• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.700-702
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• 2005

본 논문에서는 대규모 베이지안 망을 빠른 시간 안에 학습하기 위한 방법으로, 클러스터링을 이용한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 베이지안 구조 학습에 있어서 DAG(Directed Acyclic Graph)를 탐색하는 영역을 제한하기 위해 클러스터링을 사용한다. 기존의 베이지안 구조 학습 방법들이 고려하는 후보 DAG의 수가 전체 노드 수에 의해 제한되는 데 반해, 제안되는 방법에서는 미리 정해진 클러스터의 최대 크기에 의해 제한된다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방법이 기존의 대규모 베이지안 망 학습에 활용되었던 SC(Sparse Candidate) 방법 보다 훨씬 적은 수의 후보 DAG만을 고려하였음에도 불구하고, 비슷한 정도의 정확도를 나타냄을 보인다.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제9권1호
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• pp.89-102
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• 2019

Collagen can be used in building artificial skin replacements for treatment of burns and towards the reconstruction of bone as well as researching cell behavior and cellular interaction. The strength of collagen in connective tissue rests on the characteristics of collagen fibers. 3D confocal imaging of collagen fibers enables the characterization of their spatial distribution as related to their function. However, the image stacks acquired with confocal laser-scanning microscope does not clearly show the collagen architecture in 3D. Therefore, we developed a new method to reconstruct, visualize and characterize collagen fibers from fluorescence confocal images. First, we exploit the tensor voting framework to extract sparse reliable information about collagen structure in a 3D image and therefore denoise and filter the acquired image stack. We then propose to segment the collagen fibers by defining an energy term based on the Hessian matrix. This energy term is minimized by a min cut-max flow algorithm that allows adaptive regularization. We demonstrate the efficacy of our methods by visualizing reconstructed collagen from specific 3D image stack.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.468-469
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• 2023

실세계 네트워크 데이터에서 노드들 간의 관계는 종종 친구/적 혹은 지지/반대와 같이 대조적인 부호를 갖는다. 이러한 네트워크를 분석하기 위해, 부호가 있는 네트워크 임베딩 (signed network embedding, 이하 SNE) 문제에 대한 관심이 급증하고 있다. 특히, 최근 들어 그래프 합성곱 네트워크 기술을 기반으로 하는 SNE 방법들에 대한 연구가 활발히 수행되어 오고 있다. 본 논문에서는, 부호가 있는 네트워크의 희소성 정도가 기존 SNE 방법들의 성능에 어떻게 영향을 미치는 지에 대해 분석하고자 한다. 4 개의 실세계 데이터 집합들을 이용한 실험을 통해, 우리는 기존 방법들의 부호 예측 정확도가 희소한 네트워크들에서는 상당히 감소하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.775-784
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• 2002

DNA chip 기술에 의해 얻어지는 마이크로어레이(microarray) 데이타는 세포나 조직 내의 수천 개 유전자의 발현도(expression level)를 한번에 측정한 것으로, 유전자 발현 양상에 기반한 암의 진단, 유전자의 기능 예측 등에 이용되고 있다. 다양한 데이타 분석 기법들 중 베이지안망(Bayesian network)은 데이타의 각 속성들간의 관계를 그래프 형태로 표현할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이는 마이크로어레이 데이타의 분석을 통해 여러 유전자와 조직의 특성(암의 종류 등) 사이의 관계를 밝히는데 유용하다 하지만 대부분의 마이크로어레이 데이타는 sparse data로 베이지안망을 비롯한 각종 분석 기법의 적용을 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 베이지안망에 기반한 마이크로어레이 데이타 분석을 위해 효율적 구조 학습 알고리즘과 데이타 차원 축소를 이용한다. 제시되는 분석법은 실제 마이크로어레이 데이타인 NC160 data set에 적용되었으며, 그 유용성은 데이타로부터 학습된 베이지안망이 실제 생물학적으로 알려진 사실들을 어느 정도 정확하게 표현하는지에 의해 평가되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.733-734
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• 2016

This study proposes a novel approach for ground segmentation of 3D point cloud. We combine two techniques: gradient threshold segmentation, and mean height evaluation. Acquired 3D point cloud is represented as a graph data structures by exploiting the structure of 2D reference image. The ground parts nearing the position of the sensor are segmented based on gradient threshold technique. For sparse regions, we separate the ground and nonground by using a technique called mean height evaluation. The main contribution of this study is a new ground segmentation algorithm which works well with 3D point clouds from various environments. The processing time is acceptable and it allows the algorithm running in real time.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(I)
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• pp.311-315
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• 1987

In this paper an efficient algorithm to estimate the volume and surface area and the reconstruction algorithm for 3-dimensional graphics are presented. The graph theory is used to estimate the optimal quantitative factors. To improve the computing efficiency, the algorithm to get proper contour points is performed by applying several tolerances. The search and the given arc cost is limited according to the change of curvature of the cross-sectional contour. For mathematical model, these algorithms for volume estimation based on polyhedral approximation are applied to the selected optimal surface. The results show that the values of the volume and surface area for tolerances 1.0005, 1.001 and 1.002 approximate to values for tolerances 1.000 resulting in small errors. The reconstructed three-dimensional images are sparse and consist of larger triangular tiles between two cross sections as tolerance is increasing.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.792-812
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• 2022

Multi-agent systems often need to achieve the goal of learning more effectively for a task through coordination. Although the introduction of deep learning has addressed the state space problems, multi-agent learning remains infeasible because of the joint action spaces. Large-scale joint action spaces can be sparse according to implicit or explicit coordination structure, which can ensure reasonable coordination action through the coordination structure. In general, the multi-agent system is dynamic, which makes the relations among agents and the coordination structure are dynamic. Therefore, the explicit coordination structure can better represent the coordinative relationship among agents and achieve better coordination between agents. Inspired by the maximization of social group utility, we dynamically construct a factor graph as an explicit coordination structure to express the coordinative relationship according to the utility among agents and estimate the joint action values based on the local utility transfer among factor graphs. We present the application of such techniques in the scenario of multiple intelligent vehicle systems, where state space and action space are a problem and have too many interactions among agents. The results on the multiple intelligent vehicle systems demonstrate the efficiency and effectiveness of our proposed methods.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권12호
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• pp.889-898
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• 2022

본 논문에서는 3차원 전자기장의 병렬 해석 기법을 제안하였다. 시간 조화 벡터 파동 방정식 및 유한요소 기법에 기반한 전자기장 산란 해석이 수행되었으며, 모서리 기반 요소 및 2차 흡수 경계 조건이 도입되었다. 개발한 알고리즘은 유한요소망을 분할한 뒤 각 프로세서에 할당함으로써 요소별 수치적분 및 행렬 조립 과정의 병렬화를 달성하였다. 이때 부영역 생성을 위해 그래프 분할 라이브러리인 METIS가 도입되었다. 대형 희박행렬 방정식의 계산은 다중 프론탈 기법 기반 병렬 연산 라이브러리인 MUMPS를 통해 수행되었다. 개발된 프로그램의 정확도는 Mie 이론해 및 ANSYS HFSS 결과와의 비교를 통해 검증되었다. 또한 사용된 프로세서 수에 따른 가속 지표를 측정하여 확장성을 확인하였다. 완전 전기 도체 구, 등·이방성 유전체 구 및 유도탄 예제 형상에 대한 전자기장 산란 해석이 수행되었다. 개발된 프로그램의 알고리즘은 추후 유한요소 분할 및 합성법에 활용될 예정이며, 더욱 확장된 병렬 연산 성능을 목표하고자 한다.