• Title/Summary/Keyword: 연속 공간 탐색

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유전학의 유전자형-표현형을 적용한 수정된 이진 입자군집최적화 (Modified Binary Particle Swarm Optimization using Genotype-Phenotype in Genetics)

  • 임승균;이상욱
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.43-44
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    • 2014
  • 본 논문에서는 유전알고리즘의 유전자형-표현형을 사용한 수정된 이진 입자군집최적화의 두 번째 버전을 소개한다. 첫 번째 버전의 수정된 이진 입자군집최적화는 위치 정보에 유전학의 표현형을 사용한 반면에 제안하는 버전은 유전학의 유전자형을 사용한다. 이진 정보만을 제공하는 표현형에 비해 연속 공간 전체를 탐색공간으로 제공하는 유전자형 정보를 사용하여 해 공간을 보다 넓은 공간으로 만들 수 있다. 10개의 실험 평가 함수에 실험한 결과, 두 번째 버전은 탐색 공간이 넓고 지역최적해가 많은 함수에서 우수한 결과를 보였다.

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부분순위 연속 k 최근접 객체 탐색 기법 (A Method for Continuous k Nearest Neighbor Search With Partial Order)

  • 김진덕
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.126-132
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    • 2011
  • 위치기반서비스와 지능형교통시스템 등의 응용분야에서는 이동 중인 경로 상에 존재하는 모든 지점에 대해 k개의 최근접 객체를 탐색하는 연속 k 최근접 객체 탐색 질의가 폭넓게 사용되고 있다. 최근접 질의는 위와 같은 응용에 빠른 응답을 요구하고, 공간 네트워크 데이터베이스에 적용가능해야 한다. 또한 잦은 POI(Point of Interest) 객체의 변경에 유연하게 대처해야 한다. 이 논문에서는 도로 네트워크에서 이동 중인 질의 객체를 위한 최근접 객체를 효율적으로 탐색하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 다수의 분할점과 그에 상응하는 k개의 최근접 객체 집합들을 결과로 추출하며, POI들 간에는 순서가 없다. 실제 데이터를 이용한 실험은 제안한 기법에 기존 기법에 비해 우수함을 보인다. 최적의 조건에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 짧은 연산 시간(15%)을 보인다.

유전자형-표현형 개념을 적용한 수정된 이진 입자군집최적화 (버전 2) (Modified Binary Particle Swarm Optimization using Genotype-Phenotype Concept (Version 2))

  • 임승균;이상욱
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권11호
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    • pp.541-548
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    • 2014
  • 본 논문에서는 유전알고리즘의 유전자형-표현형 기법을 적용한 수정된 이진 입자군집최적화의 두 번째 버전을 소개한다. 입자군집최적화는 해를 탐색해 나가는 과정에서 주변의 우수한 해의 위치와 자신의 위치차이 정보를 이용한다. 이러한 위치 차이를 구하는데 있어서 첫 번째 버전의 수정된 이진 입자군집최적화는 표현형을 사용한 반면에 제안하는 버전은 유전자형을 사용한다. 이진 정보만을 제공하는 표현형에 비해 연속 공간 전체를 탐색공간으로 제공하는 유전자형 정보를 사용하여 해 공간을 보다 넓은 공간으로 표시할 수 있다. 벤치마크 함수인 10개의 De Jong 함수에 실험한 결과, 두 번째 버전은 탐색 공간이 넓고 지역 최적해가 많은 함수에서 첫 번째 버전에 보다 우수한 결과를 얻었다.

응집 계층 군집화 기법을 이용한 이종 공간정보의 M:N 대응 클래스 군집 쌍 탐색 (Detection of M:N corresponding class group pairs between two spatial datasets with agglomerative hierarchical clustering)

  • 허용;김정옥;유기윤
    • 한국측량학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.125-134
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    • 2012
  • 본 연구는 두 공간정보의 대응 클래스 군집 쌍 탐색을 중심으로 의미론적 정합과정에서 발생하는 M:N 대응관계를 분석하는 방법을 제안한다. 객체의 공유 관계를 이용하여 클래스의 유사도를 측정하고 높은 유사도를 가지는 클래스들을 군집화함으로써 M:N 대응관계를 탐색하고자 한다. 클래스 사이의 유사도를 그래프 모형으로 표현하고 그래프 임베딩 기법을 적용하여 투영공간에서 클래스 사이의 거리가 클래스 중첩분석에 의한 국지적 유사도에 반비례하도록 개별 클래스들의 투영좌표를 계산하고 군집화를 수행함으로써 계층적 대응 군집 쌍을 탐색할 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위하여 경기도 수원시의 수치지형도와 연속지적도에 적용하여 수치지형도의 면 객체 레이어와 연속지적도의 필지 지목의 대응 군집 쌍을 탐색하였다. 탐색된 대응 클래스 쌍의 F-measure를 측정한 결과 약 0.80에서 0.35 사이의 다양한 값을 얻을 수 있었으며, 클래스 명칭과는 상이한 다양한 대응관계를 얻을 수 있었다.

지형도와 연속지적도의 가구계 폴리곤 집합간의 N:M 대응쌍 탐색 (Determination of N:M Corresponding Pairs between Block Polygon Sets from a Topographical Map and a Cadastral Map)

  • 허용;김정옥;유기윤
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.47-49
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    • 2009
  • 본 논문은 상이한 추상화 및 일반화 기준에 의하여 지형도와 지적도 사이에서 발생하는 가구계 폴리곤 개체의 입도차로 인하여 발생하는 N:M 대응쌍을 탐색할 수 있는 기법을 제시한다. N:M 대응쌍을 도출하기 위하여 어떤 지도상의 가구계 폴리곤 집합에서 병합이 수행될 폴리곤들은 다른 지도상의 어떤 폴리곤과 유의미한 공간적 중복성을 가져야한다는 가정하에 반복적인 중첩 분석을 수행하였다. 반복 과정은 두 지도 사이에서 각각 병합이 수행된 폴리곤 사이의 공간적 중첩이 1:1 대응쌍의 조건을 만족시킬 경우 종료된다.

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연속형 타부 탐색에서 코시 확률 분포의 역할 (The Role of the Cauchy Probability Distribution in a Continuous Taboo Search)

  • 이창용;이동주
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권8호
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    • pp.591-598
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    • 2010
  • 본 논문에서는 연속형 최적화 문제를 위한 타부 탐색에서 후보 해를 생성하기 위해 사용되는 정규 분포의 단점을 보완하기 위하여 코시 확률 분포에 기초한 후보 해 생성 방법을 제안하였다. 코시 확률 분포는 평균 및 분산 등이 무한대인 확률 분포이며, 분포의 꼬리 부분의 확률이 정규 분포에 비하여 상대적으로 크다. 따라서 코시 분포를 사용하면 변수의 변화가 큰 후보 해가 생성될 확률이 높기 때문에 보다 넓은 변수 공간을 탐색할 수 있는 장점이 있다. 코시 확률 분포를 사용한 타부 탐색의 성능을 기존의 정규 분포를 사용한 방법과 비교 분석하기 위하여 실변수 함수로 구성된 벤치마킹 문제에 적용하여 실험을 실행하였다. 실험 결과를 통해 볼 때, 실험에 사용한 모든 함수에 대하여 코시 분포를 사용한 방법이 보다 나은 결과를 나타냈으며, 또한 통계적 가설 검정을 통하여 코시 확률 분포의 우수성을 입증하였다.

공간 개념 계층에 따른 STOMP(FW) 알고리즘의 정확도 분석 (Precision Analysis of the STOMP(FW) Algorithm According to the Spatial Conceptual Hierarchy)

  • 이연식;김영자;박성숙
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제11권12호
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    • pp.5015-5022
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    • 2010
  • 기존의 패턴 탐사 기법들은 대부분 객체가 갖는 공간 정보의 연속적인 변화에 대한 패턴 탐사는 가능하나, 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 하는 지점들에 대한 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 Road Network 상의 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 최다 빈발 패턴과 시간 및 비용 등의 가중치를 복합적으로 고려하여 최적의 이동 경로를 탐색하는 방법(Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) algorithm)[13]을 이용하여, 공간 개념 계층에 따른 경로 탐색의 정확도를 분석한다. 분석의 결과는 패턴 탐사 과정에 있어 공간 제약을 적용하여 검색 데이터 범위를 축소함으로써 데이터베이스 검색 시간을 최소화함을 보이고, 또한 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려함으로써 효율적으로 최적 이동 패턴을 탐색하여 제공하도록 한다.

클라우드 컴퓨팅환경에서 서비스 자동화를 위한 UPnP기반의 디바이스 매칭 방법 (A Method of Device Matching based on UPnP for Service Automation in Cloud Computing Environment)

  • 최운;김명진;이한구;윤효근;윤뢰
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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    • pp.446-449
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    • 2011
  • 최근 이동통신, 초고속 인터넷 등 유무선 통신 네트워크 기술 발전에 따라서 정보가정기기 기반의 홈네트워크 서비스는 비약적인 발전을 하고 있다. 특히, 이기종기기간 QOS(Quality of Service)를 보장해줄 수 있는 UPnP(Universal Plug and Play) 기반 기술은 다양한 홈네트워크 서비스 개발에 적용되어지고 있다. 홈네트워크 환경 구축 시 이기종기기간 데이터 교환 및 서비스 전환을 위해서는 홈네트워크 상에 구성되어져 있는 모든 디바이스들을 등록, 연결, 삭제 할 수 있는 관리 기능은 매우 중요한 요소이다. 이에 본 논문에서는 홈네트워크 환경에서 모바일에이전트를 사용하여 자동적으로 디바이스를 탐색하고 상호 연결 할 수 있으며 UPnP 기기가 설치된 공간에서 이동형 서비스를 연속적으로 제공할 수 있는 자동화된 디바이스 매칭 방법을 제안하였다. 모바일에이전트는 홈네트워크 환경에 구성되어져 있는 UPnP Device를 주기적으로 검색하고 탐색하는 기능을 가지고 있다. 또한 Device간의 신뢰성 있는 서비스를 위해 모바일에이전트는 사용자의 Device와 서비스 Device의 연관성을 분석한다. 그리고 가장 유사도가 높은 Device에게 서비스를 연결하는 서비스로그 정보 링크 동작을 수행한다. 그럼으로써 사용자는 서로 다른 서비스 환경에서도 자신의 서비스를 시간, 공간의 제약 없이 연속적으로 제공받을 수 있다.

향상된 움직임탐색 기법을 적용한 움직임 적응적 디인터레이싱 알고리듬 (A Motion Adaptive Deinterlacing Algorithm Using Improved Motion Detection)

  • 윤장혁;강청희;전광길;정제창
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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    • pp.125-128
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    • 2012
  • 이 논문에서는 향상된 움직임 적응적 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 정확한 움직임 정보탐색을 위하여 Modified Edgd-based Line Average(MELA)기법, 연속된 5개의 필드에서의 움직임 탐색, 블록기반의 지역적 특성을 포함한다. 움직임 검출부분에서는 FIR필터를 이용한다. 이것은 물체의 움직임의 내부를 정확하게 탐색 할 뿐만 아니라, 영상에 포함된 잡음도 줄일수 있는 향상된 기법을 이용함으로서 계산 할 수 있다. 검출된 움직임의 정도에 따라서 가중치를 구하여 공간적 기법과 시간적 기법을 결합 시킨다. 제안된 방법의 영상 시퀀스에 대한 실험 결과는 기존의 방법들에 비하여 주관적, 객관적인 비교에서 우수함을 보여준다.

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은닉 마르코프 모델과 레벨 빌딩을 이용한 한국어 연속 음성 인식 (Recognition of Continuous Spoken Korean Language using HMM and Level Building)

  • 김경현;김상균;김항준
    • 전자공학회논문지C
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    • 제35C권11호
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    • pp.63-75
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    • 1998
  • 한국어 연속 음성에서 발생하는 조음결합문제를 해결하기 위하여 단어를 기본 인식 단위로 사용할 경우 각 단어의 효율적인 표현 방법, 연속된 단어로 이루어진 여러 문장의 표현 방법 그리고 입력된 연속음성을 연속된 여러 단어로의 정합 방법에 관한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델과 레벨빌딩 알고리즘을 이용한 한국어 연속 음성 인식 시스템을 제안한다. 각 단어는 은닉 마르코프 모델로 표현하고 문장을 표현하기 위하여 단어 모델을 연결한 형태인 인식 네트워크를 구성한다. 인식네트워크의 탐색 알고리즘으로는 레벨 빌딩 알고리즘을 사용한다. 제안한 방법은 항공기 예약 시스템에 적용한 실험에서 인식율과 인식속도면에서 실용적이었으며 또한 비교적 적은 저장공간으로 전체 문장을 표현하고 쉽게 확장할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

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