• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1162-1171
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• 1998

본 논문에서는 relaxed min-max heap을 병합시키기 위하여 새로운 자료구조인 개선된 relaxed min-max-pair 힙을 제시함과 동시에, 두개의 relaxed min-max 힙, 즉 크기가 n인 relaxed min-max nheap과 크기가 k인 relaxed min-max kheap으로 구성된 우선 순위 큐를 병합시키기 위한 병렬 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 [9]의 방법으로부터 relaxed min-max 힙을 병합 시키기 위해서 이용된 blossomed tree와 lazying 방법을 제거하여도 병합되는 새로운 방법을 제시하였다. 결과적으로 본 논문에 제시된 방법은 max($2^{i-1}$,[(m+1/4)])개의 프로세서를 이용할 경우, 시간 복잡도가 O(log(log(n/k))${\times}$log(k))임을 볼 수가 있다. 그리고 크기가 서로 다른 두 개의 relaxed min-max heap으로 구성된 8백만개의 데이터를 병합시키기 위해서, MasPar 머쉰에서 64개의 프로세서를 이용하여 실행시킨 결과 35.205의 Speedup을 얻었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제14권1E호
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• pp.73-82
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• 1995

본 논문은 relaxed min-max heap을 병합시키기 위하여 이용된 새로운 자료구조인 개선된 relaxed min-max-pair 힙으로서, 두개의 relaxed min-max 힙 즉, 크기가 n인 relaxed min-max nheap과 크기가 k인 relaxed min-max kheap으로 구성된 우선 순위 큐를 병합시키기 위한 순차적 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제시된 방법은 [8]에 제시된 방법에서 relaxed min-max 힙을 병합시키기 위해서 이용된 blossomed tree와 lazying 방법을 제거하여도 병합이 되는 새로운 기법을 제시하였다. 결과적으로 본 논문에서 제세된 방법은 두개의 relaxed min-max 힙의 크기가 서로 다른 경우로서, 이때 크기 $k{\leq}{\lfloor}log(size(nheap)){\rfloor}$인 경우, 시간 복잡도가 O(log(log(n/k))*log(k)) 이고 공간복잡도가 O(n+k)임을 볼수가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1630-1636
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• 2022

현재 교통 표지판 인식 기법들은 다양한 날씨, 빛의 변화 등과 같은 외부환경 뿐만 아니라 교통 표지판이 일부 훼손된 경우에는 인식 성능이 저하되는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 홉필드 네트워크와 퍼지 Max-Min 신경망을 이용하여 손상된 교통 표지판의 인식 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 교통 표지판에서 특징들을 분석한 후, 그 특징들을 학습 패턴으로 구성하여 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 1차적으로 교통 표지판의 특징을 분류한다. 1차적 분류된 특징이 있는 학습 영상들을 홉필드 네트워크에 적용하여 손상된 특징을 복원한다. 홉필드 네트워크를 적용하여 복원된 교통 표지판의 특징들을 다시 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 최종적으로 손상된 교통 표지판을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 손상된 정도가 다른 다양한 교통 표지판 8개를 적용하여 실험한 결과, 제안된 방법이 퍼지 Max-Min 신경망에 비해 평균적으로 38.76%의 분류 성능이 개선되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1195-1200
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• 2013

본 논문에서는 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 자동으로 조정하는 개선된 Max-Min 신경망을 제안하였다. 개선된 Max-Min 신경망은 경쟁 단계에서 필요한 학습 시간을 줄이기 위하여, 정확성의 수와 부정확성의 수를 퍼지 제어 시스템의 입력으로 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 기법이다. 본 논문에서 제안된 방법을 실제 콘크리트 표면 균열 영상에서 추출한 균열의 방향성 패턴을 대상으로 인식 실험한 결과, 개선된 Max-Min 신경망이 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.367-367
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• 2000

In this paper, an Adaptive neuro-fuzzy Inference system(ANFIS) using fuzzy min-max network(FMMN) is proposed. Fuzzy min-max network classifier that utilizes fuzzy sets as pattern classes is described. Each fuzzy set is an aggregation of fuzzy set hyperboxes. Here, the proposed method transforms the hyperboxes into gaussian membership functions, where the transformed membership functions are inserted for generating fuzzy rules of ANFIS. Finally, we applied the proposed method to the classification problem of iris data and obtained a better performance than previous works.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권5호
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• pp.118-126
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• 1996

In object analysis by image processing, finding lines plays a universal role. And these lines can be easily found by detecting ridges and valleys in digital gray scale images. In this paper, a new method of detecting ridges and valleys by using local min/max operations was presented. This method detects ridges and valleys of desired width by using erosion and dilation properties of local min/max operations, and requires no information of ridge or valley direction. Therefore the method is efficient and computationally simple in comparision with the conventional analytical method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.776-782
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• 2004

Generally, Max-Min CRI (Compositional Rule of Inference ) method by Zadeh and Mamdani is used in the conventional fuzzy inference. However, owing to the problems of Max-Min CRI method, the inference often results in significant error regions specifying the difference between the desired outputs and the inferred outputs. In this paper, I propose a New Max-Min CRI method which can solve some problems of the conventional Max-Min CRI method. And then this method is simulated in a D.C.series motor, which is a bench marking system in control systems, and showed that the new method performs better than the other fuzzy inference methods.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권1호
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• pp.96-104
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• 1998

A new gray-scale thinning algorithm using local min/max operations is proposed. In this method, erosion and dilation properties of local min/max operations are using for generating new rides and detecting ridges in gray scale image, and gray-scale skeletons are gradually obtained by accumulating the detected ridges. This method can be applicable to the unsegmented image in which object are not specified, and the obtained skeletons correspond to the ridges (high gray values) of an input image.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.371-380
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• 2013

본 연구는 남자 비만 중학생을 대상으로 최대하 방법의 PACER 검사를 통해 최대산소섭취량($\dot{V}O_{2max}$)을 추정할 수 있는 추정식을 개발하고자 중학교 남자 비만 학생 57명을 대상으로 Bruce 프로토콜의 최대운동부하검사와 PACER 검사를 실시하였다. 최대하 수준을 결정하기 위해 PACER 운동 중 목표심박수(75%$HR_{max}$ 이상)가 나타나는 왕복횟수 구간별 대사반응을 측정하였으며, $%HR_{max}$ 구간별(75%, 80%, 85%, 90%, 95%) 대사반응 지표를 단계적 선택법으로 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 다음의 모형이 산출되었다. 모형 1(90%$HR_{max}$의 모형): $\dot{V}O_{2max}$(ml/kg/min) = 142.721-0.275(왕복횟수)-0.48(심박수)+0.177(체중)-1.536(연령)[표준오차 3.90ml/kg/min; 2단계까지 운동진행]. 모형 2(95%$HR_{max}$의 모형): $\dot{V}O_{2max}$(ml/kg/min) = 182.851-0.103(왕복횟수)-0.744(심박수)+0.186(체중)-0.324(연령)[표준오차 4.51ml/kg/min; 3단계까지 운동진행]. 모형 1의 추정된 $\dot{V}O_{2max}$와 실측 $\dot{V}O_{2max}$간 차이 평균은 $3.25{\pm}6.32ml/kg/min$(%error=6.84%), 모형 2는 $3.16{\pm}4.54ml/kg/min$(%error=5.75%). 비만인 대상자들에게 최대하 운동방법으로는 심박수와 운동지속시간이 짧았던 모형 1이 모형 2보다 적합한 형태로 생각된다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권5호
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• pp.149-161
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• 1994

The Max-Min CRI method , a traditional inference method , has three problems: subjective formulation of membership functions, error-prone weighting strategy, and inefficient compositional rule of inference. Because of these problems, there is an insurmountable error region between desired output and inferred output. To overcome these problems, we propose an Intelligent Neuro-Fuzzy System (INFS) based on fuzzy thoery and self-organizing functions of neural networks. INFS makes use of neural networks(Error Back Propagation) to solve the first problem, and NCRI(New Max-Min CRI) method for the second. With a proposed similarity measure, NCRI method is an improved method compared to the traditional Max-Min CRI method. For the last problem, we propose a new defuzzification method which combines only the appropriate rules produced by the rule selection level. Applying INFS to a D.C. series motor, we can conclude that the error region is reduced and NCRI method performs better than Max-Min CRI method.