대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.290-295
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1999
Lineament extraction from mountain area often provides valuable geological information. In many cases, the lineaments correspond to a series of continuous large valleys. This paper introduces a new lineament extraction method from Digital Elevation Model (DEM) using Raindrop Tracing Algorithm (RTA). The main advantage of this algorithm over conventional Segment Tracing Algorithm (STA) is that it utilizes DEM directly unlike the STA Which utilizes the shaded relief of DEM. The RTA simulates the real life of raindrops that converge into a large valley. The simulation has been done by sprinkling the randomized raindrops over DEM and counting the number of raindrop path that follows the negative gradient of the DEM. The large counting number indicates the location of a big valley where the raindrops converge. With the help of the counting number array (accumulator array) recording the flowing path information, RTA can produce perfectly unbiased binary image of the lineament.
본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 $DFS-RTA^{\ast}$와 $DFS-PHA^{\ast}$를 제안하고 그 효율성을 비교한다. 두 알고리즘들은 모두 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진(backtrack) 을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 $RTA^{\ast}$와 $PHA^{\ast}$를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament 게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.
본 논문에서는 이동 로봇이나 자율 캐릭터 에이전트로 미지의 환경을 탐사하는 문제를 다룬다 전통적으로 공간탐사 문제를 해결하기 위한 연구노력들은 주로 그래프기반의 공간 표현법들과 그래프 탐색법들에 초점을 맞추어 왔다. 최근 들어, 공간탐사를 위한 가장 효율적인 그래프 탐색법들 중 최대 $min(mn, d^2+m)$에지들만을 탐색하는 EXPLORE알고리즘이 발견되었다. 이때 d는 그래프의 부족도(deficiency)를 나타내고, m은 그래프 에지들의 수를, n은 그래프 노드들의 수를 나타낸다. 본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 DFS-RTA*와 DFS-PHA*를 제안한다. 두 알고리즘들은 모두 EXPLORE 알고리즘과 같이 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 RTA*와 PHA*를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.
본 연구에서는 실시간 휴리스틱 탐색 알고리즘을 개발하고 이것을 기존의 mini-min lookahead 알고리즘과 비교하였다. 많은 실시간 휴리스틱 탐색의 접근 방법에서 종종 전체 문제를 몇 개의 부 문제로 문제를 분할한다. 본 연구에서는 분할된 부 문제에서 마감시간을 적용할 뿐만 아니라 전체 해를 구하는데 있어서도 마감시간을 적용하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 휴리스틱 탐색 알고리즘으로 제안된 $RTA^{\ast}$, SARTS, DYNORA 등의 알고리즘들은 탐색에 필요한 시간의 예측을 휴리스틱 평가 함수로부터 얻기 때문에 휴리스틱 평가의 정확도가 그 알고리즘의 성능을 보장하게 된다. 그러나 실세계의 문제에서 정확한 휴리스틱 평가 함수를 구하는 것은 매우 어려운 일이므로 부 문제 공간에서의 탐색 상황을 반영한 마감시간을 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 동적 마감시간 전략인 cut-off 방법을 사용하는 새로운 알고리즘을 제안한다.
자동차 관련 기술은 점차 전기, 전자 장치로 빠르게 바뀌어 가고 있다. 차량 내 연결되어 있는 전자 제어 장치들도 그에 따라 증가하게 되었고 장치간의 통신 성능도 중요하게 되었다. 가장 널리 사용되고 있는 차량용 네트워크 프로토콜로는 CAN(Controller Area Network)을 들 수 있다. 그러나 최근 통신 복잡도가 증가함에 따라 주기적 메시지 통신의 메시지 전송 지연 및 중단이 발생되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제에 대한 해결 방안을 제시하기 위해 메시지들의 스케줄 가능성 및 응답시간에 따른 실 시간성 검증 모델을 제안한다. CAN 메시지 수신 시 RMA(Rate Monotonic Algorithm)기반으로 메시지 스케줄 가능성 평가 모델을 개발하였다. 또한, CAN 메시지를 송신할 경우 RTA(Response Time Analysis)를 고려한 실 시간성 평가 모델을 제시하였다. 실험 1 에서는 기존 RMA 기법으로 통신을 수행한 결과 통신 중 중단되는 현상을 확인하였고 이후 제안 모델에서는 23%정도의 추가 시간을 확보하여 통신을 완료하는 것을 증명하였다. 실험 2 에서는 메시지 통신의 응답시간이 모두 제안된 Worst-case 응답시간 이내로 측정되어 실 시간성을 만족함을 확인하였다.
Zhang, Jian;Tang, Jian;Wang, Zhonghui;Wang, Feng;Yu, Gang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1204-1227
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2020
The tradeoff between energy conservation and traffic balancing is a dilemma problem in Wireless Sensor Networks (WSNs). By analyzing the intrinsic relationship between cluster properties and long distance transmission energy consumption, we characterize three node sets of the cluster as a theoretical foundation to enhance high performance of WSNs, and propose optimal solutions by introducing rendezvous and Mobile Elements (MEs) to optimize energy consumption for prolonging the lifetime of WSNs. First, we exploit an approximate method based on the transmission distance from the different node to an ME to select suboptimal Rendezvous Point (RP) on the trajectory for ME to collect data. Then, we define data transmission routing sequence and model rendezvous planning for the cluster. In order to achieve optimization of energy consumption, we specifically apply the economic theory called Diminishing Marginal Utility Rule (DMUR) and create the utility function with regard to energy to develop an adaptive energy consumption optimization framework to achieve energy efficiency for data collection. At last, Rendezvous Transmission Algorithm (RTA) is proposed to better tradeoff between energy conservation and traffic balancing. Furthermore, via collaborations among multiple MEs, we design Two-Orbit Back-Propagation Algorithm (TOBPA) which concurrently handles load imbalance phenomenon to improve the efficiency of data collection. The simulation results show that our solutions can improve energy efficiency of the whole network and reduce the energy consumption of sensor nodes, which in turn prolong the lifetime of WSNs.
ULSI급 CMOS 소자를 개발, 제작하고 또한 그것의 전기적 특성을 정확히 분석하기 위해서는 공정 및 소자 시뮬레이터의 사용이 필수적이다. 대면적 몬테 카를로 시뮬레이션 결과가 다차원 소자 시뮬레이터의 입력으로 사용되려면 과도한 입자수의 증가로 비효율성을 띄게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 3차원 몬테 카를로 이온 주입 시뮬레이터인 TRICSI 코드를 이용하여 물리적으로 타당하며 또한 효율적으로 시뮬레이션 입자 수를 증가시켜 대면적 이온 주입시의 3차원 통계 분포의 잡음 영역을 최소화하는 방법을 제안하였다. 후속 공정인 열확산 공정이나 RTA(급속 열처리) 공정의 확산 방정식을 푸는 경우 발산을 막기 위해 몬테 카를로 시뮬레이션 결과의 통계 분포에 대한 후처리 과정으로 3차원 셀을 이용한 보간 알고리듬을 적용하였다. 시뮬레이션 수행 결과 가상 궤적 발생법(split-trajectory method)만을 사용한 것에 비해 계산 시간은 2배로 늘이지 않는 범위에서 10배 이상의 이온 입자 생성 분포를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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