• 한국통신학회논문지
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• 제35권2C호
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• pp.193-202
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• 2010

본 논문에서 우리는 H.264의 인터모드 결정에 대한 복잡도를 줄일 수 있는 고속 알고리즘을 제안한다. 주된 아이디어는 두 가지 기술들로 구성된다. 첫 번째 기술은 모드 결정과정을 조기에 끝내는 기술이다. 우리는 여기서 스킵 모드와 $16{\times}16$ 모드에 초점을 맞춘다. 왜냐하면 이 두 모드가 대부분의 시퀀스에서 최적 모드가 될 확률이 가장 크기 때문이다. 두 번째 기술은 불필요한 $8{\times}8$ 모드를 스킵하는 기술이다. $8{\times}8$ 모드를 계산하는데 걸리는 시간은 상당히 크다. 그러므로 만약 우리가 불필요한 $8{\times}8$ 모드의 계산을 제거할 수 있다면, 전체 인코딩 과정에서 많은 양의 시간이 절약 될 수 있다. 실험 결과는 제안한 알고리즘이 PSNR 손실이 거의 없이 43% 가량의 시간을 절약할 수 있음을 보여주었다. 또한 코딩된 전체 비트수의 증가도 별로 크지 않았다.

• 로봇학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.81-90
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• 2008

While increasing demand of the service for the disabled and the elderly people, assistive technologies have been developed rapidly. The natural signal of human such as voice or gesture has been applied to the system for assisting the disabled and the elderly people. As an example of such kind of human robot interface, the Soft Remote Control System has been developed by HWRS-ERC in $KAIST^[1]$. This system is a vision-based hand gesture recognition system for controlling home appliances such as television, lamp and curtain. One of the most important technologies of the system is the hand gesture recognition algorithm. The frequently occurred problems which lower the recognition rate of hand gesture are inter-person variation and intra-person variation. Intra-person variation can be handled by inducing fuzzy concept. In this paper, we propose multivariate fuzzy decision tree(MFDT) learning and classification algorithm for hand motion recognition. To recognize hand gesture of a new user, the most proper recognition model among several well trained models is selected using model selection algorithm and incrementally adapted to the user's hand gesture. For the general performance of MFDT as a classifier, we show classification rate using the benchmark data of the UCI repository. For the performance of hand gesture recognition, we tested using hand gesture data which is collected from 10 people for 15 days. The experimental results show that the classification and user adaptation performance of proposed algorithm is better than general fuzzy decision tree.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권11C호
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• pp.925-931
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• 2008

동영상 표준안 H.264/AVC에서 가변 블록 모드 알고리즘은 압축 성능을 향상시키나 다양한 블록 모드와 모드 결정을 위해 방대한 계산을 필요로 한다. 한편, 결정된 인터 블록 모드들은 블록 영상의 복잡도에 의존하여 복잡한 매크로블록일수록 블록 크기는 더 작아지고 있다. 본 논문은 고속 인터 블록 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상 복잡도를 이용해 유효 인터 블록 모드를 결정 가능성이 큰 블록 모드로 제한하고, 유효블록 모드들에서만 움직임 추정 및 율-왜곡 최적화를 수행한다. 거기에 $16{\times}16$ 블록 모드만을 갖는 유효 블록 모드들에는 고속 움직임 추정 알고리즘인 PDE (partial difference elimination)를 적용시키고 있다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 참조 소프트웨어 JM 9.5에서 화질, 비트율, 부호화 시간이 기존 알고리즘과 비교되었다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 평균 움직임 추정 시간의 약 24.12%를 감소시키며 화질과 비트량을 각각 -0.02dB와 -0.12% 정도로 유지시킬 수 있는 것을 보여주었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.9-15
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• 2016

플라즈마 식각 공정에서 식각 종료점 검출은 중요한 요소이다. Optical Emission Spectroscopy (OES) 는 플라즈마 반응을 분석하는데 사용한다. 그리고 Plasma Impedance Monitoring (PIM) 은 플라즈마 공정 중에 RF power에 의한 voltage, current, power, impedance를 분석하는데 사용한다. 본 논문에서는 새로 제안하는 의사결정 알고리즘을 이용하여 single layer 산화막 플라즈마 식각에서 식각 종료점 검출의 성능을 향상시키는 것을 제안한다. 식각 종료점 검출의 정확도를 높이기 위해 OES 데이터와 PIM 데이터들을 의사결정 알고리즘에 모두 적용하여 사용한다. 제안된 방법은 SiOx 플라즈마 식각에서 식각 종료점을 정확하게 검출한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권6호
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• pp.497-509
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• 2008

현재 패킷 분류에 대한 다양한 알고리즘들이 연구되어 오고 있다 그 중 HiCuts와 HyperCuts와 같은 디시젼(decision) 트리에 기초한 패킷 분류 알고리즘은 룰의 각 필드가 가지는 영역에 따른 기하학적 구조를 이용한 방법으로 잘 알려져 있다. 그러나 이 알고리즘들은 분할(cutting)을 수행할 필드(Field)를 선택하거나 디시젼 트리의 각 노드에서 컷(cut)의 수를 결정해야 하는 등의 비교적 복잡한 작업을 요구하므로 현실적으로 구현하기 어려운 점을 가진다. 또한 각 룰이 차지하는 영역의 특성을 고려하지 않고 일정한 크기의 영역으로 커팅이 이루어지므로 효과적인 커팅을 하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 새로운 영역 분할을 사용한 효과적인 패킷 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 프리픽스를 가지는 두 필드를 이용하여 각 룰이 차지하는 영역들을 찾아내 이들을 이용해 영역분할을 수행한다. 따라서 제안된 알고리즘은 보다 효율적인 디시젼 트리를 구성한다. 즉, 디시젼 트리의 각 노드에서는 HiCuts이나 HyperCuts와 같은 복잡한 작업없이 최적화된 커팅을 수행할 수 있다. 클래스 벤치에서 제공된 데이타베이스에 대하여 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안된 알고리즘은 평균 검색 속도에서 기존의 알고리즘들보다 훨씬 향상되었고 메모리 요구량에서는 기존의 커팅 알고리즘과 비교하여 대략 $3{\sim}300$배까지 크게 줄어드는 효과를 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권2호
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• pp.199-210
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• 2002

본 논문은 한국어 음성인식에서 음향모델의 성능개선을 위한 기초적 연구로서 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net (Hidden Markov Network)의 구조결정 알고리즘을 이용한 음성인식에 관한 연구를 수행하였다. 한국어는 다른 언어와 비교하여 많은 문법과 변이음이 존재하는데, 국어 음성학에서 정의한 다양한 변이음을 조사하고, 음소결정트리를 위한 음소 질의어 집합을 작성하였다. 본 논문의 HM-Net 구조결정 알고리즘의 아이디어는 SSS (Successive State Splitting) 알고리즘의 구조를 가지면서 미리 작성해 둔 문맥의존 음향모델의 상태를 다시 분할하는 방법이다. 즉, 모델의 각 상태위치마다 음소 질의어 집합에 의해 음소결정트리를 생성하고, PDT-SSS (Phonetic Decision Tree-based SSS) 알고리즘에 의해 문맥의존 음향모델의 상태열을 다시 학습하는 방법이다. 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해, 국어공학센터 (KLE)의 452단어와 항공편 예약에 관련된 YNU200 문장을 대상으로 음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 음소, 단어, 연속음성인식 실험에서 상태분할을 수행한 후 상태수의 변화에 따라 인식률이 점진적으로 향상됨을 확인하였다. 상태수 2,000일 때 음소, 단어 인식률이 평균 71.5%, 99.2%를 각각 얻었으며, 연속음성인식률은 상태수 800일 때 평균 91.6%를 얻었다. 또한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 파라미터 공유관계를 비교하기 위해 상태공유를 수행하는 HTK를 이용한 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, HTK를 이용한 문맥의존 음향모델에 비해 평균 4.0%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 유효성을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.2172-2177
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• 2015

상수 모듈러스 오차의 확률을 영으로 줄이는 등화 알고리듬에 결정 궤환 방식이 도입된 DF-MZEP-CME (decision feedback - maximum zero-error probability for constant modulus errors) 알고리듬은 채널 왜곡 보상에서 보다 향상된 성능을 보인다. 그러나 이 DF-MZEP-CME 알고리듬은 기울기 계산에서 샘플 사이즈에 비례하는 계산량을 가지게 되어 구현상 장애요인으로 작용한다. 이 논문에서는 DF-MZEP-CME 알고리듬의 기울기를 반복적으로 추정하도록 하여 계산량이 샘플 사이즈와 무관하게 함으로서 계산량 문제를 해결한다. 샘플 사이즈 N 에 대해 기존 알고리듬이 10N 의 곱셈량을 가지지만 제안한 방식은 샘플 사이즈와 무관하게 단지 20 번의 곱셈을 수행한다. 또한 제안한 방식의 기울기 계산이 초기상태로부터 안정 상태로 넘어갈 때 연속성을 유지하는 것으로 나타나 오차 전파에 예민한 결정 궤환 방식에 매우 적합한 알고리듬으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권3호
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• pp.42-49
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• 2011

본 논문에서는 H.264/AVC에서 동영상의 통계적 특성을 이용하는 고속의 효율적인 매크로블록 모드 결정 알고리즘을 제안한다. H.264/AVC의 메크로블록 모드 결정에서 Inter$16{\times}8$, Inter$8{\times}16$ 모드의 율-왜곡 비용을 이용하여, 각각 동일한 방향성을 가지는 Sub$8{\times}4$, Sub$4{\times}8$ 모드의 생략 여부를 결정한다. 또한 P$8{\times}8$ 인터모드 내 서브매크로블록(submacroblock)의 최적 모드를 이용하여, 동영상의 움직임 상관성에 근거하여 Intra$4{\times}4$, Intra$16{\times}16$ 모드의 생략 여부를 결정한다. 본 논문에서는 이러한 제안 기법들을 기존의 제안된 기법들의 장점들과 효과적으로 결합하여, 고속의 효율적인 매크로블록 결정 알고리즘을 제안한다. 실험 결과로부터, 제안 기법은 기존의 H.264/AVC 부호화 기법들에 비하여 부호화 효율을 유지시키면서 부호화 시간을 약 70% 단축시킬 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1-8
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• 2009

H.264/AVC 표준은 부호화 효율을 향상시키기 위해 각 매크로블록의 최적 부호화 모드를 결정하는 율-왜곡 최적화 기법을 사용한다. 율-왜곡 최적화 기법은 기존의 비디오 압축 표준보다 부호화 효율을 향상시키지만 매크로블록의 최적 부호화 모드를 결정하기 위해서 전체 모드에 대해 율-왜곡 최적화 과정을 수행해야하므로 부호화기의 복잡도가 매우 증가하게 된다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도 감소를 위해서 방향성 기울기를 이용한 고속 화면내 예측 모드 결정 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2-경로 구조로 구성되었다. 첫 번째 경로는 방향성 기울기를 계산하여 제안된 예측 모드 결정 방법에 따라 $16{\times}16$ 화면내 예측 모드를 결정한다. 두 번째 경로는 $4{\times}4$ 화면내 예측의 최적 모드를 결정한다. $4{\times}4$ 화면내 예측에서 지원하는 9가지 예측 모드 중 3가지 예측 모드에 RDO 과정이 수행된다. 각 경로에서 결정된 두 가지 모드의 비용을 비교하여 최적 모드를 결정한다. 모의실험을 통해 제안 방식이 참조 소프트웨어와 비교하여 무시할 수 있는 화질 손실과 평균적으로 77%의 계산량을 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.67-74
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• 2023

반도체 제조라인(FAB)은 복잡하고 불확실한 운영환경에서 작동하는 대규모의 제조시스템 중 하나로 반도체 설비 운영을 담당하는 엔지니어들은 직관적이고 신속한 공정 스케줄링을 위해 가중치 기반 스케줄링을 널리 사용하고 있다. 가중치 기반 스케줄링에서 가중치 결정은 FAB 성능에 큰 영향을 미치므로 엔지니어들은 가중치 최적화를 위하여 시뮬레이션 기반 의사결정을 활용할 수 있다. 그러나 대규모 시뮬레이션은 많은 실험 비용을 요구하기 때문에 효과적인 의사결정을 위해서 신중한 실험설계가 요구된다. 본 연구에서는 적은 시뮬레이션 실행 내에서 효율적인 스케줄링을 도출하기 위해 세 가지 샘플링 대안(i.e., Optimal latin hypercube sampling(OLHS), Genetic algorithm(GA), and Decision tree based sequential search (DSS))에 대한 비교연구를 수행하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 세 가지 대안이 단일 규칙보다 우수한 성능을 보였고, 그중 GA와 DSS가 최적화를 위한 효과적인 대안이 될 수 있음을 확인하였다.