• 한국융합학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.103-108
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• 2017

유비쿼터스 환경에서는 다양한 센서로 부터 원거리에 데이터를 전송해야 하는 문제가 제기되어져 왔다. 특히 서로 다른 위치에서 도착한 데이터를 통합하는 과정에서 데이터의 속성 값들이 상이하거나 데이터에 일부 손실이 있는 데이터들도 처리해야 하는 어려운 문제를 가지고 있었다. 본 논문은 이와 같은 데이터들을 대상으로 집락분석 하는 방법을 제시한다. 이 방법의 핵심은 문제에 적합한 목적함수를 정의하고, 이 목적함수를 최적화 할 수 있는 알고리즘을 개발하는데 있다. 목적함수는 OCS 목적함수를 변형하여 사용한다. 이진 값을 가지는 데이터만을 처리할 수 있었던 MFA(Mean Field Annealing)을 연속 값을 가지는 분야에도 적용할 수 있도록 확장한다. 그리고 이를 CMFA이라 명하고 최적화 알고리즘으로 사용한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권5호
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• pp.39-46
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• 2005

터보부호는 반복적인 복호 알고리즘을 사용함으로써 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN) 채널 환경에서 반복복호가 진행됨에 따라 BER 성능이 샤논 한계에 가까운 성능을 보이는 오류정정 방식으로 제안되었다. 그러나 터보부호의 복호과정에서 반복 횟수가 증가하게 되면 BER 성능은 향상되지만 다양한 채널환경에서 SNR이 증가할 때 무의미한 반복이 이루어진다. 그러므로 복호 지연이 증가하고 실시간 처리가 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서는 적절한 반복 후 중단시킬 수 있는 새로운 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복호기의 연판정 출력인 LLR 차의 절대 평균값을 이용하여 BER의 손실없이 평균 반복복호 횟수를 감소시킬 수 있는 새로운 반복중단 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에 대한 모의실험은 MATLAB Tool을 이용하여 수행하였다. 실험 결과, 반복중단에 의한 BER 성능은 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘 모두 최대 반복 횟수의 경우와 거의 차이가 없었다. 하지만 평균 반복복호 횟수는 기존의 반복중단 알고리즘에 비해서 효과적으로 감소시킬 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.425-435
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• 2016

본 논문에서는 카메라로부터 입력된 영상으로부터 쌀, 커피, 녹차 등 다양한 원료를 양품과 불량품으로 자동 분류하기 위한 분류 모델을 제안한다. 현재 농산물 원료 분류를 위해서 주로 숙달된 노동력의 육안 선택에 의존하고 있지만 작업시간이 길어질수록 반복적인 작업에 의해 분류 능력이 현저히 떨어지는 문제점이 있다. 노동력에 부분적으로 의존하는 기존 제품의 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 평균-이동 클러스터링 알고리즘과 단계별 영역 병합 알고리즘을 결합하는 비전기반 자동 원료 분류 알고리즘을 제안한다. 우선 입력 원료 영상에서 평균-이동 클러스터링 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 클러스터 영역으로 분할한다. 다음단계에서 N개의 클러스터 영역 중에서 대표 영역을 선택하고 이웃 영역들의 영역의 색상과 위치 근접성을 기반으로 단계별 영역 병합 알고리즘을 적용하여 유사한 클러스터 영역을 병합한다. 병합된 원료 객체는 RG, GB, BR의 2D 색상 분표로 표현되고, 병합된 원료 객체에 대해 색상 분포 타원을 만든다. 이후 미리 실험적으로 설정된 임계값을 적용하여 원료를 양품과 불량품을 구분한다. 다양한 원료 영상에 대해 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 적용한 결과 기존의 클러스터링 알고리즘이나 상업용 분류 방법에 비해 사용자의 인위적 조작이 덜 필요하고 분류성능이 우수한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.243-244
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• 2020

본 논문에서는 SIM(Soft Island Model)을 통해 소집단 정보를 이동시키기 위한 KSDE라고 하는 수많은 전략을 제안한다. 먼저, 전체 모집단은 k- 평균 군집 알고리즘에 의해 k 개의 하위 모집단으로 분리된다. 둘째, 소집단에 돌연변이 조작을 수행하기 위해 전략 풀에서 돌연변이 전략을 무작위로 선택한다. 마지막으로, 이 알고리즘의 모집단 다양성을 개선하기 위해 하위 집단 정보가 SIM을 통해 마이그레이션 된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권10C호
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• pp.1007-1012
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• 2003

Multilayer perceptrons (MLPs)를 위한 일반적인 BP 알고리즘의 학습 속도를 개선하기 위하여 제약을 갖는 최적화 기술을 제안하고 이를 backpropagation (BP) 알고리즘에 적용한다. 먼저 잡음 제약을 갖는 LMS (noise constrained least mean square : NCLMS) 알고리즘과 영잡음 제약 LMS (ZNCLMS) 알고리즘을 BP 알고리즘에 적용한다. 이러한 알고리즘들은 다음과 같은 가정을 반드시 필요로 하여 알고리즘의 이용에 많은 제약을 갖는다. NCLMS 알고리즘을 이용한 NCBP 알고리즘은 정확한 잡음 전력을 알고 있다고 가정한다. 또한 ZNCLMS 알고리즘을 이용한 ZNCBP 알고리즘은 잡음의 전력을 0으로 가정, 즉 잡음을 무시하고 학습을 진행한다. 본 논문에서는 확장된(augmented) Lagrangian multiplier를 이용하여, 비용함수(cost function)를 변형한다. 이를 통하여 잡음에 대한 가정을 제거하고 ZNCBP와 NCBP 알고리즘을 확장, 일반화하여 적응 오류 제약 BP(adaptive error constrained BP : AECBP) 알고리즘을 유도, 제안한다. 제안한 알고리즘들의 수렴 속도는 일반적인 BP 알고리즘보다 약 30배정도 빠른 학습 속도를 나타내었으며, 일반적인 선형 필터와 거의 같은 수렴속도를 나타내었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권3호
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• pp.185-191
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• 2004

평균법과 클러스터링은 다속성 평가문제에서 널리 쓰이고 있는 중요한 데이터 마이닝 기법들이다. 그러나, 다양한 다속성 평가 문제에서 데이터 마이닝을 할 때, 데이터들의 특징은 그 중요성이 달라질 수 있기 때문에 이러한 데이터의 중요도 차이를 고려해야 할 필요가 있다. 따라서, 이러한 기법들은 데이터의 선택 및 중요도 등과 같이 그 특징을 얼마나 잘 반영하는 지가 중요하다. 게다가, 산술평균법의 경우에는 우선순위 및 가중치로 정의되는 평가구조에서 적합한 결과를 산출하기에는 한계가 있을뿐 만 아니라, 평가자 그룹별 특징을 반영하기 곤란하다. 따라서, 본 연구에서는 기하학적 도형을 바탕으로 유사도를 평가하여, 평가자 그룹별로 특징지어지는 이산적인 환경에서의 평균을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘의 핵심사항 중 하나는, 항목별 우선순위의 혼돈없이 유사도를 평가할 수 있다는 점이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.501-504
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• 2005

블록 정합 기법(block matching algorithm, BMA) 중에서 가장 널리 알려진 3 단계 탐색(three-step search, 3SS) 알고리즘은 큰 움직임 추정에 적합하지만 고정된 탐색 점으로 인하여 작은 움직임 추정에는 계산 면에서 낭비가 심하고 탐색이 잘못될 경우가 대부분이다. 한편, 효율적인 3 단계 탐색(efficient three-step search, E3SS)은 중앙-편중된 움직임 추정을 작은 다이아몬드 탐색(small diamond search, SDS) 알고리즘으로 보완하여 예측성과 탐색 속도를 향상시킨 알고리즘이다. 본 논문에서는 탐색 초기 단계에서 탐색 점을 최적 배치하고 E3SS 의 SDS 알고리즘을 변형시킨 탐색 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 제안된 탐색 알고리즘이 E3SS 와 비교하여 평균 22% 정도 계산량을 감소시키면서도 MSE(Mean Square Error)의 성능 저하를 거의 보이지 않는 것으로 나타난다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.67-72
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• 2006

적응신호처리 분야에서 LMS(Least Mean Square) 알고리즘은 수식이 간단하고, 적은 계산 량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포 폭이 넓게 분포할 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응 신호처리의 수렴속도를 향상 시키고 복잡한 계산 량을 줄이는 새로운 fast running FIR 필터 구조를 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 가변스텝 사이즈 웨이블렛 기반 적응 알고리즘에 적용한다. 실제로 합성 음성을 사용하여 적응 잡음 제거기에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘과 기존 알고리즘과의 성능을 비교한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.358-359
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• 2018

이 논문에서는 opencv와 android studio를 이용하여 시각장애인이 앞에 사물이 있는지 유무를 구분해준다. 스마트폰의 카메라와 연결하여 차영상으로 움직임을 감지하면 해당 부분을 Labeling 작업을 수행하고 mean shift알고리즘을 이용하여 계속 tracking하는 작업을 수행하여 시각 장애인에게 물체가 앞에 있다는 것을 알려주는 방식의 어플리케이션을 제작하고 있다. 실시간 움직임 관측을 위하여 OpenCV 기반의 C++ 프로그램을 사용하였으며, 어플리케이션은 android studio에서 제작할 예정이다. 연구 결과 Labeling으로 움직이는 물체들을 판별하였으며, Mean-Shift 알고리즘으로 박스영역을 지정하여 물체가 움직이면 박스도 함께 이동하여 실시간으로 사물을 Tracking작업을 수행한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.427-432
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• 2010

셀룰러 시스템에서의 음영 지역 해소 및 전송 용량 증대를 위해 중계기의 중요성은 계속적으로 증가하고 있다. 그러나 RF 중계기는 중계된 전송 신호의 일부가 궤환되어 다시 수신 안테나에 수신되는 궤환 간섭 신호가 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 RF 중계기의 성능 개선을 위해 상관도를 적용한 Sign-Sign LMS(Least Mean Square)를 제안하였다. 기존 알고리즘의 제곱된 에러를 최소화하기 위해 가중치 벡터는 입력 신호와 오차 신호의 부호에 취하고, 이를 활용하여 갱신된다. 제안된 간섭 제거기는 기존 방식과 비교하여 MSE(Mean Square Error) 측면에서 최대 10 dB의 성능 이득을 가진다.