• 대한토목학회논문집
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• 제33권5호
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• pp.1989-1998
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• 2013

최근 '자전거이용 활성화'가 서서히 사회적으로 중요성이 부각되면서 자전거 중심의 교통체계로의 전환을 위한 다양한 노력이 있어 왔으나 그 효과는 부진한 면이 있다. 본 연구에서는 자전거 주차장 등의 시설을 구축하는 데 있어서 필요한 주차장입지선정을 공학적 분석을 통해서 구현하여 보자는데 있다. 즉, 자전거 주차장의 최적 개수 및 위치를 찾는 방법을 제안하는 것이 목적인 바, 구축 모형은 Heuristic P-Median 알고리즘을 이용하였으며, 예산제약의 유무에 따라 모형을 각각 제시하였다. 모형의 적용을 위하여 시험 네트워크를 구축하고 30개의 예비 주차장 (센트로이드-수요지)을 구성하였다. 분석 결과 자전거 주차장의 입지점은 예산제약이 있는 경우 9개, 예산제약이 없는 경우 20개로 선정되었으며, 선정된 입지점들은 실제 자전거 주차장의 이용률이 높은 곳과 일치하는 것으로 나타났다. 이러한 알고리즘은 실제 공용자전거 등의 대상지, 또는 신규 예상입지선정에 활용되어 질 수 있을 것으로 판단된다. 약간의 한계와 향후연구과제에 대해서도 논하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제14권1E호
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• pp.14-21
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• 1995

본 논문은 SIMD 병렬 처리 컴퓨터에 적합한 병렬 분류 알고리즘을 제시키 위해서, 다음과 같이 수행이 된다. 첫째, 비순서화된 데이타 집합을 p개의 프로세서로 할당시킨후에 순차적 quicksort로 분류한다. 그 다음으로, 분류된 각 프로세서의 중위수값을 구한다음 이 값에 위해서 각 프로세서에 데이타 값을 할당시킨다. 각 프로세서에 할당된 데이타가 정확하게 분배가 되도록 중위수와 중위수 값을 구해서 각 프로세서에 적합한 데이타를 다시 할당 시키게 된다. 이때 각 프로세서가 지닌 데이타의 수는 확률이론을 이 용하였다. 마지막으로, 각 프로세서에 할당된 데이타를 순차적 quicksort로 분류하면 된다. 여기서 분류될 데이타 n가 $n{\geq}p^2$일때 본 알고리즘은 최적이 되게됨을 볼수가 있다. 실제적 구현에 있어서, 64개 프로세서를 이용해서 8백만개의 데이타를 분류할때 PSRS 방법의 speedup은 44.4인 반면에 본 알고리즘은 48.43이 된다. 즉, 다양한 공용과 분산 기억장치 기계에 관해서, 본 알고리즘의 speedup은 거의 절반 이상의 선형시간으로서 성취가 됨을 볼 수가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.77-85
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• 2015

본 논문은 n개의 행정구역으로 구성된 도시에 p개의 시설을 신규로 설치하는 경우, 비용이 최소가 되는 최적의 시설 위치를 선정하는 알고리즘을 제안하였다. 이 문제는 정확한 해를 찾는 다항시간 알고리즘이 제안되지 않아 NP-난제로 분류되어 있다. 제안된 방법은 p=[1, n-1]에 대해 먼저 노드들을 증가시키는 방법으로 p개를 선택하고, p번째 선택된 시설 위치를 교체하는 방법을 적용하여 기존의 Myopic 알고리즘의 단점을 개선하였다. 제안된 알고리즘은 n=5, 7, 10, 55인 데이터에 적용한 결과 역-삭제 방법에 비해 최적 해에 가장 근사한 해를 구할 수 있었으며, 엑셀을 활용해 간단히 구현할 수 있는 장점도 있다.

• 한국경영과학회지
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• 제29권1호
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• pp.57-70
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• 2004

Given a tree network on which each node has its own demand and also stands for a candidate location of a potential facility. such as plant or warehouse, the f-median problem on the network (PMPOT) is to select less than or equal to P number of facility locations so that the whole demand on a node is satisfied from only one facility and the total demand occurred on the network can be satisfied from those facilities with the minimum total cost, where the total cost Is the sum of transportation costs and the fixed costs of establishing facilities. Tamir(1996) developed an O(p n$^2$) algorithm for PMPOT which is known to be the best algorithm In terms of the time complexity, where n is the number of nodes in the network, but he didn't make any comments or explanation about implementation details for finding the optimal solution. In contrast to Tamir's work, Kariv and Hakimi(1979) developed O(p$^2$n$^2$) algorithm for PMPOT and presented O(n$^2$) algorithm for finding the optimal solution in detail. In this paper, we not only develop another O(p n$^2$) dynamic programming algorithm for PMPOT that is competitive to Tamir's algorithm in terms of the time complexity, but also present O(n) algorithm that is more efficient than kariv and Hakimi's algorithm in finding the optimal solution. finally, we implement our algorithm on a set of randomly generated problems and report the computational results.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.107-117
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• 2014

본 논문에서는 심전도 파형에서 P, R, T-wave와 같은 local maxima 신호 영역과 Q, S-wave와 같은 local minima 신호영역을 제거하여 기저선 변동 잡음을 제거하기 위한 방법을 제시한다. 이를 위해 형태연산을 개선한 morphology-pair 연산을 심전도 파형에 적용하고, 그 결과 발생되는 돌출 파형을 제거하고자 중간 값 연산을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT/BIH 데이터베이스를 이용하였으며, 실험 결과 원 신호를 왜곡 하지 않고, 기저선 변동 잡음을 효과적으로 제거함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.394-400
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• 2016

현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 관련 영상 장치들이 대중화 되고 있다. 그러나 영상 데이터는 전송하는 과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 주로 salt and pepper 잡음이 대표적이다. 그러나 기존의 방법들은 고밀도 잡음이 첨가된 경우, 잡음 제거 특성이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 훼손된 영상의 히스토그램과 메디안 필터를 이용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘은 salt and pepper 잡음(P=60%)의 고밀도 잡음에 훼손된 Lena 영상에서 32.57[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 CWMF, A-TMF, AWMF에 비해 각각 21.67[dB], 18.07[dB], 20.13[dB] 개선되었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권3호
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• pp.106-115
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• 1999

본 연구에서는 충격잡음이 부가되는 비정상 신호 및 잡음 환경하에서 실시간 시지연 추정이 가능한 SLMPTDE와 ZFLMSTDE의 새로운 적응 시지연 추정 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 중간직교 척도를 바탕으로 임의의 SαS 확률과정에 강건하게 적용할 수 있도록 유도된 확률적 경사형적응 추정 알고리즘으로 구성되었으며, SαS 분포를 갖는 다양한 충격잡음을 대상으로 모의 실험하여 알고리즘의 통계적 수렴특성 및 우정 오차에 대해 분석하였으며, 기존의 LMSTDE 방법과 일정시지연의 경우와 시변시지연의 경우에 대해 실시간 시지연 추정능력을 비교, 분석하였다. 실험결과로부터, LMSTDE 방법은 α≥1.9인 가우시안 잡음에 대해서만 시지연 추정이 가능하였고 P=1로 설정한 SLMPTDE 방법은 1〈α≤2인 경우의 SαS 잡음에 대해 정확한 시지연 추정능력을 보였으며, ZFLMSTDE 방법은 0〈α≤2인 모든 경우의 잡음 환경에 대해 그 능력이 입증되었다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2000년도 춘계학술대회논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.115-120
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• 2000

This study is on the application the image processing algorithm for inspection of the aluminium mill strip surface defect. The image of surface defect data was obtained using the CCD camera with the digital signal board. The edge was found from the difference of pixel intensity between the normal image and defect image. Two step were taken to find the edge in the image processing algorithm. First, noise was removed by using the median filter in the image. Second, the edge was sharpened in detail by using the sharpening convolution filter in the image. Canny algorithm was used to defect the exact edge. The defect section was separated from the original image is to find the coordination point p1 and p2 which include the defect image

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.591-602
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• 2021

급성 허혈성 뇌졸중(Acute ischemic stroke; AIS) 환자는 증상발현 수 시간 이내 영상의학 검사를 통해 뇌경색(Infarction)을 조기 진단하여야 한다. 본 연구에서 SVD와 Bayesian 알고리즘을 이용한 뇌경색의 부피측정을 관류 전산화단층촬영(Computed tomography perfusion; CTP)과 확산 강조 자기공명영상(Magnetic resonance diffusion weighted image; MR DWI)을 비교하여 임상적 유용성을 알고자 하였다. 2017년 9월부터 2020년 9월까지 급성 허혈성 뇌졸중 증상으로 응급실을 내원한 환자 중 50명(남 : 여 = 33 : 17)의 영상의학 검사 정보를 후향적으로 이용하였다. SVD와 Bayesian 알고리즘으로 측정된 뇌경색 부피는 윌콕슨 부호순위검정(Wilcoxon signed rank test) 통계분석을 하여 중앙값(Median)과 사분위수(Iter quartile range; IQR) 25 - 75% 범위로 나타내었다. CTP 검사로 측정한 core volume(단위 : cc)은 SVD가 18.07 (7.76 - 33.98), Bayesian은 47.3 (23.76 - 79.11)으로 측정되었고 penumbra volume은 SVD가 140.24 (117.8 - 176.89), Bayesian은 105.05 (72.52 - 141.98)로 측정되었다. Mismatch ratio (%)는 SVD가 7.56 (4.36 - 15.26), Bayesian은 2.08 (1.68 - 2.77)로 측정되었으며 모든 측정값은 통계적으로 유의미한 차이가 있었다(p < 0.05). 스피어만 상관 분석(Spearman's correlation analysis) 결과는 CT Bayesian과 MR로 측정한 뇌경색 부피의 상관계수(r = 0.915)가 CT SVD와 MR의 상관계수(r = 0.763)보다 더욱 높은 양의 상관관계를 보였다(p < 0.01). 블랜드 알트만 산점도(Bland altman plot) 분석 결과는 CT Bayesian과 MR로 측정한 뇌경색 부피의 산점도 기울기(y = - 0.065)가 CT SVD와 MR의 산점도 기울기(y = - 0.749)보다 완만하게 측정되어 Bayesian이 더 높은 신뢰성을 나타내었다. 따라서 뇌경색 부피의 측정에서 Bayesian 알고리즘이 SVD보다 높은 정확도를 보였으므로 임상에서 유용하게 사용될 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1383-1388
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• 2016

영상 신호처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상 데이터는 전송 과정에서 여러 가지 원인으로 열화가 발생된다. 일반적으로 salt and pepper 잡음 환경에 의해 훼손된 영상의 잡음을 제거하는 대표적인 방법에는 CWMF, A-TMF, AWMF 등이 있으며 이 필터들은 고밀도 잡음 환경에서 잡음제거 특성이 다소 부족하다. 따라서 본 논문에서는 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 국부 마스크를 네 방향으로 세분화하여 선형 보간법을 이용하여 원 화소를 추정하고 추정된 화소에 공간 가중치를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt and pepper 잡음(P = 50%)에 훼손된 House 영상에서 26.86[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 CWMF, A-TMF, AWMF에 비해 각각 16.46[dB], 12.28[dB], 12.32[dB] 개선되었다.