• Title/Summary/Keyword: Hierarchical Search Algorithm

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분산 멀티미디어 응용을 위한 대규모 고속 통신망에서의 QoS-근거 계층적 도메인간 라우팅 방식 (A QoS-based Inter-Domain Routing Scheme for Distributed Multimedia Applications in a High Wide Area Network)

  • 김승훈;김치하
    • 한국통신학회논문지
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    • 제24권7B호
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    • pp.1239-1251
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    • 1999
  • 본 논문에서는 대규모 고속 통신망에서 분산 멀티미디어 응용을 지워하기 위한 효율적인 QoS-근거 계층적 도메인간 라우팅 방식을 제안하고 그 성능을 분석하기 위하여 모의실험을 수행하였다. QoS-근거 라우팅 문제는 다중척도 최단거리 문제로 변형될 수 있으며 이는 NP-complete로 알려져 있다[21, 30]. 제안되는 라우팅 방식은 두 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단P에서 고려중인 통신망을 그래프로 변형한다. 제안된 변형 방법은 기존의 라우팅 방식에서는 완전히 무시되거나 혹은 부분적으로 고려되었던 통신망의 위상도 고려한다. 두 번째 단계에서는 응용이 요구하는 QoS를 만족하는 가용한 경로를 구축된 그래프 상에서 찾기 위하여 원시 노드를 나타내는 vertex로부터 출발하여 깊이우선방식과 비슷하게 탐색하는 경험적 알고리즘이 연결단위로 수행된다. 또한 그래프상의 각 vertex에서 edge를 방문하는 순서를 결정하기 위한 규칙을 제안한다. 이 규칙은 각 QoS 파라미터의 요구되는 QoS 수준에 대한 최소 정규화된 여유도에 근거한다. 제안된 라우팅 방식은 PNNI-형태의 계층적 라우팅 방식을 확장한 것으로 다중척도를 가지는 경로 선택을 구체적으로 언급하였다.

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중앙집중형 도로교통정보시스템에서 다중경로탐색 알고리즘 (Multiple Path-Finding Algorithm in the Centralized Traffic Information System)

  • 김태진;한민흥
    • 대한교통학회지
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    • 제19권6호
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    • pp.183-194
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    • 2001
  • 중앙집중형 도로교통정보시스템은 실시간 교통정보를 수집하고, 사용자의 요청을 받아 경로탐색, 위치정보, 목적지탐색 등의 정보를 전달해주는 시스템이다. 이러한 시스템에서 서버는 매우 많은 클라이언트로부터 경로탐색 요청을 받게 되며, 이 요청을 서버에서 효율적으로 처리해야 하는 다중경로탐색 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 다중경로탐색을 수행하기 위하여, 주기적으로 연산된 이웃노드의 최단경로탐색 결과를 이용하여 클라이언트의 경로탐색 수행시간을 감소시키는 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 이웃노드 최단경로탐색 결과를 이용한 다중경로탐색 알고리즘은 많은 경우에 최단과 동일한 결과를 나타내며, 최단이 아닌 경우에도 최단경로 값과 오차가 크지 않으면서도 연산시간을 많이 줄일 수 있는 알고리즘이고, 도로교통과 같은 토폴로지(Topology) 형태에 효과적으로 적용되고, 계층을 이루는 형태의 모델에서도 효율적인 결과를 나타낸다. 이웃노드 최단경로탐색 결과를 이용한 다중경로탐색 알고리즘의 경로탐색시간은 다른 꼬리표설정 알고리즘과 꼬리표개선 알고리즘보다 50배 이상 빨랐으며, 경로탐색 결과가 최단이 아닌 경우 0.1%이하의 거리오차가 발생했다.

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A Cluster, Group, and Subgroup Catalog Using SDSS DR12

  • Lee, Youngdae;Jeong, Hyunjin;Ko, Jongwan;Lee, Joon Hyeop;Lee, Jong Chul;Lee, Hye-Ran;Yang, Yujin;Rey, Soo-Chang
    • 천문학회보
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    • 제40권2호
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    • pp.48.2-48.2
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    • 2015
  • Galaxy Clusters with complex inner structures are excellent laboratories with which to study the properties of galaxies and the groups of galaxies in them. To execute a systematic search for flux-limited galaxy groups and clusters based on the spectroscopic galaxies with r < 17.77 of SDSS data release 12, we adopt a modified version of the friends-of-friends algorithm, whereupon a total of 3272 galaxy groups and clusters with at least 10 members are found. In this study, we aim to assign galaxy subgroups within groups and clusters that enable us to investigate the detained star-formation history of galaxies by applying a modified hierarchical grouping method to our galaxy group and cluster catalog. We note that roughly 70% of our galaxy groups and clusters have subgroups. The most remarkable additional results are as follows. The brightest cluster galaxies (BCGs) have brighter luminosities with larger velocity dispersions of groups and clusters. The BCGs are concentrated toward the most massive subgroups than the second and third one. This result implies that the galaxy properties can be affected by different merger and star-formation histories for differing environments.

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k-means 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 VLDB 기반의 상품 추천시스템 (Product Recommendation System on VLDB using k-means Clustering and Sequential Pattern Technique)

  • 심장섭;우선미;이동하;김용성;정순기
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제13D권7호
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    • pp.1027-1038
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    • 2006
  • 대용량 데이터베이스에서의 추천시스템은 많은 문제점들을 지니고 있으므로, 대규모 인터넷 쇼핑몰에 적합한 추천 시스템 구조와 데이터 마이닝 기법의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 k-mean 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 VLDB(very large database) 기반의 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 사용자의 정보를 일괄처리하고 다양한 카테고리를 계층적으로 정의하며, 탐색엔진에 순차 패턴 마이닝 기법을 이용한다. 예측 모델을 만들기 위하여 사용자의 로그 데이터 중에서 카테고리에 대한 사용자의 선호도를 추출하여 이용한다. 본 논문에서는 실험과 성능 평가를 위하여 국내 인터넷 쇼핑몰에서 30일 동안 수집한 실제 데이터를 이용한다. 또한 성능평가를 위하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 제안하여 사용한다. 성능평가 결과 가장 빠른 추천시간 및 학습시간은 O(N)이었고, 다양한 실험에서의 측도들의 값이 상당히 우수하였다.

GML 지도 가시화 서비스 및 태깅을 이용한 POI 관리 도구 개발 (Development of GML Map Visualization Service and POI Management Tool using Tagging)

  • 박용진;송은하;정영식
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.141-158
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    • 2008
  • 본 논문에서는 공통 지도 양식에 의한 교환, 지리정보의 상호 운영성을 위한 국제 표준 GML 기반 지도를 가시화하는 GML 지도 서버를 개발한다. 또한, GML 지도 서버는 동적 지도 분할 및 캐싱을 사용하여 효율적으로 GML 지도를 모바일 디바이스에 전송한다. 모바일 디바이스에 실시간으로 지도를 제공하고 가시화하기 위해 모바일 디바이스의 가시영역을 기준으로 분할 관리하며, 분할 영역은 전송상의 이점을 위해 바이트화하여 전송한다. 그리고 모바일 디바이스에서는 수신된 분할영역을 조합한 후 모바일 디바이스의 디스플레이를 기준으로 4개의 가시영역으로 재분할하여 가시화를 하고, 자원의 효율적 운영을 위해 이전에 전송받은 지도의 중복성을 고려한 캐싱 알고리즘을 적용하여 관리한다. 지도의 밀집 지역에 대해서는 전송시간의 지연을 방지하기 위해 적응적 지도 분할 메커니즘을 제안하여 전송시간을 일정함을 유지한다. 본 논문에서는 WPI 환경에서 모바일 디바이스들의 위치 추적 모니터링 기능을 제공한다. 즉 필드 에뮬레이터를 만들어 모바일 디바이스들을 생성, 위치 이동을 시키고 위치들을 추적한다. 비쥬얼 인터페이스를 사용하여 GML 기반 POI 정보들의 계층적 관리와 개인화 태깅 기술에 의해 효과적인 POI 정보 생성, 수정, 저장 및 검색 기능을 제공하는 POIM(POI Management)를 구현한다.

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초음파 영상을 위한 계층적 특징점 기반 블록 움직임 추출 (Hierarchical Feature Based Block Motion Estimation for Ultrasound Image Sequences)

  • 김백섭;신성철
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권4호
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    • pp.402-410
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    • 2006
  • 연속된 초음파 영상 시퀀스로부터 파노라마 영상을 만들기 위해서는 인접된 프레임 사이의 움직임을 추정해야 한다. 기존에는 고정 블록 움직임 추정 방법이 주로 사용되고 있는데 본 논문은 정확성을 높이고 계산시간을 단축하기 위해 다해상도 영상을 이용한 특징점 기반 블록 움직임 추정 방법을 제안한다. 기존의 블록 움직임 추정 방법은 규칙적으로 블록을 배치하기 때문에 추정된 움직임의 정확도를 높이기 위해서는 블록의 크기가 커지기 때문에 처리 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징점을 중심으로 블록을 배치하여 움직임 추정의 정확도는 유지하면서 블록의 크기를 줄일 수 있었다. 어파츄어문제(aperture problem)을 줄이기 위해 코너점을 특징점으로 하였다. 움직임 추정 영역은 일정한 크기의 부영역으로 나누고, 각 부영역에서 가장 코너 강도가 큰 점을 선택하였다. 특징점을 선택하는 데는 해리스 스테판 코너검출기를 사용하였다. 코너점들이 한 곳으로 편중될 경우 블록들이 움직임 추정 영역에서 골고루 분산되지 않아 이렇게 구한 블록 움직임을 이용하여 전역 움직임을 구하면 오차가 커진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 특징점을 선택하는 영역에 제한을 두도록 하였다. 초음파 영상에는 스펙클과 잡음이 많아 코너점을 구하기 전에 영상 평활화를 해야 한다. 계산시간을 줄이고 잡음이 감소된 영상에서 코너점을 구하기 위해 저해상도 영상에서 블록 움직임을 구한 후 점점 고해상도로 확산하는 형태로 다해상도 영상을 사용한다. 실제 세가지 종류의 초음파 영상 시퀀스에 대해 실험결과 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 추정 오차(Displaced Frame Difference)를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.

단화소 이동 감쇠를 이용한 향상된 다중해상도 움직임 예측 방법 (Enhanced Multiresolution Motion Estimation Using Reduction of One-Pixel Shift)

  • 이상민;이지범;고형화
    • 한국통신학회논문지
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    • 제28권9C호
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    • pp.868-875
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    • 2003
  • 본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 기존의 다중해상도 움직임 예측 방법에 비해 보다 향상된 단화소 이동 감쇠를 이용한 다중해상도 움직임 예측 방법을 제안하였다. 웨이블릿 변환 영역에서 웨이블릿 계수들의 계층적 상관관계를 이용한 기존의 다중해상도 움직임 예측 방법(MRME)은 웨이블릿 변환시 수행되는 다운 샘플링 과정에서 발생되는 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질(shift-variant property)에 의해 정확한 움직임 예측을 수행할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해 제안된 방법은 입력 영상에 대해서 2레벨 웨이블릿 변환을 수행한 후 저대역 신호인 S$_4$대역에 대해 3레벨 웨이블릿 변환을 수행하기 앞서 S$_4$대역에서의 단화소 이동된 신호를 제거하기 위한 방법으로 보간을 적용한다. 보간된 저 대역 신호 S$_4$대역에 대해서 1레벨 웨이블릿 변환을 수행한 후 최종적으로 3레벨 웨이블릿 변환된 저 대역 신호 S$_{8}$대역에 대해서 초기 움직임 벡터를 구한 다음 나머지 하위 레벨에 위치한 대역에 대해서 기존 다중해상도 움직임 예측 방법과 동일한 방법으로 움직임 예측을 수행함으로써 향상된 부호화 성능을 얻을 수 있었다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 다중해상도 움직임 예측 방법과 웨이블릿 변환 영역에서 전역 탐색 방법과 비교해 PSNR면에서 약 1∼2dB정도 향상된 부호화 효율을 나타낼 뿐 아니라, 주관적 화질에서도 개선된 결과를 보였다.