This paper relates to a node structure of a multiway search tree and a search method using the node structure and, more particularly, to a search method for accelerating its search speed by reducing the depth of each small tree in a multi-way search tree. The proposed idea can increase the number of keys capable of being recorded on a cache line by using one pointer at a node of the multi-way search tree so that the number of branches in a network address search is also increased and thus the tree depth is reduced. As a result, this idea can accelerate the search speed and the speed of the forwarding engine and accomplish a further speed-up by decreasing required memories and thus increasing a memory rate.
In this paper, we propose a method to search candidates of network reconfiguration to restore distribution system with distributed energy resources using a level-based tree search algorithm. First, we introduce a method of expressing distribution network with distributed energy resources for fault restoration, and to represent the distribution network into a simplified graph. Second, we explain the tree search algorithm, and introduce a method of performing the tree search on the basis of search levels, which we call a level-based tree search in this paper. Then, we propose a candidate search method for fault restoration, and explain it using an example. Finally, we verify the proposed method using computer simulations.
Lee, Samuel Sangkon;Shishibori, Masami;Han, Chia Y.
Journal of Information Processing Systems
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제9권2호
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pp.315-332
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2013
This paper presents an approach for improving the use of VP-tree in video indexing and searching. A vantage-point tree or VP-tree is one of the metric space-based indexing methods used in multimedia database searches and data retrieval. Instead of relying on the Euclidean distance as a measure of search space, the proposed approach focuses on the trigonometric inequality for compressing the search range, which thus, improves the search performance. A test result of using 10,000 video files shows that this method reduced the search time by 5-12%, as compared to the existing method that uses the AESA algorithm.
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.
Since Multi-way Search Tree reduces the number of the memory access by increasing the branch factor, it is considered a method to archive the high-speed IP address lookup. Using the combination of initial 16 bit may and Multi-way Search Tree, it also reduces the search time of If address lookup. Multi-way Search Tree consists of K keys and K+1 key pointers. This paper shows how the E update of Multi-way Search Tree which consists of the one pointer within a node can be performed. Using the one pointer within a node, it increases the number of keys within a node and reduces the search time of IP lookup. We also describes IP updating methods such as modification, Insertion and Deletion of address entries. Our update scheme performs better than the method which rebuilds the entire IP routing table when IP update processes.
최근, u-GIS 환경에서 다양한 지오센서 (Geosensor)의 활용으로 수집되는 공간 데이터의 양이 급증하면서 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 공간 인덱스의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 공간 데이타의 검색 성능을 높이기 위해 R-Tree를 기반으로 한 공간 인덱스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구는 R-Tree에서 노드 사이의 겹침이나 트리의 높이를 줄임으로써 어느 정도 검색 성능을 향상시켰지만 트리 순회(tree traversal)에서 발생하는 불필요한 노드 접근 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 매핑 기반 R-Tree인 MR-Tree(Mapping based R-Tree)를 제안한다. MR-Tree는 R-Tree 순회 없이 리프 노드를 직접 접근하도록 하는 매핑 트리를 이용함으로써 검색 성능을 향상시킨다. 매핑 트리는 데이타 공간을 차원에 따라 반복적으로 분할한 각 파티션(Partition)과 연계되는 R-Tree 리프 노드의 MBR과 포인터를 이용하여 구성된다. 특히, MR-Tree는 기존 R-Tree에 큰 변경없이 구현이 가능하고, 다양한 R-Tree 변형에도 쉽게 적용할 수 있으며, 또한 매핑 트리를 메인 메모리에 상주시킴으로써 검색 시간을 단축시킬 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 기존 인덱스보다 MR-Tree 성능의 우수성을 보였다.
인공지능(AI)의 한기법인 Space Search 기법을 이용하여 회로의 단선 결함의 유무 및 결함위치를 찾아내는 방법을 제시하였다. 보통 회로의 결함은 단선 및 단락의 구조적 결함으로 나뉘어진다. 두가지 결함 모두 회로의 기능에 중대한 이상을 초래한다. 그중 단선에 의한 회로의 결함에 대하여 다루었다. 우선 회로를 net와 net의 연결 path에 따라 tree 구조로 변환하였다. 서로 독립된 net들은 서로 다른 tree의 node를 이루며 각각의 tree는 적기적으로 연결됨이 없다. 각 tree의 최상단부의 root node에 test vector를 입력하고 최하단부의 leaf node에서 vector를 관찰하여 입력된 test vector와 비교한다. 그 비교 결과 동일 유무에 따라 결함의 유무를 판정한다. 결함이 있다고 판정된 leaf node는 depth search 방법에 의하여 root node쪽으로 test vector를 관찰하여, 전기적 신호에 의하여 회로의 서놔 단선된 위치를 찾아내도록 하는 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 트리검색 기반의 GTMP (matching pursuit with greedy tree search)이라는 새로운 희소신호 복원기법을 제안한다. 트리검색은 비용함수 (cost function)를 최소화함으로써 희소신호 복원 성능을 향상시키기 위해 적용하였다. 또한 각 노드마다 트리제거 (tree pruning)기법을 이용하여 효율적인 알고리듬을 개발하였다. 본 논문에서는 알고리듬의 성능분석을 통해 희소신호에서 영(0)이 아닌 값의 위치를 정확히 찾아내는 조건을 도출하였다. 그리고 실험을 통해 GTMP가 기존의 희소신호 복원기법에 비해 성능이 향상되었음을 보였다.
This thesis investigates an expert system(ES) to propose fault restoration plan by utilizing tree search strategies. In order to cope with an extensive amount of data and frequent breaker switching operations in distribution systems, the database of system configuration is constructed by using binary trees. This remarkably enhances the efficiency of search algorithm and makes the proposed ES easily adaptable to system changes due to switching operations. The rule-base is established to fully utilize the meris of tree-structured database. The inferring strategy is developed mainly based on the best-first search algorithm to increase computation efficiency. The proposed ES has been implemented to efficiently deal with large distribution systems by reducing computational burden remarkably compared with the conventional ES's.
In this paper, we propose a method for predicting a user's location based on their past movement patterns. There is no restriction on the length of past movement patterns when using this method to predict the current location. For this purpose, a modified search tree has been devised. The search tree is constructed in an effective manner while it additionally learns the movement patterns of a user one by one. In fact, the time complexity of the learning process for a movement pattern is linear. In this process, the search tree expands to take into consideration more details about the movement patterns when a pattern that conflicts with an existing trained pattern is found. In this manner, the search tree is trained to make an exact matching, as needed, for location prediction. In the experiments, the results showed that this method is highly accurate in comparison with more complex and sophisticated methods. Also, the accuracy deviation of users of this method is significantly lower than for any other methods. This means that this method is highly stable for the variations of behavioral patterns as compared to any other method. Finally, 1.47 locations were considered on average for making a prediction with this method. This shows that the prediction process is very efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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