본 논문은 기존 그래프 컷 기반 영상분할의 성능은 유지하면서 연산속도가 빠른 영상분할 방법을 제안한다. 기존 그래프 컷 기반 영상분할은 높은 성능을 보이지만 고유쌍 연산으로 인해 분할 속도가 느리다는 단점을 지닌다. 이는 고유쌍 연산에서 영상 내 모든 화소 사이의 유사도를 고려하여 정방행렬을 만들기 때문이다. 그러므로 제안하는 방법은 영상을 여러 영역으로 분할하여 작은 크기의 정방행렬을 구성하고 이를 통해 고유쌍 연산 속도를 크게 향상시킨다. 본 논문에서는 대수적 다중 격자를 이용한 다중스케일 영상분할법을 제안하고 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 영상분할 방법보다 그 성능이 더 우수함을 보인다.
본 논문에서는 개인의 취향에 맞는 음악을 자동으로 추천해주는 음악 추천 시스템을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 추천 시스템은 각 음악 사이의 유사도를 그래프로 저장하는 그래프 기반 협동적 여과 방식을 사용하여 사용자의 암시적 선호 정보를 바탕으로 빠른 추천을 할 수 있으며, 또한 사용자의 정적인 성향뿐 아니라 시간에 따라 달라지는 동적인 성향에 맞는 추천도 가능하도록 설계되었다. 추천 서버는 자바로 구현되었으며 독립된 서버로서 클라이언트와 정해진 프로토콜에 따라 통신하도록 구현되었다. 구현된 추천 서버와 실제 사용자들의 음악 다운로드 데이터를 이용하여 추천 데모 사이트를 구축하였으며, 실험을 통하여 추천 결과의 정확도를 측정하였다.
모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 이용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠 제작 시에 자주 활용된다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이고 이용하기 불편하기 때문에 대부분의 경우 한번 입력받은 데이타를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 이용하며, 입력 데이타를 모션별로 분할하는 작업은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 모션 데이타를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 최근 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 각 프레임의 전역적 특징을 고려하는 오프라인 방법과 이웃하는 프레임 사이의 유사도를 고려하는 온라인 방법으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방법을 통합한 그래프 기반의 하이레벨 모션 분할 방법을 제안한다. 하이레벨 모션은 모션 내에서 반복되는 프레임을 포함하는 특징을 가지고 있다. 우리는 이 특징을 기반으로 이웃하는 프레임뿐만 아니라 일정시간내의 모든 프레임 사이의 유사도를 고려하는 그래프를 생성하며, 그래프의 정점(vertex)에는 프레임 정보를 간선(edge)의 가중치는 두 프레임 사이의 유사도를 반영한다. 그래프를 분할하기 위해 분할된 간선의 가중치를 전역적으로 최소화할 수 있는 normalized cuts을 이용하며, 분할된 정점의 집합은 하이레벨 모션을 의미한다. 결과적으로 제안된 방법은 이웃하는 프레임뿐만 아니라 일정시간내의 모든 프레임 사이의 유사도를 반영하는 그래프를 전역적으로 최소화함으로써 온라인과 오프라인 방법을 동시에 고려할 수 있으며, 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방법 중 하나인 GMM과 온라인 방법 중 하나인 PEA를 이용한 방법보다 좋은 결과를 보였다
The purpose of this study is to validate the validity of the methodology for analyzing the space with complex characteristics and to evaluate the existing spatial structure analysis theory. Seven example models are designed and analyzed data of spatial syntax analysis and visibility graph analysis. And analyzed the agent-based model using two analytical methods: the adjacent space and the whole spatial connection. The results of this study are as follows. Based on the analysis of the agent - based model for perfectly freewalking, the validity of the method is verified in terms of predictive ability and effectiveness. Agent-based models can be simulated considering various variables, so realistic predictions will be possible and a new biography of complex systems can be met.
최근 모바일 환경의 보급에 따른 위치기반서비스의 발달로 POI 정보의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 따라서 빠르게 변화하는 장소들의 정보를 반영하기 위해서는 POI의 최신성과 정확성이 담보되어야 한다. 본 연구에서는 POI 정보의 효율적인 구축을 위해 다수의 사용자가 정보를 구축하는 크라우드 소싱 기반의 장소 정보 구축 시스템을 제안한다. 또한 POI 정보를 넘어서서 영역 형태의 정보를 포함하는 장소 정보의 개념을 제시하고, 장소 정보의 구축을 위해 그래프 데이터 모델을 활용하였다. 그리고 그래프 데이터 모델과 크라우드 소싱을 활용한 시스템을 설계하고, 이를 실제로 구현하였다. 그 결과 단순 POI로부터 영역 형태를 포함하는 장소의 개념의 클러스터링이 가능하였고, 크라우드 소싱을 통해 정보의 구축 및 갱신이 가능하였다.
Wi-Fi 기반 실내 측위 기법 중 핑거프린팅 측위는 높은 정밀도로 가장 보편적인 기술 중 하나이다. 그러나 초기 신호 지도 구축과 이 후 갱신 과정은 수동으로 이루어져 많은 노동력과 시간 비용을 발생시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 그래프를 기반으로 각 정점에서 초기 신호 지도를 구축 하는 것을 제안한다. 그리고 사용자로부터 획득한 신호 세기 데이터를 각 간선에 참조 위치를 생성하여 자동으로 매핑하여 신호 지도를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안하는 방식은 초기 신호 지도를 그래프의 정점에서만 신호를 수집하여 구축하고 갱신은 자동으로 수행하므로 기존 핑거프린팅 무선 측위 기법의 단점인 노동력과 시간 비용을 크게 감소시킬 수 있다. 실험 결과, 실제 위치에서의 데이터와의 비교를 통해 신호 지도 갱신 기법을 검증할 수 있었고 자동으로 신호 지도를 갱신하는 작업으로 약 3.2m, 3.5m의 정밀도를 갖는 신호 지도를 구축할 수 있었다.
위치기반 인코딩을 사용하는 유전 알고리즘에서 정적 유전자 재배열이란 상관성이 높은 유전자들이 서로 인접하도록 배치하는 것을 말한다. 그것은 유전 알고리즘이 효과적으로 고품질의 스키마들을 생성하고 보존하는 데 도움을 준다. 본 논문에서는 선형의 위치기반 인코딩을 위한 정적 재배치 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 특정 문제에 한정된 정보를 사용하지 않는다는 점에서 기존의 방법들과 차이가 있다. 그것은 모든 유전자들 사이의 상관성을 계산하여 가중치가 있는 완전 그래프를 만든다. 그리고 그 그래프에서 상대적으로 가중치가 높은 간선들만 골라 냄으로써 가중치가 없는 희소 그래프로 변환한다. 끝으로 그래프 탐색을 통해 유전자 재배열을 찾는다. 여러 문제에 관한 광범위한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법은 재배열을 하지 않은 유전 알고리즘에 비해 현저한 성능 향상을 보여 주었다.
This paper investigated the teaching and teaming of contents-related graphing in Korean secondary textbooks and suggested the improved methods of graph instruction through this analysis. reification-the case of function, In Harel, G., Dubinsky(Eds.), The Concept of Function : Aspects of Epistemology and Pedagogy Textbooks are analyzed from the viewpoint of the proportion of graphing contents, their sequencing, the proportion of each domain in graphing activities (interpretation vs. construction, quantitative vs. qualitative aspect, local vs. global aspect) and tasks (prediction, translation, scaling), and the difference in the graphing contents between the sixth and the seventh curriculum. This analysis demonstrates that graphing contents are increasing in textbooks, therefore the high school textbooks appear in almost every content area. The graphing activities concentrate on the construction, the quantitative aspects, and the local aspects, and are gradually focusing on the interpretation and global aspects of high school textbooks. Furthermore, most of graphing tasks favor translation. In contrast, the current seventh curriculum includes a balance of interpretation and construction activities and has more global aspects than the sixth curriculum based textbooks; however, the qualitative approach still rarely appears. For the graphing tasks, translation is still prevalent, but the importances of prediction tasks based on graph have increased in comparison with the sixth curriculum textbooks. Further, the seventh curriculum based textbooks are designed to stimulate more dynamic graphing instruction by introducing new tools such as graphing calculators and computer software. We suggest that the qualitative and global aspects should be emphasized in early graph instruction, a variety of graph activities in realistic contexts should be performed, and educational technology such as graphing calculator and computer can be efficient to implement these ideas.
본 연구는 방대한 크기 원격 탐사 영상 자료의 효율적인 분석을 위한 RAG (Region Adjancency Graph) 기반 영상 분할 기법을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 계산의 효율성을 위하여 CN-chain 연결과 저장 기억의 효율성을 위하여 sliding 다중 창을 사용한다. RAG에 의한 지역 합병은 최선의 결합을 위한 edge을 발견과 합병에 따른 graph의 갱신의 과정이다. CN-chain 연결법은 가장 유사한 인접 지역의 연결을 형성하면서 최선의 edge를 발견하여 합병을 해 나가는 과정으로 영상 자료 크기의 증가에 따라 단지 증가 배수만큼만 분석 시간을 증가시킨다. 합병에 의해 변하는 RAG의 효율적인 갱신을 위하여 RNV(Regional Neighbor Vector)를 사용하였다. 방대한 크기 자료 분석은 막대한 기억 용량의 시스템을 필요로 한다. 제안된 수평적인 구조의 sliding 다중 창 작업은 필요한 기억 용량을 현저히 감소시켜 가능한 분석 자료의 크기를 증대시켰을 뿐 아니라 계산 시간의 감소를 초래하였다. 본 연구는 simulation 자료를 사용하여 광범위하게 제안된 알고리즘의 성능을 실험하였으며 실험 결과는 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
API 게이트웨이에서 API 조합은 클라이언트의 호출 횟수를 줄이고 오버페칭과 언더페칭을 방지할 수 있는 필수적인 기능이다. IMJ(In-Memory Join)로 동작하는 API 조합은 많은 자원을 소모하여 API 게이트웨이의 성능에 부담을 준다. 본 연구에서는 IMJ 방식의 API 조합의 문제를 개선하기 위해 조합할 데이터를 스트리밍으로 클라이언트에 전달하는 SAPIC(Stream-based API Composition)를 제안한다. SAPIC는 클라이언트 응답 메시지를 구성하는 각각의 MSA API를 호출하여 받은 응답 메시지를 즉시 클라이언트로 스트리밍하여 IMJ에 비해 API 게이트웨이의 자원 소모를 줄이고 빠른 응답시간을 제공할 수 있다. 대표적인 API 조합 기술인 GraphQL 비교실험결과 SAPIC는 GraphQL에 비해 약 21 ~ 70 % 낮은 최대 CPU 점유율과 약 16 ~ 74 % 낮은 최대 Heap 사용량 그리고 1 ~ 2.3 배의 높은 처리량을 기록하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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