본 논문은 마이크로소프트 엑셀에서 데이터 분할 알고리즘을 이용한 효율적인 데이터 검색 시스템을 제안한다. 엑셀에서 VBA 기능을 이용하여 해당 데이터를 빠르게 검색하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 찾고자 하는 데이터가 있는 시트를 지정하게 된다. 해당 시트가 지정이 되고나면 해당 시트 내의 데이터에 대한 시작과 끝을 찾게된다. 시작 셀의 위치에서부터 원하는 키워드와 중간 값을 비교하게 된다. 이런 식으로 데이터 끝까지 검색을 하게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 실제 VBA 프로그램을 이용하여 구현하고 실험을 하였다. 실험 결과 기존의 방식과 비교했을 때 일반적인 순차 검색 방식보다 성능이 좋음을 확인할 수 있었다.
In this paper, a new algorithm has been presented that helps to preserve diversity as well as to enhance the convergence speed of the evolutionary programming. This algorithm is based on the cell partitioning of search region for preserving the diversity. Until now, the greater part of researches is not concerned about preserving the diversity of individuals in a population but improving convergence speed. Although these evolutions are started from multi-point search at the early phase, but at the end those search points are swarming about a one-point, the strong candidate. These evolutions vary from the original idea in some points such as multi-point search. In most case we want to find the only one point of the best solution not several points in the vicinity of that. That is why the cell partitioning of search region has been used. By restricting the search area of each individual, the diversity of individual in solution space is preserved and the convergence speed is enhanced. The efficiency of the proposed algorithm has been verified through benchmark test functions.
본 논문은 마이크로소프트 엑셀에서 데이터 분할 알고리즘을 이용한 효율적인 데이터 검색 시스템을 제안한다. 엑셀에서 VBA 기능을 이용하여 해당 데이터를 빠르게 검색하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 찾고자 하는 데이터가 있는 시트를 지정하게 된다. 해당 시트가 지정이 되고나면 해당 시트 내의 데이터에 대한 시작과 끝을 찾게 된다. 시작 셀의 위치에서부터 원하는 키워드와 중간 값을 비교하게 된다. 이런 식으로 데이터 끝까지 검색을 하게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 실제 VBA 프로그램을 이용하여 구현하고 실험을 하였다.
In this paper, we propose a destination optimal route algorithm for providing route finding service for the transportation handicapped by using the multi-criteria decision-making technique and the modified A-STAR optimal route search algorithm. This is a method to set the route to the destination centering on safety by replacing the distance cost of the existing A-STAR optimal route search algorithm with the safety cost calculated through AHP/TOPSIS analysis. To this end, 10 factors such as road damage, curb, and road hole were first classified as poor road factors that hinder road driving, and then pairwise comparison of AHP was analyzed and then defined as the weight of TOPSIS. Afterwards, the degree of driving safety was quantified for a certain road section in Busan through TOPSIS analysis, and the development of an optimal route search algorithm for the transportation handicapped that replaces the distance cost with safety in the finally modified A-STAR optimal route algorithm was completed.
Kim, Hyoung-Yuk;Kim, Sang-Yong;Oh, Hoon;Park, Hong-Seong
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.747-752
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2004
Researches about scheduling of the distributed real-time systems have been proposed. However, they have some weak points, not scheduling both sporadic and periodic tasks and messages or being unable to guaranteeing the end-to-end constraints due to omitting precedence relations between sporadic tasks. So this paper proposes a new scheduling method for distributed real-time systems consisting of sporadic and periodic tasks with precedence relations and sporadic and periodic messages, guaranteeing end-to-end constraints. The proposed method is based on a binary search-based period assignment algorithm, an end-to-end laxity-based priority assignment algorithm, and three kinds of schedulability analysis, node, network, and end-to-end schedulability analysis. In addition, this paper describes the application model of sporadic tasks with precedence constraints in a distributed real-time system, shows that existing scheduling methods such as Rate Monotonic (RM) scheduling are not proper to be applied to the system having sporadic tasks with precedence constraints, and proposes an end-to-end laxity-based priority assignment algorithm.
The scheduling methods of the distributed real-time systems have been proposed. However, they have some weak points. They did not schedule both sporadic and periodic tasks and messages at the same time or did not consider the end-to-end constraints such as precedence relations between sporadic tasks. This means that system scheduling must guarantee the constraints of practical systems and be applicable to them. This paper proposes a new scheduling method that can be applied to more practical model of distributed real-time systems. System model consists of sporadic and periodic tasks with precedence relations and sporadic and periodic messages and has end-to-end constraints. The proposed method is based on a binary search-based period assignment algorithm, an end-to-end laxity-based priority assignment algorithm, and three kinds of schedulability analysis, node, network, and end-to-end schedulability analysis. In addition, this paper describes the application model of sporadic tasks with precedence constraints in a distributed real-time system, shows that existing scheduling methods such as Rate Monotonic scheduling are not proper to be applied to the system having sporadic tasks with precedence constraints, and proposes an end-to-end laxity-based priority assignment algorithm.
Overlay multicast technique is an effective way as an alternative to IP multicast. Traditional IP multicast is not widely deployed because of the complexity of IP multicast technology and lack of application. But overlay multicast can be easily deployed by effectively reducing complexity of network routers. Because overlay multicast resides on top of densely connected IP network, In case of multimedia streaming service over overlay multicast tree, real-time data is sensitive to end-to-end delay. Therefore, moderate algorithm's development to this network environment is very important. In this paper, we are interested in minimizing maximum end-to-end delay in overlay multicast tree. The problem is formulated as a degree-bounded minimum delay spanning tree, which is a problem well-known as NP-hard. We develop tabu search heuristic with intensification and diversification strategies. Robust experimental results show that is comparable to the optimal solution and applicable in real time
For educational and research purposes, a Korean speech recognition platform is designed. It is based on an object-oriented architecture and can be easily modified so that researchers can readily evaluate the performance of a recognition algorithm of interest. This platform will save development time for many who are interested in speech recognition. The platform includes the following modules: Noise reduction, end-point detection, met-frequency cepstral coefficient (MFCC) and perceptually linear prediction (PLP)-based feature extraction, hidden Markov model (HMM)-based acoustic modeling, n-gram language modeling, n-best search, and Korean language processing. The decoder of the platform can handle both lexical search trees for large vocabulary speech recognition and finite-state networks for small-to-medium vocabulary speech recognition. It performs word-dependent n-best search algorithm with a bigram language model in the first forward search stage and then extracts a word lattice and restores each lattice path with a trigram language model in the second stage.
영역분할을 이용한 패킷분류의 대표적인 알고리즘인 영역분할 사분 트라이(area-based quadtrie, AQT)는 검색 시 룰 노드를 만나도 더 높은 우선순위의 룰이 있을 수 있어 트라이의 끝까지 검색해 야 하는 문제가 있다. 리프-푸싱(leaf-pushing) AQT는 모든 검색 경로에 룰 노드를 하나만 위치시켜 검색 성능을 높인 알고리즘이다. 본 논문에서는 리프-푸싱 AQT를 해시 테이블 기반으로 구현하고 블룸필터를 적용해 검색 성능을 더욱 향상시킨 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 온-칩(on-chip) 블룸필터를 연쇄적으로 우선 검색하여 룰 노드의 레벨을 알아낸 후, 오프-칩(off-chip)에 저장된 룰 노드에 접근한다. 실험을 통해 적절한 크기의 블룸필터를 사용하여 평균 한 번의 해시테이블 접근만으로 패킷분류를 수행할 수 있음을 보았으며, 메모리 사용량 및 검색 성능에 있어 기존의 알고리즘과 제안하는 구조의 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 핵심어 검출 시스템을 실시간 적용이 가능한 하드웨어로 구현하기 위해 연산량이 적고 구조가 간단한 단일 끝점 DTW 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 일반적 DTW가 양쪽 끝점을 요구하는데 비하여 단지 한쪽 끝점만 필요하므로 이용하기에 편리하며, 국부 검색의 연속이 전역 경로를 이루게 되므로 매우 적은 연산량을 가진다. 그리고, 제안한 단일 끝점 DTW가 보다 나은 성능을 지니도록 하기 위해 새로운 경사 가중치와 거리 측정법을 가지도록 하였다. 이외에도, 단일 끝점 DTW는 특징벡터 정규화를 적용하여 특징벡터 각각의 차원에서 데이터들이 같은 표준편차를 가지게 하며 모든 프레임이 같은 에너지를 가지도록 정규화 되었다 또한, 주어진 학습 패턴들에 클러스터링을 적용한 후, 각 클러스터 내에서 평균을 계산하여 구한 패턴을 해당 핵심어를 대표하는 여러 개의 기준패턴으로 삼았다. 이러한 기준패턴들과 입력 음성의 특징벡터가 이미 정해진 문턱값 보다 작은 거리 내에 있을 때 핵심어는 검출된다. 제안된 알고리즘을 고립단어 음성인식과 핵심어 검출 실험에 적용하여 다른 방법을 이용한 결과보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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