• Journal of Forest and Environmental Science
• /
• 제39권4호
• /
• pp.203-212
• /
• 2023

Directional felling is a felling method practised by the Forestry Department in Peninsular Malaysia as prescribed in Field Work Manual (1997) for Selective Management Systems (SMS) in forest harvesting. Determining the direction of tree felling in Peninsular Malaysia is conducted during the pre-felling inventory 1 to 2 years before the felling operation. This study aimed to predict and analyze the direction of tree felling using the vector-based path distance back link method in Geographic Information Systems (GIS) and compare it with the felling direction observed on the ground. The study area is at Balah Forest Reserve, Kelantan, Peninsular Malaysia. A Path Distance Back Link (spatial analyst) function in ArcGIS Pro 3.0 was used in predicting tree felling direction. Meanwhile, a binary classification was used to compare the felling direction estimated using GIS and the tree felling direction observed on the ground. Results revealed that 61.3% of 31 trees predicted using the vector-based projection method were similar to the felling direction observed on the ground. It is important to note that dynamic changes of natural constraints might occur in the middle of tree felling operation, such as weather problems, wind speed, and unpredicted tree falling direction.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 II
• /
• pp.787-790
• /
• 2003

This paper describes a high speed correlator that can acquire synchronization quickly. The existing addition algorithm is a binary adder tree architecture that will result in extremely slow speed of operation due to many levels of logic required for computation of correlation[2][3]. This paper suggests the new various architectures, which are systolic array architecture, simple pipeline architecture and block systolic array architecture[4][5]. The acquisition performance of the proposed architectures is analyzed and compared with the existing architecture. The comparison results show that the systolic array architecture and the block systolic array architecture reduce the timing delay up to 73% and 31%, respectively. And the results show that the simple pipeline architecture reduces the timing delay up to 53%..

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
• /
• 제13권2호
• /
• pp.152-156
• /
• 2013

This paper presents a fast-lock dual-loop successive approximation register-controlled duty-cycle corrector (SARDCC) circuit using a mixed (binary+sequential) search algorithm. A wider duty-cycle correction range, higher operating frequency, and higher duty-cycle correction accuracy have been achieved by utilizing the dual-loop architecture and the binary search SAR that achieves the fast duty-cycle correcting property. By transforming the binary search SAR into a sequential search counter after the first DCC lock-in, the proposed dual-loop SARDCC keeps the closed-loop characteristic and tracks variations in process, voltage, and temperature (PVT). The measured duty cycle error is less than ${\pm}0.86%$ for a wide input duty-cycle range of 15-85 % over a wide frequency range of 0.5-2.0 GHz. The proposed dual-loop SARDCC is fabricated in a 0.18-${\mu}m$, 1.8-V CMOS process and occupies an active area of $0.075mm^2$.

• 대한수학회보
• /
• 제51권1호
• /
• pp.229-235
• /
• 2014

We enumerate black and white colored d-ary trees with no leftmost ${\square}$-edges, which is a generalization of hybrid binary trees. Then the multi-colored hybrid d-ary trees with the same condition is studied.

• 한국통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국통신학회 2006년도 하계종합학술발표회 논문 초록집
• /
• pp.364-364
• /
• 2006

• 정보보호학회지
• /
• 제2권3호
• /
• pp.89-101
• /
• 1992

본 논문에서는 암호알고리듬 실현을 위해 요구되는계산량에 가장 큰 영향을 미치는 모듈러 지수(modular exponentiation)에 관한 여러가지 연산알고리듬을 분석 및 제시하고 그 예를 보인다. 본 논문에서 소개되는 연산알고리듬은 $X^n$(mod p)를 계산하기 위한 대표적 방식인 이진방식(binary method), 그리고 고리(chain)를 이용하는 파워트리 방식(power tree method)및 가산고리방식(addition chain method)등을 포함한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.44-57
• /
• 1995

본논문에서는 GFI(Generalized Fuzzy Isodata)와 FI(Fuzzy Isodata) 알고리즘에 관한 이론을 고찰하고 이를 타이어 접지면 패턴 분류에 적용해 보았다. GFI 알고리즘은 FI 알고리즘의 일반화된 형태로서 분할된 군집에 대해서도 퍼지 분할 행렬(fuzzy partition matrix)을 고려해 다시 군집화(clustering)를 가능하게 하는 알고리즘이다. GFI 알고리즘을 사용하여 이진 트리를 구성함에 있어서 각 노드에서의 분할 여부, 즉 군잡화의 타당성(clustering validity) 점검 및 최종적인 이진 트리의 완성은 FDH(Fuzzy Divisve Hierarchical) 군집화알고리즘을 통해 이루어진다. 타이어 접지면에 대한 표준 특징량을 선정하거나 패턴 분류를 수행함에 있어서 이들 알고리즘은모두 우수한 성능을 가짐을 알 수 있었다. 패턴의 특징량으로는 전처리된 타이어 접지면 영상에 나타나는 윤곽선(edge)의 각도 성분을 선정하였으며 이렇게 선정된 특징량은 패턴의 특징을 잘 표현해 주는 유용한 정보를 가진 것으로 생각된다.

• 정보기술응용연구
• /
• 제1권
• /
• pp.173-211
• /
• 1999

The task of classification permeates all walks of life, from business and economics to science and public policy. In this context, nonlinear techniques from artificial intelligence have often proven to be more effective than the methods of classical statistics. The objective of knowledge discovery and data mining is to support decision making through the effective use of information. The automated approach to knowledge discovery is especially useful when dealing with large data sets or complex relationships. For many applications, automated software may find subtle patterns which escape the notice of manual analysis, or whose complexity exceeds the cognitive capabilities of humans. This paper explores the utility of a collaborative learning approach involving integrated models in the preprocessing and postprocessing stages. For instance, a genetic algorithm effects feature-weight optimization in a preprocessing module. Moreover, an inductive tree, artificial neural network (ANN), and k-nearest neighbor (kNN) techniques serve as postprocessing modules. More specifically, the postprocessors act as second0order classifiers which determine the best first-order classifier on a case-by-case basis. In addition to the second-order models, a voting scheme is investigated as a simple, but efficient, postprocessing model. The first-order models consist of statistical and machine learning models such as logistic regression (logit), multivariate discriminant analysis (MDA), ANN, and kNN. The genetic algorithm, inductive decision tree, and voting scheme act as kernel modules for collaborative learning. These ideas are explored against the background of a practical application relating to financial fraud management which exemplifies a binary classification problem.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제2권4호
• /
• pp.507-520
• /
• 2001

압축된 동영상에서 인덱싱을 위한 장면전환 검출기법에서 기존의 방법들은 순차검색, 비순차검색, 모션벡터 등을 이용한다. 본 논문에서는 동영상의 장면전환 검출 속도 및 성능을 개선하기 위해 비순차적 검색 방법을 이용한 Hybrid 기법을 제안하였다. 비순차적 검색방법만으로는 영상의 급격한 변화에는 좋은 결과를 보이지만 점진적으로 변화하는 구간에서는 검출성능이 우수하지 못한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 급진적인 장면전환검색에는 이진검색기법을 사용하고 점진적인 장면전환검색에서는 분산을 이용하는 Hybrid 알고리즘을 제안하여 검색속도 및 검색성능을 개선하였다. 검색속도는 기존의 순차검색 방법에 비해 10배정도 향상되었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제30권3A호
• /
• pp.184-194
• /
• 2005

RFID 시스템의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소 중의 하나가 충돌 방지알고리즘이다. 충돌 방지 알고리즘의 성능을 높임으로써 단위 시간당 처리할 수 있는 RFID 태그의 숫자를 늘릴 수 있다. 현재 사용되고 있는 충돌 방지 알고리즘은 ALOHA 프로토콜에 기반한 방법과 이진트리탐색 방법이 있으며, 이들 알고리즘은 아직 개선의 여지가 많이 남아있다. 이 논문에서는 미리 분배된 난수를 사용하여 보다 빠르고 효율적인 충돌 방지 알고리즘인 AAC(Address Allocating & Calling) 방식을 제안한다. 그리고 수학적으로 이 방법을 분석하고 모의실험을 통하여 이 성능을 증명한다.