본 논문에서는 전체 차원으로 데이터베이스 내의 모든 영상에 대해 순차적인 검색을 했을 때의 상세 검색 결과와 동일한 적합성을 유지하면서 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있는 통합 검색 시스템을 제안한다. 통합 검색 시스템은 적합성을 유지하는 서로 다른 두 독립적인 시스템이 병합되어 있다. 하나는 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 시스템이고 나머지 하나는 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 시스템이다. 각각의 방법은 1단계에서 상세 검색에서의 검색 결과를 항상 포함하는 후보 영상들을 추출하고, 추출된 후보 영상들을 대상으로 2단계 검색에서 전체 차원으로 재 검색을 한다 그러므로 각 방법과 통합 검색 방법은 모두 상세 검색을 수행했을 때와 동일한 검색 결과를 얻게 된다. 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 방법은 Cauchy- Schwartz 부등식의 성질을 이용하여 특징 벡터를 차원 축약하여 검색에 사용하는 방법이다. 이때 전체 검색 시간을 최소로 하는 최적 차원 축약율이 존재하게 되고, 이를 후보 영상 추출을 위한 1차 검색에 적용하게 된다. 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 방법은 재귀적인 2-means 클러스터링을 통해 각 클러스터의 반경이 동일하게 동적으로 분할하는 방법이다. 동일한 적합성 유지를 위해 유사도 기준이 보정된 질의를 통해 1단계 검색에서 후보 클러스터를 추출하고, 2단계 검색에서 후보 클러스터 내의 영상을 대상으로 최종 결과 영상들을 얻게 된다. 통합 검색 방법은 위의 두 검색 방법을 통합한 것으로 서로 독립적인 두 방법을 동시에 적용함으로써 검색 시스템의 성능을 훨씬 더 향상시킬 수 있다 제안하는 방법은 상세 검색의 적합성을 유지하면서도 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있음이 실험을 통해 입증되었다.
현재 알려진 대부분의 클러스터링 알고리즘들은 고차원 공간에서 데이터가 갖는 고유의 희소성 및 잡음으로 인하여 성능이 급격히 저하되는 경향이 있다. 이에 따라 최근에 클러스터 형성에 연관성이 있는 차원만을 선택하고, 연관성이 적은 차원들을 제거함으로써 클러스터링의 성능을 높일 수 있는 부분차원 클러스터링 기법이 연구되고 있다. 그러나 현재 연구된 부분차원 클러스터링 기법은 그리드 기반 방법으로서 차원의 증가에 따라 그리드 셀의 수가 방대해짐으로써 공간 및 시간적 인 효율성 이 저하된다. 또한, 대부분의 알고리즘들은 데이터 집합에서 대표객체를 찾아 클러스터 형성에 관계 있는 차원만을 조사하기 때문에 대량의 고차원 공간 데이터에 대해서는 최상의 대표객체를 선택하는데 어려움이 많다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 입력 차원의 순서와 무관하게 동일한 클러스터를 탐사할 수 있는 효율적인 부분차원 클러스터링 알고리즘인 CLIP을 제안한다. CLIP은 클러스터 형성에 밀접하게 연관된 임의의 차원에서 클러스터를 탐사한 후에, 그에 종속적인 다음 차원에 대해서 점진적인 프로젝션을 이용하여 클러스터를 탐사하는 기법이다. 점진적 프로젝션 기법은 제안된 알고리즘의 핵심 기법으로서 방대한 양의 탐색공간과 클러스터링을 식별하는 계산시간을 크게 줄인다. 이에 따라 CLIP 알고리즘을 평가하기 위해 합성 데이타를 이용한 실험을 통하여 알고리즘의 정확성 및 효율성, 알고리즘 결과의 동등성에 대한 실험 및 비교 분석 결과를 제시한다.
본 논문에서는 디인터레이싱을 위해 제한된 탐색영역을 갖는 확장된 에지기반 라인 평균 방법을 제안한다. 기존의 에지기반 라인 평균 방법들은 화소단위의 상관도를 이용하기 때문에 잡음과 계조도의 변화에 매우 취약하다는 단점이 있다. 그리고 방향성 에지를 탐색할 때, 탐색영역 내에 동일 방향을 갖는 에지들이 다수 존재할 경우 잘못된 에지 방향을 찾게 되고 보간된 영상에 점과 같은 잡음이 발생한다. 이러한 단점을 해결하기 위해 에지 방향 탐색시 탐색영역을 제한하는 블록단위의 에지 기반 라인 평균 방법을 제안한다. 실험 결과 제한하는 방법은 기존의 화소 단위의 에지기반 라인 평균 방법들보다 PSNR 측면에서 약 1 dB 이상 우수한 결과를 나타내었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3806-3825
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2016
This paper brings out a neoteric frame of reference for visual semantic based 3d video search and retrieval applications. Newfangled 3D retrieval application spotlight on shape analysis like object matching, classification and retrieval not only sticking up entirely with video retrieval. In this ambit, we delve into 3D-CBVR (Content Based Video Retrieval) concept for the first time. For this purpose we intent to hitch on BOVW and Mapreduce in 3D framework. Here, we tried to coalesce shape, color and texture for feature extraction. For this purpose, we have used combination of geometric & topological features for shape and 3D co-occurrence matrix for color and texture. After thriving extraction of local descriptors, TB-PCT (Threshold Based- Predictive Clustering Tree) algorithm is used to generate visual codebook. Further, matching is performed using soft weighting scheme with L2 distance function. As a final step, retrieved results are ranked according to the Index value and produce results .In order to handle prodigious amount of data and Efficacious retrieval, we have incorporated HDFS in our Intellection. Using 3D video dataset, we fiture the performance of our proposed system which can pan out that the proposed work gives meticulous result and also reduce the time intricacy.
본 연구에서는 다음과 같은 두가지 관점에서 공구경로 최적화를 위한 기존 방 법의 문제점을 검토하고 이의 개선 방안을 제시하였다. 첫째, 기존의 공구경로 산출 방법에서는 고려되지 않는 공구대의 공구 장착 현황(turret configuration)이 최적화 과정에서 고려되어야 한다. 둘째로, 제작과 관련한 구속조건(manufacturing con- straints)이 최적화 과정에 직접 반영되어야 한다.
Gao, Guangyong;Shi, Yun-Qing;Sun, Xingming;Zhou, Caixue;Cui, Zongmin;Xu, Liya
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4603-4624
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2016
In this paper, a new reversible watermarking algorithm with adaptive embedding threshold matrix is proposed. Firstly, to avoid the overflow and underflow, two flexible thresholds, TL and TR, are applied to preprocess the image histogram with least histogram shift cost. Secondly, for achieving an optimal or near optimal tradeoff between the embedding capacity and imperceptibility, the embedding threshold matrix, composed of the embedding thresholds of all blocks, is determined adaptively by the combination between the composite chaos and the average energy of Integer Wavelet Transform (IWT) block. As a non-liner system with good randomness, the composite chaos is suitable to search the optimal embedding thresholds. Meanwhile, the average energy of IWT block is calculated to adjust the block embedding capacity, and more data are embedded into those IWT blocks with larger average energy. The experimental results demonstrate that compared with the state-of-the-art reversible watermarking schemes, the proposed scheme has better performance for the tradeoff between the embedding capacity and imperceptibility.
Many researchers have been considering genetic algorithms to system optimization problems. Especially, real-coded genetic algorithms are very effective techniques because they are simpler in coding procedures than binary-coded genetic algorithms and can reduce extra works that increase the length of chromosome for wide search space. Thus, this paper presents a fuzzy system design technique to improve the performance of the fuzzy system. The proposed system consists of two procedures. The primary tuning procedure coarsely tunes fuzzy sets of the system using the k-means clustering algorithm of which the structure is very simple, and then the secondary tuning procedure finely tunes the fuzzy sets using enhanced real-coded genetic algorithms based on the primary procedure. In addition, this paper constructs multiple fuzzy systems using a data preprocessing procedure which is contrived for reflecting various characteristics of nonlinear data. Finally, the proposed fuzzy system is applied to the field of time series prediction and the effectiveness of the proposed techniques are verified by simulations of typical time series examples.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5489-5511
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2019
The performance of evolutionary algorithms can be seriously weakened when constraints limit the feasible region of the search space. In this paper we present a constrained multi-objective optimization algorithm based on adaptive ε-truncation (ε-T-CMOA) to further improve distribution and convergence of the obtained solutions. First of all, as a novel constraint handling technique, ε-truncation technique keeps an effective balance between feasible solutions and infeasible solutions by permitting some excellent infeasible solutions with good objective value and low constraint violation to take part in the evolution, so diversity is improved, and convergence is also coordinated. Next, an exponential variation is introduced after differential mutation and crossover to boost the local exploitation ability. At last, the improved crowding density method only selects some Pareto solutions and near solutions to join in calculation, thus it can evaluate the distribution more accurately. The comparative results with other state-of-the-art algorithms show that ε-T-CMOA is more diverse than the other algorithms and it gains better in terms of convergence in some extent.
The rapid growth of UnderWater Acoustic Sensor Networks (UW-ASNs) has led researchers to enhance underwater MAC protocols against limitations existing in underwater environment. We propose the customized robust real-time packet inspection mechanism with addressing the problem of the search for the data packet loss and network performance quality analysis in UW-ASNs, and describe our experiences using this approach. The goal of this work is to provide a framework to assess the network real-time performance quality. We propose a customized and adaptive mechanism to detect, monitor and analyze the data packets according to the MAC protocol standards in UW-ASNs. The packet analyzing method and software we propose is easy to implement, maintain, update and enhance. We take input stream as real data packets from sniffer node in capture mode and perform fully analysis. We were interested in developing software and hardware designed tool with the same capabilities which almost all terrestrial network packet sniffers have. Experimental results confirm that the best way to achieve maximum performance requires the most adaptive algorithm. In this paper, we present and offer the proposed packet analyzer, which can be effectively used for implementing underwater MAC protocols.
본 논문에서는 관련성 분포 정보를 이용한 새로운 컬렉션 융합 모델을 제시한다. 이는 먼저 주어진 질의에 대하여 검색에 참여한 정보원을 평가하고 질의에 가장 적합한 정보원을 선택한다. 그리고 정보원의 평가 결과에 따라 해당 정보원으로부터 검색 문서를 차별적으로 수집하고, 검색된 문서들은 정보원의 평가 값인 관련성 분포 정보를 기반으로 최종 검색 문서의 순위 매김을 수행한다. 이렇게 순위 매김 된 검색 문서는 단일 우선 순위를 가지는 검색 문서의 집합으로 통합하여 사용자에게 단일 검색 결과를 제공한다. 그리고 질의어에 대하여 가장 좋은 정보원들을 분류할 수 있는 체계를 개발하여 사용자의 질의어에 대하여 최선의 정보원들을 선택할 수 있는 알고리즘의 제시하였다. 마지막으로 선택된 정보원으로부터 질의에 적합한 문서를 검색한 후에 이들을 순위 매김하고 통합하는 통합검색 시스템을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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