• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.672-674
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• 1998

Java virtual machine has the garbage collector that automate memory management. Mark-compact algorithm is one of the garbage collection algorithm that operating in 2 phases, marking and sweeping. One is Marking is marking live objects reachable from root object set. Sweeping is sweeping unmarked object from memory(return to free memory pool). This algorithm is easy to implement but cause a memory fragmentation. So compacting memory, before memory defragmentation become serious. When compacting memory, all other processes are suspended. It is critical for embedded system that must guarantee real-time processing. This paper introduce enhanced mark-compact garbage collection algorithm. Grouping the objects by their size that minimize memory fragmentation. Then apply smart algorithm to the grouped objects when allocating objects and compacting memory.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.111-125
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• 2011

클러스터링(Clustering)은 유사한 문서나 데이터를 묶어 군집화해주는 프로세스이다. 클러스터링은 문서들을 대표하는 개념별로 그룹화함으로써 사용자가 자신이 원하는 주제의 문서를 찾기 위해 모든 문서를 검사할 필요가 없도록 도와준다. 이를 위해 유사한 문서를 찾아 그룹화하고, 이 그룹의 대표되는 개념을 도출하여 표현해주는 기법이 요구된다. 이 상황에서 문제점으로 대두되는 것이 복합 개념(Complex Concept)의 탐지이다. 복합 개념은 서로 다른 개념의 여러 클러스터에 속하는 중복 개념이다. 기존의 클러스터링 방법으로는 문서를 클러스터링할 때 동일한 레벨에 있는 서로 다른 개념의 클러스터에 속하는 중복된 복합 개념의 클러스터를 찾아서 표현할 수가 없었고, 또한 복합 개념과 각 단순 개념(Simple Concept) 사이의 의미적 계층 관계를 제대로 검증하기가 어려웠다. 본 논문에서는 기존 클러스터링 방법의 문제점을 해결하여 복합 개념을 쉽게 찾아 표현하는 방법을 제안한다. 기존의 계층적 클러스터링 알고리즘을 변형하여 동일 레벨에서 중복을 허용하는 계층적 클러스터링(Hierarchical Overlapping Clustering, HOC) 알고리즘을 개발하였다. HOC 알고리즘은 문서를 클러스터링하여 그 결과를 트리가 아닌 개념 중복이 가능한 Lattice 계층 구조로 표현함으로써 이를 통해 여러 개념이 중복된 복합 개념을 탐지할 수 있었다. HOC 알고리즘을 이용해 생성된 각 클러스터의 개념이 제대로 된 의미적인 계층 관계로 표현되었는지는 특징 선택(Feature Selection) 방법을 적용하여 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.725-730
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• 2013

This paper proposed a novel method for an analysis feature of an Electroencephalogram (EEG) at all channels simultaneously. In a BCI (Brain-Computer Interface) system, EEGs are used to control a machine or computer. The EEG signals were weak to noise and had low spatial resolution because they were acquired by a non-invasive method involving, attaching electrodes along with scalp. This made it difficult to analyze the whole channel of EEG signals. And the previous method could not analyze multiple stimuli, the result being that the BCI system could not react to multiple orders. The method proposed in this paper made it possible analyze multiple-stimuli by grouping the channels. We searched the groups making the largest correlation coefficient summation of every member of the group with a BHS (Binary Harmony Search) algorithm. Then we assumed the EEG signal could be written in linear summation of groups using concentration parameters. In order to verify this assumption, we performed a simulation of three subjects, 60 times per person. From the simulation, we could obtain the groups of EEG signals. We also established the types of stimulus from the concentration coefficient. Consequently, we concluded that the signal could be divided into several groups. Furthermore, we could analyze the EEG in a new way with concentration coefficients from the EEG channel grouping.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권6호
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• pp.25-31
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• 2004

IEEE 802.11 무선랜은 무선으로 근거리 단말들을 연결하는 통신 기술로, 높은 데이터 전송률을 제공할 수 있다. 무선랜은 보통 하나의 AP와 하나 이상의 단말 기기가 기본 서비스 영역을 이루며 이를 BSS라고 한다. AP에서 거리가 멀리 떨어진 단말은 신호의 세기가 약해지고 고속 데이터 전송률의 보장을 받을 수 없는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 개선하기 위해서 고속 데이터 전송이 가능하도록 무선 단말 중 일부를 중계 단말로 이용함으로써 그룹화를 통해 고속 데이터 전송을 가능하게 하는 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 제안한 무선 단말의 그룹화 알고리즘을 분석하였다. 그 결과 제안된 그룹화 알고리즘이 고속 데이터 전송을 위한 무선 단말을 위한 그룹화에 효과적인 방법임을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.648-656
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• 2001

본 논문에서는 지능적인 교통감시를 위해 궤적 정합을 이용한 특징 기반의 새로운 차량 추적 시스템을 제안한다. 제안된 차량 추적 시스템의 전체적인 알고리즘은 특징 추출, 특징 추적 및 궤적 정합을 통한 그룹핑의 세 단계로 구성된다. 특징 추출 및 추적 단계에서는 입력된 영상에서 차량으로 추정할 수 있는 부속 정보를 추출하기 위해 꼭지점 추출 영상처리 기법을 적용하여 차량의 특징점으로 추출하고 선형 칼만 필터을 이용하여 특징들을 추적한다. 그룹핑 단계에서는 개별 차량에 소속된 특징점들을 하나의 그룹으로 분류한다. 이때, 특징 기반 추적방식의 문제점인 객체 중첩 문제를 해결하기 위해 특징들의 위치 정보와 궤적 정합을 이용한 새로운 그룹핑 방법을 제시한다 마지막으로, 차량들이 근접하거나 부분 겹침이 일어나는 경우의 교통영상에 적용하여 제안된 추적 시스템의 성능을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권7호
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• pp.340-353
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• 2008

화풍을 효과적이고 객관적으로 기술하는 한 방법으로 팔레트 추출에 대한 수학적 모델을 제시한다. 이 모델에서는 팔레트를 허용 오차 범위 내에서 회화 작품의 영상을 표현할 수 있는 주요 색상의 집합으로 정의하고 색상 그룹핑과 주요 색상 추출의 두 단계를 거처 팔레트 색상을 추출한다. 색상 그룹핑은 주어진 회화에 대해 적응적으로 색의 분해능을 조절하여 각 회화 작품을 이루는 기초 색상을 추출하며 다음 주요 색상 추출 단계에서 이것과 이것이 차지하는 영역에 대한 정보를 바탕으로 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하여 팔레트를 얻는다. 실험을 통해 유명 화가의 작품을 대상으로 RGB와 CIE LAB 색상 모델을 사용하여 추출한 팔레트를 3차원 색 공간에 표시하였다. 팔레트 색상의 거리를 사용한 화가 분류 실험과 실사 영상의 색채 변환 실험 통해 이 방법이 화풍 분석과 그래픽 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제26권1호
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• pp.1-8
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• 2000

We extended a minimum spanning tree algorithm (Cho et al., 1997) by characterizing the mutually independent cells with maximizing the grouping efficiency referring to few propositions developed by Shu, 1990 in cellular manufacturing system. Each row of the machine-part incidence matrix is regarded as a node in a graph, and a distance function is defined for every pair of nodes. It shows that there are K mutually independent cells in the cellular manufacturing system if only if there are K-1 arcs of length 1 in the minimum spanning tree of the graph, and gives an effective policy for sub-cell formation from larger cells.

• 대한산업공학회지
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• 제24권1호
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• pp.145-156
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• 1998

In a classical clustering problem, grouping is done on the basis of similarities or distances (dissimilarities) among the elements. Therefore, the objective is to minimize the variance within each group while maximizing the between-group variance among all groups. In this paper, however, a new class of clustering problem is introduced. We call this a laydown grouping problem (LGP). In LGP, the objective is to minimize both the within-group and between-group variances. Furthermore, the problem is expanded to a multi-dimensional case where the two-way minimization process must be considered for each dimension simultaneously for all measurement characteristics. At first, the problem is assessed by analyzing its variance structures and their complexities by conjecturing that LGP is NP-complete. Then, the simulated annealing (SA) algorithm is applied and the results are compared against that from others.

• 전기학회논문지
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• 제61권4호
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• pp.632-638
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• 2012

ZigBee network, based on PHY, MAC layer provides a specification for a suite of high level communication protocols using small, low-power digital radio based on an IEEE 802.15.4 standard. Meshing is a type of daisy chaining from one device to another. This technique allows the short range of an individual node to be expanded and multiplied, covering a much larger area. Each wireless technology that makes it to market serves a special purpose or function. Zigbee provides short-range connectivity in what is called a personal-area network (PAN). Within ZigBee PAN coordinator as manages an entire ZigBee network, the short range of frequency band was only selected because the technology allows typically less than 100 kbp or ZigBee troubles in retransmission processing and delaying data tranmission works to create unproductive condition of work. This research was proposed the method, based on short range frequency of zigBee nodes enable to long range of remote data transmission with specific algorithm tools.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.656-658
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• 2006

This study deals with the part-machine grouping (PMG) that considers realistic manufacturing factors, such as the machine duplication, operation sequences with multiple visits to the same machine, and production volumes of parts. Basically, this study is an extension of Won(2006) that has adopted fuzzy ART neural network to group parts and machines. The proposed fuzzy ART neural network algorithm is implemented with an ancillary procedure to enhance the block diagonal solution by rearranging the order of input presentation. Computational experiments applied to large-size PMG data sets with a psuedo-replicated clustering procedure show effectiveness of the proposed approach.