• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.156-158
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• 2000

This paper presents a efficient algorithm for loss reduction of distribution system by automatic sectionalizing switch operation in distribution systems of radial type. To apply genetic algorithm to reconfiguration of distribution system, in this paper we propose the string type and efficient reconfiguration procedure. We also discuss the more elaborate search techniques of solution space as well as the simple genetic algorithm. The experimental results show that the proposed genetic algorithm have the ability to search a good solution.

• Smart Structures and Systems
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• 제23권1호
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• pp.45-60
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• 2019

This paper is devoted to proposing a new approach for damage detection of structures. In this technique, the biconjugate gradient method (BCG) is employed. To remedy the noise effects, a new preconditioning algorithm is applied. The proposed preconditioner matrix significantly reduces the condition number of the system. Moreover, based on the characteristics of the damage vector, a new direct search algorithm is employed to increase the efficiency of the suggested damage detection scheme by reducing the number of unknowns. To corroborate the high efficiency and capability of the presented strategy, it is applied for estimating the severity and location of damage in the well-known 31-member and 52-member trusses. For damage detection of these trusses, the time history responses are measured by a limited number of sensors. The results of numerical examples reveal high accuracy and robustness of the proposed method.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1390-1393
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• 2013

인터페이스가 제한된 단말에서 정보 검색 서비스를 제공하는 경우, 검색 재현율보다는 정확도가 중요하다. 데이터를 쉽게 구조화할 수 있고 검색 정확도가 중요한 한정된 도메인에서는 시맨틱 검색 기술을 통해 강력한 정보 검색 서비스를 제공할 수 있지만, 사용자 키워드 질의를 시스템 질의로 변환하는 과정에서 다양한 해석들이 존재할 수 있기에 개선의 여지도 많다. 본 논문에서는 해석 정확도와 확장성을 동시에 향상시키기 위한 새로운 모델을 제안한다. 제안 모델은 공간의 구조와 요소들의 해석을 제한함으로써 중간 탐색 공간의 크기를 점진적으로 줄이면서 사용자의 검색 의도는 가능한 보존할 수 있다. 실제 데이터로 이루어진 대용량 지식을 이용해 다른 최신 기술과 비교하여 실험적 평가를 제시하였다.

• 대한수학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.905-915
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• 1994

Let $M_g$ be the moduli space of isomorphism classes of genus g smooth curves. It is a quasi-projective variety of dimension 3g - 3, when $g > 2$. It is known that a complete subvariety of $M_g$ has dimension $< g-1 [D]$. In general it is not known whether this bound is rigid. For example, it is not known whether $M_4$ has a complete surface in it. But one knows that there is a complete curve through any given finite points [H]. Recently, an explicit example of a complete curve in moduli space is given in [G-H]. In [G-H] they constructed a complete curve of $M_3$ as an intersection of five hypersurfaces of the Satake compactification of $M_3$. One way to get a complete curve of $M_3$ is to find a complete one dimensional family $p : X \to B$ of plane quartics which gives a nontrivial morphism from the base space B to the moduli space $M_3$. This is because every non-hyperelliptic smooth curve of genus three can be realized as a nonsingular plane quartic and vice versa. This paper has come out from the effort to find such a complete family of plane quartics. Since nonsingular quartics form an affine space some fibers of p must be singular ones. In this paper, due to the semistable reduction theorem [M], we search singular plane quartics which can occur as singular fibers of the family above. We first list all distinct plane quartics in terms of singularities.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제81권2호
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• pp.195-203
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• 2022

This paper presents the quantification and location damage detection of plane and space truss structures in a two-phase method to reduce the computations efforts significantly. In the first phase, a proposed damage indicator based on the residual force vector concept is used to get the suspected damaged members. In the second phase, using damage quantification as a variable, a teaching-learning based optimization algorithm (TLBO) is used to obtain the damage quantification value of the suspected members obtained in the first phase. TLBO is a relatively modern algorithm that has proved distinguished in solving optimization problems. For more verification of TLBO effeciency, the classical particle swarm optimization (PSO) is used in the second phase to make a comparison between TLBO and PSO algorithms. As it is clear, the first phase reduces the search space in the second phase, leading to considerable reduction in computations efforts. The method is applied on three examples, including plane and space trusses. Results have proved the capability of the proposed method to precisely detect the quantification and location of damage easily with low computational efforts, and the efficiency of TLBO in comparison to the classical PSO.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권1호
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• pp.13-22
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• 2004

멀티미디어 데이타의 사용이 증가함에 따라 고차원 이미지 데이타에 대한 효율적인 색인과 검색 기법이 크게 요구되고 있다. 그러나 많은 노력에도 불구하고 현재의 다차원 색인 기법들은 고차원 데이타 공간에서 만족할 만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 이러한 소위 차원의 저주를 해결하기 위해 최근에 차원을 줄이거나 근사 해를 구하는 둥의 접근법이 시도되고 있지만 이러한 방법들은 근본적으로 정확도의 상실이라는 문제를 갖고 있다. 정확도의 보존을 위해 VA-file, LPC-file둥과 같이 벡터 근사에 기반 한 기법들이 최근에 개발되었다. 그러나 이 기법은 검색 성능이 색인 파일의 크기에 큰 영향을 받으며, 한번에 큰 검색 공간을 줄이는 계층 색인 구조의 장점을 상실한다. 본 논문에서는 이미지 데이터베이스에서 유사성 질의를 위한 새로운 계층 색인 구조인 GC-트리를 제안한다. GC-트리는 밀도 함수에 기초하여 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 색인 구조를 동적으로 생성한다. 이러한 특성을 갖는 GC-트리는 군집화 된 고차원 이미지 데이타 검색에 훌륭한 성능을 나타낸다.

• 천문학회보
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• 제41권1호
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• pp.53.1-53.1
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• 2016

With the official start of the operations of the three 1.6 m KMTNet telescope systems from 2015 October, we have initiated a program named KMTNet Supernova Program (KSP) from 2015 to 2019 aiming at searching for supernovae (SNe), other optical transients and related sources. Taking advantage of the 24-hour coverage, high cadence and multi-color monitoring observations, this is optimal for discovering early SNe and peculiar ones. From the start of the previous test observing runs of ~half a year, we have performed observations on several nearby galaxy groups and nearby galaxies with short separations on the sky. We have developed data reduction/variable object search pipelines, meanwhile we have discovered some interesting transient objects. We also stacked all the images for given fields, searched for new objects/galaxies, and discovered several new dwarf galaxies, e.g., in the NGC 2784 galaxy group field (H. S. Park et al.'s talk). We will report the current project status and the results obtained.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.88-102
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• 2006

멀티미디어 정보 검색에서 멀티미디어 데이터는 고차원 공간상의 벡터로 표현된다. 이러한 특정 벡터를 효율적으로 검색하기 위하여 다양한 색인 기법이 제안되어 왔다. 그러나 특정 벡터의 차원이 증가하면서 색인 기법의 효율성이 급격히 떨어지는 차원의 저주 문제가 발생한다. 차원의 저주 문제를 해결하기 위하여 색인하기 이전에 원 특정 벡터를 저차원 공간상의 벡터로 사상하는 차원 축소 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 벡터의 놈과 각도 성분을 이용하여 유클리드 거리를 근사하는 함수를 기반으로 하는 새로운 차원 축소 기법을 제안한다. 먼저, 유클리드 거리 근사를 위하여 추정된 각도의 오차의 발생 원인을 분석하고 이 오차를 줄이기 위한 기본 방향을 제시한다. 또한, 고차원 특정 벡터를 다수의 특징 서브 벡터들의 집합으로 분리하고 각 특징 서브 벡터로부터 놈과 각도 성분을 근사하여 차원을 축소하는 새로운 기법을 제안한다. 각도 성분을 정확하게 근사하기 위해서는 올바른 기준 벡터의 설정이 필수적이다. 본 연구에서는 최적 기준 벡터의 조건을 제시하고, Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 기준 벡터를 선정하는 방법을 제안한다. 또한, 축소된 저차원 공간상의 벡터틀을 위한 새로운 거리 함수를 정의하고, 이 거리 함수가 유클리드 거리 함수의 하한 함수가 됨을 이론적으로 증명한다. 이는 제안된 기법이 착오 기각의 발생을 허용하지 않으면서 효과적으로 차원을 줄일 수 있음을 의미하는 것이다. 끝으로, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.230-240
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• 2022

Sharing of online videos via internet is an emerging and important concept in different types of applications like surveillance and video mobile search in different web related applications. So there is need to manage personalized web video retrieval system necessary to explore relevant videos and it helps to peoples who are searching for efficient video relates to specific big data content. To evaluate this process, attributes/features with reduction of dimensionality are computed from videos to explore discriminative aspects of scene in video based on shape, histogram, and texture, annotation of object, co-ordination, color and contour data. Dimensionality reduction is mainly depends on extraction of feature and selection of feature in multi labeled data retrieval from multimedia related data. Many of the researchers are implemented different techniques/approaches to reduce dimensionality based on visual features of video data. But all the techniques have disadvantages and advantages in reduction of dimensionality with advanced features in video retrieval. In this research, we present a Novel Intent based Dimension Reduction Semi-Supervised Learning Approach (NIDRSLA) that examine the reduction of dimensionality with explore exact and fast video retrieval based on different visual features. For dimensionality reduction, NIDRSLA learns the matrix of projection by increasing the dependence between enlarged data and projected space features. Proposed approach also addressed the aforementioned issue (i.e. Segmentation of video with frame selection using low level features and high level features) with efficient object annotation for video representation. Experiments performed on synthetic data set, it demonstrate the efficiency of proposed approach with traditional state-of-the-art video retrieval methodologies.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권10호
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• pp.973-982
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• 2003

이 논문은 주어진 영상에 존재하는 물체를 자동적으로 탐지하기 위한 시간과 공간 효율적인 방법을 소개한다. 일반화 허프 변환(Generalized Hough Transform: GHT)은 다양한 모양의 물체를 찾기 위해 자동 물체 탐지를 하는 강력한 템플릿(template) 매칭 알고리즘이다. 다양한 모양과 크기의 물체를 찾기 위해 서로 다른 많은 템플릿을 GHT에 적용해야 한다. GHT로 찾아진 모든 경계선은 보다 정교한 경계선을 찾기 위한 초기 외곽선으로 사용된다. 그러나, GHT의 주요 단점은 과도한 시간과 공간을 요구하는 것이다. 이런 단점을 극복하기 위해서, 제안된 알고리즘은 공간 효율적 방법인 반복적 GHT(iterative GHT: IGHT)를 사용한다. 또한, 원래 영상의 크기를 이분의 일 크기와 사분의 일 크기로 줄여서 다중 해상도 탐색을 이용한다. 사분의 일 영상에서 첫 번째 IGHT를 수행하여 획득한 정보를 이용하고, 세포 크기의 범위를 줄여 이분의 일 크기의 영상에서 탐색공간을 제한한다. 이분의 일 크기의 영상에서 두 번째 IGHT를 수행한 후, 세포핵은 세부 탐색에 의해 찾아지고, 정확한 경계선을 결정하기 위한 에지 정보에 의해 분할된다. 실험결과는 이 방법이 정확도의 손실이 없으면서, 수행시간과 메모리 사용을 줄이고 있음을 보여준다.