복잡한 관계(동석 선호도)망을 갖고 있는 결혼 연회장에 참석하는 하객들에 대해 테이블 당 좌석 수가 한정되어 있는 경우, 최소의 관계 손실을 갖도록 좌석을 배정하는 문제를 결혼 연회장 좌석 배정 문제(WSP)라 한다. 이 문제는 다항시간을 해를 구하는 방법이 알려져 있지 않아 NP-난제로 분류되어 있으며, 컴퓨터 프로그램 도움 없이 손으로 다항시간으로 해를 구하는 알고리즘은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 최대 관계를 갖는 두 하객을 분리하면 최소 절단(관계 손실 최소화)을 얻지 못한다는 이론에 기반하여 최소절단 값을 갖도록 하객 관계망을 분할하는 규칙을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 실험 데이터에 적용한 결과 테이블 당 좌석 수 제약조건에 맞는 좌석 배정표를 쉽게 얻을 수 있었다.
SOFM(Self-organizing Feature Map)은 고차원의 데이타를 군집화(clustering)하거나 시각화(visualization)하기 위해 많이 사용되고 있는 비교사 학습 신경망(unsupervised neural network)의 한 종류이며, 컴퓨터비전이나 패턴인식 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 최근 SOFM이 실제 응용분야에 다양하게 활용되고 좋은 결과를 보이고 있지만, 학습된 SOFM의 뉴론(neuron)을 다시 군집화해야 하는 후처리가 필요하며, 대부분의 경우 수동으로 이루어지고 있다. 후처리를 자동으로 하기 위해 k-means와 같은 기존의 군집화 알고리즘을 많이 이용하지만, 이 방법은 특히 다양한 모양의 클래스를 가진 고차원의 데이타에서 만족스럽지 못한 결과를 보인다. 다양한 모양의 클래스에서 좋은 성능을 보이기 위해, 본 논문에서는 그래프 컷(graph cut)을 이용하여 학습된 SOFM을 자동으로 군집화하는 방법을 제안한다. 그래프 컷을 이용할 때 터미널(terminal)이라는 두 개의 추가적인 정점(vertex)이 필요하며, 터미널과 각 정점 사이의 가중치는 대부분 사용자에 의해 입력받은 사전정보를 기반으로 설정된다. 제안된 방법은 SOFM의 거리 매트릭스(distance matrix)를 기반으로 한 모드 탐색(mode-seeking)과 모드의 군집화를 통하여 자동으로 사전정보를 설정하며, 학습된 SOFM의 군집화를 자동으로 수행한다. 실험에서 효율성을 검증하기 위해 제안된 방법을 텍스처 분할(texture segmentation)에 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법은 기존의 군집화 알고리즘을 이용한 방법보다 높은 정확도를 보였으며, 이는 그래프기반의 군집화를 통해 다양한 모양의 클러스터를 처리할 수 있기 때문이다.
본 논문에서는 영상 데이터와 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 반려동물 이상행동 탐지 서비스를 제안한다. 최근 반려동물 보유 가구의 증가로 인해 기존 푸드 및 의료 중심의 반려동물 시장에서 인공지능을 더한 펫테크(Pet Tech) 산업이 성장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 반려동물의 건강관리를 위해 영상 및 센서 데이터를 활용한 딥러닝 모델을 기반으로 반려동물의 행동을 분류하고, 이상행동을 탐지하였다. 자택의 CCTV와 직접 제작한 펫 웨어러블 디바이스를 활용하여 반려동물의 영상 데이터 및 센서 데이터를 수집하고, 모델의 입력 데이터로 활용한다. 행동의 분류를 위해 본 연구에서는 반려동물의 객체를 검출하기 위한 YOLO(You Only Look Once) 모델과 관절 좌표를 추출하기 위한 DeepLabCut을 결합하여 영상 데이터를 처리하였고, 센서 데이터를 처리하기 위해 각 센서 별 연관관계 및 특징을 파악할 수 있는 GAT(Graph Attention Network)를 활용하였다.
From the experimental study of W-EDM for alloyed steel, the characteristics such as Hand Drum Form and surface roughness have been observed and evaluated for various conditions. In square hole, the increase of If as to made condition the calculate high value of surface roughness. Also compare dimensionless square hole with circle hole' graph. In circle hole, if a value of surface roughness IP 6 in a side of circle it show a 0.4${\mu}{\textrm}{m}$ and in IP 8, 0.6${\mu}{\textrm}{m}$, in IP 10, 0.7${\mu}{\textrm}{m}$, in IP 12. 0.8${\mu}{\textrm}{m}$ higher than before. This figure show the surface roughness is higher than before, because a table move in either X-axis or Y-axis in square hole, on the contrary, in circle there table move in X-axis and Y-axis at the same time. hand drum form getting small when wire tension increase 1000gf to 1500gf, at the same working conditions. the smaller of off time, the mailer of hand drum form in same condition and same wire tension. but if you compare square hole with circle hole' graph hand drum form displayed in maintained term of working condision, on the contrary, in case of square hole variation of hand drum form is more increase than a grow of IP
공급처 s와 수요처 t, 호가 수용량을 갖고 있는 방향 그래프 망 $D=(N,A),n{\in}N,a=c(u,v){\in}A$에 대해, 공급처 s에서 수요처 t로의 최대 흐름양은 N을 $s{\in}S$와 $t{\in}T$의 집합으로 분리시키는 최소절단값이 결정한다. 최소절단을 찾는 대표적인 알고리즘으로는 수행복잡도 $O(NA^2)$의 Ford-Fulkerson이 있다. 이 알고리즘은 가능한 모든 증대경로를 탐색하여 병목지점을 결정한다. 알고리즘이 종료되면 병목지점들의 조합으로 N=S+T의 절단이 되는 최소 절단을 결정해야 한다. 본 논문은 S={s}, T={t}를 초기값으로 설정하고, 망의 최대 수용량 호 $_{max}c(u,v)$를 인접한 S나 T로 병합시키고 절단값을 구하는 최대인접병합 알고리즘을 제안하였다. 최대인접병합 알고리즘은 n-1회를 수행하지만 알고리즘 수행 과정에서 최소절단을 찾는 장점을 갖고 있다. Ford-Fulkerson과 최대인접병합 알고리즘을 다양한 8개의 방향 그래프에 적용한 결과 제안된 알고리즘은 수행복잡도 O(N)인 n-1회 수행 과정에서 최소절단을 쉽게 찾을 수 있었다.
In order to control interference and improve spectrum efficiency in the femtocell and macrocell overlaid system (FMOS), we propose a joint frequency bandwidth dynamic division, clustering and power control algorithm (JFCPA) for orthogonal-frequency-division-multiple access-based downlink FMOS. The overall system bandwidth is divided into three bands, and the macro-cellular coverage is divided into two areas according to the intensity of the interference from the macro base station to the femtocells, which are dynamically determined by using the JFCPA. A cluster is taken as the unit for frequency reuse among femtocells. We map the problem of clustering to the MAX k-CUT problem with the aim of eliminating the inter-femtocell collision interference, which is solved by a graph-based heuristic algorithm. Frequency bandwidth sharing or splitting between the femtocell tier and the macrocell tier is determined by a step-migration-algorithm-based power control. Simulations conducted to demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm showed the frequency-reuse probability of the FMOS reuse band above 97.6% and at least 70% of the frequency bandwidth available for the macrocell tier, which means that the co-tier and the cross-tier interference were effectively controlled. Thus, high spectrum efficiency was achieved. The simulation results also clarified that the planning of frequency resource allocation in FMOS should take into account both the spatial density of femtocells and the interference suffered by them. Statistical results from our simulations also provide guidelines for actual FMOS planning.
본 논문에서는 프로그램 최적화를 위해 개선된 추론적 부분 중복 제거(SPRE) 알고리즘을 제안했다. 본 논문에서 제안한 SPRE 기법은 컴파일러의 프로필링 기법 등을 통해 얻어진 실행 빈도에 대한 정보를 이용하여 실행 속도 최적화를 수행한다. 제안하는 알고리즘의 첫 번째 목적은 프로그램 실행 시 요구되는 메모리의 감소이며 두 번째는 실행 시간을 감소시키는 것이다. 단지 프로그램의 실행 속도만을 고려하는 경우에는 메모리 요구가 크게 증가하기 때문에 메모리 감소에 대한 고려도 중요하다. 이것은 프로그램을 실행하는데 요구되는 메모리의 크기가 실행 속도 보다 더 중요한 임베디드 시스템에 적합한 최적화 기법이다. 본 논문에서는 제어흐름그래프를 네트워크로 구성하여 분할하는데 사용하는 Min-Cut 알고리즘을 구현한다.
모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 사용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠에서 자주 활용되고 있다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이기 때문에 한번 입력받은 데이터를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 사용할 필요가 있으며, 입력 데이터를 모션별로 분할하는 것은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 데이터를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 전역적 특성에 대한 고려없이 이웃하는 프레임만을 고려하는 온라인 방식과 데이터를 전역적으로 고려하나 이웃하는 프레임 사이의 관계를 고려하지 않는 오프라인 방식으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방식을 병합한 그래프 기반의 모션 분할 방법을 제안한다. 분할을 위해 먼저 모션데이터를 기반으로 그래프를 생성하며, 그래프는 이웃하는 각 프레임사이의 유사도뿐만 아니라 시간축을 기반으로 일정시간내의 프레임들의 유사도를 모두 고려하였다. 이렇게 생성된 그래프를 분할하기 위해 분할된 모션내의 유사도 합을 최소화하고 각 모션간의 유사도는 최대화할 수 있는 normalized cuts을 이용하였다. 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방식 중 하나인 GMM과 온라인 방식 중 하나인 국부최소값 분할 방법보다 좋은 결과를 보였으며, 이는 각 프레임 사이의 유사도뿐만 아니라 일정시간내의 유사도를 전역적으로 고려하기 때문이다.
This research considers a Network Diversion Problem (NDP) in the directed graph, which is to identify a minimum cost set of links to cut so that any communication paths from a designated source node to a destination node must include at least one link from a specified set of arcs which is called the diversion arcs. We identify a redundant constraint from an earlier formulation. The problem is known to be NP-hard, however a detailed proof has not been given. We provide the proof of the NP-hardness of this problem. We develop a tabu search algorithm that includes a preprocessing procedure with two steps for removing diversion arcs as well as reducing the problem size. Computational results of the algorithm on instances of general graphs and grid graphs are reported.
HDPE smooth and textured GMs were cut into dumbbell shape and notched where depth of the notch produced a ligament thickness of 90% to 10% of the nominal thickness of the specimen at 10% interval. Yield stress and elongation were measured of those samples and plotted on Graph. Yield stress and elongation at yield point decreases gradually as the notch depth is increased. Both installations damaged and notched GMs were used to understand stress crack behavior. Intact sample were notched in such a manner that the depth of notch produced a ligament thickness of 80% of the nominal thickness of the specimen. Installation damaged samples were not notched. Stress Crack Resistance behavior was observed using NCTL Test at $50{\pm}1^{\circ}C$ at different yield stresses immerging with pH 4 and pH 12 buffer solutions. Significant difference was observed in both cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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