• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권11호
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• pp.25-32
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• 2007

본 논문에서는 RFID Tag 충돌방지를 위한 Group Separation 알고리듬에 대해 연구 하였다. 이를 위해 기존의 RFID Tag 충돌방지 기법인 ALOHA기반의 기법과 이진 검색 충돌방지 기반의 알고리듬을 먼저 비교 분석하였다. 기존 알고리듬은 태그를 인식하기 위한 탐색횟수와 전송하는 데이터량을 감소시키는데 한계점을 가지고 있었다. 제안한 Group Separation 알고리듬은 인식범위 내의 태그를 구별하기 위해, 태그 ID의 1의 개수에 따라 그룹을 나누어 검색한다. 검색 초기에 식별 그룹을 세분화하였으므로 각 그룹의 호출에 응답 가능한 태그 ID의 개수는 크게 줄어들 뿐만 아니라 간단한 연산과정으로 쉽게 예상이 가능하다. 리더는 검색 이전에 각 그룹에서 발생 가능한 충돌 지점과 그에 따른 태그 ID를 산출하여 테이블로 구성하여 메모리에 저장하고, 충돌이 발생하면 메모리의 충들 테이블에서 충돌 지점에 따른 태그 ID를 검색한다. 알고리듬의 성능평가는 태그를 인식하기 위한 리더의 반복횟수와 전송 데이터 량으로 나타내었다. 성능평가 결과, 기존의 알고리듬과 비교하여 Group Separation 알고리듬의 반복횟수가 최대 20.4% 감소되었고, 전송 데이터 량도 1/4.5배 감소된 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권4호
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• pp.1-9
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• 2007

본 논문에서는 RFID Tag 충돌방지를 위한 Adaptive Decision 알고리즘에 대해 연구 하였다. 이를 위해 기존의 RFID Tag 충돌방지 기법인 ALOHA기반의 기법과 이진 검색 충돌방지 기반의 알고리즘을 먼저 비교?분석하였다. 기존 알고리즘은 태그를 인식하기 위한 탐색횟수와 전송하는 데이터량을 감소시키는데 한계점을 가지고 있었다. 제안한 Adaptive Decision 알고리즘은 인식범위 내의 태그를 구별하기 위해, 호출에 응답한 모든 태그의 ID 비트 별 '1'의 개수를 계산하고, 개수가 작은 그룹의 태그를 우선적으로 식별한다. 각 태그 ID 비트의 '1'의 개수는 리더의 메모리에 저장하고, 식별된 태그 ID 비트의 ‘1’의 개수를 감산한다. 이와 같은 과정을 반복함으로써 인식범위 내의 모든 태그를 식별한다. 논문에서 제안한 능동적인 태그 선택기준과 간단한 가감 과정을 통해 불필요한 탐색횟수를 줄 일 수 있다. 알고리즘의 성능평가는 태그를 인식하기 위한 리더의 반복횟수와 전송 데이터 량으로 나타내었다. 성능평가 결과, 기존의 알고리즘과 비교하여 Adaptive Decision 알고리즘의 반복횟수가 16.8% 감소되었고, 전송 데이터 량도 ¼배 감소된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.895-898
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• 2005

본 논문에서는 그래픽 프로세싱 분야와 디지털 신호 처리 분야에 응용될 수 있는 로그수체계(Logarithm Number System; LNS) 기반의 제산기와 제곱근기를 설계하였다. 설계된 제산기와 제곱근기는 부동소수점 대신 16.16의 고정소수점 방식을 사용하여 모바일 환경에서 저전력/저면적으로 동작하도록 하였다. 설계된 제산기와 제곱근기는 이진수-로그 변환기, 감산기, 로그-이진수 변환기 등으로 구성되어 있다. 특히, 이진수-로그 변환시 룩업테이블(Look Up Table; LUT)을 사용하지 않고 6-영역의 근사화 방법을 이용한 조합회로로 구현함으로써, 기존의 룩업테이블로 구현한 방식에 비해 게이트 수가 감소되도록 하여, 제산기 3,130, 제곱근기 1,280 게이트로 구현되었다. 연산정밀도를 높이기 위해 에러 보상방법을 적용하였으며 연상 정밀도 분석결과 평균 퍼센트 에러가 가각 3.8% 와 4.2%로 평가되었다.

• 대한수학회보
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• 제49권3호
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• pp.529-572
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• 2012

A basis of a subspace of $S_4({\Gamma}_0(79))$ is given and the formulas for the number of representations of positive integers by some direct sums of the quadratic forms $x^2_1+x_1x_2+20x^2_2$, $4x^2_1{\pm}x_1x_2+5x^2_2$, $2x^2_1{\pm}x_1x_2+10x^2_2$ are determined.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.99-104
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• 2024

이진트리의 최소 선형 배열(MinLA) 문제의 해는 선형 복잡도 O(n)의 근사 알고리즘으로 구하고 있으며, k = 10에 대해 다양한 근사 알고리즘 수행 결과가 제시되어 있고, 단지 2개 알고리즘만이 최적 해 3,696을 얻었다. 본 논문은 이진트리의 정확한 해를 O(n) 복잡도로 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 먼저, n = 2^k - 1개 노드들에 중위 탐색(in-order search) 방법으로 번호를 부여하고, 2 ≤ 𝑙 ≤ k-2, (k = 5)와 2 ≤ 𝑙 ≤ k-3, (k = 6) 레벨에 존재하는 노드들에 대해 단 노드 자식들까지의 범위를 대상으로 번호를 재배열하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 k=5,6,7에 적용한 결과 Chung[14]의 S^(k)_min=2^k-1+4+S^(k-1)_min+2S^(k-2)_min 이론을 증명하였으며, S⁽⁵⁾_min에 대해서는 Chung[14]의 60보다 좋은 58을 얻었다. 또한, 기존의 근사 알고리즘들은 배열 결과를 제시하지 않고 있는데 비해 제안된 알고리즘은 정확한 배열 방법도 제시하는 장점을 갖고 있다. 따라서 제안된 알고리즘은 k > 10인 이진트리에 대해서도 항상 빠르게 최적의 해를 얻을 수 있기 때문에 기존의 근사 알고리즘을 적용하지 않아도 된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권11호
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• pp.810-820
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• 2001

전통적인 이진 가산기는 최상위 비트까지 올림수 전달이 발생하고 직렬가산을 수행한다. 그러나, 변형부호화자리수 체계를 이용한 광가산기는 이진 가산기에서 발생하는 연속적인 올림수 전달을 제한하도록 제안되었다. 본 논문에서는 9가지 부호화된 입력 패턴 중에서 동일한 가산 결과를 가지는 패턴을 동일군으로 하여 5개의 기준패턴으로 만들어 기호치환 규칙수를 줄였다. 또한 결합공간부호화된 입력 패턴과 마스크의 직렬연결로 기존의 기호치환 가산기의 인식 단계에서 필요한 어떤 공간적인 연산없이 인식하여 시스템의 크기를 줄였다.

• 전기학회논문지
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• 제65권9호
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• pp.1531-1540
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• 2016

In this paper, we propose vehicle license plate recognition system based on Radial Basis Function Neural Networks (RBFNNs) with the use of local binarization functions and canny edge algorithm. In order to detect the area of license plate and also recognize license plate numbers, binary images are generated by using local binarization methods, which consider local brightness, and canny edge detection. The generated binary images provide information related to the size and the position of license plate. Additionally, image warping is used to compensate the distortion of images obtained from the side. After extracting license plate numbers, the dimensionality of number images is reduced through Principal Component Analysis (PCA) and is used as input variables to RBFNNs. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to optimize a number of essential parameters needed to improve the accuracy of RBFNNs. Those optimized parameters include the number of clusters and the fuzzification coefficient used in the FCM algorithm, and the orders of polynomial of networks. Image data sets are obtained by changing the distance between stationary vehicle and camera and then used to evaluate the performance of the proposed system.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권9호
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• pp.11-20
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• 1998

고속 복소수 연산장치는 채널등화, 동기신호 복원, 변조 및 복조 등 디지탈 통신 시스템의 기저대역 신호처리에 필수적인 기능블록이다. 본 논문에서는 redundant binary (RB) 연산과 radix-4 Booth recoding을 결합한 새로운 복소수 승산 알고리듬을 제안한다. 제안되는 복소수 승산 방법은 실수 승산기를 사용하는 기존의 방법과 비교하여 부분곱의 수를 반으로 감소시키며, 단순화된 병렬구조로 구현되므로 고속 동작 및 저전력 소모를 가능하게 한다. 제안된 알고리듬을 적용하여 10-bit operand를 갖는 prototype 복소수 승산-누적기(complex-number multiplier-accumulator ; CMAC) 코어를 0.8-㎛ N-Well CMOS 공정으로 설계, 제작하였다. 제작된 CMAC 칩은 18,000여개의 트랜지스터로 구성되며, 코어부분의 면적은 약 1.60 × 1.93 ㎟이다. 제작된 칩을 테스트 보드에 실장하여 특성을 평가한 결과, 전원전압 V/sub DD/=3.3-V에서 120-MHz의 속도로 동작함을 확인하였으며, 이때의 전력소모는 약 63-mW로 측정되었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권4호
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• pp.543-550
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• 2005

인터넷은 그 급속한 성장과 더불어 점차 더 나은 서비스를 제공할 것을 요구받게 되었다. 이에 따라 차세대 인터넷 라우터들에서의 지능적인 패킷 분류 기능은 필수 불가결한 것으로 여겨지고 있다. 패킷 분류란 미리 정의된 classifier에 의거하여 입력된 패킷에 매치하는 가장 순위가 높은 룰을 찾는 과정이다. 기존에 나와있는 많은 패킷 분류 검색 구조들이 출발지, 목적지 프리픽스 필드에 기반하여 룰을 추려내는 접근 방법을 사용하고 있다. 그러나 대부분의 검색 구조들은 출발지, 목적지 프리픽스 검색을 위하여 트라이 구조에 바탕을 둔 순차적인 일차원 검색을 따르고 있으며, 매우 큰 메모리를 요구한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 메모리를 매우 효율적으로 사용하면서도 출발지-목적지 프리픽스 쌍에 기반한 이차원 패킷 분류 구조를 제안하고자 한다. 코드워드로 구성된 이진 프리픽스 트리를 구성함으로써, 출발지 프리픽스 검색과 목적지 프리픽스 검색이 하나의 이진 트리를 통해 동시에 가능하도록 하였다. 또한 본 논문에서 제안하는 구조인 이차원 이진 프리픽스 트리는 트리 구조 내부에 비어있는 노드를 포함하고 있지 않으므로 트라이 구조가 가지고 있는 메모리의 비효율성 문제를 완전히 제거하였다.