• Title/Summary/Keyword: GREEDY

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Robust Multi-person Tracking for Real-Time Intelligent Video Surveillance

  • Choi, Jin-Woo;Moon, Daesung;Yoo, Jang-Hee
    • ETRI Journal
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    • 제37권3호
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    • pp.551-561
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    • 2015
  • We propose a novel multiple-object tracking algorithm for real-time intelligent video surveillance. We adopt particle filtering as our tracking framework. Background modeling and subtraction are used to generate a region of interest. A two-step pedestrian detection is employed to reduce the computation time of the algorithm, and an iterative particle repropagation method is proposed to enhance its tracking accuracy. A matching score for greedy data association is proposed to assign the detection results of the two-step pedestrian detector to trackers. Various experimental results demonstrate that the proposed algorithm tracks multiple objects accurately and precisely in real time.

천장형 설비의 배치 설계를 위한 해법의 개발 (Algorithms on layout design for overhead facility)

  • 양병학
    • 대한안전경영과학회지
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    • 제13권1호
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    • pp.133-142
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    • 2011
  • Overhead facility design problem(OFDP) is one of the shortest rectilinear flow network problem(SRFNP)[4]. Genetic algorithm(GA), artificial immune system(AIS), population management genetic algorithm (PM) and greedy randomized adaptive search procedures (GRASP) were introduced to solve OFDP. A path matrix formed individual was designed to represent rectilinear path between each facility. An exchange crossover operator and an exchange mutation operator were introduced for OFDP. Computer programs for each algorithm were constructed to evaluate the performance of algorithms. Computation experiments were performed on the quality of solution and calculations time by using randomly generated test problems. The average object value of PM was the best of among four algorithms. The quality of solutions of AIS for the big sized problem were better than those of GA and GRASP. The solution quality of GRASP was the worst among four algorithms. Experimental results showed that the calculations time of GRASP was faster than any other algorithm. GA and PM had shown similar performance on calculation time and the calculation time of AIS was the worst.

복합화물의 재고를 고려한 선박 운송계획에 관한 발견적 해법 (A Heuristic Solution for the Inventory Constrained Ship Routing for Multi-Commodity Bulk)

  • 원석희;황승준
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제32권4호
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    • pp.142-152
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    • 2009
  • We developed two heuristic methods to solve the problem considering a fleet of ships delivering chemical products from terminals to terminals. We need to decide how much of each product to carry, on which ship, subject to the conditions that all terminals must have sufficient products to meet demand, and the stock levels of the products cannot exceed the inventory capacity of that terminal. Mathematical formulation and the optimal objective value for the small size problems are compared with two greedy heuristic methods developed in terms of solution qualities and computing time. Numerical experiments on test problems indicate that the heuristics are effective at finding good solutions quickly.

Sparse Index Multiple Access for Multi-Carrier Systems with Precoding

  • Choi, Jinho
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제18권3호
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    • pp.439-445
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    • 2016
  • In this paper, we consider subcarrier-index modulation (SIM) for precoded orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) with a few activated subcarriers per user and its generalization to multi-carrier multiple access systems. The resulting multiple access is called sparse index multiple access (SIMA). SIMA can be considered as a combination of multi-carrier code division multiple access (MC-CDMA) and SIM. Thus, SIMA is able to exploit a path diversity gain by (random) spreading over multiple carriers as MC-CDMA. To detect multiple users' signals, a low-complexity detection method is proposed by exploiting the notion of compressive sensing (CS). The derived low-complexity detection method is based on the orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm, which is one of greedy algorithms used to estimate sparse signals in CS. From simulation results, we can observe that SIMA can perform better than MC-CDMA when the ratio of the number of users to the number of multi-carrier is low.

진화 알고리즘을 이용한 베이지안 네트워크 병합의 최적화 (Optimization of Bayesian Networks Aggregation Using Genetic Algorithm)

  • 김경중;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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    • pp.121-123
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    • 2006
  • 베이지안 네트워크 병합은 여러 개의 베이지안 네트워크를 하나의 네트워크로 합치는 것을 말한다. 일반적으로 사용되는 병합 알고리즘은 병합 순서에 따라 최종결과 네트워크의 복잡도가 달라지는 문제를 갖고 있고, 최종 병합 네트워크의 에지 수를 최소화하는 병합 순서를 찾는 것은 NP-hard라고 증명되었다. 본 논문에서는 최적의 병합 순서를 결정하기 위해 진화 알고리즘을 사용하는 방법을 제안한다. 해공간 분석을 통해 permutation index 표현방법이 해탐색에 유리함을 보이고 이를 이용한 진화 알고리즘을 제안한다. 실험결과, 기존의 휴리스틱과 greedy 탐색 방법에 비해 제안한 방법이 우수한 성능을 보였다.

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Junction-assisted Routing Protocol for Vehicular Ad Hoc Networks in City Environments

  • Pangwei, Pangwei;Kum, Dong-Won;Cho, You-Ze
    • 한국통신학회논문지
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    • 제35권9A호
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    • pp.882-888
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    • 2010
  • Vehicular Ad-Hoc Networks (VANETs) using inter-vehicle communication can potentially enhance traffic safety and facilitate many vehicular applications. Therefore, this paper proposes an inter-vehicle routing protocol called Junction-Assisted Routing (JAR) that uses fixed junction nodes to create the routing paths for VANETs in city environments. JAR is a proactive routing protocol that uses the Expected Transmission Count (ETC) for the road segment between two neighbor junctions as the routing paths between junction nodes. Simulation results showed that the proposed JAR protocol could outperform existing routing protocols in terms of the packet delivery ratio and average packet delay.

On Performance Analysis of Position Based Routing Algorithms in Wireless Networks

  • 단 디 쉬엔;공형윤
    • 한국통신학회논문지
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    • 제35권6A호
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    • pp.538-546
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    • 2010
  • This paper presents an overview of position-based routing algorithms. We analyze performances of routing algorithms such as Hybrid Opportunistic Forwarding (HOF), Opportunistic multi-hop routing (ExOR), Location based Geocasting and Forwarding (LGF), and Greedy Forwarding in nearest with forward Progress (GFP) routing algorithms to find the best one in terms of packet error rate and throughput efficiency over effects of fading and noise variance in wireless networks. The analyses in closed form expressions are confirmed by the simulation results, which fully agree to analysis results. Additionally, the simulation results indicate significant differences among algorithms when varying the average SNR or the number of relays.

데이터 스트림 환경에서의 조인 연속 질의의 그리디 질의 최적화 성능 분석 (Greedy Query Optimization Performance Analysis for Join Continuous Query over Data Streams)

  • 박홍규;이원석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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    • pp.361-364
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    • 2006
  • 최근에 제한된 데이터 셋보다 센서 데이터 처리, 웹 서버 로그나 전화 기록과 같은 다양한 트랜잭션 로그 분석 등과 관련된 데이터 스트림 처리에 더 많은 관심이 집중되고 있으며, 특히 데이터 스트림의 질의 처리에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 질의 중에서 2 개 이상의 스트림을 조인하는 조인 연속 질의를 처리하는 방법과 성능에 대해서 연구한다. 각 조인의 비용을 스트림의 입력 속도와 조인 선택도를 이용한 조인 비용 모델로 정의하고 그리디 알고리즘을 이용하여 최적화하는 기법을 제안하고 실험을 통해 다양한 스트림 환경에서 최적화 알고리즘이 어떤 성능을 보이는 지를 알아본다.

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Monte-Carlo 시뮬레이션을 이용한 다중점대 점 레이블 스위치 경로 결정 방법 (A Fast multipoint-to-Point LSD Designing by using Monte Carlo Method in MPLS Network)

  • 김성관;조영종;최덕규
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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    • pp.523-525
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    • 2001
  • MPLS(Multi-Protocol Label Switching)망에서 LSP(Label Switched Path)의 수와 레이블 수를 줄이는 것은 망 자원 관리 측면에서 매우 중요하다. 다중점대점(Multipoint-to-Point) LSP[1]는 이러한 요구사항으로 제안되었다. 하나의 다중점대점 LSP는 다수의 망 입구 노드로부터 하나의 망 출구 노드까지의 경로를 나타낸다. 다중 점대점 LSP는 미리 정의된 경로이다. 망 형태 정보가 빈번히 변하는 실제 망을 고려할 대 다중점대점 LSP는 경로가 신속히 재결정될 필요가 있다. 본 논문에서는 망의 트래픽 부하 균형을 위해 Monte-Carlo 시뮬레이션을 이용한 빠른 LSP 결정 방법을 제시한다. 또한 경로 결정시 Greedy 알고리즘을 사용하므로 최적의 다중점대점 LSP 결정에 접근하는 경로를 결정한다.

대규모 데이터 분석을 위한 계층적 베이지안망 학습 (Hierarchical Bayesian Network Learning for Large-scale Data Analysis)

  • 황규백;김병희;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.724-726
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    • 2005
  • 베이지안망(Bayesian network)은 다수의 변수들 사이의 확률적 관계(조건부독립성: conditional independence)를 그래프 구조로 표현하는 모델이다. 이러한 베이지안망은 비감독학습(unsupervised teaming)을 통한 데이터마이닝에 적합하다. 이를 위해 데이터로부터 베이지안망의 구조와 파라미터를 학습하게 된다. 주어진 데이터의 likelihood를 최대로 하는 베이지안망 구조를 찾는 문제는 NP-hard임이 알려져 있으므로, greedy search를 통한 근사해(approximate solution)를 구하는 방법이 주로 이용된다. 하지만 이러한 근사적 학습방법들도 데이터를 구성하는 변수들이 수천 - 수만에 이르는 경우, 방대한 계산량으로 인해 그 적용이 실질적으로 불가능하게 된다. 본 논문에서는 그러한 대규모 데이터에서 학습될 수 있는 계층적 베이지안망(hierarchical Bayesian network) 모델 및 그 학습방법을 제안하고, 그 가능성을 실험을 통해 보인다.

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