• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.5
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• pp.3093-3099
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• 2014

Modern graphic processors, multimedia processors and audio processors mostly use floating-point number. Meanwhile, high-level language such as C and Java uses both single-precision and double precision floating-point number. In this paper, an algorithm which computes the reciprocal of double precision floating-point number using a 32 bit multiplier is proposed. It divides the mantissa of double precision floating-point number to upper part and lower part, and calculates the reciprocal of the upper part with Goldschmidt's algorithm, and computes the reciprocal of double precision floating-point number with calculated upper part reciprocal as the initial value is proposed. Since the number of multiplications performed by the proposed algorithm is dependent on the mantissa of floating-point number, the average number of multiplications per an operation is derived from some reciprocal tables with varying sizes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.561-564
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• 2010

의학과 기술 발달로 인해 질병과 사고에 의한 사망률은 줄어들었으나, 심장 관련 질환에 의한 사망률은 증가하였다. 심장 질환을 예방하는 데는 정기적인 검진을 통해 심장기능을 분석하고 관찰하는 것이 중요하다. 심장 기능의 분석은 이완기와 수축기 사이의 혈류량 및 심박구출률 계산을 통한 심장 운동능력 평가에 의해 이루어진다. 본 연구에서는 심장 단축 자기공명영상에서 좌심실 영역을 자동 분할하여 혈류량 및 심박 구출률을 계산하는 알고리즘을 제안한다. K평균 군집화 기법을 적용하여 좌심실을 분할하고, 그래프 탐색 기법에 기반하여 분할 오류를 수정하였다. 15명의 지원자에 대해 제안하는 알고리즘을 사용하여 혈류량과 심박구출률을 계산하였고, 수동윤곽검출 및 General Electronics 사의 MASS 소프트웨어와 비교하였다. 제안한 알고리즘의 수동윤곽검출과 차이는 혈류량의 경우 평균적으로 이완기에 $4.6mL{\pm}3.9$, 수축기에 $2.1mL{\pm}2.4$로 나타났고, 심박구출률은 $1.8%{\pm}1.7$이었다. 전반적으로 MASS소프트웨어에 비해 좋은 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.35-38
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• 2006

다층 퍼셉트론(MLP) 학습 이론인 오류 역전파 알고리즘은 델타룰과 최급 하강법을 사용하기 때문에 학습시 많은 시간이 소요된다는 단점을 가지고 있다. 때문에 신경망에서의 잘못된 초기 가중치 선택은 오류 역전파 알고리즘을 사용하는 신경망에서의 현격한 학습 성능저하를 발생시키게 된다. 본 논문에서는 학습시 오류 역전파 알고리즘의 수렴시간을 개선하기 위한 신경망의 동적 초기 가중치 선택 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 학습전 기존의 선택 가중치와 모든 가중치가 1.0 또는 -1.0 값을 가지는 가중치 집합에서 가중치 변동률을 선측정하여 이들 중 가장 변동률이 큰 경우를 초기 가중치 집합으로 선정하게 된다. 즉, 초기의 가중치 변동률을 차후 성능을 판단하는 지표로 사용하여 잘못된 가중치 선택으로 인한 최악의 학습효율의 가능성을 배제시키고 다층 신경망의 학습특성상 평균 이상의 학습효율을 보장하는 초기 가중치 선택방법이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.625-628
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• 2002

동영상의 장면 전환의 검출은 특정 객체의 검출, 비디오 압축 또는 비디오 문서의 군집화, 비디오 데이터베이스 시스템 등 많은 응용프로그램에서 유용하게 다루어진다. 특히 멀티미디어 데이터베이스에서 이미지를 검출하는 처음 단계로서 Shot Change 검출은 아주 중요하다. 이미 장면 전환의 검출을 위한 여러 알고리즘이 개발되어 발표되었다. 본 논문에서는 대용량의 영상 데이터 사이즈를 고려하여 검출에 소요되는 시간과 검출의 정확도의 상쇄관계를 알아보기 위해서 히스토그램의 분포에 의한 알고리즘과 이미지의 평균과 분산을 이용한 알고리즘을 구현하고 그 알고리즘 간의 성능의 차이를 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.302-307
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• 2007

RFID를 기반으로 유비쿼터스 환경의 응용 서비스를 지원하는 미들웨어는 지속적으로 끊임없이 입력되는 데이터를 정확하게 실시간으로 처리하고 응용 서비스에서 질의하는 결과를 획득해서 전달하여야 한다. 이와 같은 지속적으로 입력되는 대량의 데이터 스트림을 처리하기 위해서 데이터 스트림 관리 시스템(Data Stream Management System: DSMS)을 개발하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존에 연구되는 데이터 스트림에 대한 알고리즘은 대부분 연속 질의 결과들 사이의 평균 오차를 줄이고, 부하 발생 시 데이터의 우선순위에 따라 버리는 것에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 RFID EPC 라는 데이터 특성에 맞추어 다중버퍼를 이용함으로써 고속의 데이터 처리 능력을 얻고, 각 버퍼마다 일정한 규칙을 통해 질의에 있어서도 빠른 대응을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 현재 DSMS의 관련 연구와 고속 데이터 처리의 필요성을 말하고, 제안하는 알고리즘 설명과 시뮬레이션을 통해 단일버퍼와 다중버퍼일 경우 데이터 처리 속도 성능 평가와 제안한 알고리즘에 맞도록 버퍼가 생성 되는지 테스트하는 것으로 구성된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.268-271
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• 2014

일반적인 이동 수단은 도보, 자동차, 버스가 있으며 그 외에 기차, 자전거 등이 있다. 사용자가 이용하는 이동 수단 상태는 개개인의 특징을 포함하며 이를 파악한다면 다양한 면에서 유용하게 사용 될 수 있다. 사용자의 이동 수단의 상태를 파악하기 위해서 GPS 정보가 사용될 수 있고, 위치정보 기반의 평균속도를 계산함으로써 대표적인 이동수단인 도보, 자동차, 버스를 구별할 수 있다. 이 논문에서는 사용자가 버스를 탑승하고 있을 경우, 위치 정보와 GIS정보(버스 정류장 정보와 버스 노선 정보)를 통해 해당 탑승 버스의 노선 정보를 예측하기 위한 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 수행 가능성을 파악하기 위해, 약 1개월간 수집된 버스 이동 GPS 로그와 광주지역 버스 노선 및 정류장 정보를 이용한 알고리즘 검증을 수행하였고, 알고리즘이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.4
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• pp.292-297
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• 2013

In this paper, unusual waveform detection algorithm based on Refractory Period in arrhythmia ECG signal is proposed. Most of arrhythmia ECG signals consist of unusual waveforms with average 10% rate. Thus tremendous benefit can be obtained in terms of time and cost by providing unusual waveform samples reduced more than 90% to medical staffs who have to monitor and analyze for a long time. The proposed algorithm detects the R-peak using the features of R wave and variable refractory period. For the detected R-peak, unusual waveforms are found using means and standard deviation of electric potential and kurtosis of the R-peaks which are not included in unusual waveform. The proposed algorithm was applied to all records of the MIT-BIH arrhythmia database and showed more than average 90% of compression ratio.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.974-975
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• 2017

본 논문에서는 생체지문인식의 전처리 단계에서 정보 손실여부를 판단할 수 있는 중요한 파트인 전처리 이진화를 보다 효율적으로 수행하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 인접 픽셀의 값을 계산하고, 적응적으로 이진화 여부를 판단 및 지문방향에 대한 방향성 향상을 통해, 융선(ridge)와 골(Valley)의 구분이 명확하지 않은 영역에서 발생하는 생체지문 데이터 손실과 연산량을 개선하였다. 본 논문의 성능평가를 위해 미국 NIST에서 제공하는 MINEX 지문샘플 데이터를 사용하였다. 모의실험 결과 기존 전처리 알고리즘보다 연산량은 평균 50% 감소하였고, 지문정보 손실 영역 부분이 효과적으로 개선됨을 확인하였다.

• Proceedings of The KACE
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• 2018.01a
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• pp.129-132
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• 2018

교통 체증은 차량 이용이 대중화된 지금 많은 문제를 야기하고 있다. 교통 정체로 인한 시간 허비, 장시간 운전으로 인한 운전자의 피로 증가, 매연 배출로 인한 환경 오염 촉진 등 교통 체증은 사회적으로 무시할 수 없는 여러 문제들을 불러온다. 이에 본 연구는 신호 체계 개선에 초점을 두어 유전 알고리즘을 이용한 도시 규모의 유동성 연동 신호 체계를 구현하고자 하였다. 이를 위하여 교통 시뮬레이션 프로그램 SUMO를 이용하여 실험 환경을 조성하고, 4개의 사거리와 16개의 사거리, 그리고 선릉역 인근의 실제 도로망에서의 최적 신호 주기를 탐색하였다. 실험 결과 4개의 사거리의 경우 유전 알고리즘 적용 전의 초기 설정에 비해 자동차들의 평균 이동 시간이 31.1% 감소, 16개의 사거리의 경우 6.2% 감소, 실제 도로에서는 1.1% 감소함을 확인할 수 있었다. 따라서 유전 알고리즘을 이용한 새로운 교통 체계는 교통 정체를 완화하는 효과가 있으며 본 연구를 실제에 적용한다면 도시 규모의 도로망에서 시간대 별로 교통 흐름을 최적화하는 맞춤형 신호 주기를 구할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.417-418
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• 2012

우리는 유클리드 공간에서 그림 데이터의 평균화 분산을 이용한 비선형 변환을 이용하여, 그림 데이터에서 최인접검색(nearest neighbor search)을 빠르게 할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 기존의 평균과 분산을 이용한 최인접검색 알고리즘은 고차원 그림 데이터를 그보다 낮은 차원의 유클리드 공간의 데이터로 변환하고, 낮은 차원에서의 비교를 통해 최인접검색의 해가 될 수 없는 그림 데이터를 빠르게 제외하는 방법을 사용한다. 우리는 기존의 방법이 균일하게 나누어지는 크기의 그림 데이터에서만 가능하던 기존방법에 대한 해결책을 이 논문에서 제시하여 일반적인 그림 데이터에서도 평균과 분산을 이용하는 최인접검색을 가능하게 한다.