멀티미디어 그룹 애플리케이션들이 증가함에 따라, QoS 요구사항을 만족하는 멀티캐스트 트리를 생성하는 것은 매우 중요한 문제로 부각되고 있다. 본 논문에서는 NP-complete ans제인 지연시간 제한과 지연변이 제한을 만족하는 멀티캐스트 트리(DVBMT : delay- and delay variation-bounded multicast tree) 문제를 다루겠다. 이 문제는 목적노드들을 포함하는 신장 트리를 생성하는 것으로, 이들 목적노드들은 최소화된 멀티캐스트 지연변이를 가지며, 시작노드에서 각 목적노트로의 경로상의 지연시간은 제한된 지연시간을 만족한다. 이러한 문제의 해법은 온라인 게임이나 쇼핑, 또는 원격 회의와 같은 실시간 통신 서비스를 제공하는데 필요하다. 지금까지 DVBMT 문제를 이상적으로 다루었다고 알려진 DDVCA보다 본 논문에서 제시한 알고리즘이 더욱 효율적이라는 것은 성능 평가를 통해 확인할 수 있다. 이를 통해 확인된 성능 향상은 DDVCA를 normalized surcharge로 계산 했을 때, 약 $3.6{\%}$에서 $11.1{\%}$에 이른다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 시간복잡도는 $O(mn^2)$이다.
프로그램 시험 비용은 테스트 데이타를 생성하는 과정을 자동화함으로써 상당히 줄일 수 있다. 테스트 데이타 생성은 보통 선택된 프로그램 경로를 실행하는 입력 값들을 식별하는 데 주안점을 둔다. 지금까지 많은 연구가 있어왔지만 여전히 해결해야할 문제가 있다 그러한 문제들 중에 모양 문제가 있다. 모양 문제는 주어진 프로그램 경로를 수행하기 위해 요구되는 입력 자료구조를 밝혀내는 문제이다. 이 논문에서 이 모양 문제에 대한 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 주어진 경로를 포인터 역 참조가 없는 정적단일 할당문 (Static Single Assignment, SSA) 형태로 변환한다. 이는 주어진 경로 상에 존재하는 각 프로그램 문장을 등식이나 부등식과 같은 제약식으로 간주할 수 있게 해준다. 이러한 제약식에 대한 해는 각 입력 변수에 대한 'points-to relation' 형태로 나타난다. 간단한 예들을 통하여 제안한 방법에 대해 설명한다.에 대해 설명한다.
최근 들어, 3D 게임개발이 활발해지면서 게임 맵을 생성하기 위한 저작 시스템 또한 그 필요성을 더해 가게 되었다. 본 논문의 3D 게임 맵 저작 시스템은 맵을 구성하기 위해 자체적인 지형 생성 기능을 제공하며, 다양한 3D 객체 배치 기능, 스크립트 작성 및 시뮬레이션 기능을 제공한다. 특히, 대규모 실외용 지형을 생성하기에 적합하도록 특수화된 지형 구조를 가지고 있으며, 기존의 지형 CLOD 알고리즘을 개선하여 특수화된 지형의 렌더링 속도 문제를 해결하였다. 또한, 사용자가 손쉽게 게임 맵을 생성할 수 있도록 편리한 사용자 인터페이스를 지원한다.
의료분야에서 질환별 유병률 차이로 인한 데이터 수적 불균형은 흔하게 발생되는 문제로 인공지능 학습 성능을 저하시켜 개발의 어려움을 초래한다. 최근 이러한 데이터 수적 불균형문제를 해결하기 위한 한 방법으로 적대적 생성 신경망(GAN) 기술이 도입되었고 다양한 분야에 성공적으로 적용되어왔다. 그러나 수적 불균형에 의해 저하된 성능 문제를 해결하는데 있어서 기존 연구들의 영상 해상도가 아직 충분하지 않고 영상 내 구조가 전역적으로 일관성 있게 모델링 되지 않아 좋은 결과를 얻기 어렵다. 본 논문에서는, 흉부 X선 영상 데이터의 수적 불균형문제를 해결하기 위하여 고해상도 영상을 생성할 수 있는 주목 메커니즘 기반 멀티 스케일 조건부 적대적 생성 네트워크를 제안한다. 해당 네트워크는 질환제어 조건변수에 의해 하나의 네트워크만으로 다양한 질환 영상을 생성할 수 있어 각 클래스별로 학습을 하는 비효율성을 줄였고, 자기 주목 메커니즘을 통해 영상 내 장거리 종속성 문제를 해결하였다.
본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 시시각각으로 변하는 고객의 요구사항을 만족시키기 위해 상호 협력을 시도하는 다중 에이전트들이 의사결정을 수행할 경우 발생할 수 있는 충돌의 해결을 지원하는 지능적인 온톨로지 관리 모듈(intelligent-Ontology Management Module, i-OMM)과 다중에이전트 관리 모듈(Multi-agent Coordination Module, MACM)을 포함하는 u-DSS 포털을 제안한다. 개별 에이전트들은 온톨로지와 문제해결을 위한 프로시저 등을 이용해 자신의 문제를 해결하는 것을 기본으로 한다. 그러나 다른 에이전트들과 협력을 통해 문제를 해결해야 할 경우에는 먼저 개별 에이전트들이 보유한 각 온톨로지의 통합 및 데이터간의 충돌 해결이 요구된다. i-OMM은 개별 에이전트들이 보유하고 있는 이질적인 온톨로지를 통합하여, 문제해결을 위한 하나의 통합된 새로운 동적 온톨로지 뷰(integrated ontology view, IOV)의 생성을 지원한다. 온톨로지 통합과제에서 생성된 IOV는 사례로 저장되고 유사한 문제 해결에 재사용된다. MACM은 고객 에이전트들의 요구사항 변화에 따라 관련 개별 에이전트들 간의 데이터 충돌을 해결하여 에이전트들의 의사결정과정을 지원한다. 따라서 i-OMM과 MACM을 이용한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 분산된 에이전트들의 협력적 문제 해결을 지원하는 시스템을 유비쿼터스 의사결정지원 시스템 포탈(ubiquitous decision support system, u-DSS Portal)이라고 지칭한다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 활용 대상은 고객, 판매자, 제조업체, 및 배송업체의 배송차량들의 에이전트들로 구성된 u-fulfillment 시스템으로 한다.
생성트리와 같은 문제를 해결하는데 필요한 정보가 네트워크상의 프로세서에 분산되어 있는 상황에서 그들 정보를 교환하면서 그 문제를 해결하는 알고리즘을 분산알고리즘(Distributed Algorithm)이라고 한다. 생성트리와 강결합요소가 이미 구성되어 있는 비동기식 네트워크상에서 네트워크 형상이 변할 경우, 이로 인해 구성되어 있던 생성트리와 강결합요소를 갱신해야 해는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 경우 생성트리와 강결합요소를 효율적으로 갱신하는 메시지 복잡도 O(n'log n'+ (n'+s+t)), 이상시간복잡도 O(n'log n')의 분산 알고리즘을 제안한다. 여기서 n'는 토폴로지 변화후의 네트워크의 프로세서수, s는 추가 링크수를 나타낸다. 또 t는 삭제 링크를 포함하는 강결합요소에 포함되어 있는 전체 링크수를 나타낸다.
본 연구에서는 저자들이 이미 발표한 난류 화염에서의 매연 농도 분포 해석을 포함한 화염 구조 및 복사 열전달의 해석에 대한 연구와 관련하여, 난류 화염에서의 생성된 매연 입자의 재연소 속도에 관한 새로운 모델을 제시한다.구체적인 방법 으로, 난류 화염에 대한 난류 지배 방정식의 매듭(closure) 문제로서 문제가 되고 있는 난류 모델과 반응 속도 모델에 대해서는 비교적 잘 정립되어 있다고 할 수 있는 축대칭 분류 유동을 선택하여, 난류 모델과 난류 연소 속도 모델을 고정하고, 난류 화염에서의 매연 생성 및 연소 모델을 검토하였다.
축산농가의 경제성과 직결되는 암소 발정기의 조기 탐지는 IT 농 축산 학계에서도 매우 중요한 문제 중 하나이며 반듯이 해결해야만 하는 문제로 알려져 있다. 이를 해결하기 위한 다양한 연구 방법들 중, 본 논문에서는 소리 센서 환경에서의 암소의 발정기 탐지 시스템에 관한 연구를 대상으로 한다. 특히, 발정기 발성음의 특징 벡터 생성에 초점을 맞춘다. 특징은 크게 분별력과 차원이라는 두 가지 기준에 대해 우수해야 한다. 즉, 좋은 특징이란 서로 다른 부류를 잘 분별해 주어야 할 뿐만 아니라, 특징 벡터의 차원이 낮을수록 계산 효율이 좋고 차원의 저주에서 멀어 진다. 본 논문에서는 통계학에 기초한 체계적인 특징 벡터 생성에 관한 알고리즘을 제안하고, 실제 축사에서 녹취한 한우 발정기 발성음을 대상으로 낮은 차원의 특징 벡터 생성 과정을 보인다. 또한 이상상황 탐지기로 잘 알려진 단일 클래스 SVM의 대표 모델인 SVDD를 탐지기로 설정하여 생성된 특징 벡터의 분별력을 실험적으로 검증한다.
본 논문에서는 생성된 이미지에 대한 YOLO 모델의 객체 인식의 성능을 확인하고 사례를 연구하는 것을 목적으로 한다. 최근 영상 처리 기술이 발전함에 따라 적대적 공격의 위험성이 증가하고, 이로 인해 객체 인식의 성능이 현저히 떨어질 수 있는 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 앞서 언급한 문제를 해결하기 위해 text-to-image 모델을 활용하여 기존에 존재하지 않는 새로운 이미지를 생성하고, 생성된 이미지에 대한 객체 인식을 사례 별로 연구한다. 총 8가지의 동물 카테고리로 분류한 후 객체 인식 성능을 확인한 결과 86.46%의 정확도로 바운딩 박스를 생성하였고, 동물에 대한 116개의 60.41%의 정확도를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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