스케줄링, 정렬, 및 최단 거리 계산 네트워크 문제 등과 같은 응용에 이용될 수 있는 우선 순위 큐 중, 피보나치 힙, 페어링 힙, 및 M-힙은 포인터를 이용하는 자료 구조이다. 본 논문에서는 [1]에서 문제점으로 남겨두었던 M-힙을 배열을 이용하여 표현한 MA-힙(M-heap with an array representation)를 제안한다. MA-힙은 M-힙과 동일한 시간 복잡도인 O(1) 삽입 전이 시간과 O(logn) 삭제 시간 복잡도를 가지며, 단순한 전통적인 힙에 근거하고 있기 때문에 [5]에서 제안된 힙보다 구현이 매우 용이하다.
본 연구에서는 임의의 정렬되지 않은 점집합에서 정렬을 고려한 개선된 Convex Hull 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Convex Hull의 극점 특성을 이용하여 처리 데이터를 한정하기 때문에 계산복잡도가 낮다. 각 단계마다 볼록 정점을 판별하는 조건을 이용하여 한 번의 스캔으로 완전한 Convex Set을 구한다. 알고리즘 초기에 점집합의 정렬이 필요한데, 이때 걸리는 시간이 알고리즘 전체 동작시간의 대부분을 차지하기 때문에 값과 인덱스를 대치하여 빠르게 정렬하였다. 일반적인 상황을 가정하여 랜덤한 점집합으로 알고리즘의 동작시간을 측정하였으며 기존의 알고리즘에 비해 약 두 배의 속도 향상이 있음을 확인하였다.
온라인 거래가 증가하면서 의류 이미지는 소비자의 구매 결정에 큰 영향을 미치게 되었다. 의류 소재에 대한 이미지 정보의 중요성이 강조되고 있으며, 의류 이미지를 분석하여 사용된 소재를 파악하는 것은 패션 산업에 있어서 중요하다. 의류에 사용된 텍스타일의 소재는 육안으로 식별하기 어렵고, 분류 작업에도 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 의류 이미지로부터 텍스타일의 소재를 분류하고자 하였다. 소재를 분류함으로써 의류 생산 비용을 절감하고, 제조공정의 효율성을 증대하는데 도움이 되며 소비자에게 특정 소재의 제품을 추천하는 AI 서비스에 기여할 수 있다. 의류 이미지를 분류하기 위해 머신비전 기반의 딥러닝 알고리즘 ResNet과 Vision Transformer를 이용하였다. 760,949장의 이미지를 수집하였고, 비정상 이미지를 검출하는 전처리 과정을 거쳤다. 최종적으로 총 167,299장의 의류 이미지와 섬유라벨 19개, 직물라벨 20개를 사용하였다. ResNet과 Vision Transformer를 사용해서 의류 텍스타일의 소재를 분류하였으며 알고리즘 성능을 Top-k Accuracy Score 지표를 통해 비교하였다. 성능을 비교한 결과, ResNet 보다 Vision Transformer 알고리즘이 더 우수하였다.
본 연구는 웹에서 접근 가능한 내용기반 음악검색(CBMR) 시스템들을 조사하여, 탐색질의의 종류, 접근점, 입출력, 탐색기능, 데이터베이스 성격과 크기 등의 관점에서 특성을 비교 분석하고자 하였다. 비교 분석에 사용된 특성을 추출하기 위해 내용기반 음악정보의 특성과 시스템 구축에 필요한 파일의 변환, 멜로디 추출 및 분할, 색인자질 추출과 색인, 매칭에 사용되는 기술들을 선행연구로 리뷰하였다. 15개의 시스템을 분석한 결과 다음과 같은 특성과 문제점이 분석되었다. 첫째, 도치색인, N-gram 색인, 불리언 탐색, 용어절단검색, 키워드 및 어구 탐색, 음길이 정규화, 필터링, 브라우징, 편집거리, 정렬과 같은 텍스트 정보 검색 기법이 CBMR에서도 검색성능을 향상시키는 도구로 사용되고 있었다. 둘째, 시스템들은 웹에서 크롤링하거나 탐색질의를 DB에 추가하는 등으로 DB의 성장과 실용성을 위한 노력을 하고 있었다. 셋째, 개선되어야 할 문제점으로 선율이나 주선율을 추출하는데 부정확성, 색인자질을 추출할 때 사용되는 불용음(stop notes)을 탐색질의에서도 자동 제거할 필요성, 옥타브를 무시한 solfege 검색의 문제점 등이 분석되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.483-503
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2015
This paper analyzes the optimal user density and power allocation for Device-to-Device (D2D) communication underlaying cellular networks on multiple bands with the target of maximizing the D2D transmission capacity. The entire network is modeled by Poisson point process (PPP) which based on stochastic geometry. Then in order to ensure the outage probabilities of both cellular and D2D communication, a sum capacity optimization problem for D2D system on multiple bands is proposed. Using convex optimization, the optimal D2D density is obtained in closed-form when the D2D transmission power is determined. Next the optimal D2D transmission power is obtained in closed-form when the D2D density is fixed. Based on the former two conclusions, an iterative algorithm for the optimal D2D density and power allocation on multiple bands is proposed. Finally, the simulation results not only demonstrate the D2D performance, density and power on each band are constrained by cellular communication as well as the interference of the entire system, but also verifies the superiority of the proposed algorithm over sorting-based and removal algorithms.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제10권2호
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pp.117-124
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2009
In the environment where various and complicated threat signals exist, RWR (Radar Warning Receiver), which can warn pilot of the existence of threats, has long been a necessary electronic warfare (EW) system to improve survivability of aircraft. The angle of arrival (AOA) information, the most reliable sorting parameter in the RWR, is measured by means of four-quadrant amplitude comparison direction finding (DF) technique. Each of four antennas (usually spiral antenna) of DF unit covers one of four quadrant zones, with 90 degrees apart with nearby antenna. According to the location of antenna installed in helicopter, RWR is subject to signal loss and interference by helicopter body and structures including tail bumper, rotor blade, and so on, causing a difficulty of detecting hostile emitters. In this paper, the performance degradation caused by signal interference by tail rotor blades has been estimated by measuring amplitude video signals into which RWR converts RF signals in case a part of antenna is screened by real tail rotor blade in anechoic chamber. The results show that corruption of pulse amplitude (PA) is main cause of DF error. We have proposed two algorithms for resolving the interference by tail rotor blades as below: First, expand the AOA group range for pulse grouping at the first signal analysis phase. Second, merge each of pulse trains with the other, that signal parameter except PRI and AOA is similar, after the first signal analysis phase. The presented method makes it possible to use RWR by reducing interference caused by blade screening in case antenna is screened by tail rotor blades.
Environmental planning includes resource allocation and spatial planning process for the conservation and management of environment. Because the spatialization of the environmental planning is not specifically addressed in the relevant statutes, it actually depends on the qualitative methodology such as expert judgement. The results of the qualitative methodology have the advantage that the accumulated knowledge and intuition of the experts can be utilized. However, it is difficult to objectively judge whether it is enough to solve the original problem or whether it is the best of the possible scenarios. Therefore, this study proposed a methodology to quantitatively and objectively spatialize various environmental planning. At first, we suggested a quantitative spatial planning model based on an optimization algorithm. Secondly, we applied this model to two kinds of environmental planning and discussed about the model performance to present the applicability. Since the models were developed based on conceptual study site, there was a limitation in showing possibility of practical use. However, we expected that this study can contribute to the fields related to environmental planning by suggesting flexible and novel methodology.
Objective: The aim of this study was to discover the functional impact of non-synonymous single nucleotide polymorphisms (nsSNPs) that were found in selective sweep regions of the Landrace genome Methods: Whole-genome re-sequencing data were obtained from 40 pigs, including 14 Landrace, 16 Yorkshire, and 10 wild boars, which were generated with the Illumina HiSeq 2000 platform. The nsSNPs in the selective sweep regions of the Landrace genome were identified, and the impacts of these variations on protein function were predicted to reveal their potential association with traits of the Landrace breed, such as reproductive capacity. Results: Total of 53,998 nsSNPs in the mapped regions of pigs were identified, and among them, 345 nsSNPs were found in the selective sweep regions of the Landrace genome which were reported previously. The genes featuring these nsSNPs fell into various functional categories, such as reproductive capacity or growth and development during the perinatal period. The impacts of amino acid sequence changes by nsSNPs on protein function were predicted using two in silico SNP prediction algorithms, i.e., sorting intolerant from tolerant and polymorphism phenotyping v2, to reveal their potential roles in biological processes that might be associated with the reproductive capacity of the Landrace breed. Conclusion: The findings elucidated the domestication history of the Landrace breed and illustrated how Landrace domestication led to patterns of genetic variation related to superior reproductive capacity. Our novel findings will help understand the process of Landrace domestication at the genome level and provide SNPs that are informative for breeding.
대부분의 교사학습 알고리즘은 수치형 변수 처리의 어려움을 해결하기 위해 전처리 단계에서 연속형 변수를 범주형으로 변환시킨 후 적용된다. 이러한 전처리 단계를 전역적 범주화라 하며 빈즈(Bins)라는 클래스 분포 리스트를 이용한다. 그러나 대부분의 전역적 범주화 기법은 단일 빈즈를 필요로 하기 때문에 데이타가 대용량이고 범주화를 수행할 변수의 범위가 매우 클 경우, 단일 빈즈를 생성하기 위해 많은 정렬 및 병합을 수행해야한다. 또한, 기존의 방법은 일괄처리 방식으로 범주화를 수행하기 때문에 새로운 데이타가 추가되면 이 데이타가 반영된 범주를 생성하기 위해 처음부터 범주화를 다시 수행해야한다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 샘플 분할 포인트를 추출하고 이로부터 범주화를 수행하는 기법을 제안한다. 본 논문의 접근 방법은 단일 빈즈를 생성하기 위한 병합이 필요 없기 때문에 대용량 데이타에 대한 범주화를 수행할 때 효율적이다. 본 연구에서는 실제 데이타와 가상의 데이타를 이용하여 기존의 방법과 비교 실험하였다.
본 연구에서는 색도인식이 가능한 버신 비젼시스템을 설계 제작하고, 제작한 시스템을 이용하여 철스크랩에 혼합되어 있는 Cu스크랩을 자동으로 분리하는 시험연구를 행하였다. 머신비젼시스템은 크게 측정부, 이송부 그리고 ejector로 구분되며, CCD카메라, 광원 및 frame grabber로 구성된 측정부에서 이메지 프로쎄싱 알고리즘에 의해 이송되어 오는 스크랩 표면의 색도를 인식하게 된다. 또한 그 인식결과에 따라 I/O interface가 구성된 콘트롤러에 의해 에어노즐을 작동하도록 하여 임의로 지정한 특정 표면색상의 스크랩만을 분리하도록 되어 있다. 본 시스템을 이용하여 철스크랩에 포함된 Cu스크램의 선별실험을 수행한 결과, 스크랩 이송속도가 15 m/min.에서 90%이상의 선별효율을 나타내어, 향후 선별기능의 고속화가 실현될 경우 산업적으로 적용 가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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