IP 주소 검색 문제는 IP 주소에 대해서 매칭되는 길이가 가장 IP 접두사를 라이팅 테이블로부터 찾는 것으로서, 인터넷의 고속화에 장애가 되어 왔다. 본 논문에서는 세그먼트 트리라는 자료 구조를 이용하여 이 문제에 대한 새로운 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서는 제시하는 알고리즘은 n개의 접두사가 주어졌을 때 Ο(log n) 시간에 IP 접두사를 검색할 수 있다. 또 기존의 알고리즘에서 문제가 되었던 IP 접두사의 삽입과 삭제 연산을 자료 구조 전체를 다시 만들지 않고 효율적으로 처리한다.
기존 네트워크 아키텍처의 한계를 극복하기 위해 등장한 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 중앙 컨트롤러를 통해 라우팅 관리를 보다 간단하고 효율적으로 만든다. SR(Segment Routing)은 소스 라우팅을 수행하는 유연하고 확장가능한 방법으로 패킷 헤더에 정렬 된 세그먼트 목록을 통해 네트워크의 정보 경로를 정의한다. SDN을 사용하는 환경에서 각 라우터의 성능은 거의 동일하지만 라우팅 알고리즘에 따라 자주 활용되는 경로에 패킷이 집중되는 경향이 있다. 해당 경로에 있는 라우터는 고장의 빈도가 비교적 높고 병목현상이 발생할 가능성이 높다. 본 논문에서는 SR이 있는 SDN에서 네트워크 내 자원인 라우터가 패킷을 균등하게 처리하여 관리자 입장에서 유휴 라우터가 없이 네트워크 내의 자원을 활용함과 동시에 라우터의 관리를 수월하게 하는 라우팅 알고리즘을 제안한다.
This study aims to compare supervised classification methods with phenology-based approaches, specifically pixel-based and segment-based methods, for accurate crop mapping in agricultural landscapes. We utilized Sentinel-2A imagery, which provides multispectral data for accurate crop mapping. 31 normalized difference vegetation index (NDVI) images were calculated from the Sentinel-2A data. Next, we employed phenology-based approaches to extract valuable information from the NDVI time series. A set of 10 phenology metrics was extracted from the NDVI data. For the supervised classification, we employed the maximum likelihood (MaxLike) algorithm. For the phenology-based approaches, we implemented both pixel-based and segment-based methods. The results indicate that phenology-based approaches outperformed the MaxLike algorithm in regions with frequent rainfall and cloudy conditions. The segment-based phenology approach demonstrated the highest kappa coefficient of 0.85, indicating a high level of agreement with the ground truth data. The pixel-based phenology approach also achieved a commendable kappa coefficient of 0.81, indicating its effectiveness in accurately classifying the crop types. On the other hand, the supervised classification method (MaxLike) yielded a lower kappa coefficient of 0.74. Our study suggests that segment-based phenology mapping is a suitable approach for regions like South Korea, where continuous cloud-free satellite images are scarce. However, establishing precise classification thresholds remains challenging due to the lack of adequately sampled NDVI data. Despite this limitation, the phenology-based approach demonstrates its potential in crop classification, particularly in regions with varying weather patterns.
In this letter, we study the protection problem in wavelength division multiplexing (WDM) optical networks, and propose a novel dynamic heuristic algorithm called differentiated reliable segment protection (DRSP). Differing from previous work, DRSP can effectively avoid the trap problem and is able to find a feasible solution for each connection request. Therefore, DRSP outperforms the previous work. Simulation results have shown to be promising.
본 논문에서는 대역폭과 지연 파라미터를 참조하여 PG내의 토폴로지 정보를 요약하는 기법으로 라인 세그먼트를 이용하여 경계노드 사이의 다중 경로 정보를 요약하였다. 이를 위해 토폴로지 요약 정보를 줄이고 다중링크 요약에 유연성을 부여하기 위하여 대역폭과 지연의 한 쌍으로 구성된 두 개의 라인 세그먼트를 이용하는 수정된 라인 세그먼트 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 분석결과 제안된 star TA 기법이 기존의 기법보다 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
Ye, Chul-Soo;Kim, Kyoung-Ok;Lee, Jong-Hun;Lee, Kwae-Hi
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.59-64
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2002
This paper presents a method for line segment extraction for 3-d building reconstruction. Building roofs are described as a set of planar polygonal patches, each of which is extracted by watershed-based image segmentation, line segment matching and coplanar grouping. Coplanar grouping and polygonal patch formation are performed per region by selecting 3-d line segments that are matched using epipolar geometry and flight information. The algorithm has been applied to high resolution aerial images and the results show accurate 3-d building reconstruction.
In this paper, a novel method of jig-saw puzzle matching is proposed using a modifided boundary matching algorithm without a priori knowledge for the matched puzzle. Specifically, a boundary tracking algorithm is utilised to segment each puzzle from low-resolution image data. Segmented puzzle is described via corner point, angle and distance between two adjacent coner point, and convexity and/or concavity of corner point. Proposed algorithm is implemented and tested in IBM PC and PC version vision system, and applied successfully to real jig-saw puzzles.
의학기술이 발전하면서 결핵, 폐렴, 영양실조, A형간염 등의 질병에 의한 사망률은 감소하는 반면, 심장 질환으로 인한 사망률은 증가하는 추세이다. 심장병을 예방하기 위하여 정기적인 검사가 중요하고, 인체에 무해한 자기공명영상을 활용하여 심장의 혈류량과 심박구출률을 계산하여 심장의 기능을 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 기존의 노동집약적이고 시간적 비용이 큰 수동윤곽분할을 대체하기 위한 자동 좌심실 분할 알고리즘을 제안하였다. 방사형 임계치 결정법을 통하여 심실을 분할하고 혈류량 및 심박구출률을 계산하였으며, 특히 기존 방법들에서 문제가 되었던 기저 영상도 사용자 간섭률을 최소화하여 자동분할을 수행하였다. 제안 알고리즘의 검증을 위하여 36명의 심장 자기공명영상 데이터를 사용하여 전문가에 의한 수동윤곽분할 및 제너럴일렉트로닉스 MASS 소프트웨어와 정량적 비교를 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 표준으로 간주되는 수동윤곽분할과 정확도가 유사하며, MASS 소프트웨어보다 높은 정확도를 갖고 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 고해상도의 항공 영상으로부터 건물의 3차원 정보를 자동으로 생성하는 방법을 제안하였다. 먼저 에지 보존 필터를 사용하여 영상에 포함된 잡음을 제거한 후에 watershed 기법을 이용하여 에지의 위치를 보존하고 영상 분할을 수행한다. 분할된 영역의 경계선에 위치한 화소의 곡률을 계산하여 control point를 검출하고 control point 사이의 선소를 추출한다. 추출된 선소들의 방향과 길이를 고려하여 선소의 연결을 수행하고 최종적으로 화소의 그레디언트 크기를 이용하여 선소의 위치를 조정한다. 공면의 그룹화와 다각형 조각을 형성하는 과정은 각 영역에 대해 공선 기하학과 비행 정보를 이용하여 정합된 3차원 선소들을 선택하여 이루어진다. 항공 영상에 제안한 방법을 적용하여 건물 지붕을 정확하게 검출할 수 있음을 보였다.
관망의 세그먼트를 파악하기 위한 알고리즘을 구동시키기 위해서는 관망의 주요 구성요소들인 절점, 파이프, 및 밸브 간의 상대적인 위치 관계를 세그먼트 탐색 알고리즘의 입력정보로 준비해야 한다. 실제 지자체 관망에 존재하는 세그먼트를 보다 정확하게 파악하기 위해서는 관망 수리해석 프로그램 구동을 위해 모델링된 관망 정보를 이용하기 보다는, 모든 제수밸브가 포함된 지자체 상수도 관망 GIS/CAD 데이터베이스를 이용하여 세그먼트 탐색에 적합하게 재구성된 관망 정보를 이용할 필요가 있다. 본 연구에서는 지자체 상수도 관망 GIS/CAD 데이터를 이용하여 관망 세그먼트 탐색에 적합한 노드-파이프-밸브 간의 상대적 위치관계를 수립할 수 있는 컴퓨터 계산 알고리즘을 개발하였으며, 이를 구현할 수 있는 MATLAB 프로그램을 개발하였다. 개발된 MATLAB 프로그램을 국내 지자체 상수도 관망에 적용하여 그 실효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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