• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권6A호
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• pp.1089-1098
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• 2001

WRR 스케줄링 알고리즘은 계산의 단순성과 저 비용 구현의 장점을 가지고 있어 고속 패킷 스위칭 네트워크에서 널리 쓰이고 있지만 버스티한 트래픽에 대해서는 입력 트래픽을 일정 비율로 스케줄링하기 때문에 효율성이 낮다는 문제점이 있다. 또한, WRR 알고리즘은 ABR 서비스 클래스의 공평성 기준의 하나인 Maximum of MCR or Max-Min share 공평성을 만족시키지 못한다. 따라서 ABR 서비스를 위한 공평성 기준을 만족시키는 스케줄링 알고리즘이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 ABR 서비스를 위한 5가지 공평성 기준들 중 Maximum of MCR or Max-Min share를 만족시키는 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘이 공평성 기준을 만족시키고, 네트워크 자원을 각 ABR VC들에게 공평하게 할당해 주는지를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 WRR 알고리즘과 비교, 분석한다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.33-38
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• 2014

FCM 기반하이브리드 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 알고리즘을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력 벡터와 중간층의 노드 중에서 중심과 입력 벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습구조인 Max_Min 신경망은 중간층의 승자 뉴런이 입력벡터로 적용된다. 그러나 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우에는 학습성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 향상시키기 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 0.1보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 컨테이너에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 인식 및 성능평가 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 문자 패턴 인식에 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제22권9호
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• pp.130-136
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• 2005

This paper presents an optimal design and the performance evaluation of two-axis nano positioning stage with round notched flexure hinges. A flexure hinge mechanism with round notched flexure hinges is to guide the linear motions of a moving plate in the nano positioning stage. A Min-Max algorithm is applied to the design of the flexure hinge mechanism for nano positioning stage. In the design process, the structure of the flexure hinge mechanism is fixed, then the radius of a round hole and the width of two round holes are chosen as design variables, and finally the do sign variables are calculated by the Min-Max algorithm. The machined flexure hinge mechanism, stack type PZTs for actuation and capacitance type displacement sensors for position measurement are assembled into the nano positioning stage. The experimental results of the manufactured nano positioning stage show the first modal resonance frequency of 197 Hz, the operating range of 40 um, and the resolution of 3 nm.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1457-1464
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• 2011

본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Max_Min 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 영문과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
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• pp.149-154
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• 2008

FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력벡터와 중간층의 노드중에서 중심과 입력벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.155-165
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• 2012

본 논문은 지금까지 해결하지 못한 NP-Hard 문제들 중의 하나인 외판원 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 간선교환 방법을 적용한 발견적 알고리즘이다. 초기해를 구하는 전형적인 방법은 첫 번째 노드부터 가장 인접한 노드를 방문하여 외판원의 경로를 결정하는 방법이다. 본 논문에서는 각 노드의 최소 간선을 선택하여 선택된 간선들 중 최소값을 가진 노드부터 출발하는 Min-Min 방법과 최대값을 가진 노드부터 출발하는 Min-Max 방법을 적용하고 두 방법 중 최소 경로길이를 가진 방법을 초기해로 결정하였다. 초기해로부터 최적해를 구하는 과정은 기존의 2-간선 교환 방법 (2-opt)을 기본적으로 적용하고, 추가로 확장된 3-opt와 4-opt를 제안하였다. 이와 같은 방법을 7개의 실제 데이터들에 적용한 결과 지금까지 알려진 최적해를 빠르고 정확히 구하는데 성공하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.77-82
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• 2007

본 논문에서는 콘크리트 표면 균열의 방향성을 효율적으로 인식하기 위하여 영상처리 기법을 적용하여 균열을 자동으로 검출하고 개선된 Max-Min 신경망을 제안하여 균열의 방향성을 자동으로 인식하는 기법을 제안한다. 균열 영상에서 빛의 영향을 효율적으로 보정하기 위해 모폴로지 기법인 채움 연산을 적용하고 Sobel 마스크를 적용하여 균열의 에지를 추출한 후, 반복 이진화를 적용하여 균열 영상을 이진화한다. 이진화된 균열 영상에서 2차례에 걸쳐 잡음 제거 연산을 수행한 후, 균열을 추출한다. 본 논문에서는 Max-Min 신경망을 개선하여 추출된 균열의 방향성을 자동으로 인식한다. 개선된 Max-Min 신경망은 delta-bar-delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 자동으로 조정한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 개선된 Max-Min 신경망이 균열의 방향성 인식에 효율적임을 확인하였다.