• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권5호
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• pp.415-424
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• 2008

본 논문에서는 종단간 QoS 성능 향상을 위해 모바일 와이맥스 시스템의 망 구조에 따른 성능 개선 방안에 대해 분석하고 그 중 계층간 QoS 파라미터 매핑과 IP 패킷 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 종단간 QoS에 관한 성능 평가를 위해, OPNET을 이용하여 모바일 와이맥스 시스템의 종단간 시뮬레이터를 구현하였다. 시뮬레이션 결과에 의하면, 제안한 계층간 QoS 파라미터 매핑 기법을 이용한 경우 매체접근제어 계층에서의 VoIP 패킷 평균 지연이 감소하며 상향링크 자원 효율성이 향상되었고 제안한 IP 패킷스케줄링 알고리즘을 적용할 경우, VoIP 서비스의 종단간 패킷 평균 지연은 FIFO와 WRR 스케줄러보다 44%에서 67%정도까지 감소하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.554-560
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• 1995

본 논문은 크기가 n와 k인 nheap과 kheap을 병합시키기 위한 병렬 알고리즘을 제 시함과 동시에 그들을 MasPar상에 실제로 구현하고자 하는데 그 주된 목적이 있다. 이때, EREW-PRAM(Exclusive-Read Exclusive-Write Parallel Random Acess Machin)상에 서 max(2$^{-1}$, $\ulcorner$(m＋1)/4$\lrcorner$개의 프로세서를 이용해서 본 논문에 제시된 알고리즘 의 시간 복잡도가 O(log(n/k)＊log(n))임을 제시하였다. 여기서 i는 heap의 height를 뜻하며, m은 크기 n과 k의 합으로 구성된 것이다. 또한 이것을 MasPar 컴퓨터에 적용 을 시켰을 때, 테이타의 양이 8백만개이고, 64개의 프로세서를 이용한 경우의 speedup 을 33.934를 얻었다. 이때 적용된 데이타의 형태는 불완전 힙상에서 크기가 k〈n를 지 니는 경우의 처리이다. 그리고 이같이 제시된 알고리즘의 EPU(Effective Processor Utilization)을 계산하면 1인 최적의 speedup율을 나타냄을 알 수가 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권8호
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• pp.692-702
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• 2006

본 연구에서는 패턴 분류문제를 위하여 가중치 개념을 갖는 퍼지 최대 최소 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 FMM 신경망 모델에 대하여 학습데이타에 포함되는 특징값의 빈도요소를 효과적으로 반영할 수 있도록 수정한 구조를 갖는다. 본 논문에서는 제안된 모델에 대하여 하이퍼박스 소속함수로 정의되는 새로운 활성화 특성과 학습알고리즘을 정의한다. 학습알고리즘은 하이퍼박스 생성 및 확장, 중첩 테스트, 하이퍼박스 축소의 3 단계 과정으로 이루어지며, 각 과정에서 특정값의 빈도요소를 고려하여 가중치값을 갱신하는 규칙이 새롭게 정의된다. 본 연구에서는 또한 제안된 모텔의 응용으로서 특정분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 특정값, 특정유형, 하이퍼박스, 패턴클래스 상호간 연관도 요소를 4 가지 유형의 척도로 정의하여, 주어진 패턴분류 문제에서 각 특정의 상대적 중요도를 평가할 수 있도록 한다. 아이리스 데이타와 클리블랜드 의료데이타에 대한 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 방법의 타당성을 고찰하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.669-674
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• 2001

병합 과정에 병합 상황을 반영하기 위해 상황 평가에 기반을 둔 병합(ASA) 방법이 제안되었다.[1]. 상황 평가 모델의 정수화된 출력은 병합을 위한 입력으로 사용된다. 상황 평가 모델의 정수화된 출력은 현재의 병합 상황 정도를 나타낸다. ASA 알고리즘은 최소값과 최대값 사이에서 기껏해야 몇 개의 병합 결과를 만들어 낸다. 결과적으로 ASA 방법은 최소값과 최대값 사이에서 보다 더 정교한 병합 결과를 갖는 응용 분야를 적절히 다룰 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 두 가지의 개선된 ASA (I-ASA) 방법을 제안한다. 이들 I-ASA 방법에서는 상황 평가 모델의 매개변수의 값이 실수 값이 되는 것이 허용되고, 최소값과 최대값 사이에서 연속된 병합 결과를 만들 수 있게 하기 위해 두 가지의 개선된 ASA 알고리즘을 제시한다. 이들 I-ASA 방법들은 정밀 병합과 근사 병합을 다룰 수 있다. 결과적으로, ASA 방법[1]과 비교할 때 제안된 I-ASA 방법들이 보다 더 정교한 병합 결과를 갖는 응용 분야를 적절히 다룰 수 있고, 또한 보다 범용적인 병합 분야에 사용될 수 있다는 관점에서 장점이 있다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제15권2호
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• pp.1-9
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• 2011

불확실성을 가지는 하중의 변동성을 고려한 구조제어시스템의 최적설계방법에 관하여 연구하였다. 일반적인 제어시스템의 설계 문제가 구조물과 제어시스템간의 상호작용 고려하여 구조-제어 시스템을 최적화이나, 이 연구에서는 하중-구조물-제어 시스템간의 상호작용에 대한 최적설계방법에 관하여 다루었다. 구조물의 응답을 최대화하는 하중과, 이를 최소화하는 구조제어시스템을 동시에 구하는 최대-최소문제(Min-max Problem)를 정식화하고, 최적설계변수를 효율적으로 찾는 방법으로 병렬진화 알고리즘을 이용하여 불확실성이 존재하는 선형구조제어시스템의 최적설계방법을 제시하였다. 지진하중을 받는 구조물의 제진시스템 설계 예 및 수치해석을 통하여 연구한 방법의 타당성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.502-505
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• 2002

본 논문은 다치(MVL:Multiple Valued Logic) 신경망의 BP(Backpropagation) 학습 알고리즘을 이용하여 패턴 인식에 이용하는 방법을 제안한다. MVL 신경망을 이용하여 패턴 인식에 이용함으로서, 네트워크에 필요한 시간 및 기억 공간을 최소화할 수 있고 환경 변화에 적응할 수 있는 가능성을 제시하였다. MVL 신경망은 다치 논리 함수를 기반으로 신경망을 구성하였으며, 입력은 리터럴 함수로 변환시키고, 출력은 MIN과 MAX 연산을 사용하여 구하였고, 학습을 하기 위해 다치 논리식의 편 미분을 사용하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제28권2호
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• pp.236-241
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• 2001

패킷 쌍을 이용한 병목 대역 측정 방법중 Potential Bandwidth Filter를 이용하여 두 개의 패킷앞에 다른 패킷이 끼어 들어 생기는 시간축 압축현상 잡음을 제거하는 기법의 수렴 속도를 개선하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 Potential Bandwidth Filter에서 고정된 값으로 증가시켜 수렴시키는 방법 대신에 지수적으로 증가시키는 방법을 사용하여 수렴속도를 개선하였다. 또한 효과적인 필터의 성능유지와 변화되는 대역폭의 측정을 위하여 상한값(MAX)과 하한값(MIN)을 이용하여 Potential Bandwidth(PB)를 조절하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 45-89% 빠르게 수렴하는 것을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권8호
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• pp.644-649
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• 2013

광기록 정보저장장치에서 인코딩된 시퀀스의 DC-억압을 위해 Guided Scrambling 기법이 널리 사용된다. 후보 코드시퀀스 중 최적의 DC-억압 코드를 선택하기 위해 digital sum value (DSV)의 함수로 정의된 기준을 사용한다. 이 중 minimum DSV (MDSV), minimum squared weight (MSW), minimum threshold overrun (MTO) 등이 널리 사용된다. 본 연구에서는 MDSV, MSW, MTO 기준을 채택하는 GS 코딩 알고리즘과 동등한 정수계획법 모형을 제안한다. 개발된 MDSV 정수계획법 모형을 MaxMin 형태의 모형으로 확장하여 스크램블링 다항식과 제어 비트에 따른 MDSV GS 코딩의 최악 성능을 평가할 수 있는 모형을 개발하였다. 모의실험에서는 다수의 스크램블링 다항식 및 제어비트 조합에 대하여 MDSV 최악 성능을 계산하였다.

• 정보통신설비학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.80-85
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• 2011

In this paper, I propose flexible base point used for a BTC(Block Truncation Coding). Halftoning images are used for printer by reducing the number of pixel depth. During over 20 years, many researches have been studied to apply this techniques to image compression. BTC algorithms are the compression methods using digital halftoning technique about images. In the BTC algorithm, an image block is divided into higher and lower domain compared with the mean of block. then the MAX and MIN representative values are evaluated by calculating the mean of higher and lower domain respectively. At a result, an image block(for example 88 size) is compressed into 64bits pixel representation and 16 bits of the MAX and MIN. And they also have been tried to sustain the image quality high after compression. In this paper, I found that there is some marginal possibility to enhance the image quality by adjusting the base point(generally mean of block) of existing algorithms.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.778-780
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• 2005

최근 인공지능의 기법을 도입한 게임에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 신경망의 역 전파 알고리즘을 적용한 게임은 구현이 용이하고 학습이 완료되면 비교적 실행이 빨라서 많은 연구가 진행되고 있지만 기본적인 학습시간이 길고 최적화에 관한 문제점이 존재하고 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 기존의 역 전파 알고리즘과 강화학습의 Q-learning알고리즘을 모델로 게임에 적용하여 비교 분석 하였다. 실험은 단순한 min-max 알고리즘과 각각 대결하여 승수 와 승율을 중심으로 비교하였고 실험의 결과는 강화학습의 알고리즘이 역 전파 알고리즘에 비하여 비교적 우수한 결과를 제시하였다.