vp tree는 기준점(vantage point)과의 거리를 기준으로 데이터베이스 내의 자료를 색인하는 자료구조이다. 멀티미디어 자료 검색에서 비슷한 정도는 객체간의 거리를 바탕으로 비교하고, vp tree 색인 구조는 이 과정을 내포하고 있기 때문에 최근 멀티미디어 검색 연구에서 많이 사용되고 있다. 검색 방법에는 query와 가장 가까운 대상을 찾는 Nearest Neighbor Search, 또는 query와 가까운 k등까지를 검색하는 k-Nearest Neighbor Search가 있다. 본 논문에서는 Content-based retrieval에서 최근 자주 사용되는 vp tree에서 효과적인 k-NNS 방법을 제안하고, 기존의 전형적인 k-NNS 방법과의 비교 실험 결과를 보인다.
Recently, greedy algorithm has received much attention as a cost-effective means to reconstruct the sparse signals from compressed measurements. Much of previous work has focused on the investigation of a single candidate to identify the support (index set of nonzero elements) of the sparse signals. Well-known drawback of the greedy approach is that the chosen candidate is often not the optimal solution due to the myopic decision in each iteration. In this paper, we propose a tree search based sparse signal recovery algorithm referred to as the tree search matching pursuit (TSMP). Two key ingredients of the proposed TSMP algorithm to control the computational complexity are the pre-selection to put a restriction on columns of the sensing matrix to be investigated and the tree pruning to eliminate unpromising paths from the search tree. In numerical simulations of Internet of Things (IoT) environments, it is shown that TSMP outperforms conventional schemes by a large margin.
트리 재균형 과정을 최소화하기 위하여 이진 검색 트리의 불균형도에 따른 검색 성능에 관한 수량적 정보를 얻기 위한 실험이 행하여졌다. 트리를 구성하는 노드들의 좌, 우 서브트리 높이 차 인 균형 인수에 의하여 불균형도를 수량화 한 결과 불균형도가 심해질수록 검색성능이 저하됨이 실험 자료들에 의하여 확률적으로 증명되었고 (p<0.01), 노드 개수와 평균 검색 횟수 관계를 설명하기 위한 모형으로는 로그 모형 보다 선형 모형이 적합한 경향을 보였다. 그러나 균형 인수 크기가 3 미만인 노드들만으로 구성된 이진 검색 트리의 성능은 높이 균형이진 트리에 비하여 저하되지 않는 것으로 평가된다. 본 연구 결과들은 이진 트리를 자료 구조를 사용하는 소프트웨어 관리에 적용될 수 있을 것이다.
The purpose of this study is to suggest the grid search method for selecting an optimal decision tree model. It chooses optimal values for the maximum depth of tree and the minimum number of observations that must exist in a node in order for a split to be attempted. Therefore, the grid search method guarantees building a decision tree model that shows more precise and stable classifying performance. Through empirical analysis using data of job satisfaction of workplace reserve force commanders, we show that the grid search method helps us generate an optimal decision tree model that gives us hints for the improvement direction of labor conditions of Korean workplace reserve force commanders.
This paper proposes an expert system which can enhance the accuracy of real-time bus reconfiguration strategy by adopting local minimum tree search method and minimize the spreading effect of the fault by considering totally the operating condition when a main transformer fault occurs in the automated substation. The local minimum tree search method to expand the best-first search method. This method has an advantage which can improve the performance of solution within the limits of the real-time condition. The inference strategy proposed expert system consists of two stages. The first stage determines the switching candidate set by searching possible switching candidates starting from the main transformer or busbar related to the event. And, second stage determines the rational real-time bus reconfiguration strategy based on heuristic rules for the obtained switching candidate set. Also, this paper studies the generalized distribution substation modelling using graph theory and a substation database is designed based on the study result. The inference engine of the expert system and the substation database is implemented in MFC function of Visual C++. Finally, the performance and effectiveness of the proposed expert system is verified by comparing the best-first search solution and local minimum tree search solution based on diversity event simulations for typical distribution substation.
본 논문에서는 다중 입출력 (multiple-input multiple-output: MIMO) 시스템을 위한 깊이 우선 탐색과 (depth-first search) 너비 우선 탐색의 (breadth-first search) 혼용을 바탕으로 한 복호 기법을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 탐색 트리를 여러 단계로 나눈 뒤, 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색 기법 모두의 장점을 이끌어 낼 수 있도록 두 기법의 유기적인 적용을 통하여 각 단계를 탐색한다. 또한, 성능 평가를 통해 두 탐색 기법이 적절히 적용되었을 때, 기존의 복호 기법들보다 상당히 낮은 연산 복잡도를 갖는 것을 확인할 수 있다.
This paper presents a new method of Huffman decoding which gives a significant improvement of processing efficiency based on the reconstruction of an efficient one-dimensional array data structure incorporating the numeric interpretation of the accrued codewords in the binary tree. In the Proposed search method, the branching address is directly obtained by the arithematic operation with the incoming digit value eliminating the compare instruction needed in the binary tree search. The proposed search method gives 30% of improved Processing efficiency and the memory space of the reconstructed Huffman table is reduced to one third compared to the ordinary ‘compare and jump’ based binary tree. The experimental result with the six MPEG-2 AAC test files also shows about 198% of performance improvement compared to those of the widely used conventional sequential search method.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권2호
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pp.177-185
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2005
This paper proposes an expert system that can enhance the accuracy of real-time bus reconfiguration strategy by adopting the local minimum tree search method and that can minimize the spreading effect of the fault by considering the operating condition when a main transformer fault occurs in an automated substation. The local minimum tree search method is used to expand the best-first search method. This method has the advantage that it can improve the solution performance within the limits of the real-time condition. The inference strategy proposed expert system consists of two stages. The first stage determines the switching candidate set by searching possible switching candidates starting from the main transformer or busbar related to the event. The second stage determines the rational real-time bus reconfiguration strategy based on heuristic rules from the obtained switching candidate set. Also, this paper proposes generalized distribution substation modeling using graph theory, and a substation database based on the study results is designed.
We propose a new scheme for VQ codebook search. The procedure is in between the binary-tree-search and full-search and thus might be called N-ary search of a codebook. Through the experiment performed on 7200 frames spoken by 25 speakers, we confirmed that the best codewords as good as by the full-search were obtained at moderate time consumption comparable to the binary-tree-search. In application to speech recognition by HMM/VQ with Bakis model, where appearance of a specific codeword is essential in the parameter training phase, the method proposed here is expected to provide an efficient training procedure.
본 논문에서는 검색 위주의 공간 데이터베이스 시스템을 위한 R-tree 기반의 동시성 제어 기법을 제안한다. 기존의 제안된 기법들은 검색연산이 갱신연산과 동시에 수행되는 것을 막기 위해 노드에 공유 락이나 래치를 획득함으로써 갱신연산으로 인한 검색연산의 블록킹을 막을 수 없다는 문제를 가지고 있으며, 또한 R-tree같은 다차원 색인의 경우 갱신연산의 락 획득은 여러 노드에 걸쳐 일어날 수 있으며, 노드 분할과 같은 경우 오랜 시간동안 락을 획득하고 있을 수도 있기 때문에 검색연산은 장시간 블록킹이 되어야 하는 문제를 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 노드의 엔트리들을 링크드 리스트로 연결하는 방법을 사용하여 노드에 엔트리를 삽입하고 있는 중에도 락이나 래치를 획득하지 않고 검색연산을 할 수 있는 링크드 리스트 기반의 동시성 제어 기법과, 노드 분할이 진행 중에 있는 노드에도 검색연산이 락이나 래치를 획득하지 않고 노드를 탐색할 수 있는 버전 기반의 동시성 제어 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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