ZigBee 네트워크에서 ZigBee 노드는 배터리로 동작하기 때문에 에너지의 효율적인 사용은 필수적이다. 에너지를 효율적으로 사용하기 위해서는 불필요한 네트워크 트래픽을 줄이는 것은 하나의 방법이다. 본 논문에서는 ZigBee 네트워크에서 목적지 노드의 depth를 이용한 효율적인 중간 경유지 감소 알고리즘을 제시한다. 기존 tree 라우팅에서는 각 노드가 오직 자신의 부모 노드 또는 자식 노드에게만 데이터를 전송하는 비효율적인 방식을 채택하고 있다. 마찬가지로 본 논문에서 제안하는 효율적인 중간 경로 감소 알고리즘도 tree 라우팅을 기반으로 하고 있다. 하지만 네이버 테이블과 목적지의 depth를 이용하여 부모나 자식노드만이 아닌 다른 이웃노드에게 전송 가능케 함으로서 그 동안 Tree 라우팅에서 발생했던 coordinator 데이터 병목 현상과 불필요 중간 경로를 최소화시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다.
기존의 트리 비교에 관한 연구는 대부분 노드에 가중치가 있거나 레이블이 있는 트리(장식이 있는 트리)에 대해서 연구되었다. 그러나 본 연구에서는 장식이 없는 서로 다른 두개의 트리를 비교하여 유사도를 평가하는 알고리즘을 제시하고 구현한다. 본 시스템에서 제시한 트리 유사도 평가 알고리즘은 비교할 두 개의 트리를 언파서에 의해 노드 스트링으로 변환된 후, 유사도 알고리즘에 의해서 평가되며, 0.0-1.0 사이의 유사 값을 돌려준다. 본 논문의 실험 부분에서는 여러 형태의 트리를 비교 분석하였으며, 두 트리 사이에 일치되는 노드와 불일치 되는 노드를 시각적으로 표현하였다. 본 연구를 활용하면, 특정한 프로그램이나 문서의 유사도 및 중복 코드 발견 등에 활용할 수가 있다.
Decision tree as a classification tool is being used successfully in many areas such as medical diagnosis, customer churn prediction, signal detection and so on. The main advantage of decision tree classifiers is their capability to break down a complex structure into a collection of simpler structures, thus providing a solution that is easy to interpret. Since decision tree is a top-down algorithm using a divide and conquer induction process, there is a risk of reaching a local optimal solution. This paper proposes a procedure of optimally determining thresholds of the chosen variables for a decision tree using an adaptive particle swarm optimization (APSO). The proposed algorithm consists of two phases. First, we construct a decision tree and choose the relevant variables. Second, we find the optimum thresholds simultaneously using an APSO for those selected variables. To validate the proposed algorithm, several artificial and real datasets are used. We compare our results with the original CART results and show that the proposed algorithm is promising for improving prediction accuracy.
본 논문에서는 UOWHF의 도메인을 확장하기 위한 새로운 병렬 처리 알고리즘을 제안한다. 제시되는 알고리즘은 non-complete l-ary tree 에 기반을 두고 있으며 현재까지 최적의 키 길이를 가진 유일한 알고리즘인 Shoup 의 알고리즘과 동일한 최적의 키 길이를 가진다. 또한 Sarkar의 결과를 이용하여 본 논문에서 제시되는 알고리즘이 Shoup의 알고리즘과 함께 Sarkar가 제시한 도메인 확장 알고리즘들의 커다란 집합 중에서 가장 최적화된 키 길이를 가짐을 증명한다. 그러나 제안 알고리즘의 병렬처리능력은 complete tree에 기반 한 구성 방법들 보다 약간 비효율적이다. 그러나 만약 l이 점점 커진다면 알고리즘의 병렬처리능력도 complete tree 에 기반 한 방법들에 가까워진다.
이 논문에서는 고차원 색인 구조인 CIR-트리를 위한 효율적인 벌크로딩 알고리즘을 설계하고 구현한다. 벌크로딩 기법은 대량의 고차원 데이타가 색인 구성 시 함께 주어지는 경우 색인의 구성을 빠르게 하고 구축한 색인의 검색 성능을 향상시킨다. CIR-트리는 반드시 필요한 차원만 이용해서 비단말 노드의 엔트리를 구성하기 때문에 엔트리 크기가 일정하지 않다. 이 특성은 비단말 노드의 분기율을 높이고 탐색 성능을 향상시키는 효과가 있다. 기존에 다차원 및 고차원 색인구조를 위한 벌크로딩 기법이 제안되었지만 이러한 CIR-트리의 특징을 제대로 살릴 수 있는 방법은 없다. 이 논문에서는 기존의 벌크로딩 알고리즘을 개선하면서 CIR-트리의 특징을 효과적으로 색인 구성에 반영할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 이를 BADA-III의 하부 저장 시스템인 MiDAS-III에서 구현하고 다양한 실험을 통해 그 성능을 입증한다.
RFID(Radio Frequency IDentification) 기술은 RF신호를 사용하여 물품에 부착된 전자태그를 식별하는 비접촉 기술이다. RFID 리더의 식별 영역 내에 여러 개의 태그가 있는 경우 이들 사이의 충돌(collision)이 발생되기 때문에 이들을 식별할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 다중 태그 식별 문제는 RFID 기술 중에서도 핵심이며, 이 문제는 충돌방지(anti-collision) 알고리즘을 통하여 해결할 수 있다. 하지만 RFID 시스템의 또 다른 문제는 정보보호이다. 태그는 리더의 쿼리에 매우 쉽게 응답하기 때문에 태그의 정보 노출에 따른 사용자 프라이버시 침해 문제가 발생한다. 이러한 점에서 RFID 기술은 외부로부터 스니핑(sniffing)에 매우 취약하다. 본 논문에서는 기존에 제안된 트리 기반 메모리래스 알고리즘인 트리-워킹 알고리즘, 쿼리 트리알고리즘, 향상된 쿼리 트리 알고리즘 등의 보안 견고성에 대하여 살펴본다.
RFID 다중 태그 인식이란 하나의 RFID 리더 영역 내에 있는 다수의 태그를 태그 간의 통신 간섭에 의한 충돌을 피하며 고속으로 인식하는 기술이다. 다중 태그 인식 기술은 RFID 시스템의 성능과 안정성을 결정하는 핵심 기술로 중요성이 높다. 논문은 대표적 다중 태그 인식 기술인 QT(Query Tree) 알고리즘의 충돌 비트 위치를 활용하여 개선된 QT-CBP(Query Tree with Collision-Bit Positioning) 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 검증 결과 QT-CBP는 태그 정보 비트의 중복성이 높고, 태그 수가 많을 때 QT에 비해 뚜렷한 성능 개선이 있었다.
In this paper, we introduce a new path planning algorithm which combines the merits of a visibility graph algorithm and an adaptive cell decomposition. We quantize a given map with empty cells, blocked cells, and mixed cells, then find the optimal path on the quantized map using a visibility graph algorithm. For reducing the number of the quantized cells we use the quad-tree technique which is used in an adaptive cell decomposition, and for improving the performance of the visibility checking in making a visibility graph we propose a new visibility checking method which uses the property of the quad-tree instead of the well-known rotational sweep-line algorithm. For the more efficient visibility checking, we propose two additional improvements for our suggested method. Both of them are used for reducing the visited cells in the quad-tree. The experiments for a performance comparison of our algorithm with other well-known algorithms show that our proposed method is superior to others.
In this paper, we consider the implementation of connected digit recognition system using tree structured lexicon model. To implement efficiently the fixed or variable length digit recognition system, finite state network (FSN) is required. We merge the word network algorithm that implements the FSN with lexical tree search algorithm that is used for general speech recognition system for fast search and large vocabulary systems. To find the efficient modeling of digit recognition system, we investigate some performance changes when the lexical tree search is applied.
본 논문에서는, 인식될 데이타에서 최적 특징을 구성할 수 있는 새로운 신경망 구조인 동적 유전 트리맵(DGTM)을 제안한다. DGTM은 기존의 신경망(neural networks)에서 고려되지 못한 데이터의 특징(feature)에 대한 중요도를 유전 알고리즘(genetic algorithm)으로 구성하고, 특징의 우선순위에 따라 트리 구조를 도입한 GTM(genetic tree-map)을 적용한다. 데이타의 유사성에 따라서 신경망의 뉴런이 동적으로 분리되고 병합될 수 있도록 동적인 기능을 갖는 DGTM(dynamic GTM)으로 확장한 방식을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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