Adaboost 알고리즘은 얼굴인식을 위한 Haar-like feature들을 이용하기 위해 가장 널리 쓰이고 있는 알고리즘이다. 매우 빠르며 효율적인 성능을 보이고 있으며 하나의 모델이미지가 존재하는 단일분포 데이터에 대해 매우 효율적이다. 그러나 정면 얼굴과 측면 얼굴을 혼합한 인식 등 둘 이상의 모델이미지를 가진 다중 분포모델에 대해서는 그 성능이 저하된다. 이는 단일 학습 알고리즘의 선형결합에 의존하기 때문에 생기는 현상이며 그 응용범위의 한계를 지니게 된다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 제안으로서 Decision Tree를 Harr-like Feature와 결합하는 기법을 제안한다. Decision Tree를 사용 함으로서 보다 넓은 분야의 문제를 해결하기 위해 기존의 Decision Tree를 Harr-like Feature에 적합하도록 개선한 HDCT라고 하는 Harr-like Feature를 활용한 Decision Tree를 제안하였으며 이것의 성능을 Adaboost와 비교 평가하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권12호
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pp.3117-3132
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2012
The tree topology in multicast systems has high transmission efficiency, low latency, but poor resilience to node failures. In our work, some nodes are selected as backbone nodes to construct a tree-like core overlay. Backbone nodes are reliable enough and have strong upload capacity as well, which is helpful to overcome the shortcomings of tree topology. The core overlay is organized into a spanning tree while the whole overlay is of mesh-like topology. This paper focuses on improving the performance of the application-layer multicast overlay by optimizing the core overlay which is periodically adjusted with the proposed optimization algorithm. Our approach is to construct the overlay tree based on the out-degree weighted reliability where the reliability of a node is weighted by its upload bandwidth (out-degree). There is no illegal solution during the evolution which ensures the evolution efficiency. Simulation results show that the proposed approach greatly enhances the reliability of the tree-like core overlay systems and achieves shorter delay simultaneously. Its reliability performance is better than the reliability-first algorithm and its delay is very close to that of the degree-first algorithm. The complexity of the proposed algorithm is acceptable for application. Therefore the proposed approach is efficient for the topology optimization of a real multicast overlay.
This paper proposes a 16-bit ${\times}$ 16-bit multiplier for 2 twos-complement binary numbers with tree-like structure and implements it on a FPGA. The space and time complexity analysis shows that the 16-bit Tree-like multiplier represents lower circuit complexity and computes more quickly than both Booth array multiplier md Modified array multiplier.
본 논문에서는 기존에 제시된 MR-tree와 SQR-tree의 장점을 결합하여 대용량 공간 데이타를 보다 효율적으로 처리할 수 있는 하이브리드 인덱스 구조인 SQMR-tree(Spatial Quad MR-tree)를 제시한다. MR-tree는 R-tree에 R-tree 리프 노드를 직접 접근해주는 매핑 트리를 적용한 인덱스 구조이고, SQR-tree는 SQ-tree (Spatial Quad-tree)와 SQ-tree의 리프 노드마다 실제로 공간 객체를 저장하는 R-tree가 결합된 인덱스 구조이다. SQMR-tree는 SQR-tree를 기본 구조로 SQR-Tree의 R-tree 마다 매핑 트리가 적용된 형태를 가진다. 따라서, SQMR-tree는 SQR-tree와 같이 공간 객체가 여러 R-tree에 분산 저장되며 질의 영역에 해당하는 R-tree만 접근하면 되기 때문에 공간 질의 처리 비용을 줄일 수 있다. 또한, SQMR-tree는 MR-tree와 같이 매핑 트리를 통해 트리 검색 없이 R-tree 리프 노드의 빠른 접근이 가능하기 때문에 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 SQMR-tree의 우수성을 입증하였다.
이동체는 시간에 따라 위치를 변경하는 특성과 이동체의 경로는 궤적으로 표현되는 특성을 가진다. 이동체 궤적 데이타에 대한 저장 및 검색을 처리하는 이동체 데이타베이스 시스템에서는 효율적인 데이타 접근 방법이 필요하다. 특히 궤적 검색을 위한 대표적인 질의 유형인 복합 질의는 영역내의 궤적 검색과 궤적의 일부분을 추출하는 과정을 포함한다. 그러나, 영역 질의에 우수한 색인 방법은 부분 궤적을 추출하기 위한 비용이 높은 단점을 가진다. 반면, 궤적 질의를 위한 색인 방법의 경우 노드간의 중첩이 매우 높아 영역내의 궤적 검색 비용이 높은 단점이 있다. 이 논문에서는 이동체 데이타베이스에서 복합 질의를 효율적으로 처리하기 위해 TR-tree를 제시한다. TR-tree는 궤적 질의를 위해 궤적 보존 및 단말 노드의 용량을 증가시키고, 영역 질의 처리를 위해 사장영역과 MBB(Minimum Bounding Box)의 중첩을 감소시키는 논리적 궤적 분할을 지원하는 특징을 가진다. 실험 평가에서 TR-tree는 STR-tree, TB-tree의 복합 질의 성능 비교에서 평균 25%의 노드 접근 회수를 감소시킨다.
This paper describes a electrical tree simulation by fractal theory. Tree patterns produced by computer simulation with random numbers were studied from the point of view of fractal dimension. Tree patterns have a variety of shapes such as branch-like, bush-like, and quasi-bush-like trees. The patterns are determined by origins and probability ratio. The fractal dimensions have been measured a function of discharge number.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권1호
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pp.111-123
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2005
Many indexing methods were proposed so that process moving object efficiently. Among them, indexing methods like the 3D R-tree treat temporal and spatial domain as the same. Actually, however. both domain had better process separately because of difference in character and unit. Especially in this paper we deal with limited region such as indoor environment since spatial domain is limited but temporal domain is grown. In this paper we present a novel indexing structure, namely STS-tree(Separation of Time and Space tree). based on limited region. STS-tree is a hybrid tree structure which consists of R-tree and one-dimensional TB-tree. The R-tree component indexes static object and spatial information such as topography of the space. The TB-tree component indexes moving object and temporal information.
본 논문에서는 새로운 외부 메모리 인덱스 자료 구조인 접미사 B-tree를 제안한다. 접미사 B-tree는 String B-tree와 마찬가지로 문자열을 키로 가지는 B-tree이다. String B-tree의 노드는 복잡한 Patricia ie로 구현된 반면, 접미사 B-tree의 노드는 일반적인 B-tree처럼 배열로 구현되어 보다 간단하고 구현하기 쉽다. 그럼에도 불구하고 접미사 B-tree에서 배열을 이용하여 String B-tree만큼 효율적으로 분기를 찾을 수 있다. 결과적으로 문자열 알고리즘 분야에서 기본적이고 중요한 문제인 문자열 매칭을 String B-tree와 동일한 디스크 접근을 사용하여 수행할 수 있다.
In December-January of 1996-1997 and 1997-1998, information was gathered about vertical distribution of foraging sites of tits in 34 flocks in coniferous and deciduous forests. There was a significant effect of forest type on the distribution of foraging sites of each species. Habitat was classified into 5 height layers vertically: ground, bushes (usually<1.5 m, up to 3 m), tree layer 1 (up to 1/3 of tree height), tree layer 2 (1/3-2/3 tree height). and tree layer 3 (>2/3 tree height). There were differences among species: great tit (Parus major) foraged mostly on the ground, coal tit (P. ater) and long-tailed tit (Acrocephalus caudatus) - on the highest tree layer, marsh tit (P. palustris) was often seen on bushes, and varied tit (P. varius) - in tree layer 2. Smaller species used upper and outer parts of trees. suggesting that, like in most other similar studies. larger dominant species prevented smaller species from using inner parts of trees.
실리콘 나노와이어는 높은 표면적으로 인해 뛰어난 감지 능력을 가지는 재료 중 하나로 다양한 센서 응용 분야에 사용되고 있다. 이를 제작하는 방법에는 Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) 공정을 이용한 Top-down 방식과 Vapor-Liquid-Solid (VLS) 공정을 이용한 Bottom-up 방식이 널리 사용되고 있다. 특히 Plasma-Enhanced Chemical Vapor Deposition(PECVD)와 Au 촉매를 이용한 Bottom-up 방식은 수십 나노미터 이하의 실리콘 나노와이어를 간단한 변수 조절을 통해 성장시킬 수 있다. 또한 Au/Si의 공융점인 363$^{\circ}C$보다 낮은 온도에서 $SiH_4$를 분해시킬 수 있어 열적 효과로 인한 손실을 줄일 수 있는 장점을 지니고 있다. 하지만 PECVD를 이용한 실리콘 나노와이어 성장은 VLS 공정을 통해 표면으로부터 수직으로 성장하게 되는데 이는 센서 응용을 위한 전극 사이의 수평 연결 어려움을 지니고 있다. 따라서 이를 피하기 위한 표면 성장된 실리콘 나노와이어가 요구된다. 본 연구에서는 PECVD VLS 공정을 이용하여 $HAuCl_4$를 촉매로 이용한 표면 성장된 Tree-like 실리콘 나노와이어를 성장시켰다. 공정가스로는 $SiH_4$와 이를 분해시키기 위해 Ar 플라즈마를 사용 하였고 웨이퍼 표면에 HAuCl4를 분사하고 고진공 상태에서 챔버 기판을 370$^{\circ}C$까지 가열한 후 플라즈마 파워(W) 및 공정 압력(mTorr)을 변수로 두어 실험을 진행하였다. 기존의 보고된 연구와 달리 환원된 금 입자 대신 $HAuCl_4$용액을 그대로 사용하였는데 이는 표면 조도(Surface roughness)를 가지는 Au 박막 상태로 존재하게 된다. 이 중 마루(Asperite) 부분에 PECVD로부터 발생된 실리콘 나노 입자가 상대적으로 높은 확률로 흡착하게 되어 실리콘 나노와이어의 표면성장을 유도하게 된다. 성장된 실리콘 나노와이어는 SEM과 EDS를 이용하여 직경, 길이 및 화학적 성분을 측정하였다. 직경은 약 100 nm, 길이는 약 10 ${\mu}m$ 정도로 나타났으며 Tree-like 실리콘 나노와이어가 성장되었다. 향후 전극이 형성된 기판위에 이를 직접 성장시킴으로써 이 물질의 I-V 특성을 파악 할 것이며 이는 센서 응용 분야에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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