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- 저자 : 김향태 (검색결과 19 건)
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김향태,이웅기 조선대학교 기초과학연구소 1999 自然科學硏究 Vol.22 No.1
This paper proposes a neural network algorithm for minimizing edge crossings in drawings of nonlinear graphs. This is very important subproblem encountered in graph layout. The algorithm finds either the minimum number of crossings and provides a linear embedding realizing the number of crossings found. The parallel time complexity of the algorithm is O(1) for a neural network with n^2 processing elements, where n is the number of vertices of the graph. This paper proposes results from testing a sequential simulator of the algorithm on a set of nonlinear graphs and compare its performance with the heuristic of Nicholson.
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김향태,양종현 광주대학교 2000 産業技術硏究 Vol.14 No.-
본 논문에서는 VQ 코딩 기법을 기반으로 한 디지털 영상 압축을 제안한다. 첫째는 유전자 알고리즘을 이용해서 전역적인 최적화 코드 북을 만들어 낸다. 또한 유전자 알고리즘을 이용해서 이동 가능한 유전인자를 사용해 본 알고리즘의 계산 효과를 높일 수 있다. 인코딩과 디코딩의 모의실험 후에 재생된 영상과 실험을 통해, 본 알고리즘이 믿을 만 하다는 것을 알 수 있다. 뿐만 아니라 정지 영상이나 순차적인 영상의 압축에도 응용할 수 있다. 물론, 다른 최적화 분야에도 본 유전자 알고리즘을 이용할 수 있을 것이다. In this paper, a digital image compression method based on a VQ coding technique is presented. Genetic algorithm(GA) is used to generate a good optimal codebook. In the genetic algorithm, it is proposed that moveable genes be used to improve the computing effect of the algorithm. Both the encoding and decoding have been simulated on a computer and the reconstructed images and experiment results show that the algorithm is reliable. The method may be applied to compression coding for all still image sequences. Also the genetic algorithm may be used in other optimal fields.
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김향태,위승정,정재영,최호진,최봉한,이웅기 조선대학교 통계연구소 1999 統計硏究所論文誌 Vol.1 No.1
대용량 저장장치의 출현, 컴퓨터 성능 및 초고속 망의 급속한 성장, 디지털 필름스캐너의 성능 향상 및 비용 감소 덕분에 디지털 형태로 영상을 다루기 위한 요구가 점차 증대되는 추세이다. 디지털 영상은 항상 고품질을 유지해야 하므로 화소 당 비트를 높게 할당하는데 이때 소요되는 방대한 비트 수를 효과적으로 감소시켜 저장용량 및 대역폭을 줄이기 위해서는 효율적인 영상 압축이 요구된다. 본 눈문은 디지털 영상의 압축을 위한 새로운 이진적응 방식을 제안한다. 먼저 변환된 예측오류를 얻기 위해 적응예측을 하고, 모델 템플리트로부터 적당한 예측오류 값 영역을 하나의 context영역이 되도록 하는 방식으로 부호화에 적절한 수의 context 영역을 결정한다. 그리고 부호화 효율을 개선하기 위해 개별적인 context 영역에서 부호화 될 예측오류가 나타날 확률을 근접하게 추정한 후, 고 빈도 예측 심볼 집합을 이진적응에 적용하여 부호화의 효율을 개선한다.
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김향태,양종현 광주대학교 2001 産業技術硏究 Vol.15 No.-
대용량 저장장치의 출현, 컴퓨터 성능 및 초고속망의 급속한 성장, 디지털 필름 스캐너의 성능 향상 및 비용 감소 덕분에 디지털 형태로 영상을 다루기 위한 요구가 점차 증대되는 추세이다. 디지털 영상은 항상 고품질을 유지해야 하므로 화소 당 비트를 높게 할당하는데 이때 소요되는 방대한 비트 수를 효과적으로 감소시켜 저장 용량 및 대역폭을 줄이기 위해서는 효율적인 영상 압축이 요구된다. 본 논문에서는 디지털 영상의 압축을 위한 새로운 이진적응 방식을 제안한다. 먼저 변환된 예측오류를 얻기 위해 적응예측을 하고, 모델 템플리트로부터 적당한 예측오류 값 영역을 하나의 context 영역이 되도록 하는 방식으로 부호화에 적절한 수의 context 영역을 결정한다. 그리고 부호화 효율을 개선하기 위해 개별적인 context 영역에서 부호화 될 예측오류가 나타날 확률을 근접하게 추정한 후, 고 빈도 예측심벌 집합을 이진적응에 적용하여 부호화의 효율을 개선한다.
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김향태,양종현 광주대학교 산업기술연구소 2002 産業技術硏究 Vol.16 No.-
문제의 복잡도가 매우 큰 경우에는 순수한 유전자 알고리즘으로는 한정된 시간과 비용으로 만족할만한 품질의 해를 얻기에는 많은 어려움이 따른다. 또한, 유전자 알고리즘이 지역 최적점 근처에서 미세 조정 기능이 약하다는 것과 밀접한 관계가 있다. 본 논문에서는 미세 조정을 위해 지역 최적화 알고리즘을 유전자 알고리즘과 결합한 혼합형 유전자 알고리즘(Hybrid Genetic Algorithm; HGA)을 제한한다.
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이용자 중심으로 본 종합병원 영안실의 공간구성에 관한 연구
김향태,이정만 한국의료복지시설학회 2000 의료·복지 건축 Vol.6 No.11
With the change of funeral customs, funeral facilities in general hospitals are prevailing in recent years. In order to cope with this chance, many funeral facilities are built in hospitals in significant sizes, Architectural considerations for funeral facilities are to be developed. In this research, based on the case analysis of the funeral facilities which are in operation, characteristics of spatial composition In those facilities are analyzed from the viewpoint of users and the result is organized in to a set of proposed guidelines for their space design. The analysis includes definition and classification of functional space, plan type, circulation and spatial atmosphere.
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김향태,박찬란,이웅기 조선대학교 통계연구소 1999 統計硏究所論文誌 Vol.1 No.1
본 논문은 농도화상에서 타원을 검출할 수 있는 알고리즘을 새롭게 제안한다. 알고리즘은 먼저 초기 화상에서 윤곽선을 검출한 후 윤곽선에서 타원을 만들 수 있는 가능한 후보를 선별해 낸다. 제안된 알고리즘에서 타원이란 세 점을 이용해서 윤곽선을 정의한다. 뿐만 아니라 유전자 알고리즘을 이용해서 화상에 가장 적합도가 높은 세 점의 윤곽선을 찾는 알고리즘을 제안한다. 또한 초기 화상을 사용해서 제안된 알고리즘의 성능을 평가한다. We present a new algorithm to detect ellipses in an intensity image. The algorithm first extracts line support regions from the original image. Next, candidates for elliptic arcs are selected from these line support regions. In the proposed algorithm, each ellipse is defined by triplet of line support regions, And, using a genetic algorithm, the proposed algorithm searches for triplets of line support regions that have highest fitness to the image. By experiments using original images, we estimate the performance of the proposed algorithm.
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김향태,이웅기 조선대학교 통계연구소 2000 統計硏究所論文誌 Vol.2 No.1
본 논문에서는 다층 BTC부호화의 설계에 대한 새로운 스키마를 제안한다. 최적의 양자화는 상세한 탐색으로 양자화 초기 값을 선택함으로써 얻을 수 있다. 그러나, 이것은 거대한 양의 계산결과를 요구하고, 또한 다층 BTC에 대한 상세한 탐색을 고려했을 때 비현실적이다. 원래의 이미지와 재구성된 이미지 사이의 AMSE(average mean square error)가 최소이기 위한 더 좋은 초기값을 유지하기 위해서 유전자 알고리즘을 적용한다. 상세한 탐색으로 제안된 방법의 결과치를 비교하면 전자의 방법이 대부분 후자의 경우에서 요구된 것보다 훨씬 적은 계산량으로 적절한 양자화를 달성할 수 있다.
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