• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권2호
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• pp.83-88
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• 2005

벡터양자화에서 고속 인코딩에 사용되는 기존 방법인 PDS(partial distance search)와 FNNS(fast nearest neighbor search)를 결합한 FNNPDS(fast nearest neighbor partial distance search)를 VISI로 구현하기 위한 설계 방법을 제안하고, 모의실험을 통해 FNNPDS가 다른 방법에 비해 보다 고속화가 이루어짐을 입증한다. 모의실험 방법은 임의의 입력벡터에 대해 최단거리 부호벡터를 찾는 타이밍도를 고찰하고, Lena와 Peppers 영상에 대한 입력벡터당 평균 클럭 사이클을 비교한다. 모의실험 결과에 의하면 FNNPDS의 클럭 사이클 수는 다른 방법들보다 $79.2\%\~11.7\%$ 감소되었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.943-957
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• 2014

윤곽선 이미지 매칭에서 이미지의 노이즈를 제거하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위해 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 부분 노이즈를 허용하는 문제를 시계열 도메인에서 다룬다. 이를 위해, 먼저 부분 노이즈 제거 시계열(partial denoising time-series)을 정의하여 이미지 도메인이 아닌 시계열 도메인에서 매칭 문제를 신속하게 해결하는 방법을 제안한다. 다음으로, 두 윤곽선 이미지, 즉 질의 시계열과 데이터 시계열에서 구성된 부분 노이즈 제거 시계열들 간에 가질 수 있는 최소거리인 부분 노이즈 제거 거리(partial denoising distance)를 제시한다. 본 논문에서는 이를 두 윤곽선 이미지 간의 유사성 척도로 사용하여 윤곽선 이미지 매칭을 수행한다. 그러나, 부분 노이즈 제거 거리를 측정하기 위해서는 매우 많은 계산이 빈번하게 발생하므로, 본 논문에서는 부분 노이즈 제거 거리의 하한을 구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 부분 노이즈 제거 윤곽선 이미지 매칭의 질의 방식에 따라 범위 질의 매칭과 k-NN 질의 매칭을 각각 제안한다. 실험 결과, 제안한 부분 노이즈 제거 윤곽선 이미지 매칭은 성능을 수 배에서 수십 배까지 향상시킨 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8455-8461
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• 2015

본 논문에서는 라만 스펙트럼의 고속 탐색을 위해 특이값 분해(SVD, Singular Value Decomposition)를 이용한 새로운 탐색 알고리즘들을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 SVD를 통해 얻은 특이벡터를 중요도에 따라 선별하여 실험에 사용함으로써 계산량 단축을 도모한다. 파일럿 테스트(Pilot test)를 수행하여 일부 데이터들을 미리 탐색 대상에서 제외시키고 부분탐색법(PDS, Partial Distance Search)을 적용하여 탐색을 수행함으로써 큰 폭으로 계산량을 감소시킨다. 실험에 사용한 데이터베이스는 총 14,032종의 화학 물질 라만 스펙트럼으로 구성하였으며, 기존의 탐색 방법인 전체탐색법(Full Search), PDS와 평균피라미드탐색법(MPS, Mean Pyramid Search)를 1차원공간상의 신호에 적용하기 적절하게 변형한 1DMPS에 PDS를 적용한 실험(1DMPS+PDS), 데이터의 분산을 내림차순 정렬하여 !DMPS와 PDS를 적용한 실험(1DMPS Sort with Variance+PDS), 데이터의 250차원 성분만 SVD 변환하여 PDS를 적용한 실험(250SVD+PDS), 그리고 제안 알고리즘 PSP(Partial SVD with PDS)와 PSSP(Partial SVD with Sorted Pilot test)을 적용한 실험을 비교 분석하였다. 각 알고리즘의 성능은 곱셈 및 덧셈의 연산량 비교를 통해 이루어졌는데, 실험 결과에 따르면 250SVD+PDS에 비해 제안알고리즘 PSP는 15.7%, PSSP에서는 64.8%의 계산량 감소를 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.65-68
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• 2000

This paper describes an approach for extracting invariant features using a view-based representation and recognizing an object with a high speed search method in FLIR. In this paper, we use a reformulated eigenspace technique based on robust estimation for extracting features which are robust for outlier such as noise and clutter. After extracting feature, we recognize an object using a partial distance search method for calculating Euclidean distance. The experimental results show that the proposed method achieves the improvement of recognition rate compared with standard PCA.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.361-366
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• 2006

실시간 여행경로에 대한 정보를 제공하기 위해 동적 최적경로탐색 시스템은 실시간 경로 탐색을 통해 대다수 사용자의 요구를 충족시키는 최적경로정보를 제공한다. 따라서 동적 최적경로탐색 시스템은 주기적으로 최적경로를 갱신하여야 하므로 짧은 시간에 최적경로를 탐색하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 제한적인 탐색영역 설정기법을 사용하여 빠르고 효율적인 동적 경로탐색을 가능하게 하였다. 또한 본 연구에서는 저사양의 하드웨어로도 동적 경로탐색이 가능한 기법을 개발하였다. 대표경로를 사용한 탐색영역 설정 기법으로 갱신 주기에 따른 유효 탐색영역에 대한 최적해와 대표경로를 조합한 부분해를 사용하는 부분 탐색영역 설정기법을 제안하였다. 가상의 도로망에 적용한 결과 기존의 방법에 비해 최대 50% 정도의 좁은 탐색영역으로도 최적의 경로를 탐색할 수 있었다. 또한 이동거리에 상관없이 안정적인 탐색영역을 설정할 수 있어서 단거리 이동경로 탐색이 가능한 정도의 하드웨어 성능으로도 장거리 최적경로를 탐색할 수 있었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권5호
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• pp.77-86
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• 1995

In this paper in order to reduce the encoding complexity required in the full search vector quantization(VQ), a new classified vector quantization(CVQ) technique is described employing the minimum-distance classifier. The determination of the optimal subcodebook sizes for each class is an important task in CVQ designs and is not an easy work. Therefore letting the subcodebook sizes be equal. A CVQ technique. Which satisties the optimal CVQ condition approximately, is proposed. The proposed CVQ is a kind of the partial search VQ because it requires a search process within each subcodebook only, and the minimum encoding complexity since the subcodebook sizes are the same in each class. But simulation results reveal while the encoding complexity is only O(N$^{1/2}$) comparing with O(N) of the full-search VQ. A simple systolic array, which has the through-put of k, is also proposed for the implementation of the VQ. Since the operation of the classifier is identical with that of the VQ, the proposed array is applied to both the classifier and the VQ in the proposed CVQ, which shows the usefulness of the proposed CVQ.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권12C호
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• pp.1231-1238
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• 2005

본 논문에서는 영상 백터 양자화를 위한 새로운 고속 부호화 기법을 제안하는데, 제안 기법은 다차원의 참조 표로 복수 특징의 부분 거리를 사용한다. 복수 특징을 사용하는 기존 기법은 탐색 순서와 연산 과정을 고려할 때 복수 특징을 단계적으로 처리한다. 반면에 제안 기법은 참조 표를 사용하여 복수 특징들을 동시에 활용한다. 본 논문에서는 가용한 수준의 메모리를 위해 테두리 효과를 고려하는 참조 표의 구성 방법과 참조 표의 부분 거리를 활용하며 현재의 탐색을 중지하는 방법을 상세하게 기술한다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법의 효율성을 확인시켜 주는데, 부호책 크기가 256일 때 제안 기법은 OHTPDS 기법이나 $M-L_2NP$ 기법 등과 같이 최근에 제안된 기법들이 요구하는 연산량의 $70\%$ 수준까지 연산량을 감소시킨다. 가용한 수준의 전처리와 메모리를 사용함으로써 제안 기법은 전체탐색 기법과 통일한 화질을 유지하면서 전체 탐색 기법이 요구하는 연산량의 $2.2\%$ 이하로 연산량을 감소시킨다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.102-109
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• 2001

본 논문에서는 부호책의 계산 복잡도를 감소시키기 위하여 SOM의 처리 과정에서 발생되는 정보를 이용하는 고속 탐색 알고리듬을 제안한다. 부분 거리 탐색의 성능을 부호책의 재배열 영향을 입증하기 위해 3가지 경우의 배열에 의한 계산 시간 감축의 효과를 보인다.

• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.3378-3384
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• 2015

최근에 라만스펙트럼에 대한 고속 검색 방법은 많은 관심을 받아왔다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 코드워드의 MPS(Mean Pyramids Search)와 PDS(Partial Distortion Search)을 사용하는 알고리즘이 현재 이미지 코딩 분야에서 고속 검색 알고리즘으로 널리 사용되고 있다. 하지만 이 방법은 1차원 데이터의 경우에는 적합하지 않다. 본 논문에서 우리는 라만 스펙트럼 데이터에 적합한 3가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 1DMPS+PDS와 비교하여 1DMPS Sort+PDS는 42.8%, 1DMPS Sort+PDS는 48.6%, 1DMPS Sort with Sorted Variance+PDS는 55.2%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.