• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.109-119
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• 2006

알고리즘은 컴퓨터와 관련된 모든 이론들의 기반이 되는 개념으로 매우 중요하다. 응용문제를 해결하기 위한 컴퓨터 알고리즘에 대한 연구는 많이 있지만 컴퓨터 알고리즘 개념을 어떻게 가르칠 것인가에 대한 효과적인 교수방법에 대한 연구물들은 매우 드물다. 본 논문에서는 초등학교 4학년 수학문제를 이용하여 문제를 해결하는 과정을 통하여 컴퓨터 알고리즘 개념을 학습하는 교수방법을 설계하였다. 설계한 교수방법을 현장에 적용하였으며, 결과 분석을 통하여 제안한 교수방법이 전통적인 교수방법보다 효과가 있음을 보인다.

• 정보교육학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.29-38
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• 2007

최근 컴퓨터 교육에서 프로그래밍에 대한 관심이 높아지고 있다. 학습에서 논리력과 창의력의 요구가 늘어나고 있는 추세에 힘입어 컴퓨터 교육 분야에서도 프로그래밍 학습을 통한 논리력과 창의력을 함양하려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 프로그램은 알고리즘을 컴퓨터 언어로 구현한 것이므로 문제해결의 핵심은 논리적 해결 방법의 고안 즉, 알고리즘의 고안에 있다. 알고리즘의 중요성을 인식한다면 이제 알고리즘 교육에 대한 방향 정립을 위한 체계적 연구가 필요한 시점에 와 있다고 볼 수 있다. 지금까지 주로 정렬, 탐색과 같은 특정 문제를 중심으로 한 문제 종속적이고 개별적인 알고리즘 학습을 강조해 왔다. 본 논문에서는 문제 독립적, 집단적 성질을 고려하는 문제 해결의 개념적 유형이라는 관점에서 개념적 알고리즘(conceptual algorithm)을 정의한다. 개념적 알고리즘의 유형적 특성을 바탕으로 개별적, 문제 종속적인 기존의 알고리즘 교육과 구분되는 체계적, 문제 독립적, 알고리즘적인 문제 해결력을 지향하는 알고리즘 교육의 새로운 방향을 제안한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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• pp.1046-1051
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• 1994

It is known that SOFM has the property of effectively creating topographically the organized map of various features on input signals, SOFM can effectively be applied to the recognition of Korean phonemes. However, is isn't guaranteed that the network is sufficiently learned in SOFM algorithm. In order to solve this problem, we propose the learning algorithm combined with the conventional K-means clustering algorithm in fine-tuning stage. To evaluate the proposed algorithm, we performed speaker dependent recognition experiment using six phoneme classes. Comparing the performances of the Kohonen's algorithm with a proposed algorithm, we prove that the proposed algorithm is better than the conventional SOFM algorithm.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.285-286
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• 2008

In this paper, we propose adaptive search channel estimate algorithm. The proposed algorithm is modified LMS algorithm which has a variable step size and parallel convolution. In simulation result, a error estimate accuracy of the proposed algorithm is about -20 dB and general LMS algorithm is about 10 dB. The proposed algorithm is better error estimate accuracy than general LMS algorithm.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.600-619
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• 2015

We propose a cost-efficient hybrid algorithm for online location updates that efficiently combines feature point detection with the online trajectory-based sampling algorithm. Our algorithm is designed to minimize the average trajectory error with the minimal number of sample points. The algorithm is composed of 3 steps. First, we choose corner points from the map as sample points because they will most likely cause fewer trajectory errors. By employing the online trajectory sampling algorithm as the second step, our algorithm detects several missing and important sample points to prevent unwanted trajectory errors. The final step improves cost efficiency by eliminating redundant sample points on straight paths. We evaluate the proposed algorithm with real GPS trajectory data for various bus routes and compare our algorithm with the existing one. Simulation results show that our algorithm decreases the average trajectory error 28% compared to the existing one. In terms of cost efficiency, simulation results show that our algorithm is 29% more cost efficient than the existing one with real GPS trajectory data.

• 한국광학회지
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• 제16권1호
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• pp.43-49
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• 2005

본 논문에서는 Tabu Search(TS) 알고리듬과 Simulated Annealing(SA) 알고리듬을 결합하여 향상된 성능을 갖는 컴퓨터 형성 홀로그램을 설계할 수 있는 방법을 제안하였다. 회전 효율의 향상을 위해 TS 알고리듬으로 이상적인 홀로그램에 근접한 패턴을 생성하고, 이를 SA 알고리듬에서 무작위로 구성된 초기 패턴과 대체하여 컴퓨터 형성 홀로그램을 설계하였다. 컴퓨터 모의 실험과 광 실험을 통하여 제안한 방법과 SA 알고리듬과의 성능을 비교한 결과 제안한 방법으로 재생한 영상이 SA 알고리듬을 이용하였을 때보다 향상된 회전 효율과 균일도를 가지는 것을 확인 할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.129-134
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• 2023

The greatest challenge of this century is the protection of stored and transmitted data over the network. This paper provides a new hybrid algorithm designed based on combination algorithms, in the proposed algorithm combined with Hill and the Advanced Encryption Standard Algorithms, to increase the efficiency of color image encryption and increase the sensitivity of the key to protect the RGB image from Keyes attackers. The proposed algorithm has proven its efficiency in encryption of color images with high security and countering attacks. The strength and efficiency of combination the Hill Chipper and Advanced Encryption Standard Algorithms tested by statical analysis for RGB images histogram and correlation of RGB images before and after encryption using hill cipher and proposed algorithm and also analysis of the secret key and key space to protect the RGB image from Brute force attack. The result of combining Hill and Advanced Encryption Standard Algorithm achieved the ability to cope statistically

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.82-90
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• 2001

유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)은 다양한 영역에서 NP 문제를 해결하는 방법으로 알려져 있다. GA는 긴 연산 시간을 필요하다는 결점 때문에 최근 GA를 하드웨어로 구현하려는 연구가 주목 받아왔다. 본 논문은 GA의 하드웨어 구현을 위한 전용 원칩 컴퓨터를 제안한다. 제안된 전용 원칩 컴퓨터는16 비트 CPU core와 하드웨어 GA로 구성되어 있다. 기존의 하드웨어 GA는 GA의 처리하는데 있어서 메인 컴퓨터에 의존적이었으나 제안된 전용 원칩 컴퓨터는 메인 컴퓨터에 독립적이다. 또한 기존의 하드웨어 GA는 염색체의 길이가 고정되어 있는 데 비해 제안된 전용 원칩 컴퓨터의 염색체의 길이는 가변이며 16 비트 단위로 Pipeline 처리를 한다. 실험 결과는 제안된 원칩 컴퓨터가 랜덤 비트 동기 회로를 위한 진화 하드웨어 설계에 적용할 수 있다는 것을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.207-210
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• 2009

Edge detection is an important process in low level image processing. But many proposed methods for edge detection are not very robust to the image noise and are not flexible for different images. To solve the both problems, an algorithm is proposed which eliminate the noise by mean shift algorithm in advance, and then adaptively determine the double thresholds based on gradient histogram and minimum interclass variance, With this algorithm, it can fade out almost all the sensitive noise and calculate the both thresholds for different images without necessity to setup any parameter artificially, and choose edge pixels by fuzzy algorithm.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.211-214
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• 2009

Edge detection always influenced by noise belong to the original image, therefore need use some methods to sort this issue, mean shift algorithm has the smooth function which suit for the edge detection purpose, so adopted to fade out the unimportant information, and the sensitive noise portions. After this section, use the Canny algorithm to pick up the contour of the objects we focus on, meanwhile select the Soble operator that has the orientation attribute to support the method work well. In final, take experiment and get the perfect result we wanted, make sure this method make sense and better than the sole Edge detection algorithm,