도로의 그룹핑(Grouping)이란 도고 계획, 설계, 관리, 조사 계획 및 정비 방침 등을 세우기 위해 유사한 성격의 도로 구간을 군집화하는 방법이다. 기존에 일반적으로 적용되고 있는 도로 그룹핑 방법은 그룹 수를 미리 지정함으써 분석가의 주관적 판단이 개입되었고, 그룹핑 변수 선정에 대한 근거가 부족하였다. 이에 본 연구에서는 기존에 일반적으로 적용되고 있는 도로 그룹핑 방법을 개선하여 새로운 방법론을 제시하였다. 또한 새로 제시된 방법론의 검증을 위해 도로 교통량 통계연보에서 제공하고 있는 일반국도의 2000년 294개 상시조사 지전의 교통량 자료를 이용하여 분석하였다. 연구 결과 기존의 월, 요일 변동계수만을 적용한 그룹핑 방법보다는 기타 교통지표(AADT, $\Sigma$K1000(K값의 상위 1000번 순위까지의 누적 값), 중차량 비율, 주야율)를 동시에 적용할 때 좀 더 효율적이면서 세부적으로 분류됨을 알 수 있었다. 또한 기타 교통지표론 적당한 그룹핑 결과로는 5그룹의 국도 기능 분류가 가능함을 알 수 있었다. 그 결과 기존의 소재지역과 기능에 따른 국토의 구분을 지방 산업도로 그룹, 지역 간선도로 그룹, 대도시 주변형 도로 그룹, 중소도시 주변형 및 관광도로 그룹, 관광도로 그룹으로 분류할 수 있었다. 본 연구에서의 도로 그룹핑 결과에 각 지역특성을 추가하여 분석한다면 도로의 계획, 선계, 관리 등에 매우 유용한 자료로 활용되리라 예상한다. 또한 본 연구의 결과를 이용하면 좀 더 효율적으로 설계시간계수 선정, 전역 조사 지점의 AADT추정, 상시 교통량 조사 자료의 누락 데이터 보정 및 교통량 조사의 스케줄링에 많이 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we propose a dynamic spectrum hole grouping method that changes the grouping range of spectrum hole according to the resources amount required by secondary users in wideband spectrum cognitive wireless networks, and then the proposed method is applied to channel allocation for the secondary user service. The proposed method can improve waste of resources in the existing static spectrum hole grouping in virtue of grouping dynamically as much the predicted spectrum holes resources as secondary users require. Simulation results show that channel allocation method with the proposed dynamic grouping outperforms that with the static grouping method in resources utilization under acceptable secondary user service performance.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.180-185
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2002
본 논문에서는 키워드를 입력해 검색된 영상들을 유사한 특징을 갖는 소수의 그룹으로 그룹핑하고 각 그룹을 대표하는 대표영상을 추출하여 우선적으로 사용자에게 보여주고 필요에 따라 나머지 영상들을 단계적으로 서비스할 수 있는 방안을 제시한다. 영상 그룹핑을 위한 각 영상의 특징은 영상에 포함된 중심 객체를 사용하여 추출한다. 이를 위해 검색 키워드는 객체와 연관성이 있는 단어로 제한하여 영상을 검색하며 검색된 영상으로부터 중심 객체를 추출할 수 있는 객체 추출 방법을 활용하였다. 각 영상으로부터 추출된 중심 객체에 대한 특징 벡터는 칼라 분포를 이용한다. 영상 그룹핑은 칼라분포로 표현되는 특징공간에서의 밀집도를 조사하여 높은 밀도로 모여있는 영역별로 추출하여 동일한 그룹으로 분류하였다. 대표 영상은 분류된 그룹에서 가장 밀집도가 높은 영상으로 선택된다. 한편, 얼굴이 포함된 영상은 사전에 따로 분류하고 얼굴 크기 및 얼굴 수에 따라 영상을 그룹핑하여 각 그룹에 대한 대표 영상을 선정한다. 본 연구에서 제안한 방법은 사용자에게 모든 검색 결과를 일괄적으로 보여주는 것에 비해 보다 빠른 시간 내에 사용자가 원하는 영상을 편리하면서도 효과적으로 확인할 수 있는 방법을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.7B
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pp.957-967
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2001
본 논문에서는 모델 기반 지각적 그룹핑을 이용한 3차원 다면체의 인식 및 형상 복원에 관한 새로운 기법을 제안한다. 2차원 입력 영상과 여기에서 추출된 특징들의 3차원 특징을 거리 측정기를 이용하여 추출하여 인식 및 복원의 기본 특징으로 이용한다. 이 때, 모델의 3차원 기하학적 정보는 결정 트리 분류기에 의하여 학습되며 지각적 그룹핑은 이와 같은 모델 기반으로 이루어진다. 또한, 1차 그룹핑의 결과로 얻어진 3차원 직선 특징간의 관계는 Gestalt 그래프로 표현되며 이것의 부그래프 분할을 통하여 인식을 위한 후보 그룹이 생성된다. 마지막으로 각각의 후보 그룹은 3차원 모델과 정렬되어 가장 잘 부합되는 그룹을 인식 결과로 생성하게 된다. 그리고 정렬의 결과로서 2차원 텍스춰를 추출하여 3차원 모델에 매핑함으로써 실제적인 3차원 형상을 복원할 수 있다. 제안하는 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 불록 영상과 지형 모델 보드 영상에 대하여 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모델 기반의 그룹핑 기법은 결과 그룹의 수를 상당히 감소시켰으며 또한 잡음과 가리워짐에 강건한 인식과 복원 결과가 얻어졌다.
Grouping of characters in a 3D game can be very effective to play. An 3D game characters grouping method is proposed using Object Feature vector depending on their characteristics. In the case of NMT, the constitution of pattern is regular and directive. But MT is not. Such characteristic is extracted using Gabor Filter, then character is grouped. Through experiment, we obtain accuracy of more than 80% for grouping method using each feature. Thus, using this property, characters could be grouped effectively and it draws the game more speed and strategic actions as a result.
This paper presents a virtual grouping method used in multi-user network games, which reduces a response time and losses of response data. The proposed method divides each group into virtual groups and transmits data in them after dividing an overall map on a game into several fixed regions and grouping them. And this paper derives the optimal number of groups minimizing a given cost function. The proposed method if shown to be useful by comparing with a general grouping method.
Apache Storm is a representative real-time distributed processing system, which is able to process data streams quickly over distributed servers. Storm currently provides several stream grouping methods to distribute data traffic to multiple servers. Among them, the shuffle grouping may cause a processing delay problem and the local-or-shuffle grouping used to solve the problem may cause the problem of concentrating the traffic on a specific node. In this paper, we propose the locality-aware grouping to solve the problems that may arise in the existing Storm grouping methods. Experimental results show that the proposed locality-aware grouping is considerably superior to the existing shuffle grouping and the local-or-shuffle grouping. These results show that the new grouping is an excellent approach considering both the locality and load balancing which are limitations of the existing Storm.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.124-126
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2003
생물정보학에서 사용되는 많은 프로그램들은 데이터베이스로 부터 방대한 양의 데이터를 검색하고 처리한다. 이러한 환경에서 사용자의 요청마다 데이터베이스를 검색하는 경우 사용자들의 대기 시간이 길어지고 시스템 용량을 초과한다. 이러한 데이터베이스 액세스의 문제점을 해결하기 위하여 카플 기법과 그룹핑 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 카플 기법과 그룹핑 기법을 이용하여 유전자 서열 비교 프로그램인 Fasta를 구현하였고 사용자 응답시간을 측정하여 프로그램의 성능을 높일 수 있음을 확인하였다.
주문형 비디오(Video On Demand)서버의 구현은 현재까지도 많은 부분에 한계를 가지고 있으며 이를 해결하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 주문형 비디오 서비스의 한계는 대부분이 자원(디스크, 버퍼)의 제한 때문에 발생하고 있으며 디스크어레이(Disk Array)나, 메모리 뱅크(Memory Bank)와 같은 특수한 하드웨어를 사용하여 해결하고 있다. 또한 이와 아울러 그룹핑이나 버퍼 공유기법과 같은 소프트웨어적인 방법도 제안되었다. 본논문에서는 주분형 비디오 서버의 한계 중 디스크대역폭과 버퍼공간의 한계점에 의한 문제를 해결하기위하여 개선된 그룹핑 방법과 버퍼 공유 및 관리 방법을 제안한다. 제안하는 그룹핑 방법은 비디오의 인기도에 기반을 둔 방법을 사용하며 버퍼 공유방법은 버퍼의 크기 및 디스크의 대역폭 가용량에 따라 적응적으로 병합 분할하는 방법을 사용한다, 제안하는 병합 분할 방법은 피기백킹(piggy-backing)개념을 도입하였으며 시뮬레이션을 통해 제안하 방법의 우수성을 보였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.12
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pp.2836-2842
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2010
An NPC grouping method is proposed for various 3D games depending on their characteristics. Immovable objects tend to have particular orientation features in their Gabor filtering results whereas the movable objects controlled by AI appearing as a human or an animal do not. First of all, We analyzed directional and frequency domain features in the NPC object and configured them as 24 Gabor filter banks. Then, 24-dimensional feature vectors according to the scale and direction of the filter are calculated. Each extracted vector represents the energy of a certain direction. This energy indicates the particular direction strength of the object texture. Thus, using this property, NPCs could be grouped as artificial objects and natural objects effectively and it draws the game more speed and strategic actions as a result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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