본 논문은 중앙 집중형 무선 MAC 프로토콜의 지연을 줄이기 위해 분할 및 합병 알고리즘-SMA(split and merge algorithm)를 사용한 새로운 다중 접근 기법을 제안한다. SMA의 아이디어는 각 단말의 트래픽 양에 따라 동적으로 단말을 분할과 병합을 한다는 것이다. SMA는 단말을 몇 개의 부그룹으로 나누어 각 그룹마다 서로 다른 타임 슬롯을 할당하는 방법이다. 본 알고리즘은 경쟁구간에서 충돌해결 기법과 아울러 사용될 수 있으며, 충돌해결을 위해 분할 연산(split operation)을, 그리고 동적 그룹 관리를 위해 병합 연산(merge operation)을 사용한다. 시뮬레이션에 의하면, 지연시간, 처리율 그리고 충돌률 등의 면에서 기존의 분할(Split) 알고리즘보다 더 나은 성능을 나타낸다.
This paper presents two sequential advanced split and merge algorithms and a parallel image segmentation algorithm based on them. First, the two advanced methods are obtained from the combination of edge detection and classic split and merge to solve the inherent problems of the classical method. Besides, the parallel image segmentation algorithm on mesh-connected MIMD system considers three types in the merge stage to reduce the communication overhead between processors, such as intraprocessor merge, interprocessor with boundary merge, and interprocessor without boundary merge. Finally , we prove that the proposed algorithms achieve the improved performance by implementing them.
An objective of Automated Highway Systems (AHS) is to increase the safety and throughput of the existing highway infrastructure by introducing traffic automation. AHS is an example of a large scale, multiagent complex dynamical system and is ideally suited for a hierarchical hybrid controller. We discuss a design issue of efficient hybrid controllers for the platoon maneuvers on AHS. For the modeling of a hybrid system including the merge and split operations, a safety distance policy is introduced for the merge and split operations. After that, the platoon system will be modeled by a hybrid system In addition, a hybrid controller for the proposed merge and split operation models is presented. Finally, the performance of the proposed hybrid control scheme is demonstrated via scenarios for platoon maneuvers.
본 논문에서는 자연 이미지에 포함되어 있는 텍스트를 추출하기 위해 명도 정보를 사용한 하이브리드 분석 방법(HAM)을 제안하였다. 즉, 제안한 방법은 명도 정보 분석(Gray-intensity Information Analysis)과 분할/합병 분석(Split/Merge Analysis)을 결합하였다. 제안한 방법의 추출 결과를 보면 단순한 영상과 복잡한 영상 모두에서 기존의 연구 결과보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
Many physical systems today are modeled by interacting continuous and discrete states that influence the dynamic behavior. Hybrid system models, suitable for describing the essential dynamics of a fairly large class of physical systems in control engineering applications, contain both continuous dynamics and discrete dynamics. We discuss the design of efficient hybrid controllers for the platoon maneuvers on an AHS. For the modeling of a hybrid system including the merge and split operations, we introduce the safety distance policy for the merge and split operations. Then, the platoon system will be modeled by a hybrid system. In addition, the hybrid controller for the proposed merge and split operation models will be presented. Finally, we will demonstrate our scenarios ...
센서 네트워크에서는 에너지 소비를 줄이기 위해 다양한 계층적 클러스터링 방법이 제안되었다. 그러나 대부분의 연구에서 나타나는 문제점은 노드의 실제 배치를 생각하지 않고 일방적인 그리드 형태의 구조 또는 무작위 적인 클러스터 구조를 구성하는 것이다. 이렇게 구성된 클러스터는 클러스터의 크기와 포함된 노드의 수가 불균형하기 때문에 큰 에너지 효율을 보이기 힘들다. 그래서 본 논문에서는 실제 노드들이 배치가 된 후 R-Tree의 노드 분할 및 병합 알고리즘에 착안하여 보다 더 효율적인 클러스터를 구성할 수 있는 방법인 CSM(Clustering using Split & Merge algorithm)을 제안한다. 다양한 실험결과 CSM은 기존 방법보다 에너지 효율적인 클러스터링을 생성함으로써 최대 1.6배의 에너지 효율을 보였다.
본 논문에서는 도로에서 주행 중인 차량검출 알고리즘에 대하여 연구한다. 카메라에서 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 및 합병(split & merge)방법을 적용하여 영상을 분할하고 그 다음 분할된 영역을 해석하여 차량이 위치할 가능성이 높은 영역을 집중적으로 탐색하여 차량을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 연구한다. 전방차량의 후면을 검출하기 위하여 수직/수평 성분을 특정으로 하였으며 적분영상을 이용하여 계산시간을 줄일 수 있는 Haar-like방법을 적용하였으며 분류기로는 SVM을 사용하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 350개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 150개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 95.00%의 인식률을 얻었다.
기존의 Numbering 스킴을 이용한 XML 데이터의 인덱스 정의 방법은 개체가 삽입, 삭제, 갱신될 경우 인덱스가 재정의되어야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 블록단위의 인덱스기법을 제안한다. 블록과 블록사이는 많아야 하나의 관계가 유지 되도록 XML 데이터를 블록단위로 나누고, 각 블록에 대해 Numbering 스킴을 적용하여 인덱스를 정의한다. 이렇게 정의된 인덱스는 XML 데이터의 삽입, 삭제, 갱신의 경우 인덱스 재정의에 따른 오버헤드를 상당히 줄일 수 있다. 또한 XML 질의를 지원하기 위해 정의된 인덱스를 이용하여 두 개체사이의 관계를 검색하는 Parent-Child Block Merge Algorithm과 Ancestor-Descendent Block Merge Algorithm을 제안한다. 그리고 Ancestor-Descendent관계를 빠르게 검색하기 위하여 블록식별자가 부모의 정보를 유지하는 방법을 소개하고 이를 이용한 Parent-Child Block Merge Algorithm과 Ancestor-Descendent Block Merge Algorithm을 제안한다.
이 논문에서는 가장 많이 알려진 tracking 알고리즘인 Particle-Filter 의 단점을 motion vector 를 기반으로 예측한 sampling 방법과 K-means clustering 을 이용하여 해결하려고 한다. Tracking 에서의 문제는 다중의 유사한 객체들이 merge 후 split 될 때 제대로 추적을 하지 못하고 한 객체만을 추적 한다는 데에 있었다. 그리고 split 되어 객체별로 추적이 가능하더라도 이전에 추적한 객체를 올바로 labeling 하지 못하는 문제가 있다는 것이다. 이 merge-split 문제는 개량된 K-means clustering 을 이용하고, labeling 문제는 motion vector 를 이용한 개량된 sampling 방법으로 개선하였다.
본 논문에서는 웜홀 라우팅 방식을 사용한 2차원 토러스에서 다대다 개별적 통신에 대한 효율적인 알고리즘을 제시한다. 다대다 개별적 통신은 집합체 통신(Collective Communication)의 일종으로 행렬 전이, FFT, 흑은 분산 테이블 검색과 같은 많은 응용 분야에 적용이 되고 있다. 이에 대한 연구는 망의 크기가 2의 멱승 혹은 4의 배수인 경우에 대한 알고리즘이 제시가 되었지만 그 크기가 일반적인 경우에 대해서는 아직은 제안되고 있지 않고 있다. 본 논문에서는 먼저 망의 크기가 2의 배수인 경우에 대한 다대다 개별적 통신에 대한 Double-Hop-2D 알고리즘을 제안한 다음 이 알고리즘을 확장하여 임의의 노드 수에 적합한 2개의 알고리즘을 제안한다. Split-and-Merge 알고리즘은 전체망을 4개의 지역으로 분할하여 각 분할된 영역이 독립적으로 영역별로 다대다 개별적 통신을 수행한 후 그 결과를 다시 결합하는 단계로 구성되어 있다. Modified Double-Hop-2D 알고리즘은 기본이 되는 Double-Hop-2D 알고리즘에서 추가적인 작업을 수행함으로써 다대다 개별적 통신을 수행한다. 마지막으로 망의 크기가 일반적인 경우에 Modified Double-Hop-2D 알고리즘이 Split-and-Merge 알고리즘보다 성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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