• 한국통신학회논문지
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• 제34권8C호
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• pp.830-839
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• 2009

이 논문에서는 여러 입력 여러 출력 시스템에 알맞은 준최적 복호 방법을 하나 다룬다. 제안한 방법은 길이 먼저 살펴보기로 바탕으로 둔 바, 슈노르-오히너 늘어놓기와 가지 길이 문턱값을 써서 신호를 복호하는 데 드는 계산량을 줄인다. 제안한 방법의 비트오류율 성능은 최적 성능에 매우 가까우면서 계산량은 다른 준최적 복호기들보다 적다는 것을 모의실험으로 보인다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제12권2호
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• pp.47-57
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• 2016

As the inventory costs of repairable items in military logistics continue to increase, many studies for optimal inventory level of these items are being carried out in advanced countries, including the US, to reduce these costs. Research on inventory level optimization for repairable items aimed to achieve the availability goal of a system with a MIME(Multi Indenture Multi Echelon) repair policy structure first began with Sherbrooke's METRIC and developed into various types. This research is to analyze and compare recent V-METRIC related studies to search for another variation in this field. This paper mainly looks at how to determine optimum inventory level for each repairable item to achieve a specific availability target within a limited budget, and also how to minimize inventory cost while achieving its availability target by determining optimal inventory level of each repairable item.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권12호
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• pp.1207-1215
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• 2013

이 논문에서는 장애물이 존재하는 환경에서 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇이 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로는 장애물이 존재하지 않는 경우에서 제안되었던 깊이-우선(depth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 바탕으로, 우회경로 탐색, 중간 단계 탐색 종료, 하위 단계 부분 탐색, 결정기준 보완 등을 추가함으로써 트리 탐색을 확장한 새로운 기법을 제시하였다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 위치 추정 기법의 좌표 추정 성능과 복잡도를 모의실험으로 제시하고 분석한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권3호
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• pp.329-337
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• 2017

본 논문에서는 서포트 벡터 머신의 중요한 파라미터인 C와 σ값을 빠르고 정확하게 찾는 탐색 방법론을 제안한다. 기존에 알려진 격자 탐색 방식은 모든 경우를 비교하기 때문에 탐색속도가 느리다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 탐색속도 향상을 위한 딥 서치 방식을 제안한다. 1단계에서는 C-σ 정확도지표를 4등분 한 뒤 각 영역의 중간 값을 탐색하여 가장 정확도 값이 높은 지점을 시작 지점으로 선택한다. 2단계에서는 선정된 시작지점을 다시 4등분한 뒤 정확도 값이 가장 큰 지점을 새로운 탐색지점으로 지정한다. 3단계에서는 탐색지점에 이웃한 8개의 지점들을 탐색하여 정확도 값이 가장 높은 곳을 새로운 시작 지점으로 선정한 뒤 해당 지점을 4등분하여 정확도 값을 계산한다. 마지막 단계에서는 이웃 지점의 값들보다 탐색지점의 정확도지표 값이 최댓값이 될 때까지 진행한다. 최댓값을 만족하지 않을시 2단계에서부터 반복하며 입력된 레벨 값만큼 반복을 진행한다. 베어링의 결함 및 정상 데이터를 사용하여 비교한 결과, 제안한 Deep search 알고리즘은 기존 알고리즘 보다 성능 및 탐색시간에서 우수성을 보였다.

• ETRI Journal
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• 제39권3호
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• pp.364-372
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• 2017

For the reliability of controllers in a software defined network (SDN), a dynamic and self-learning schedule method (DSL) is proposed. This method is original and easy to deploy, and optimizes the combination of multiple controllers. First, we summarize multiple controllers' combinations and schedule problems in an SDN and analyze its reliability. Then, we introduce the architecture of the schedule method and evaluate multi-controller reliability, the DSL method, and its optimized solution. By continually and statistically learning the information about controller reliability, this method treats it as a metric to schedule controllers. Finally, we compare and test the method using a given testing scenario based on an SDN network simulator. The experiment results show that the DSL method can significantly improve the total reliability of an SDN compared with a random schedule, and the proposed optimization algorithm has higher efficiency than an exhaustive search.

• 정보화연구
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• 제10권1호
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• pp.79-91
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• 2013

본 논문은 히스토그램 시퀀스(histogram sequence)에 저차원 변환을 적용할 때, 어떤 공간 채움 곡선(space filling curve: SFC)의 성능이 가장 좋은지를 판단하는 체계적인 평가방법을 제안한다. 히스토그램 시퀀스는 이미지를 주어진 SFC에 따라 시계열 형태로 표현한 것을 말한다. 히스토그램 시퀀스는 매우 고차원이므로 저장 및 검색이 매우 어렵다. 효율적인 저장 및 검색을 위해서 시계열 저차원 변환의 하한을 사용할 수 있는데, 이 하한의 성능은 SFC의 종류에 따라 큰 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 히스토그램 시퀀스를 저차원 변환할 때 어떤 SFC의 성능이 좋은지를 평가하기 위해, "히스토그램 시퀀스에서 엔트리들이 인접하면 이미지에서도 해당 셀들이 인접해야 한다"는 공간지역성(spatial locality)의 개념을 제안한다. 다음으로, 공간 지역성을 정량적으로 평가할 수 있는 공간 지역성 보존 척도(spatial locality preservation metric)를 제안하고, 이를 계산하기 위한 정형적인 방법을 제시한다. 본 논문에서는 공간 지역성 보존 척도 측면에서 총 다섯 가지의 SFC를 평가하고, 이 평가 결과가 실제 이미지 매칭의 저차원 변환 성능 평가와 유사함을 확인한다. 또한, 저차원 변환 기반의 k-NN(k-nearest neighbors) 검색을 실험하여, 공간 지역성 보존 척도가 가장 낮은 힐버트-오더가 k-NN 검색에서도 가장 좋은 성능을 보임을 통해, 제안한 공간 지역성 보존 척도의 유용성을 입증한다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제1권2호
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• pp.177-194
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• 2007

Index selection is one of the most important decisions to take in the physical design of relational data warehouses. Indices reduce significantly the cost of processing complex OLAP queries, but require storage cost and induce maintenance overhead. Two main types of indices are available: mono-attribute indices (e.g., B-tree, bitmap, hash, etc.) and multi-attribute indices (join indices, bitmap join indices). To optimize star join queries characterized by joins between a large fact table and multiple dimension tables and selections on dimension tables, bitmap join indices are well adapted. They require less storage cost due to their binary representation. However, selecting these indices is a difficult task due to the exponential number of candidate attributes to be indexed. Most of approaches for index selection follow two main steps: (1) pruning the search space (i.e., reducing the number of candidate attributes) and (2) selecting indices using the pruned search space. In this paper, we first propose a data mining driven approach to prune the search space of bitmap join index selection problem. As opposed to an existing our technique that only uses frequency of attributes in queries as a pruning metric, our technique uses not only frequencies, but also other parameters such as the size of dimension tables involved in the indexing process, size of each dimension tuple, and page size on disk. We then define a greedy algorithm to select bitmap join indices that minimize processing cost and verify storage constraint. Finally, in order to evaluate the efficiency of our approach, we compare it with some existing techniques.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1986-1992
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• 2009

사용자는 정보검색에서 단어의 약어나 부분문자열, 혹은 오타가 포함된 단어와 같은 이형태로 자료를 검색하고자 한다. 이형태 검색을 위한 단순한 방법은 사전에 모든 이형태를 등록하는 것이다. 그러나 이 방법은 이형태 사전 구축에 막대한 시간과 비용이 필요할 뿐만 아니라 오타로 인해 생기는 이형태를 처리할 수 없는 문제점이 있다. 이에 대한 대안으로 근사 문자열 매칭 기법을 이용한 방법이 개발되었으나 이 방법 또한 약어 형태의 이형태를 처리하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 트라이 인덱스를 이용해 약어나 오타를 포함한 대부분의 이형태를 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 패스 가중치의 계산을 통한 이형태 매칭 방법을 보이고, 검색 속도 향상을 위한 이형태 검색 알고리즘을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.1-10
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• 2007

본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자인 Dominant Color와 Contour Shape 기술자에 대한 새로운 인덱싱 알고리즘을 제안한다. Dominant Color 기술자에서 사용되는 비교 연산 식은 가우스 혼합 모델에 기초하고 있기 때문에 기술자의 각 속성들을 하나의 칼라 히스토그램 형태로 변형시켜서 인덱스로 사용한다. Contour Shape 기술자는 두 단계 형태의 알고리즘을 사용하는데, 첫 번째 단계에서는 글로벌 변수인 Eccentricity와 Circularity를 사용한 대략적인 비교를 통해서 비슷하지 않은 이미지 오브젝트를 배제시키고 두 번째 단계에서 남겨진 오브젝트들과 질의 오브젝트들간의 Peak 변수를 사용한 비교 연산을 통해 인덱싱을 수행한다. 또한 본 논문은 효율적인 멀티미디어 데이타 검색을 위해서 두 가지의 MPEG-7 시각 정보 기술자 결합 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 결합 알고리즘은 가중치를 확률로 변환해서 반영하는 것이고 두 번째는 가중치를 각 비교 연산 결과값의 중요도로 간주하는 방법이다. 실험을 통해서 결과를 분석해 보면 근사화를 통한 인덱스 생성으로 100%의 정확도를 유지 할 수는 없지만 논문에서 제안된 각 기술자의 인덱싱 알고리즘과 기술자들의 결합 알고리즘은 기본 검색 알고리즘과 비교했을 때 매우 빠른 속도 향상을 보여주었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 MPEG-7을 사용하는 검색 시스템의 데이타베이스 구축에 효율적으로 사용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.81-86
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• 2002

In current CBR(Case-Based Reasoning) systems, the case adaptation is usually performed by rule-based method that use rules hand-coded by the system developer. So, CBR system designer faces knowledge acquisition bottleneck similar to those found in traditional expert system design. In this thesis, 1 present a model for learning method of case adaptation knowledge using case base. The feature difference of each pair of cases are noted and become the antecedent part of an adaptation rule, the differences between the solutions in the compared cases become the consequent part of the rule. However, the number of rules that can possibly be discovered using a learning algorithm is enormous. The first method for finding cases to compare uses a syntactic measure of the distance between cases. The threshold fur identification of candidates for comparison is fixed th the maximum number of differences between the target and retrived case from all retrievals. The second method is to use similarity metric since the threshold method may not be an accurate measure. I suggest the elimination method of duplicate rules. In the elimination process, a confidence value is assigned to each rule based on its frequency. The learned adaptation rules is applied in riven target Problem. The basic. process involves search for all rules that handle at least one difference followed by a combination process in which complete solutions are built.