shape information of pavement signs, such as Korean letters, English letters and symbols. The robot path is generated with this font data through the procedures of scaling up/down and partitioning the signs to be painted depending on the workspace size.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1284-1294
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• 2007

본 논문에서는 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means: MFCM) 알고리즘을 이용하여 블라인드 비선형 채널등화기를 구현하였다. 이를 위해 제안된 MFCM은 기존의 유클리디언 거리 값 대신 Bayesian Likelihood 목적함수(fitness function)를 이용하여 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 비선형 채널의 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)을 추정한다. 이렇게 구해진 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 벡터를 구성하고 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용하여 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우스 잡음을 추가한 데이터를 사용하여 하이브리드 유전자 알고리즘 (genetic algorithm(GA) merged with simulated annealing (SA): GASA)과 그 성능을 비교하였으며, 제안된 MFCM을 이용한 등화기가 GASA를 사용한 것 보다 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.382-388
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• 2007

본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means: MFCM) 알고리즘을 제안한다. 제안된 MFCM은 기존의 유클리디언 거리 값 대신 Bayesian Likelihood 목적함수(fitness function)를 이용하여 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태값(optimal channel output states)을 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적인 채널 상태(desired channel states) 벡터들을 구성하고 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우스 노이즈를 추가한 데이터를 사용하여 하이브리드 유전자 알고리즘 (GA merged with simulated annealing (SA): GASA)과 그 성능을 비교 하였으며, 제안된 MFCM을 이용한 등화기가 GASA를 활용한 것 보다 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권6A호
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• pp.500-505
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• 2009

본 논문에서는 QAM 변조의 계층적 변조 특성을 이용하여 Iterative MIMO 수신기에서 LLR(log likelihood ratio)값을 구하기 위한 낮은 복잡도를 가지는 후보 리스트 발생 기법을 소개한다. QAM 변조는 에러에 강인한 HP(high priority) 심볼과 상대적으로 에러에 약한 LP(low priority) 심볼로 분해할 수 있다. 본 논문에서는 HP 심볼에 대해서는 간단한 ZF 수신기의 output 값과 인접 HP 심볼들을 이용하여 먼저 안테나별로 HP 심볼 리스트를 발생하고, 각 HP 심볼 리스트에 대해서 ML(maximum likelihood)의 검파 성능을 가지는 sphere decoder를 사용하여 LP 심볼 리스트를 발생하여 후보 심볼 리스트를 발생하였다. 두 번째 iteration 이후부터는 채널 디코더에서 피드백되는 apriori 값을 이용하여 후보 심볼 리스트를 발생하였다. 실험의 비교군은 MIMO 채널 용량에 근사적으로 접근하는 list sphere decoder(LSD)를 사용하였다. 전산 실험 결과, 제안하는 후보 리스트 발생 기법은 LSD에 비해서 첫 번째 iteration에서는 BER성능이 다소 떨어지나, iteration 이 진행될수록 LSD에 근접하는 성능을 보였으며, 후보 리스트의 발생 시간도 LSD에 비해서 월등히 우수한 성능을 가짐을 볼 수 있었다. 또한 LLR 계산 시 탐색해야 할 후보 리스트의 개수 역시 LSD에 비해서 적은 값을 가지므로, LLR 계산 시 필요한 연산의 복잡도가 낮음을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.84-89
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• 2011

음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식 방법이 요구된다. 기존의 악보 인식 방법에서는 특정 수정 프로그램에서 만든 악보만 그 프로그램에서 재수정과 재생이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하고 재생을 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 악보 구성 기호의 특징을 이용하여 음표와 쉼표, 그 외의 기호들로 분리한다. 분리된 음표 기호들은 박자마다 다른 음표 형태의 특징을 이용하여 다시 세밀하게 분리하고 쉼표와 그 외의 기호들은 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보 구성 기호들을 이용하여 각각 정보를 저장하고 향후에 악보 구성 기호에 해당하는 음의 재생을 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 50장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.