In this paper, we study the university timetabling problem, which consists of two subproblems, the university course timetabling problem and the examination timetabling problem. Given a set of classrooms, students, teachers, and lectures, the problem is to assign a number of courses (and examinations) to suitable timeslots and classrooms while satisfying the given set of constraints. We discuss the modeling and solution approaches to construct course and examination timetables for one of the largest Korean university. By using binary integer programming formulations, we describe these two complex real-world problems. Then, we propose a solution method, called NOGOOD, to solve the examination timetabling model. The computation results show that NOGOOD finds the optimal examination schedule for the given instance. Although we consider a specific instance of the university timetabling problem, the methods we use can be applicable to modeling and solving other timetabling problems.
The construction industry has the highest occupational accidents/injuries among all industries. Korean government installed surveillance camera systems at construction sites to reduce occupational accident rates. Construction safety managers are monitoring potential hazards at the sites through surveillance system; however, the human capability of monitoring surveillance system with their own eyes has critical issues. Therefore, this study proposed to build a deep learning-based safety monitoring system that can obtain information on the recognition, location, identification of workers and heavy equipment in the construction sites by applying multiple-object tracking with instance segmentation. To evaluate the system's performance, we utilized the MS COCO and MOT challenge metrics. These results present that it is optimal for efficiently automating monitoring surveillance system task at construction sites.
글로벌 퍼블릭 클라우드 산업 규모는 매년 폭발적으로 성장하고 있으며 최근 COVID-19 등 비대면 문화 확산에 따라 지속 확장되고 있다. 클라우드 사업자는 유한한 인프라 자원으로 다수의 사용자에게 양질의 IT 서비스 제공을 위해 잉여 자원 할당을 최소화하는 것이 중요하다. 그러나 일반적인 퍼블릭 클라우드 환경에서는 정적 자원 할당 기법을 채택하고 있기 때문에 사용자의 주관적인 판단에 따라 잉여 자원의 발생은 필연적이다. 본 논문에서는 머신 러닝 기법 중 K-Means Clustering 알고리즘을 적용하여 클라우드 동적 자원 관리 기법을 제안한다. K-Means Clustering 기반으로 클라우드에 탑재된 각 Instance 의 자원 사용률 데이터를 분석하고, 분석 결과를 토대로 각 Instance 가 속한 Cluster 에 대하여 자원 최적화 작업을 수행한다. 이를 통해 전체 데이터센터 관점에서 잉여 자원의 발생을 최소화하면서도 SLA 수준 및 서비스 연속성을 보장한다.
The word play on h(e)art-hunting has become a virtual commonplace in criticism of Chaucer′s Book of the Duchess. Less widely discussed is the third meaning of ME herte, "hurt." The "hart"/ "heart" pun is, however, only implicit in the poem, while the rhyme of "heart" and "hurt" in lines 883-84 makes clear the close association of the terms for Chaucer. Earlier commentators insisted that this was in fact an instance of rime riche or "identical rhyme," but if it is so it is striking that it is the unique instance of the rhyme in Chaucer, whose works are full of occasions for hurt hearts. The essay argues that this is, instead, an instance of near-rhyme and that the confusion in scribal spellings of ME hurten(with ′u,′ ′0,′ ′i,′ ′y,′ and ′e′ ) suggests uncertainties about its root vowel that modem linguistic study has not clarified completely. If the rhyme of herte ("hurt") with herte ("heart") is, however, established by these lines in BD, then it is probably reasonable to ask about all the occasions where characters in the poem are hurt by emotional or physical distress. In the cases of A1cyone and the Man in Blak, the hurt is revealed plainly as the death of a loved one, and Alcyone′s death and the Man in Blak′s return "homwarde" offer contrasting responses to the realization and acknowledgement of their loss. In the case of the Narrator, however, the exact nature of his "hurt" is nowhere made clear and the questions this Jack of clarity raises for the reader remain unanswered when the poem declares its "hert-huntyng" done. Further examination of the Narrator′s character and his role in the poem may reveal him to be a physician himself in need of healing, and this reading of his character may identify him as an ancestor as much of Chaucer′s Pardoner as of the Pilgrim Narrator of Canterbury Tales.
IoT(Internet of Things)로 대표되는 사물 인터넷 환경에서 최근 개인 건강 및 홈 자동화 관련 센서류 장치들이 급격히 보급되고 있다. 설치된 장치의 수가 증가함에 따라 사용자 입장에서는 이용하고자 하는 장치마다 개별 서비스 또는 어플리케이션을 찾아 실행해야 하는 번거로움이 생기고, 서비스 공급자 입장에서는 장치간의 정보 공유나 연동 및 통합 제어 기능을 제공하기 어려운 문제가 심화된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 댁내 인터넷 서비스의 거점이 되는 무선 인터넷 공유기를 이용, 다양한 IoT 장치들을 연동하고 통합 제어하는 방법을 제시 한다. 이를 위하여, 먼저 IoT 장치를 가상 오브젝트(Virtual Object)화하는 방법을 제시하고, 생성된 가상 오브젝트들을 무선 인터넷 공유기상에서 실행, 연동 및 관리하기 위한 서비스 구조를 제안한다. 또한 이를 직접 홈 환경의 무선 인터넷 공유기상에 구현해 다수의 IoT 장치들을 연결한 상황에서 안정적인 서비스 제공 여부와 무선 라우팅 기능과 병행 동작시의 성능에 대해 시험함으로써, 실제 환경에서의 이용 가능성을 검증한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4968-4986
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2017
In this paper, we primarily address the difficulty of automatic generation of a plausible depth map from a single image in an unstructured environment. The aim is to extrapolate a depth map with a more correct, rich, and distinct depth order, which is both quantitatively accurate as well as visually pleasing. Our technique, which is fundamentally based on a preexisting DepthTransfer algorithm, transfers depth information at the level of superpixels. This occurs within a framework that replaces a pixel basis with one of instance-based learning. A vital superpixels feature enhancing matching precision is posterior incorporation of predictive semantic labels into the depth extraction procedure. Finally, a modified Cross Bilateral Filter is leveraged to augment the final depth field. For training and evaluation, experiments were conducted using the Make3D Range Image Dataset and vividly demonstrate that this depth estimation method outperforms state-of-the-art methods for the correlation coefficient metric, mean log10 error and root mean squared error, and achieves comparable performance for the average relative error metric in both efficacy and computational efficiency. This approach can be utilized to automatically convert 2D images into stereo for 3D visualization, producing anaglyph images that are visually superior in realism and simultaneously more immersive.
웹의 비구조 문서로부터 자동으로 인스턴스를 생성하기 위한 다양한 연구가 제안되었다. 영어권의 기존 연구들에서는 간단한 규칙과 정규식 기반의 패턴을 활용하였다. 영어에서는 단순한 정규식 기반의 패턴만으로도 충분히 높은 정확도를 보여주었지만. 한국어는 영어와 다른 언어적인 특성으로 인하여 기존의 정규식 형태의 패턴으로는 적합한 패턴을 생성할 수 없다. 이에 본 논문에서는 한국어에 적합한 패턴 및 인스턴스 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 대상 문장의 의존 관계를 고려함으로써 높은 정확도를 가지는 패턴 집합을 생성한다. 또한 인스턴스의 주어(subject)와 목적어(object) 판별을 위하여 조사 정보를 함께 활용함으로써 한국어의 자유로운 어순으로부터 오는 제약을 해결한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 패턴 생성 방법이 단순 어순만을 고려하여 생성된 패턴들에 비하여 더 높은 정확률을 보여주어, 한국어 대상 자동 인스턴스 생성에 적합함을 확인하였다.
현재 악보에 대한 DTD(Document Type Definition) 정의는 응용에 따라 그 종류가 다양하게 연구되어 왔으며 또한 정의된 DTD를 XML Schema로 자동 변환하는 방법들이 진행되고 있다. 그리고 연구되어온 DTD 정의 구조는 악보 상에 존재하는 음악 정보들이 각각 독려된 형식을 유지하도록 표현하는 데 집중되고 있다. 따라서 본 논문에서는 악보의 기본 구성 요소가 소절(Measure:마디)인 점을 이용하여 소절 단위내 관련된 정보를 일련의 연속 문자열 값으로 표현하는 방법을 제안하고 이를 위한 XML Schema를 모델링 하였다 또한 제안된 방법에 의해 표현된 XML 인스턴스에서 음악 정보를 추출하는 메카니즘을 제시하였다. 그 결과 연속된 문자열 값들을 가지는 XML Schema 정의가 가능했으며, 제안된 방식을 적용한 인스턴스는 기존 방식의 인스턴스들 보다 검색식(XPATH) 표현의 단순화 및 검색 단계를 줄여 그 효율성이 기대된다. 또한 사람에 의한 직접 표현 능력이 가능하며, 인스턴스 크기가 작아짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 애니메이션 속도에 무관한 충돌 탐지 알고리즘을 제안한다. 현재까지 개발된 대부분의 충들 탐지 알고리즘들은 점진적(incremental) 알고리즘들로서, 현 시점에서의 가까운 점(근점)을 찾기 위하여 이전 시점의 근점 주위를 먼저 찾는다. 그런데 만일 움직이는 물체가 충돌 반응에 의해서 큰 토크를 받게 된다면 회전 속도가 증가하게 되어, 다음 시점에서의 실제 근점은 현 시점에서의 근점과는 매우 동떨어져 있어 엉뚱한 위치에서 근점을 찾게 되는 단점을 가진다. 그러므로, 최악의 경우에는 각 시점에서 $O(n^2)$, 시간이 소요될 수 있다. 또한 애니메이션 속도에 따라 이러한 점진적 계산 회수가 변하게 되어 전체적인 알고리즘의 소요 시간이 변하게 되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 근본적으로 해결하고자 새로운 방법을 제안하고자 한다. 먼저, 기하학 특성을 내포하는 구면 근점 다이아그램을 생성하고, 이를 이용하여 두 물체간의 단일 거리 함수를 생성한다. 충돌 시점을 효율적으로 찾기 위해서 구간 뉴튼 방법을 거리함수에 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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