본 연구는 불질의 기반의 OPAC에서 정렬과 적합성 순위화알고리즘의 효과를 분석하고, 순위화의 성능을 평가하는 척도를 연구하였다. 연구결과 출판년도순 정렬이 저자명순, 서명순, 출판사순 정렬보다 우수하였으나 유의한 차이는 아니었다. 용어빈도수에 기반을 퍼지나 DNF 모델보다는 위치정보에 기반을 둔 알고리즘의 순위화 성능이 더 우수하였다. 6개의 순위화 성능평가척도간에 차이는 없었으며, 순위화시스템에서 정확률 P보다 분별력이 높은 단순 척도의 유용성이 확인되었다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권2호
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pp.52-58
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2014
Exact histogram specification (EHS) transforms the histogram of an input image into the specified histogram. In the conventional EHS techniques, the pixels are first sorted according to their graylevels, and the pixels that have the same graylevel are further differentiated according to the local average of the pixel values and the edge strength. The strictly ordered pixels are then mapped to the desired histogram. However, since the conventional sorting method is inherently dependent on the initial graylevel-based sorting, the contrast enhancement capability of the conventional EHS algorithms is restricted. We propose a modified EHS algorithm considering the just noticeable difference. In the proposed algorithm, the edge pixels are pre-processed such that the output edge pixels obtained by the modified EHS can result in the local contrast enhancement. Moreover, we introduce a new sorting method for the pixels that have the same graylevel. Experimental results show that the proposed algorithm provides better image enhancement performance compared to the conventional EHS algorithms.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권6호
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pp.705-713
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2006
For the analysis of multiunit extracellular neural signals as multiple spike trains, neural spike sorting is essential. Existing algorithms for the spike sorting have been unsatisfactory when the signal-to-noise ratio(SNR) is low, especially for implementation of fully-automated systems. We present a novel method that shows satisfactory performance even under low SNR, and compare its performance with a recent method based on principal component analysis(PCA) and fuzzy c-means(FCM) clustering algorithm. Our system consists of a spike detector that shows high performance under low SNR, a feature extractor that utilizes projection pursuit based on negentropy maximization, and an unsupervised classifier based on Gaussian mixture model. It is shown that the proposed feature extractor gives better performance compared to the PCA, and the proposed combination of spike detector, feature extraction, and unsupervised classification yields much better performance than the PCA-FCM, in that the realization of fully-automated unsupervised spike sorting becomes more feasible.
The Modular Multilevel Converter (MMC) is particularly attractive for medium and high power applications such as High-Voltage Direct Current (HVDC) systems. In order to reach a high voltage, the number of cascaded submodules (SMs) is generally very large. Thus, in the applications with hundreds or even thousands of SMs such as MMC-HVDCs, the sorting algorithm of the conventional voltage balancing strategy is extremely slow. This complicates the controller design and increases the hardware cost tremendously. This paper presents a Two-Way Merge Sort (TWMS) strategy based on the prediction of the capacitor voltages under ideal conditions. It also proposes an innovative Insertion Sort Correction for the TWMS (ISC-TWMS) to solve issues in practical engineering under non-ideal conditions. The proposed sorting methods are combined with the features of the MMC-HVDC control strategy, which significantly accelerates the sorting process and reduces the implementation efforts. In comparison with the commonly used quicksort algorithm, it saves at least two-thirds of the sorting execution time in one arm with 100 SMs, and saves more with a higher number of SMs. A 501-level MMC-HVDC simulation model in PSCAD/EMTDC has been built to verify the validity of the proposed strategies. The fast speed and high efficiency of the algorithms are demonstrated by experiments with a DSP controller (TMS320F28335).
정렬 알고리즘 효율성을 분석하는 O 표기법은 자료 크기에 관한 모형을 구축하지 않고 자료 크기가 무한하게 증가될 때의 정렬 비교 횟수의 증가율에 관한 대략적인 정보만을 제공하는 점근적 알고리즘 분석 결과이다 그러므로 제한된 유한개의 자료들만을 정렬하는 응용 면에서도 정렬 알고리즘 효율성 검정이 필요하다. 9,000개 이하의 수치 자료에 삽입 정렬과 퀵 정렬 알고리즘을 적용하여 자료 개수에 따른 정렬 시 필요한 원소 교환 횟수 관계 모형을 구축하였다. 효율성이 O(nlogn)으로 분류되는 퀵 정렬의 경우 추정된 모형은 S=0.9305 $N^{1.1339}$으로, O( $n^2$) 으로 분류되는 퀵 정렬에서는 S=0.12232 $N^{2.013}$으로 추정되었다. 또한 모형의 적합도 검정 결과 정렬 시 자료 개수에 따른 원소 교환 횟수 관계가 추정된 모형들에 의하여 99% 이상이 설명될 수 있으며 적합성을 증명하는 강한 확률적 증거가 발견 되었다. 본 연구 결과들은 정렬 자료 개수가 적은 경우나 새로 개발된 정렬 알고리즘 효율성에 관한 검정의 필요성을 제시한다.
Grading and sorting an indeterminate form of agricultural products such as sweet potatoes and potatoes are a labor intensive job because its shape and size are various and complicate. It costs a great deal to sort sweet potato in an indeterminate forms. There is a great need for an automatic grader fur the potatoes. Machine vision is the promising solution for this purpose. The optical indices for qualifying weight and appearance quality such as shape, color, defects, etc. were obtained and an on-line sorting system was developed. The results are summarized as follows. Sorting system combined with an on-line inspection device was composed of 5 sections, human inspection, feeding, illumination chamber, image processing & control, and grading & discharging. The algorithms to compute geometrical parameters related to the external guality were developed and implemented for sorting the deformed sweet potatoes. Grading accuracy by image processing was $96.4\%$ and the processing capacity was 10,800 pieces per hour.
Automatic nut sorting machine used to calculate the size of inserted nut and detect the black spot defection is introduced in this paper. Because most of farm products are imported from the underdeveloped countries, domestic farm products have no place to be sold in market. To overcome this critical situation, lowering the productivity cost is strongly demanded to compete with foreign corps. Imaged processed nut sorting algorithm is developed to the automatic nut sorting machine to remove the sorting time which takes lots of man power. This system is composed of mainly two parts, mechanical parts and vision system. The purpose of mechanical part is supplying the nuts automatically to make computer system capture the images of objects. Simplified mechanical system was assembled followed by 3D simulation by Pro/E design for the adaptive cost effects. Several image processing algorithms are designed to detect the spot defects and calculate the size of nuts. Test algorithm shows good results to the designed automatic nut sorting system.
지금까지의 bitonic sorting 에 대한 연구는 N 개의 key를 정렬하기 위해서는 N/2(or N)개의 프로세서가 필요하였다. 여기서는 프로세서의 수가 정렬하고자 하는 key 수에 독립적이고 또한 N/2개 이하인 경우를 고려하였다. 따라서 본 연구에서는 공유 메모리 병렬 컴퓨터 환경에서 N 개의 Key를 고정도니 수의 프로세서를 사용하여 O(log2N) 시간에 정렬 할 수 있는 두 종류의 범용 bitonic sorting 알고리즘을 구현하였다. 첫째로, VITURAL-GPBS 알고리즘은 하나의 프로세서를 사용하여 여러 개의 프로세서가 하는 역할을 모방하므로써 정렬을 수행하도록 하였다. 둘째로, VIRTUAL-GPBS 알고리즘보다 좀 더 효율적이고 빠른 FAST-GPBS 알고리즘을 소개하였다. 두 알고리즘의 주요 차이점은 FAST-GPBS 알고리즘에서는 각각의 프로세서에 배정된 여러 개의 key를 각 프로세서 내에서 가장 빠른 순차 정렬 알고리즘을 사용하면서 먼저 지역적으로 정렬을 함으로써 VIRTUAL-GPBS 보다 효율이 50% 이상 향상된 정렬을 수행할 수 있도록 하였다. FAST-GPBS 알고리즘은 compare-exchange 대신 merge-split 작업을 함으로써 컴퓨터의 사용 효율을 향상시킬 수 있다.
Elitist nondominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is adopted and improved for multiobjective optimal reactive power flow (ORPF) problem. Multiobjective ORPF, formulated as a multiobjective mixed integer nonlinear optimization problem, minimizes real power loss and improves voltage profile of power grid by determining reactive power control variables. NSGA-II-based ORPF is tested on standard IEEE 30-bus test system and compared with four other state-of-the-art multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs). Pareto front and outer solutions achieved by the five MOEAs are analyzed and compared. NSGA-II obtains the best control strategy for ORPF, but it suffers from the lower convergence speed at the early stage of the optimization. Several problem-specific local search strategies (LSSs) are incorporated into NSGA-II to promote algorithm's exploiting capability and then to speed up its convergence. This enhanced version of NSGA-II (ENSGA) is examined on IEEE 30 system. Experimental results show that the use of LSSs clearly improved the performance of NSGA-II. ENSGA shows the best search efficiency and is proved to be one of the efficient potential candidates in solving reactive power optimization in the real-time operation systems.
자율주행, AI의 시대가 도래함에 따라 카메라를 통하여 물체를 정확히 인식 및 판단하는 것이 중요해졌다. 특히 카메라를 이용하여 물체를 인식하는 방법은 다른 여러 방법들에 비하여 시각적으로 많은 양의 정보를 얻을 수 있기 때문에 정확한 영상을 추출하기 위하여 많은 영상 신호 처리 방법들이 연구되고 있다. 또한, 이러한 영상 신호 처리의 기능을 실제 하드웨어로 구현하기 위하여 많은 연구도 동시에 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상 신호 처리에서 자주 사용되는 정렬 알고리즘에 대하여 동작원리 및 특징을 비교하고 성능에 대한 평가를 정리하였다. 이를 토대로 대표적인 정렬 알고리즘 중 하드웨어로 구현할 때 효율적인 알고리즘에 대하여 정의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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