• 한국지구과학회지
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• 제41권3호
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• pp.211-221
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• 2020

이 연구는 SDSS DR7의 적색이동(z)<0.05이고, 동시에 R_pet>6 arcsec, 단축과 장축의 비(b/a)>0.6인 외부은하 25,308개를 분류하고, 색 영상을 육안으로 조사하여 고리 모양의 구조를 가진 531개 은하를 선별했다. 이 은하들이 일차적 표본으로 사용되었고, 이 중 90개의 외부고리 은하 후보를 선택했다. 후보 은하의 u, g, r, i, z 영상에 대한 표면 측광으로부터 도출한 특성을 조사하여 최종으로 69개의 외부고리 은하를 결정했다. 외부고리 은하는 국부은하의 0.3%를 차지하는 것으로 나타났으며, 두 개의 환경 인자, 즉, 가장 가까운 은하까지의 투영 거리와 국부 배경 은하 밀도를 이용하여, 외부고리 은하의 환경 특성을 조사했다. 외부고리 은하의 환경이 다른 은하의 경우와 비교하여 눈에 띄는 차이의 결과는 보이지 않았다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권11A호
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• pp.1173-1181
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• 2007

무선 모바일 애드 혹 네트워크에서 경로를 효율적으로 관리하기 위해 많은 라우팅 알고리즘이 연구되어 왔다. 여기서 요구 기반 방식의 AODV 라우팅 알고리즘은 경로를 유지하는데 있어서 Hello 메시지를 주기적으로 전송하여, 경로의 상태를 검사하게 된다. 그리고 경로가 단절 되었을 때, 그것을 인지한 노드가 송신지 노드에게 RERR 패킷을 전송하거나 RREQ 패킷을 지역적으로 전송함으로써 경로를 재설정하게 된다. 하지만 RREQ와 같은 제어 패킷을 플러딩 하기 때문에 대역폭의 낭비와 데이터 전송의 지연도 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위하여 기존의 AODV (Ad-Hoc On-Demand Distance Vector) 라우팅 알고리즘을 기반으로 링크의 상태를 예측하여 경로를 수정하는 LRRLBP 알고리즘을 제안한다. 여기서 링크의 상태는 주기적으로 수신 받는 Hello 메시지를 통한 수신 세기를 이용한다. 그리고 이러한 링크의 상태를 모니터링하여 경로가 단절되기 전에 지역적으로 경로를 수정한다. 제안된 알고리즘은 ns-2 시뮬레이터 사용하여 성능을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권7호
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• pp.372-379
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• 2014

배터리의 제한이 있는 이동통신 단말이 이동통신이 아닌 무선LAN(Local Area Network)또는 고속 무선PAN(Personal Area Network)등의 근거리 무선통신 시스템을 이용하여 주변에 위치한 전력이 풍부한 디바이스의 릴레이 동작을 통해 데이터를 송수신 한다고 가정할 때 단말은 송신거리 감소에 의해서 전력소모를 줄일 수 있다. 하지만 단말 주변에 매우 많은 무선LAN 및 고속 무선PAN시스템이 존재할 경우 자신과 상관없는 패킷을 수신함으로써 또다른 전력소모 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 물리계층에 주파수 오프셋을 이용한 ID를 넣으므로써 불필요한 패킷 수신을 회피하여 전력소모를 줄일 수 있는 방법을 제안하며 이 방법을 이용하였을 때 최적의 물리계층 ID개수를 찾는다.

• 전기학회논문지
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• 제59권5호
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• pp.981-989
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• 2010

In this study, we introduce a new architecture of fuzzy inference system. In the fuzzy inference system, we use Fuzzy C-Means clustering algorithm to form the premise part of the rules. The membership functions standing in the premise part of fuzzy rules do not assume any explicit functional forms, but for any input the resulting activation levels of such radial basis functions directly depend upon the distance between data points by means of the Fuzzy C-Means clustering. As the consequent part of fuzzy rules of the fuzzy inference system (being the local model representing input output relation in the corresponding sub-space), four types of polynomial are considered, namely constant, linear, quadratic and modified quadratic. This offers a significant level of design flexibility as each rule could come with a different type of the local model in its consequence. Either the Least Square Estimator (LSE) or the weighted Least Square Estimator (WLSE)-based learning is exploited to estimate the coefficients of the consequent polynomial of fuzzy rules. In fuzzy modeling, complexity and interpretability (or simplicity) as well as accuracy of the obtained model are essential design criteria. The performance of the fuzzy inference system is directly affected by some parameters such as e.g., the fuzzification coefficient used in the FCM, the number of rules(clusters) and the order of polynomial in the consequent part of the rules. Accordingly we can obtain preferred model structure through an adjustment of such parameters of the fuzzy inference system. Moreover the comparative experimental study between WLSE and LSE is analyzed according to the change of the number of clusters(rules) as well as polynomial type. The superiority of the proposed model is illustrated and also demonstrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG), Boston housing called Machine Learning dataset, and Mackey-glass time series dataset.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.3172-3193
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• 2018

Recently, several studies have shown that linear representation based approaches are very effective and efficient for image classification. One of these linear-representation-based approaches is the Collaborative representation (CR) method. The existing algorithms based on CR have two major problems that degrade their classification performance. First problem arises due to the limited number of available training samples. The large variations, caused by illumintion and expression changes, among query and training samples leads to poor classification performance. Second problem occurs when an image is partially noised (contiguous occlusion), as some part of the given image become corrupt the classification performance also degrades. We aim to extend the collaborative representation framework under limited training samples face recognition problem. Our proposed solution will generate virtual samples and intra-class variations from training data to model the variations effectively between query and training samples. For robust classification, the image patches have been utilized to compute representation to address partial occlusion as it leads to more accurate classification results. The proposed method computes representation based on local regions in the images as opposed to CR, which computes representation based on global solution involving entire images. Furthermore, the proposed solution also integrates the locality structure into CR, using Euclidian distance between the query and training samples. Intuitively, if the query sample can be represented by selecting its nearest neighbours, lie on a same linear subspace then the resulting representation will be more discriminate and accurately classify the query sample. Hence our proposed framework model the limited sample face recognition problem into sufficient training samples problem using virtual samples and intra-class variations, generated from training samples that will result in improved classification accuracy as evident from experimental results. Moreover, it compute representation based on local image patches for robust classification and is expected to greatly increase the classification performance for face recognition task.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제14권9호
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• pp.1253-1259
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• 2001

Three cassava varieties, namely MM 92 (MM), Black Twig (BT) and Local (LC), were arranged in a randomized complete block design to evaluate their dry fodder and crude protein (CP) productivity as well as growth persistency. Cassava plants grown in small plots of $5m{\times}10m$ at a planting distance of $25cm{\times}25cm$ were harvested every 6 weeks starting from 3 months after planting. Dry fodder yields of MM, BT and LC over the 8 harvests were 8.55, 8.01 and 6.15 t/ha, respectively. All varieties produced more leaves than stems with average leaf:stem ratios of 5, 5.9 and 4.8 for MM, BT and LC, respectively. In terms of CP production, MM was the highest yielder (272 kg/ha/harvest), followed by BT and LC (238 and 184 kg/ha/harvest, respectively). The total accumulative CP amounts over the 8 harvests were 2179, 1903 and 1474 kg/ha for MM, BT and LC, respectively. The mortality rates were 9.91, 14.01 and 13.98% for MM, BT and LC, respectively. Phosphorus content was more stable than potassium content during defoliation. MM, BT and LC had whole plant phosphorus contents of 0.41, 0.41 and 0.39%, respectively; whole plant potassium contents were 1.25, 1.38 and 1.20%.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.648-653
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• 2010

비계량 다차원 척도법은 개체들 간의 비유사성이 비계량으로 주어져 개체들 간의 거리 개념을 설정하기 어려운 경우에 개체들을 유클리드 공간 상으로 사상하여 개체 간의 관련성을 연구하는 방법으로 지역 최적치가 많은 최적화 문제로 간주할 수 있다. 비계량 다차원 척도법을 위한 기존의 알고리즘은 최대 경사법을 사용함으로 일단 지역 최적치에 도달하면 더 이상 향상된 해를 찾기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 담금질 방법을 비계량 다차원 척도법에 접목하여 지역 최적치에 빠지지 않고 전역 최적치를 효율적으로 찾을 수 있는 새로운 비계량 다차원 척도법 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 벤치마킹 문제에 적용하고 실험을 통하여 기존 알고리즘과 비교 분석한 결과, 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘 대비 0.7%에서 3.2%의 향상률을 보였다. 또한 통계적 가설 검정을 통하여 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.304-310
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• 2009

본 논문은 bi-modality와 근접성(adjacency)을 고려하여 멤버쉽 값(membership value)을 결정하는 퍼지 임계화(fuzzy thresholding)에 기반한 FLIR(forward-looking infrared) 영상에서의 표적 추출 방법을 제안한다. Bi-modality는 국부 영역의 화소값 분포를 이용한 것으로 화소가 표적 부분으로 분류되는 정도를 나타내고, Adjacency는 각 화소가 표적 영역으로 부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 척도이다. 이 두 가지 척도를 이용하여 멤버쉽 값을 계산한 후, 퍼지 임계화 방법으로 표적을 추출한다. 제안한 표적 추출 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 실제 전차의 FLIR 영상을 이용하여 기존의 분할 방법과 비교한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다.

• 한국측량학회지
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• 제30권3호
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• pp.305-312
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• 2012

본 논문은 항공라이다 데이터로부터 추출한 건물점으로부터 건물 경계를 재구성하는데 있어서 정확도와 연산 효율성을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 국지적 컨벡스헐 알고리즘을 3가지 측면에서 수정한 적응적 컨벡스헐 알고리즘을 제안하였다. 첫째, 연산 효율성을 향상시키기 위하여 점들의 밀도에 따라 경계 후보점을 먼저 추출한 후 경계점을 추출한다. 둘째, 폐색이나 오차가 포함된 건물에서 보다 안정적으로 건물 경계점을 추출하기 위하여 원시 데이터 구조를 바탕으로 탐색 반경을 적응적으로 변화시킨다. 셋째, 안마당과 오차에 의한 홀을 구분하기 위하여 점들 간의 거리와 ID를 이용한 내부 경계 초기점 탐지 기법을 적용한다. 제안 방법의 활용가능성을 평가하기 위하여 다양한 건물들을 포함하는 두 도시 지역에 적용한 결과, 모양상이성이 8.5%로써 기존의 대표적인 경계점 추출 방법에 비하여 우수하였으며 연산 효율성은 약 2배 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권4B호
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• pp.192-198
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• 2008

본 논문에서는, HCCA로 동작되는 IEEE 802.11e MAC의 Transmission Opportunity (TXOP) 구간을 동적으로 제어함으로서, 무선 Local Area Network (LAN) 환경에서 실시간 멀티미디어 트래픽의 전송 성능을 향상시키는 방식을 제안한다. 프레임의 전송 시기 및 시간을 결정하는 스케줄러의 기존 방식은 무선 단말의 전송률 변화에 상관없이 TXOP 구간을 고정하기 때문에 무선 통신 환경 변화를 동적으로 반영하지 못하는 문제점을 내포하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 제안방식에서는 무선 단말의 전송률이 낮아지더라도 TXOP 구간이 확대됨으로서, 사용자로부터 발생된 실시간 멀티미디어 트래픽의 전송이 최대한 유지될 수 있도록 한다. 제안방식의 성능 분석을 위해, IEEE 802.11e 참조모델과 함께 NCTUns 시뮬레이터를 이용한 모의실험을 수행하였으며, 그 결과 제안방식은 무선통신 거리 변화에 따른 전송률 변화에도 실시간 멀티미디어 트래픽의 전송이 효과적으로 이루어짐을 확인하였다.