• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권4호
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• pp.1289-1297
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• 2006

Before other statistical data analysis the preprocessing steps should be performed adequately to have meaningful results. These steps include processes such as baseline correction, normalization, denoising, and multiple alignment. In this paper an algorithm for baseline correction is proposed with using the piecewise cubic Hermite interpolation with block-selected points and local minima after denoising for SELDI or MALDI mass spectrometry data.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.45.6-45
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• 2002

In this paper, a novel optimization algorithm which searches for the local minima of a given cost function is proposed using the familiar property of a binary string, and is applied to the parametric identification of a continuous-time state equation by the estimation of system parameters as well as initial state values. A simple electrical circuit severs as an example, whose precise identification results show the superiority of the proposed algorithm.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.460-463
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• 1999

In this paper, we proposed an block-based evolvable neural network(BENN). The BENN can optimize it＇s structure and weights simultaneously. It can be easily implemented by FPGA whose connection and internal functionality can be reconfigured. To solve the local minima problem that is caused gradient descent learning algorithm, genetic algorithms are applied for optimizing the proposed evolvable neural network model.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권5호
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• pp.661-670
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• 1995

This paper presents a fast massively parallel automatic test pattern generator for digital combinational logic circuits using neural networks. Automatic test pattern generation neural network(ATPGNN) evolves its state to a stable local minima by exchanging messages among neural network modules. In preprocessing phase, we calculate the essential assignments for the stuck-at faults in fault list by adopting dominator concept. It makes more neurons be fixed and the system speed up. Consequently. fast test pattern generation is achieved. Test patterns for stuck-open faults are generated through getting initialization patterns for the obtained stuck-at faults in the corresponding ATPGNN.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.476-478
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• 1998

본 논문에서는 영상의 밝기 정보로부터 물체의 표면 형상을 재구성하는 새로운 접근 방법을 제시한다. 이미지 모델은 기존의 Lambertian surface model에 거리 요소를 포함시켜 보다 현실과 비슷한 제약 조건을 주고, 국지 해(local minima)에 빠지기 쉬운 기존의 iteration 방법을 탈피하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 도입한다. 표면의 깊이 정보를 이산여현변환(discrete cosine transform)하고 이 DCT 공간상에서 유전자 알고리즘을 적용함으로써 큰 형상을 먼저 결정한 후 미세한 형상을 찾아내는 계층적인 표면 형상의 재구성이 가능하도록 하였으며 간단한 실험으로 그 타당성을 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.362-368
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• 2005

본 논문은 고속 블록 정합 알고리즘에 관한 것으로, 적응형 육각 탐색에 있어서 차순위 국부 정합점을 이용하여 탐색 패턴을 확장하는 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 고속 움직임 추정의 국부 최소 문제를 경감하기 위해 적응형 육각 탐색의 최적 국부 정합점에 의해 형성된 기존의 탐색 패턴에 차순위 국부 정합점을 중심으로 새롭게 형성한 탐색 패턴을 추가하여 탐색패턴을 적응적으로 확장한다. 제안된 방법에 따르면, 육각 탐색 기반 블록 정합 알고리즘을 확장된 탐색 패턴에 적용하여 움직임 벡터를 추정함으로써 보상 화질 측면에서 개선된 성능을 제공하는 고속 움직임 추정을 수행할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.57-64
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• 2006

움직임 예측은 비디오 신호의 압축에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 효율적으로 움직임 벡터를 찾기 위하여 적응형 임계값과 매크로블록간의 차이값(Sum of Absolute Difference, SAD)의 분포특성을 이용하였다. 일반적으로 SAD분포가 단조로 우면 SAD값이 작고 복잡하면 SAD값이 큰 경향이 있다. 따라서 단조로운 분포에서는 탐색 포인트를 줄이고 복잡한 분포에서는 지역 극소점을 피하기 위해 탐색 포인트를 늘려서 탐색하였다. 검색할 매크로 블록을 9개의 영역으로 나누고, 시공간적 유사성을 이용하여 예측한 영역을 제 1 영역이라 하고 나머지 8개의 영역을 모두 제 2 영역이라 정한다. 이 두 개의 영역 중 어느 한 영역(제 1 영역 또는 제 2 영역)만 탐색할지, 아니면 두 영역 모두 탐색할지를 적응형 임계값을 이용하여 적절하게 탐색하였다. 실험 결과 기존의 대표적인 고속 알고리즘들에 비하여 매크로블록 당 탐색 포인트 수가 평균 16.4% 감소하고, MSE는 평균 32.83 감소한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.143-151
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• 2014

악천후로 인하여 화질이 저하된 영상은 사물의 경계에 해당하는 에지 부분이 흐려진다. 본 논문에서는 에지를 최대한으로 선명하게 하여 영상의 시인성을 향상 시키는 화질 개선 방법을 제안한다. 우선 영상의 밝기 필드에서 극점들을 찾아 에지 후보 영역으로 선택하고, 선택된 에지의 측면에 있는 화소들의 밝기로 히스토그램을 형성한다. 형성된 히스토그램의 극소점을 기반으로 히스토그램을 다수의 모드로 분해한다. 모드가 구해지면, 영상 필드에서 에지에 의하여 연결된 모드들을 구하고, 연결된 모드들의 연결 고리를 구한다. 최종적으로 가장 긴 연결 고리를 형성하는 모드간의 간격을 최대한으로 벌린다. 이 때 최소 밝기 모드와 최대 밝기 모드는 화소 밝기 범위 이내에 있어야 한다. 이와 같이 모드의 간격을 벌림으로써 에지를 선명하게 하고 영상의 시인성을 향상한다. 본 논문에서 제안한 방법은 적은 연산량으로 기존의 방법만큼 좋은 성능으로 화질을 개선함을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.883-889
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• 2005

다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드 수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART-1에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ART-1과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ATR-1 기반 퍼지 다층 지도 학습 알고리즘을 제안 한다. 자가 생성을 이용한 제안된 퍼지 지도 학습 알고리즘은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ART-1을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 주민등록증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상도 개선되었다.

• 한국생물물리학회:학술대회논문집
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• 한국생물물리학회 2003년도 정기총회 및 학술발표회
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• pp.75-75
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• 2003

We report here the results on N-acetyl-N'-dimethylamide of proline (Ac-Pro-NM $e_2$) calculated using the ab initio molecular orbital method with the self-consistent reaction field (SCRF) theory at the HF level with the 6-31+G(d) basis set to investigate the conformational preference of polyproline depending on the cis/trans peptide bonds and down/up puckerings along the backbone torsion angle $\square$ in the gas phase, chloroform, and water. In the gas phase, Ac-Pro-NM $e_2$ has seven local minima of tFd, tFu, cFd, cFu, cAu, tAu, and cAd conformations. In particular, polyproline conformations tFd, tFu, cFd, and cFu are found to be more stable than $\square$-helical conformations cAu, tAu, and cAd. In contrast, Ac-Pro-NHMe has seven local minima of tCd, tCu, cBd, cAu, tAu, cFd, and cFu conformations. Conformations tCd and tCu are found to be most stable, which is ascribed to the intramolecular hydrogen bond between C=O of acetyl group and $N^{~}$ H of N'-methyl amide group. The stability of the cFd conformation (i.e., the polyproline I structure) in chloroform is somewhat increased, relative to that in water, although tFd and tFu conformations (i.e., the polyproline II structure) are dominate both in chloroform and water. The population of backbone conformations feasible in chloroform and water is consistent with the experiments. This work is supported by a Korea Research Foundation Grant (KRF-2002-041-C00129).