본 논문에서는 평면 형상에 대해 자연스러운 근사화와 효과적인 지역화를 제공하는 새로운 계층적 표현 방법인 MBO-tree를 제안하였다. 곡선 근사화 방법으로 알려진 Douglas-Peucker 알고리즘을 기반으로 곡선 분할점의 근사화 오차를 분할점과 함께 계층적 트리 노드에 저장함으로써 근사화 척도로 활용하였으며, 보다 자연스러운 형상 표현을 위해 오차 조정 알고리즘도 제안하였다. MBO-tree의 오타 조정은 자식 노드의 오차가 부모 노드의 오차보다 크지 않도록 제한하는 것으로 구현하였다. 지역화를 위해서는 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 단순 확장한 MBO(Minimum Bounding Octangle)를 경계 영역으로 사용하였다. MBO는 다른 계층적 표현 체계의 경계 영역들에 비해 대상 객체에 밀착하여 효과적으로 포함할 뿐만 아니라, 계층간 경계 영역 포함 관계도 만족하기 때문에 점 포함 테스트나 형상간 교차 테스트 등과 같은 계층적인 기하학 연산에 매우 유용하다. 실험을 통해서 본 논문에서 제안한 방법이 strip tree, arc tree, HAL tree등과 같은 다른 계층적 표현 체계에 비해 보다 자연스러운 근사화와 효과적인 지역화가 가능함을 확인하였다.
For decades, in-memory data structures have been designed for DRAM-based main memory that provides symmetric read/write performances and has no limited write endurance. However, such data structures provide sub-optimal performance for NVM as it has different characteristics to DRAM. With this motivation, we rethink a conventional red-black tree in terms of its efficacy under NVM settings. The original red-black tree constantly rebalances sub-trees so as to export fast access time over dataset, but it inevitably increases the write traffic, adversely affecting the performance for NVM with a long write latency and limited endurance. To resolve this problem, we present a variant of the red-black tree called a hierarchical balanced binary search tree. The proposed structure maintains multiple keys in a single node so as to amortize the rebalancing cost. The performance study reveals that the proposed hierarchical binary search tree effectively reduces the write traffic by effectively reaping the high capacity of NVM.
Hierarchical tree routing is a inefficient routing method of transmitting data in a wireless sensor network. Zigbee routing which is made to improve inefficiency of the hierarchical tree routing only fulfills the tree routing when a destination node don't exists in neighbor nodes of a router. We suggest a TFSR algorithm that is improved more than the zigbee routing. The TFSR algorithm generates a family set included a parent node and child nodes and over of a destination node, and uses this information. According to simulation results, the TFSR algorithm reduce routing costs over 30 percent in comparison with the hierarchical tree routing and the zigbee routing.
A dynamic explicit finite element code for simulating sheet forming processes has been developed The code utilises the discrete Kirchhoff shell element and contact force is treated by a conventional penalty method. In order to reduce the computational cost a new and robust contact searching algorithm has been developed and implemented into the code. in the method a hierarchical structure of tool segments called a tree structure is built for each tool at the initial stage of the analysis Tree is built in a way to divide a trunk to 8 sub-trunk 2 in each direction until the lowest level of the tree(leaf) contains exactly one segment of the tool. In order to have a well-balanced tree each box on each sub level contains one eighth of the segments. Then at each time step contact line from a node comes out of the surface of the tool. Simulation of various sheet forming processes were performed to verify the validity of the developed code with main focus on he usefulness of the developed contact searching algorithm.
A Hierarchical Circuit Extract Algotithm, which efficiently extract circuits from VLSI mask pattern information, is programmed. Quad-tree is used as a data structure which includes various CIF circuit elements and instances. This system is composed of CIF input routine, Quad-tree making routine, Transistor finding routine and Connection list making routine. This circuit extractor can extract circuit with hierarchical structure of circuit. This system is designed using YACC and LEX. By programming this algorithm with C language and adopting to various circuits, the effectiveness of this algorithm is showed.
범위 상위-$\kappa$ 질의는 질의 범위 내의 다차원 데이타 중 값 애트리뷰트를 기준으로 상위 k개의 레코드를 반환하는 질의로 공간 데이타베이스와 데이타 웨어하우스에서 분석을 위해 많이 사용되는 유용한 질의 형태이다. 이 논문에서는 계층 최대 R-트리의 선택적인 탐색을 통해 범위 상위-k 질의를 효과적으로 수행하는 기법을 제시한다. 이 기법은 단말 노드의 일부만을 접근하여 질의를 수행할 수 있으며, 질의 범위의 크기에 관계없이 거의 일정한 성능을 보인다. 또한 이 기법은 우선순위 큐를 효율적으로 관리함으로써 큐의 유지비용을 최소화하며, 기존 R-트리와 같은 팬아웃을 보장할 수 있다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권2호
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pp.121-125
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2008
It is essential to maintain hierarchical information properly for efficient XML query processing. Well known approach to represent hierarchical information of XML tree is assigning a specific node number to each node of XML tree. Insertion and deletion of XML node can occur at any position in a dynamic XML tree. A dynamic numbering scheme allows us to add nodes to or delete nodes from an XML tree without relabeling or with relabeling only a few existing nodes of XML tree while executing XML query efficiently. According to W3C XQuery update facility specifications a node can be added as first or last child of the existing node in XML tree. Generating new number for last child requires referencing the number of previous last child. Getting the number of last child is very costly with previous approaches. We have developed a new dynamic numbering scheme PSN which is very effective for insertion of a node as last child. Our approach reduces the time to find last child dramatically by removing sorting of children.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권8호
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pp.2042-2060
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2013
In wireless sensor networks (WSNs), energy efficiency is one of the most essential design considerations, since sensor nodes are resource constrained. Group communication can reduce WSNs communication overhead by sending a message to multiple nodes in one packet. In this paper, in order to simultaneously resolve the transmission security and scalability in WSNs group communications, we propose a hierarchical cluster-based secure and scalable group key management scheme, called HRKT, based on logic key tree and route key tree structure. The HRKT scheme divides the group key into cluster head key and cluster key. The cluster head generates a route key tree according to the route topology of the cluster. This hierarchical key structure facilitates local secure communications taking advantage of the fact that the nodes at a contiguous place usually communicate with each other more frequently. In HRKT scheme, the key updates are confined in a cluster, so the cost of the key updates is reduced efficiently, especially in the case of massive membership changes. The security analysis shows that the HRKT scheme meets the requirements of group communication. In addition, performance simulation results also demonstrate its efficiency in terms of low storage and flexibility when membership changes massively.
현재 무선 센서 네트워크의 주소 할당 기법들은 수백 개 이상의 노드로 구성된 대규모 센서 네트워크를 지원함에 있어 한계를 갖고 있다. WSNs 관련 대표적인 표준화 단체인 ZigBee Alliance에서는 균형 트리 기반의 주소 영역을 구성한 후, 트리 구조에 맞추어 네트워크의 주소를 할당하는 분산 주소 할당 기법이 제시되었다. 하지만 일반적으로 실제 배치된 네트워크는 균형 트리 구조를 갖지 않으며 이로 인해 주소의 낭비 및 고갈이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 다수의 균형 트리를 동적으로 구성하는 계층적 클러스터 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 제시한다. 제안된 방안에서는 16-bit 주소 영역을 클러스터 식별자 영역과 클러스터 내 주소 영역으로 구분하여 각 클러스터 내부에서는 균형 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 사용하고, 주소 고갈 발생시에는 동적으로 새로운 클러스터를 형성하여 주소를 할당한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서는 제안된 프로토콜이 기존의 기법보다 주소 사용의 효율 및 고아 노드 발생 부분에서 향상된 결과를 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1614-1632
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2017
Bag of visual words is a popular model in human action recognition, but usually suffers from loss of spatial and temporal configuration information of local features, and large quantization error in its feature coding procedure. In this paper, to overcome the two deficiencies, we combine sparse coding with spatio-temporal pyramid for human action recognition, and regard this method as the baseline. More importantly, which is also the focus of this paper, we find that there is a hierarchical structure in feature vector constructed by the baseline method. To exploit the hierarchical structure information for better recognition accuracy, we propose a tree regularized classifier to convey the hierarchical structure information. The main contributions of this paper can be summarized as: first, we introduce a tree regularized classifier to encode the hierarchical structure information in feature vector for human action recognition. Second, we present an optimization algorithm to learn the parameters of the proposed classifier. Third, the performance of the proposed classifier is evaluated on YouTube, Hollywood2, and UCF50 datasets, the experimental results show that the proposed tree regularized classifier obtains better performance than SVM and other popular classifiers, and achieves promising results on the three datasets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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