본 논문에서는 고해상도 타일 가시화 시스템의 성능 향상을 위해 전 분류 기법과 후 분류 기법을 조합하여 두 가지 병렬-타일 가시화 알고리듬을 제안하였다. 전 분류에서는 디스플레이 리스트와 시각 절두체 선별 기법을 이용하였으며, 후 분류에서는 선 탐색 부분 후 분류기법을 이용하였다. 벤치마킹 테스트를 통해 제안된 두 병렬-타일 가시화 기법의 성능을 고찰하였으며, 이 결과를 기반으로 제안된 두 가지 병렬-타일 가시화 알고리듬 중에서 주어진 가시화 모델에 대해 더 효율적인 알고리듬을 선정하는 방안을 제시하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제22권12호
/
pp.197-204
/
2022
Sorting is an important data structure in many applications in the real world. Several sorting algorithms are currently in use for searching and other operations. Sorting algorithms rearrange the elements of an array or list based on the elements' comparison operators. The comparison operator is used in the accurate data structure to establish the new order of elements. This report analyzes and compares the time complexity and running time theoretically and experimentally of insertion, merge, and heap sort algorithms. Java language is used by the NetBeans tool to implement the code of the algorithms. The results show that when dealing with sorted elements, insertion sort has a faster running time than merge and heap algorithms. When it comes to dealing with a large number of elements, it is better to use the merge sort. For the number of comparisons for each algorithm, the insertion sort has the highest number of comparisons.
The focus of this research is the class of sequential al-gorithms called predictive sorting algorithms for sorting a given set of n elements using pairwise comparisons. The order in which these pairwise comparisons are made is defined by a fixed sequence of all un-ordered pairs of distinct integers{1,2 ···,n} called a sort sequence. A predictive sorting algorithm associated with a sort sequence spec-ifies pairwise comparisons of elements in the input set in the order defined by the sort sequence except that the comparisons whose out-comes can be inferred from the preceding pairs of comparisons are not performed. in this paper predictive sorting algorithms are obtained based on known sorting algorithms and are shown to be required on the average O(n log n) comparisons.
A sort sequence $S_n$ is a sequence of all unordered pairs of indices in $I_n\;=\;{1,\;2,v...,\;n}$. With a sort sequence Sn we assicuate a sorting algorithm ($AS_n$) to sort input set $X\;=\;{x_1,\;x_2,\;...,\;x_n}$ as follows. An execution of the algorithm performs pairwise comparisons of elements in the input set X as defined by the sort sequence $S_n$, except that the comparisons whose outcomes can be inferred from the outcomes of the previous comparisons are not performed. Let $X(S_n)$ denote the acverage number of comparisons required by the algorithm $AS_n$ assuming all input orderings are equally likely. Let $X^{\ast}(n)\;and\;X^{\circ}(n)$ denote the minimum and maximum value respectively of $X(S_n)$ over all sort sequences $S_n$. Exact determination of $X^{\ast}(n),\;X^{\circ}(n)$ and associated extremal sort sequenes seems difficult. Here, we obtain bounds on $X^{\ast}(n)\;and\;X^{\circ}(n)$.
A sort sequence $S_n$ is sequence of all unordered pairs of indices in $I_n$={1,2,…n}. With a sort sequence $S_n$ = ($s_1,S_2,...,S_{\frac{n}{2}}$),one can associate a predictive sorting algorithm A($S_n$). An execution of the a1gorithm performs pairwise comparisons of elements in the input set X in the order defined by the sort sequence $S_n$ except that the comparisons whose outcomes can be inferred from the results of the preceding comparisons are not performed. A sort sequence is said to be extremal if it maximizes a given objective function. First we consider the extremal sort sequences with respect to the objective function $\omega$($S_n$) - the expected number of tractive predictions in $S_n$. We study $\omega$-extremal sort sequences in terms of their prediction vectors. Then we consider the objective function $\Omega$($S_n$) - the minimum number of active predictions in $S_n$ over all input orderings.
The great development of semiconductor industry demands the high efficiency and performance of related device, but the pick and place system of semiconductor packaging device can load a few units until nowdays. Although the system can load a lot of units, it can work multiple sort operation. The defect like that causes a low efficiency. Therefore, this paper represents the development of pick and place system which can work multiple sort operation.
Donggun Lee;Jooseon Oh;Youngtae Choi;Donggeon Lee;Hongjeong Lee;Sung-Bo Shim;Yushin Ha
농업과학연구
/
제50권3호
/
pp.415-424
/
2023
The task of sorting and excluding blemished apples and others that lack commercial appeal is currently performed manually by human eye sorting, which not only causes musculoskeletal disorders in workers but also requires a significant amount of time and labor. In this study, an automated apple-sorting machine was developed to prevent musculoskeletal disorders in apple production workers and to streamline the process of sorting blemished and non-marketable apples from the better quality fruit. The apple-sorting machine is composed of an arm-rest, a main body, and a height-adjustable part, and uses object detection through a machine learning technology called 'You Only Look Once (YOLO)' to sort the apples. The machine was initially trained using apple image data, RoboFlow, and Google Colab, and the resulting images were analyzed using Jetson Nano. An algorithm was developed to link the Jetson Nano outputs and the conveyor belt to classify the analyzed apple images. This apple-sorting machine can immediately sort and exclude apples with surface defects, thereby reducing the time needed to sort the fruit and, accordingly, achieving cuts in labor costs. Furthermore, the apple-sorting machine can produce uniform quality sorting with a high level of accuracy compared with the subjective judgment of manual sorting by eye. This is expected to improve the productivity of apple growing operations and increase profitability.
정렬 알고리즘에서 사용한 원소 간 비교횟수를 기준으로, 비교횟수가 많게 되는 순열을 최악의 인스턴스(worst-case instance)라 명명하고 이를 찾기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 사용하였다. 잘 알려진 퀵 정렬(quick sort), 머지 정렬(merge sort), 힙 정렬(heap sort), 삽입 정렬(insertion sort), 쉘 정렬(shell sort), 개선된 퀵 정렬(advanced quick sort)에 대해서 실험하였다. 머지 정렬과 삽입 정렬에 대해 탐색한 인스턴스는 최악의 인스턴스에 거의 근접하였다. 퀵 정렬은 크기가 증가함에 따라 최악의 인스턴스 탐색이 어려웠다. 나머지 정렬에 대해서 찾은 인스턴스는 최악의 인스턴스인지 이론적으로 보장할 수 없지만, 임의의 1,000개 순열을 정렬해서 얻은 비교횟수들의 평균치보다는 훨씬 높았다. 본 논문의 최악의 인스턴스를 탐색하는 시도는 알고리즘의 성능 검증을 위한 테스트 데이터를 생성한다는 점에서 의미가 크다.
The Modular Multilevel Converter (MMC) is particularly attractive for medium and high power applications such as High-Voltage Direct Current (HVDC) systems. In order to reach a high voltage, the number of cascaded submodules (SMs) is generally very large. Thus, in the applications with hundreds or even thousands of SMs such as MMC-HVDCs, the sorting algorithm of the conventional voltage balancing strategy is extremely slow. This complicates the controller design and increases the hardware cost tremendously. This paper presents a Two-Way Merge Sort (TWMS) strategy based on the prediction of the capacitor voltages under ideal conditions. It also proposes an innovative Insertion Sort Correction for the TWMS (ISC-TWMS) to solve issues in practical engineering under non-ideal conditions. The proposed sorting methods are combined with the features of the MMC-HVDC control strategy, which significantly accelerates the sorting process and reduces the implementation efforts. In comparison with the commonly used quicksort algorithm, it saves at least two-thirds of the sorting execution time in one arm with 100 SMs, and saves more with a higher number of SMs. A 501-level MMC-HVDC simulation model in PSCAD/EMTDC has been built to verify the validity of the proposed strategies. The fast speed and high efficiency of the algorithms are demonstrated by experiments with a DSP controller (TMS320F28335).
병렬 외부정렬을 클러스터형 분산 컴퓨터에서 실행하는 경우에는 순수하게 주메모리에서 부분적인 정렬과 머지를 위해 실행되는 과정(순수 계산)뿐만 아니라 디스크로부터의 입출력 과정 및 각 노드들간의 데이타 교환에 따르는 통신과정을 적절히 배치, 설계함이 필요하다. 그 주된 이유는 전체 수행시간이 순수 계산시판보다는 디스크 입출력에 소요되는 시간 및 통신의 소요시간의 비중이 크기 때문이다. 본 연구에서는 저속 네트웍 PC 클러스터를 계산도구로 하여 단위시간당 정렬 자료규모를 최대화함을 목표로 하여, 알고리즘적인 최적화를 통해서, 즉, 정렬 도중 통신과정에서 발생하는 지체시간을 최소화하여 전체적인 통신 성능을 높이고, 디스크 입출력 작업은 전송 규모와 횟수를 조절하여 계산과 통신작업등과의 중첩정도를 극대화시켜 외부정렬의 성능을 개선하였다. 실험 결과 새 알고리즘이 기존의 NOW-sort 알고리즘[1]에 비해서 동일한 PC 클러스터 경에서 최대 45% 정도까지 실행시간을 단축시킬 수 있고, 확장성 면에 있어서도 더 우수한 것을 확인하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.