본 논문에서는 트랙 밀도를 최소화할 수 있는 효과적인 데이터패스 배치 알고리즘을 제안한다. 주어진 n개의 데이터패스 element 각각을 한 개의 클러스터라 놓고 이들 클러스터 중 가장 강하게 연결된 두 개를 선택하고 병합하는 과정을 한 개의 클러스터만 남을 때까지 반복한다. 병합될 두 클러스터내의 element들은 이미 각각 선형배열되어 있으므로 병합 시 이 두 선형배열을 연결하면 되며, 최종적으로 남은 클러스터의 선형배열의 처음과 끝을 연결하면 회전선형배열을 만들 수 있다. 이 회전선형배열에서 인접한 두 element 사이를 절단하면 서로 다른 n개의 선형배열을 만들 수 있으며 제안된 알고리즘에서는 이들 중 트랙밀도가 가장 낮은 선형배열을 선택한다. 본 논문에서는 스펙트럴방법을 이용해 d차원에 사상시킨 벡터의 내적이 최대가 되면 대응되는 두 클러스터가 강하게 연결되었음을 보였으며, 이를 이용해 병합될 두 클러스터를 찾는다. 기존 GA/SA/sup [2]/방법과 비교하여 제안된 방법은 트랙밀도 면에서 유사한 성능을 내지만 수행시간 면에서 상당히 향상되었다.
타일드-디스플레이 시스템은 다수의 디스플레이 디바이스를 그리드 형태로 연결하여 큰 화면과 높은 해상도를 제공해줄 수 있는 시스템이다. 타일드-디스플레이 시스템은 공동 협업 분야에서 다양하게 응용할 수 있는데, 그러한 시스템들은 일반적으로 사용 로그 정보를 기록한다. 이러한 로그 정보는 시스템의 유지 및 관리 보수를 위한 용도 뿐만 아니라, 공동 협업 상에서의 진행상황을 다시 열람할 수 있는 회의록이 된다. 타일드-디스플레이 기록기는 크게 세 단계를 거치게 되는데, 첫 번째는 각 타일에서 기록에 필요한 데이터를 기록 및 전송하는 과정이다. 두 번째는 각 타일에서 전송한 데이터를 조합하여 완성된 하나의 캡쳐 프레임을 만들게 되며, 마지막 단계에서는 조합한 결과물을 인코딩하여 저장하거나 스트리밍과 같은 서비스를 제공하게 된다. 이 과정에서 로그 정보를 저장할 때 화면 캡춰 시간 오차로 인해 전체 로그 영상의 품질이 떨어지게 되는데, 본 논문에서는 각각의 타일 이미지를 병합하여 만들어진 전체 로그의 품질을 측정하는 타임 스탬프 기반의 평가함수를 정의하고, 정의한 평가 함수를 이용하여 로그 품질을 향상 시킬 수 있는 타일 이미지 병합 알고리즘을 제안한다.
혈액 세포 영상에서 백혈구는 환자의 건강상태를 파악하는데 중요한 정보를 제공하며, 이를 통해 다양한 질병을 조기에 예측할 수 있다. 따라서 질병의 조기 예측을 위해 혈액세포에서 백혈구의 분리는 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 중요도 맵과 단계적 영역 병합을 이용하여 혈액 세포 영상에서 백혈구를 자동으로 분할하는 기법을 제안한다. 백혈구 세포 영역은 염색물질에 의해 주변에 비해 두드러진 색상, 질감 정보를 가짐으로 이를 기반으로 중요도 맵(Saliency Map)을 만든다. 이를 통해 세포 영상에서 두드러진 영역을 찾아 sub-image를 분리하고, 각 sub-image에서 mean-shift 알고리즘을 적용하여 영역 클러스터링을 수행한다. Mean-shift 적용 후 얻은 클러스터들에 대해 단계적 영역 병합 알고리즘을 적용하고, 최종적으로 백혈구 핵으로 판단되는 단일 클러스터를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 혈액 세포 영상을 사용하여 테스트한 결과 71%의 핵 검출 정확도를 보였으며, 기존의 다른 알고리즘보다 뛰어난 성능을 나타내었다.
VLSI 시스템 설계 단게에서 시스템의 고성능 및 고신뢰성을 보장하는 것이 중용한 요건이 되고 있다. 본 논문은 회로의 긴 경로들과 짧은 경로들 상에 존재하는 구성요소들간의 시간지연들이 타이밍 제약조건들을 만족하도록 최적화시킴으로서 고성능 및 고신뢰도를 동시에 실현할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 과거에는 VLSI 시스템의 고성능을 실현하기 위한 긴 경로 최적화와 고신뢰도를 실현하기 위한 짧은 경로 최적화를 각각 독립적으로 수행하는 방법들이 제안되었다. 본 논문은 긴 경로들 및 짧은 경로들 상의 시간지연 요소들을 동시에 최적화함으로써 적절한 수행시간과 적은 메모리 요구량의 오버헤드를 허용하는 범위에서 효과적인 단계들로 수행되는 병합 알고리즘을 제안하고자한다. 그리고 제안된 병합 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 벤치마크 회로들을 이용하여 실험 결과들을 보여줄 것이다.
3D 컴퓨터 그래픽스 분야에서 사용되는 표면모델은 일반적으로 매우 복잡하고 방대한 양의 다각형 조각들로 구성된다. 이러한 표면 모델들은 사실감을 높일 수 있지만 지나치게 많은 데이터 양으로 인해 많은 문제들을 야기시킬 수 있다. 따라서 모델의 원래 모양을 가능하면 유지하면서 방대한 양의 데이터를 효과적으로 감소시킬 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 지역표면의 기하학적 특성을 잘 보존할 수 있는 에지 비용함수를 제안한다. 또한 병합에 기반 한 반복적인 에지 축약을 기본 연산으로 하는 표면 간략화 알고리즘을 구현한다. 병합에 기반 한 축약방법은 메모리를 효율적으로 사용할 수 있게 하여 실시간 데이터 전송을 요하는 응용 시스템에 매우 효과적으로 적용될 수 있다. 제안하는 알고리즘을 표면모델에 적용시켜 간략화를 수행 한 결과 기존의 알고리즘에 비해 높은 품질의 근사모델을 얻을 수 있었으며 원래 모델의 세부적인 모양을 잘 보존할 수 있었다.
최근 XML관련 연구가 급증하면서 저장 기법, 질의 최적화, 인덱싱 등의 기법이 활발히 개발되고 있다. 그러나 하나의 DTD나 XML Schema를 공유하는 문서집합이 아닌 다양한 구조를 가진 문서들을 대상으로 하는 경우, 다중 문서간의 구조적 유사성이나 차이 등을 파악할 필요가 있다. 특히 서로 다른 사이트나 문서관리 시스템에서 도출된 문서들을 병합하거나 분류할 필요가 있을 때, 두 문서의 병합 가능성 및 분류 기준을 파악하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 여러 문서들의 구조를 구성하는 경로들간의 유사성을 파악하기 위해 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘을 변형하였다. 변형된 순차패턴 마이닝 알고리즘[1]을 통해 두 문서간의 정확한 공유 경로를 찾을 수 있었다.
본 논문에서는 인간 시각 체계에 기반하여 주관적 화질의 열화없이 전송 정보량을 효과적으로 줄일 수 있고, 또한 전송 정보량을 조절할 수 있는 영역기반 초적속 부호화에 적합한 새로운 계층적 영상 분할 알고리즘을 제한한다. 제안한 알고리즘은 각 단계에서 수리 형태학에 기반한 영상 분할과 인간 시각 체계를 고려한 영역 볍합 고조로 이루어져 있다. 영상분할은 3단계의 계층적 구조로 이루어져 있으며, 영역 병합은 각 단계에서 인간 시각 체계에 기반하여 인간 시각이 구분할 수 없는 두 인접 영역의 쌍들을 추출한 후 영역 병합을 수행한다. 이때 인간 시각 체계에 기반하여 병합할 영역을 추출하고 제안한 병합을 우선 순위 함수에 의한 병합 우선 순위에 따른 영역 볍합ㅇ르 차례로 수행하여 영역의 수를 효과적으로 줄임으로써 영역기반 초저속 부호화시 과다한 윤곽선 정보로 인한 병목현상을 개선할 수 있다. 그리고 각 단계에서의 영역 병합시 정보량 조절 요소 값에 따라 전송 정보량을 조절할 수 있어 기존의 방법보다 유연한 분할 구조를 나타낸다. 실험을 통하여 제안한 방법은 기존의 방법보다 PSNR 및 주관적 화질은 유사하나, 전송할 윤곽선 정보는 상당히 줄일 수 있어 영역기반 초적속 부호화를 위한 효율적 영상 분할 알고리즘임을 알 수 있다.
본 논문에서는 깊이정보에 기반한 watershed와 영역병합 알고리즘을 이용한 얼굴영역 분할 방법을 제안하였다. 얼굴영역 검출은 영역 분할 단계, 초기 화소 영역 검출 단계, 영역 병합의 세 단계로 구성된다. 입력된 컬러 영상은 제안된 알고리즘에 의해 균일한 작은 영역들로 분할된다. 색도정보와 에지 구속 조건을 사용하여 균일한 영역들을 결합함으로써 얼굴영역을 검출한다. 제안한 알고리즘은 색도정보나 에지정보만을 사용하는 기존 방법에서의 문제점을 해결하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며 정확한 얼굴 영역을 분할할 수 있었다.
본 논문은 relaxed min-max heap을 병합시키기 위하여 이용된 새로운 자료구조인 개선된 relaxed min-max-pair 힙으로서, 두개의 relaxed min-max 힙 즉, 크기가 n인 relaxed min-max nheap과 크기가 k인 relaxed min-max kheap으로 구성된 우선 순위 큐를 병합시키기 위한 순차적 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제시된 방법은 [8]에 제시된 방법에서 relaxed min-max 힙을 병합시키기 위해서 이용된 blossomed tree와 lazying 방법을 제거하여도 병합이 되는 새로운 기법을 제시하였다. 결과적으로 본 논문에서 제세된 방법은 두개의 relaxed min-max 힙의 크기가 서로 다른 경우로서, 이때 크기 $k{\leq}{\lfloor}log(size(nheap)){\rfloor}$인 경우, 시간 복잡도가 O(log(log(n/k))*log(k)) 이고 공간복잡도가 O(n+k)임을 볼수가 있다.
많은 전문가 시스템에서 고려되는 중요한 주제 중의 하나인 불확실성 처리에 관한 연구에는 여러 처리 기법들이 있다. 그 중 뎀스터 쉐이퍼 증거병합방법은 그것의 장점과 동시에 계산적 복잡성 때문에 많이 연구되고 있다. 이 논문에서는 뎀스터 쉐이퍼 증거 병합 방법이 갖는 지수적 계산 특성을 해결하는 알고리즘을 개발한다. 두개의 신뢰 함수를 병합함에 있어 가설 집단(frame of discernment)을 두 신뢰함수에 공통되는 부분과 그 나머지로 구분해 계산 비용이 높은 뎀스터 쉐이퍼 병합은 공통부분인, 원래 보다 축소된 가설집단에 적용해 전체 계산 효율을 높이는 효과를 가져오도록 한다. 나머지 부분에 대해서는 병합의 결과가 무관성 요소(irrelevancy fac-tor)라 정의한 특정 상수에 의해 증감되는 선형적인 변화를 갖게되는 성질을 찾아낸다. 공유하는 요소가 없는 부분에 대해서는 병합의 결과가 간단히 이 상수의 곱에 의해 결정되므로 계산적인 효율을 증대시킬 수 있게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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