• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.77-89
• /
• 2005

최근 이동 통신과 GPS 기술의 발달로 위치 기반 서비스에 대한 요구 및 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동체 색인에 관한 기존 연구는 시간 도메인에 따라 과거 궤적 색인과 현재 및 미래 위치 색인으로 분류된다. 그러나 실세계 응용에서는 과거 궤적뿐만 아니라 현재 및 미래 위치 검색을 모두 요구하므로 모든 시간 도메인에 대한 질의를 지원하는 통합 색인을 개발해야 한다. 이 논문에서는 이동체의 과거 궤적을 표현하는 3차원 공간상의 선분과 이동체의 현재 및 미래 위치를 표현하는 시간에 대한 선형 함수를 하나의 색인에 구성함으로써 이동체의 과거, 현재, 미래의 위치 데이터가 통합된 새로운 색인인 PCR-tree(Past, Current R-tree)을 제안한다. PCR-tree 는 노드 내에 포함된 과거, 현재, 미래 위치 데이터에 대한 새로운 경계 영역을 가지며 색인의 모든 엔트리에 대한 단일 인터페이스를 제공한다. 그리고, 제안된 색인과 색인 실험 도구를 구현하여 모든 시간 도메인에 대한 질의 처리가 가능함을 보인다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제7권5호
• /
• pp.213-219
• /
• 2016

본 논문에서는 한 개의 선형 제약식 하에서 의사결정변수가 상한 값을 갖는 오목 함수 최소화 문제를 다룬다. 제시된 분지 한계 해법은 단체를 분할 단위로 사용하였다. 오목함수를 가장 단단하게 하한추정하는 볼록덮개함수를 단체 상에서 유일하게 구할 수 있기 때문이다. 분지가 일어날 때마다 후보 단체로부터 1 차원 낮은 2 개의 하위 단체들이 생성된다. 이 때 후보 단체에 포함되어 있던 가능해 집합은 각각의 하위 단체로 분할된다. 한계 연산 절차는 선형인 볼록 덮개 함수를 목적 함수로 하는 선형계획법을 부문제로 정의하고 해를 구한다. 부문제의 최적 목적함수 값으로부터 최적 오목목적함수의 하한과 상한을 갱신하고, 원문제의 최적해를 포함하지 않는 단체들을 고려 대상에서 제외시킨다. 본 해법의 최대 장점은 하위 단체로 분할될수록 부문제들의 크기가 점점 작아진다는데 있다. 이것은 한계 연산의 계산량이 줄어든다는 것을 의미한다. 본 연구의 결과는 배낭 제약식 유형의 제약식 하에서의 오목 함수 최소화 문제의 해법을 개발하는데 응용될 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제4권5호
• /
• pp.939-955
• /
• 2010

With the progress of IT and mobile positioning technologies, various types of location-based services (LBS) have been proposed and implemented. Finding a shortest path between two nodes is one of the most fundamental tasks in many LBS related applications. So far, there have been many research efforts on the shortest path finding problem. For instance, $A^*$ algorithm estimates neighboring nodes using a heuristic function and selects minimum cost node as the closest one to the destination. Pruning method, which is known to outperform the A* algorithm, improves its routing performance by avoiding unnecessary exploration in the search space. For pruning, shortest paths for all node pairs in a map need to be pre-computed, from which a shortest path container is generated for each edge. The container for an edge consists of all the destination nodes whose shortest path passes through the edge and possibly some unnecessary nodes. These containers are used during routing to prune unnecessary node visits. However, this method shows poor performance as the number of unnecessary nodes included in the container increases. In this paper, we focus on this problem and propose a new border line-based pruning scheme for path routing which can reduce the number of unnecessary node visits significantly. Through extensive experiments on randomly-generated, various complexity of maps, we empirically find out optimal number of border lines for clipping containers and compare its performance with other methods.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권10C호
• /
• pp.942-948
• /
• 2003

채널 상태 정보 (Channel State Information, CSI)를 사용하지 않는 비동기식 복조기를 위한 다중 격자 부호화 연속 위상 주파수 변조 방식 (Multiple Trellis Coded Modulation applied to Continuous Phase Frequency Shift Keying, MTCM/CPFSK)의 성능을 비상관적인 라이시안 페이딩 채널상에서 분석하였다. 복조기에서 신호 판별에 적합한 척도(metric)로 수신 신호와 후보 신호 사이의 제곱 교차 상관값 (squared cross-correlation)을 사용하였으며, 이 때 신호쌍 오류(Pairwise Error Probability, PEP)를 구하였다. 또한, PEP를 이용하여 신호 사이의 등가 정규화 기하 제곱 거리 (Equivalent Normalized Squared Distance, ENSD)를 구하고, 완벽한 CSI를 사용하는 비동기식 MTCM/CPFSK의 ENSD와 비교하였다. 마지막으로, PEP를 변환 함수 상한법(Transfer Function Bounding, TFB)에 대입하여 각각의 방법에 의해 구해진 이론적인 비트 오류 성능(Bit Error Rate, BER)을 비교하고, 모의실험 결과를 통하여 검증하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권11호
• /
• pp.71-77
• /
• 2019

본 연구에서는 다중 선택 배낭 모형의 최적해를 찾는 해법을 제시하고자 한다. 다중 선택은 동일한 집단에 소속된 구성원들이 동시에 선택되거나 동시에 배제되는 상황에서 관찰된다. 각 집단 간 관련성의 측정치인 오목 함수가 의사결정기준으로 설정되었다. 다중 선택은 비선형 제약식으로 모형화 되는데 일반 배낭 제약식으로 변환될 수 있다. 따라서 최적 해법 개발을 위해 오목함수 최소화 문제와 배낭 문제의 일반적인 해법들에서 채택하고 있는 분지 한계 접근법을 이용하였다. 단체상에서 오목함수를 가장 근접하게 하한추정하는 함수가 1차식이라는 사실이 한계 전략의 이론적 토대가 된다. 또한 하위 단계에서도 1차식 목적함수가 유일하게 결정되도록, 후보 단체를 두 개의 초평면에 투사시킴으로써 1차원 낮은 두 개의 하위 단체로 분할하는 방법이 분지 전략의 핵심이다. 앞으로 본 연구의 결과는 다양한 형태의 배낭 제약식 하에서의 오목 함수 최소화 문제의 해법을 개발하는데 응용될 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제22권10호
• /
• pp.1168-1177
• /
• 2019

In order to diagnose and prevent Alzheimer's Disease (AD), it is becoming increasingly important to develop a CAD(Computer-aided Diagnosis) system for AD diagnosis, which provides effective treatment for patients by analyzing 3D MRI images. It is essential to apply powerful deep learning algorithms in order to automatically classify stages of Alzheimer's Disease and to develop a Alzheimer's Disease support diagnosis system that has the function of detecting hippocampus and CSF(Cerebrospinal fluid) which are important biomarkers in diagnosis of Alzheimer's Disease. In this paper, for AD diagnosis, we classify a given MRI data into three categories of AD, mild cognitive impairment, and normal control according by applying 3D brain MRI image to the Faster R-CNN model and detect hippocampus and CSF in MRI image. To do this, we use the 2D MRI slice images extracted from the 3D MRI data of the Faster R-CNN, and perform the widely used majority voting algorithm on the resulting bounding box labels for classification. To verify the proposed method, we used the public ADNI data set, which is the standard brain MRI database. Experimental results show that the proposed method achieves impressive classification performance compared with other state-of-the-art methods.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권11호
• /
• pp.1357-1363
• /
• 2019

본 논문은 사람의 중기 염색체로 이루어진 디지털 이미지에서 Faster Region-based Convolutional Neural Network(R-CNN) 모델로 염색체 객체를 검출할 때 필요한 경사 하강 최적화기의 성능을 비교한다. Faster R-CNN의 경사 하강 최적화기는 Region Proposal Network(RPN) 모듈과 분류 점수 및 바운딩 박스 예측 블록의 목적 함수를 최소화하기 위해 사용된다. 실험에서는 이러한 네 가지 경사 하강 최적화기의 성능을 비교하였으며 VGG16이 기본 네트워크인 Faster R-CNN 모델은 Adamax 최적화기가 약 52%의 Mean Average Precision(mAP)를 달성하였고 ResNet50이 기본 네트워크인 Faster R-CNN 모델은 Adadelta 최적화기가 약 58%의 mAP를 달성하였다.

• 토지주택연구
• /
• 제14권1호
• /
• pp.123-134
• /
• 2023

설계단계에서 작성된 BIM모델은 후속 단계 전환을 통한 사전검토 및 공정관리 등에 활용될 수 있다. 그러나 실제 BIM적용 사례들의 경우 설계단계와 시공단계의 활용 목적성 등의 차이로 인해 설계단계의 모델의 활용이 아닌 시공단계에 적합한 새로운 모델을 작성하는 등 추가 작업이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 시공단계에서 재작성 없이 설계단계 BIM모델의 재활용 방안으로 객체 분할을 제안하며, 이를 위해 객체의 기본요소인 정점 데이터를 기반으로 분할 면을 생성하여 객체 분할에 활용하는 방법론을 제시한다. 또한 실제 BIM모델에 적용 및 분할 객체의 4D CAD 시스템 연동과 기존 분할 방법과의 비교를 통해 활용성을 검증한다.