• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.895-900
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• 2023

그래프에서 전체 노드중 일부 노드를 선택하고 선택된 노드에서 발생하는 신호로부터 원 신호를 복원하는 저 복잡도를 갖는 샘플링 기술에 대해 연구한다. 이를 위해, 매 단계에서 한 개의 노드를 선택하는 탐욕 알고리즘을 기반으로, 기존의 방식인 최소 비용값을 갖는 노드를 찾기 위해 전체노드를 탐색 및 계산하는 방식을 취하지 않고 임계값을 설정하여 임계값 이하의 값을 갖는 노드를 선택하도록 하여 탐색 및 비용함수 계산비용을 줄이는 방식을 제안한다. 복원성능 저하를 막기 위해 정확한 임계값 설정이 요구되며, 이를 위해 임계값을 구하기 위한 매 단계에서 샘플링 집합 크기와의 관계식을 정립한다. 다양한 그래프상에서 복원성능 및 복잡도 (실행시간) 평가를 수행하여, 기존 방식 대비 복원성능을 유지하면서 평균 1.3배 이상 빠른 실행시간이 보임을 확인했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1682-1687
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• 2020

대역폭 제한 그래프신호의 신호복원을 위해서 최대의 정보를 제공하기 위한 그래프 상의 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택 알고리즘에 대해 연구한다. 저 복잡도 선택알고리즘을 구현하기 위해 직접적인 비용함수인 신호 복원오차를 최소화 하는 대신, 신호 복원오차의 최대값을 최소화하는 방법에 대해 집중한다, 이를 위해, 추가적인 복잡도 개선을 위해 유용한 근사화공식을 적용하여 성능손실을 최소화하면서 복잡도를 개선한 저 복잡도 탐욕알고리즘을 제안한다. 다양한 그래프신호에 대한 폭넓은 실험을 통해, 기존 저 복잡도 방식과 신호복원성능 및 복잡도를 평가 비교하여 기존방식대비 신호복원 및 복잡도면에서 모두 성능 개선이 있음을 보였으며, 이는 실시간 응용분야에서 실용적인 해결방식으로써 경쟁력 있는 대안을 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.367-374
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• 2022

그래프 노드상에서 발생하는 그래프 신호의 일부를 선택해서 만든 샘플링 신호로부터 원신호를 복원하기 위해, 복원오차를 최소화하기 위한 최적의 샘플링 집합을 선택하는 알고리즘에 관해 연구한다. 복잡도 개선을 위해 복원오차를 직접적으로 최소화하는 대신에, 복원오차의 상한값을 비용함수로 사용하고, QR분해 적용을 통해 발생하는 상삼각행렬의 대각선상에 위치하는 값으로 샘플링을 결정할 수 있게 하는, 저 복잡도를 갖는 반복적 탐욕알고리즘을 제안한다. 기존의 샘플링 선택 방법과 비교하여, 제안 알고리즘이 복원 성능 저하를 평균 5%미만으로 유지하면서, 약 3.5배 빠른 실행시간을 보임을 다양한 그래프 상황에서 실험을 통해 확인한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1023-1030
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• 2020

임의의 그래프 신호를 복원하기 위해 그래프상의 일부 노드로 구성된 샘플링 집합내의 노드들의 신호값만을 사용하게 되는 경우, 이를 위한 최적의 샘플링 집합 선택 문제에 대해 연구한다. 고도의 계산량을 요구하는 고유값 분해 (eigen decomposition)를 사용하지 않고, 노드를 선택하는 과정에서의 신호 변화값의 차이를 비용함수로 제시한다. 구체적으로, 기존 방식의 비용함수인 신호 복원오차를 최소화하는 대신에 본 연구에서는 신호 변화값의 차이를 비용함수로 채택하여 이를 최소화하는 간단하고 고속의 탐욕 (greedy) 샘플링 집합선택 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속알고리즘과 성능평가 비교를 위해 다양한 그래프 신호에 대한 폭넓은 실험을 진행하여, 기존 방식 대비 신호복원 성능감소를 약 7% 이내로 유지하면서 실행시간을 10배이상으로 단축하였음을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.153-160
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• 2022

그래프신호가 각각의 가중치를 갖고 발생하는 경우 그래프상의 최적의 샘플링 노드집합을 선택하는 탐욕알고리즘에 대해 연구한다. 이를 위해 가중치를 반영한 복원오차를 비용함수로 사용하고 여기에 QR 분해를 적용하여 단순한 형태로 전개한다. 이렇게 도출된 가중치 복원오차를 최소화하기 위해 다양한 수학적 증명을 통해 반복적으로 노드를 선택할 수 있는 수학적 결과식을 유도한다. 이러한 결과식에 기반하여, 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택알고리즘을 제안한다. 성능평가를 위해 다양한 그래프에서 발생하는 가중치를 갖는 그래프신호에 적용하여 기존 샘플링 선택 기술대비, 복잡도를 유지하면서 가중치 신호의 복원성능이 우수함을 보인다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1021-1026
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• 2016

The graph-based SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) approach has been gaining much attention in SLAM research recently thanks to its ability to provide better maps and full trajectory estimations when compared to the filtering-based SLAM approach. Even though graph-based SLAM requires batch processing causing it to be computationally heavy, recent advancements in optimization and computing power enable it to run fast enough to be used in real-time. However, data association problems still require large amount of computation when building a pose graph. For example, to find loop closures it is necessary to consider the whole history of the robot trajectory and sensor data within the confident range. As a pose graph grows, the number of candidates to be searched also grows. It makes searching the loop closures a bottleneck when solving the SLAM problem. Our approach to alleviate this bottleneck is to sample a limited number of pose nodes in which loop closures are searched. We propose a heuristic for sampling pose nodes that are most advantageous to closing loops by providing a way of ranking pose nodes in order of usefulness for closing loops.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제8권2호
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• pp.37-43
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• 2007

Coordination of multiple UAVs is an essential technology for various applications in robotics, automation, and artificial intelligence. In general, it includes 1) waypoints assignment and 2) trajectory generation. In this paper, we propose a new method for this problem. First, we modify the concept of the standard visibility graph to greatly improve the optimality of the generated trajectories and reduce the computational complexity. Second, we propose an efficient stochastic approach using simulated annealing that assigns waypoints to each UAV from the constructed visibility graph. Third, we describe a method to detect collision between two UAVs. FinallY, we suggest an efficient method of controlling the velocity of UAVs using A* algorithm in order to avoid inter-UAV collision. We present simulation results from various environments that verify the effectiveness of our approach.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제8권4호
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• pp.441-463
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• 2006

본 연구에서는, 초등학생들이 생활 주변의 자료수집이 필요한 상황에서 자료를 수집하기 위하여 어떤 설계를 하여 표본을 설정하는지, 조사한 자료를 효율적으로 분석하기 위하여 표 또는 그래프 등의 도구를 어떻게 이용하고 어떠한 결과를 얻는가를 알아보았다. 이를 위하여 자료 수집이 필요한 상황에서 자료 수집과 설계 및 조사에 관하여 학생들이 논의와 시행착오를 통하여 찾아가도록 지도 및 관찰하였다. 그래서 통계 자료를 정리하고 결과분석을 하는 수업을 통해서 초등학교 6학년 학생들의 표본 개념의 이해 수준이 향상되고, 자료 분석을 위하여 표와 그래프를 더 잘 이용하게 됨을 확인하였다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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• pp.228-233
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• 2005

The protein side-chain packing problem (SCPP) is known to be NP-complete. Various graph theoretic based side-chain packing algorithms have been proposed. However as the size of the protein becomes larger, the sampling space increases exponentially. Hence, one approach to cope with the time complexity is to decompose the graph of the protein into smaller subgraphs. Some existing approaches decompose the graph into biconnected components at an articulation point (resulting in an at-most 21-residue subgraph) or solve the SCPP by tree decomposition (4-, 5-residue subgraph). In this regard, we had also presented a deterministic based approach called as SPWCQ using the notion of maximum edge weight clique in which we reduce SCPP to a graph and then obtain the maximum edge-weight clique of the obtained graph. This algorithm performs well for a protein of less than 500 residues. However, it fails to produce a feasible solution for larger proteins because of the size of the search space. In this paper, we present a new heuristic approach for the side-chain packing problem based on the maximum edge-weight clique finding algorithm that enables us to compute the side-chain packing of much larger proteins. Our new approach can compute side-chain packing of a protein of 874 residues with an RMSD of 1.423${\AA}$.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.187-196
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• 1997

This paper presents a semi-automatic methodology to synthesize executable digital controller saftware in a multi-loop control system. A digital controller is described by a task graph and end-to-end timing requirements. A task graph denotes the software structure of the controller, and the end-to-end requirements establish timing relationships between external inputs and outputs. Our approach translates the end-to-end requirements into a set of task attributes such as task periods and deadlines using nonlinear optimization techniques. Such attributes are essential for control engineers to implement control programs and schedule them in a control system with limited resources. In current engineering practice, human programmers manually derive those attributes in an ad hoc manner: they often resort to radical over-sampling to safely guarantee the given timing requirements, and thus render the resultant system poorly utilized. After task-specific attributes are derived, the tasks are scheduled on a single CPU and the compiled kernel is synthesized. We illustrate this process with a non-trivial servo motor control system.