• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
• /
• 제52권10호
• /
• pp.591-597
• /
• 2003

In this paper, a best-basis selection algorithm that improves the performance of the coding gains and the computational complexity is proposed. The proposed algorithm limits the computational complexity according to the resolved threshold value and decomposes the parent subbands by using the top-down tree search and the relative energy between the parent subbands and the child subbands. For the experiments of the proposed algorithm, the bit-rates, the peak signal-to-noise ratio (PSNR), and the reconstructed images are presented by using the Quad-tree coder. The result of the proposed algorithm is compared to that of DWT algorithm using the Quad-tree coder for a set of standard test images. In addition, the result of the proposed algorithm is compared to that of JPEG-2000 algorithm and that of S+P algorithm.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제16권2호
• /
• pp.478-493
• /
• 2020

We designed a new meta-heuristic algorithm named Photon Search Algorithm (PSA) in this paper, which is motivated by photon properties in the field of physics. The physical knowledge involved in this paper includes three main concepts: Principle of Constancy of Light Velocity, Uncertainty Principle and Pauli Exclusion Principle. Based on these physical knowledges, we developed mathematical formulations and models of the proposed algorithm. Moreover, in order to confirm the convergence capability of the algorithm proposed, we compared it with 7 unimodal benchmark functions and 23 multimodal benchmark functions. Experimental results indicate that PSA has better global convergence and higher searching efficiency. Although the performance of the algorithm in solving the optimal solution of certain functions is slightly inferior to that of the existing heuristic algorithm, it is better than the existing algorithm in solving most functions. On balance, PSA has relatively better convergence performance than the existing metaheuristic algorithms.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제33권6B호
• /
• pp.450-455
• /
• 2008

본 논문에서는 기존의 EPC Class 1 RFID 시스템에서의 태그 인식 절차와 태그 충돌 방지 알고리즘을 분석하였으며, 태그 인식 속도를 향상시키기 위한 고속 충돌 방지 알고리즘을 제안한다. 고속 충돌 방지 알고리즘에서는 태그 인식 과정에서 태그의 충돌 정보를 이용하고, 기존의 알고리즘에서 존재하던 불필요한 절차를 생략하였다. 성능 평가를 위하여 기존의 알고리즘과 제안한 알고리즘을 수학적으로 분석하였고, 이를 시뮬레이션으로 검증하였다. 결과에 따르면, 고속 충돌 방지 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 상당한 성능향상을 보임을 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
• /
• pp.241-241
• /
• 2000

In this Paper, we present a new efficient algorithm that can segment an object in the image. There are many algorithms for segmentation and many studies for criteria or threshold value. But, if the environment or brightness is changed, their would not be suitable. Accordingly, we apply a clustering algorithm for adopting and compensating environmental factors. And applying labeling method, we try arranging segment by the similarity that calculated with the fuzzy algorithm. we also present simulations for searching an object and show that the algorithm is somewhat more efficient than the other algorithm.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.147-156
• /
• 2004

본 논문에서는 블록 합 피라미드 알고리즘에 기초한 빠른 움직임 추정 알고리즘을 제안하였다. Efficient Multi-level Successive Elimination Algorithm의 Spiral Diamond Mesh Search 기법과 Partial Distortion Elimination 기법을 개선하여 이들을 블록 합 피라미드 알고리즘에 적용하였다. 제안된 알고리즘의 움직임 추정 정확도는 거의 100%이고 블록 합 피라미드 알고리즘의 연산량을 효과적으로 줄였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 효율성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지T
• /
• 제35T권2호
• /
• pp.13-19
• /
• 1998

가산잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 Filter Algorithm 중 Mean Filter Algorithm은 화소들의 묶음을 산술평균한 값을 화소로 삼는다. 그러나 산술평균은 화소간의 편차를 고려하지 않으므로 편차가 심한 화소-윤곽선이 훼손되고, 화소들에 포함되지 않은 값이 화소로 채택될수 있다. 이를 보완한 Median Filter Algorithm은 화소들의 묶음을 정렬하여 중앙값을 화소로 삼아 편차가 심한 화소를 보존하고, 화소들에 포함되지 않은 값이 화소로 선택되는 오류를 방지한다. 그러나 Median Filter Algorithm은 화소들의 묶음을 정렬하고, 중위수를 구하는데 소모되는 시간이 Mean Filter Algorithm의 화소들의 평균을 구하는 시간보다 상대적으로 많이 소모되고, 잡음이 화소로 선택될 오류가 발생한다. 이러한 단점을 보완한 Fast Median Filter Algorithm을 제안한다. Fast Median Filter Algorithm은 훼손영상을 전체집합으로, 국부영상을 부분집합 1, 2로 두어 Median Filter Algorithm보다 효율적으로 화소들을 정렬한다. 시험결과는 IBM 기종(80586)에서 구동되었으며 기존의 Filter Algorithm들과 비교분석한 결과 Mean Filter Algorithm과 대등한 속도와 Median Filter Algorithm의 결과영상을 얻음으로서 Fast Median Filter Algorithm의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제21권48호
• /
• pp.185-192
• /
• 1998

A new algorithm is proposed in this paper which efficiently performs join in the temporal database. The main idea is to sort the smaller relation and to partition the larger relation, and the proposed algorithm reduces the cost of sorting the larger relation. To show the usefulness of the algorithm, the cost is analyzed with respect to the number of accesses to secondary storage and compared with that of Sort-Merge algorithm. Through the comparisons, we present and verify the conditions under which the proposed algorithm always outperforms the Sort-Merge algorithm. The comparisons show that the proposed algorithm achieves 10∼30% gain under those conditions.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제33권6C호
• /
• pp.438-443
• /
• 2008

The efficient method to implement the Max-Log-MAP algorithm is proposed by modifying the conventional algorithm. It is called a parallel soft output Viterbi algorithm (SOVA) and the rigorous proof is given for the equivalence between the Max-Log-MAP algorithm and the parallel SOVA. The parallel SOVA is compared with the conventional algorithms and we show that it is an efficient algorithm implementing the modified SOVA in parallel.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제18B권3호
• /
• pp.157-164
• /
• 2011

본 논문은 유전자 알고리즘을 이용해서 동적으로 변하는 네트워크상에서 빠르게 최단 경로를 재탐색할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 유전자 알고리즘을 통합한 형식의 알고리즘이다. 이 제안 알고리즘은 최초 탐색 시 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 이용해서 유전자 알고리즘의 초기화 과정을 용이하게 하는 선행자 배열을 정의한다. 그 후 유전자 알고리즘은 적절한 유전 연산자를 통해 동적으로 변하는 트래픽 상황에서 최적의 경로를 재탐색한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 거대한 네트워크 데이터에 대해서 다른 유전자 알고리즘 기반의 최단경로 찾기 알고리즘이나 다익스트라 알고리즘보다 적은 계산시간으로 더 짧은 주행시간의 경로를 제시한다는 것을 보였다.

• 한국소음진동공학회논문집
• /
• 제12권6호
• /
• pp.478-487
• /
• 2002

This paper presents a hybrid method to compute the solutions of an optimization Problem. The present hybrid algorithm is the synthesis of an artificial life algorithm and the random tabu search method. The artificial life algorithm has the most important feature called emergence. The emergence is the result of dynamic interaction among the individuals consisting of the system and is not found in an individual. The conventional artificial life algorithm for optimization is a stochastic searching algorithm using the feature of artificial life. Emergent colonies appear at the optimum locations in an artificial ecology. And the locations are the optimum solutions. We combined the feature of random-tabu search method with the conventional algorithm. The feature of random-tabu search method is to divide any given region into sub-regions. The enhanced artificial life algorithm (EALA) not only converge faster than the conventional artificial life algorithm, but also gives a more accurate solution. In addition, this algorithm can find all global optimum solutions. The enhanced artificial life algorithm is applied to the optimum design of high-speed, short journal bearings and its usefulness is verified through an optimization problem.