학생들이 분수 나눗셈을 이해하기 어려워하는 이유 중 하나는 분수 나눗셈의 구체화가 어렵고 불충분하기 때문이다. 측정 맥락과 분할 맥락의 구체화에 비해 곱과 인수 맥락에서의 구체화는 상대적으로 부족한 실정이다. 이 연구에서는 카테시안 곱의 역 맥락에서 분수 나눗셈 알고리즘을 구체화하였다. 카테시안 곱의 역 맥락에서 이루어져 있는 기존의 분수 나눗셈 구체화의 한계를 논의하고, 세로의 길이를 고정하고 가로의 길이를 1 또는 자연수로 만드는 방법과 넓이가 1인 직사각형을 이용하는 방법으로 분수 나눗셈을 제시하였다. 이와 같은 방법은 제수의 역수의 의미, 제수를 1로 만드는 것의 중요성, 기존 학습 내용과의 연결성, 다양한 접근 가능성 면에서 장점이 있다. 이와 같은 장점을 살려 카테시안 곱의 역 맥락에서 분수 나눗셈 알고리즘을 도입하는 것을 고려할 수 있다.
Multiple-count problem is occurred when rectangle objects span across several buckets. The Cumulative Density (CD) histogram is a technique which solves multiple-count problem by keeping four sub-histograms corresponding to the four points of rectangle. Although it provides exact results with constant response time, there is still a considerable issue. Since it is based on a query window which aligns with a given grid, a number of errors may be occurred when it is applied to real applications. In this paper, we proposed selectivity estimation techniques using the generalized cumulative density histogram based on two probabilistic models: (1) probabilistic model which considers the query window area ratio, (2) probabilistic model which considers intersection area between a given grid and objects. In order to evaluate the proposed methods, we experimented with real dataset and experimental results showed that the proposed technique was superior to the existing selectivity estimation techniques. The proposed techniques can be used to accurately quantify the selectivity of the spatial range query on rectangle objects.
본 논문에서는 2.45GHz 대역 RTLS 환경에서 탐색범위 확장을 고려한 위치추정 알고리즘을 제안하고 평균 추정오차 성능을 분석하였다. 확장 가능한 탐색범위는 $300m{\times}300m$, 2차원 평면상의 정사각형으로, 가용리더의 배치 형태는 원형 배치와 사각형 배치 그리고 탐색범위 확장을 위한 축소된 사각형 배치를 고려하였다. 또한, RTLS의 위치추정 실험 조건으로 LOS 전파환경을 가정하였으며, 수신된 sub-blink 수에 따른 가용리더의 배치 형태별로 위치추정 성능을 분석하였다. 본 논문에서 제안하는 위치추정 알고리즘을 적용하여 위치를 추정한 결과, 원형 리더 배치가 탐색범위 확장이 유리한 사각형 리더 배치에 비하여 우수한 위치추정 정확도를 보였다. 이에, 위치추정의 정확도가 우수한 원형배치와 확장이 유리한 사각형 배치의 장점을 절충하여 탐색범위 확장을 위한 축소 사각형 배치를 제안하였으며, 실험 결과, 제안한 위치추정 알고리즘이 탐색범위 확장을 고려한 축소된 사각형 리더 배치에서도 높은 위치추정 성능이 나타남을 확인하였다.
Foreground estimation in object segmentation has been an important issue for last few decades. In this paper we propose a GrabCut based automatic foreground estimation method using block clustering. GrabCut is one of popular algorithms for image segmentation in 2D image. However GrabCut is semi-automatic algorithm. So it requires the user input a rough boundary for foreground and background. Typically, the user draws a rectangle around the object of interest manually. The goal of proposed method is to generate an initial rectangle automatically. In order to create initial rectangle, we use Gabor filter and Saliency map and then we use 4 features (amount of area, variance, amount of class with boundary area, amount of class with saliency map) to categorize foreground and background. From the experimental results, our proposed algorithm can achieve satisfactory accuracy in object segmentation without any prior information by the user.
본 논문은 수행시간이 빠르면서 효율성이 높은 새로운 Free Rectangle 특징을 사용한 Adaboost 알고리즘 기반 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안하는 Free Rectangle 특징은 동일한 면적의 분리가 가능한 두 개의 사각형으로 구성된 마스크로부터 정의된다. Haar-like 특징은 다양성을 높이기 위해 일반적으로 두 개 이상의 사각 영역으로 구성한 복잡한 마스크 구조를 갖는다. 하지만, 제안하는 특징 마스크는 두 사각형이 특징 윈도우 안에 놓이는 위치와 크기에 따라 효율성이 좋은 다양한 특징을 얻을 수 있다. 또한 제안하는 특징은 일반 Haar-like 특징과 달리 마스크 형태에 상관없이 두 사각 영역의 화소 합의 차만 계산함으로 수행 시간을 크게 줄일 수 있다. 실세계 영상에서 제안하는 Adaboost 알고리즘 기반 얼굴 검출 기법은 빠른 검출 속도와 높은 검출 결과를 보여 학습 데이터만을 바꿔 다른 물체 검출에도 쉽게 적용이 가능하다.
This paper deals with minimizing layout area of VLSI design. A long wire in a VLSI layout causes delay which can be reduced by using a driver. There can be significant area increase when many drivers are introduced in a layout. This paper describes a method to obtain tight bound on the worst-case increase in area when drivers are introduced along many long wires in a layout. The area occupied by minimum-area embedding for a circuit can depend on the aspect ratio of the bounding rectangle of the layout. This paper presents a separator-based area optimal embeddings for VLSI graphs in rectangles of several aspect ratios.
평면도형 넓이 공식은 넓이와 관련이 있는 길이 사이의 관계를 형식화하여 나타낸 것으로 평면도형의 넓이 공식 이해에는 넓이 공식에 내재된 관계 이해가 포함된다. 이 연구에서는 초등학교 5학년 아동들을 대상으로 직사각형, 평행사변형, 삼각형의 넓이 공식에 내재된 관계 이해에 관한 문제를 어떻게 해결하는지 조사하였다. 조사 결과 직사각형과 평행사변형의 넓이 공식에 내재된 관계 이해 문제에 비해 삼각형의 넓이 공식에 내재된 관계 이해 문제의 해결 정도가 상대적으로 낮은 것으로 나타났다. 아동들의 문제 해결 과정으로부터 세 가지 전략(전략 A: 공식에 수를 대입하기, 전략 B: 구체적인 그림을 그리거나 이용하기, 전략 C: 변수 간의 관계에 주목하기)이 추출되었다. 변수 간의 관계에 주목하여 문제를 해결하려는 전략은 소수의 아동에게서만 관찰되었으며, 그림이나 공식에 대입하는 전략으로 문제 해결이 어려운 경우에 이 전략을 사용하는 아동들의 수가 다소 증가하였다. 밑변과 넓이 또는 높이와 넓이의 관계에 주목한 아동들은 소수 있었으나, 밑변과 높이의 관계에 주목하여 문제를 해결하려 한 아동은 없었다.
스프링클러 설비가 중요한 화재진압설비 임에도 화재 시 헤드가 작동하는 면적인 설계면적에 대한 이해의 부족으로 설계면적의 형태를 설정하고 이를 계산하는 것이 원칙에 맞지 않게 하고 있는 것으로 나타났다. 설계면적의 형태는 정사각형으로 하거나 가지관 쪽의 길이가 교차배관 쪽의 길이보다 약간 긴 직사각형으로 하는 것이 일반적이다. NFPA에서는 가지관 쪽 길이를 교차배관 쪽 길이보다 1.2배 크게 할 것을 요구하며 FM에서는 1.4배 크게 할 것을 요구한다. 동일한 설계면적에서 가지관 쪽의 길이를 길게 하면 할수록 유량과 압력이 더 커지게 된다. 설계면적의 수리계산 결과에서 가지배관 쪽의 길이가 1.2배 크게 할 경우 정방형의 경우보다 유량은 4.6%가 커지고 압력은 4.67%가 커졌으며 1.4배 크게 할 경우 유량은 7.52%가 압력은 14.51%가 커졌다. 따라서 스프링클러 설계자들은 설비를 좀 더 안정적으로 설계하기 위하여 설계면적을 정사각형 또는 가지관 쪽의 길이를 약간 길게하는 직사각형의 형태를 갖는 일반적인 규칙을 따라야 한다.
본 논문은 직사각형 슬롯과 스트립 도체를 이용한 삼각 패치 안테나에 대한 연구이다. 직사각형 슬롯을 갖는 삼각 패치 안테나 특성을 확인하기 위해 슬롯 길이와 간격을 조정하였고, 복사 패치의 형태를 삼각형, 직사각형, 육각형으로 변화시켜 임피던스 매칭을 하였다. 안테나 파라미터 특성으로 확인하기 위해 HFSS 시뮬레이터를 이용하였다. 제안한 안테나 크기는 26 mm × 26 mm이다. 제안한 안테나에서 시뮬레이션을 통해 얻게 된 VSWR 2이하인 주파수 대역은 5.27 ~ 6.24 GHz이며, 주파수 대역폭은 970 MHz이다. 실제로 제작한 안테나의 주파수 대역은 5.24 ~ 6.38 GHz이고, 주파수 대역폭은 1140 MHz이다. 복사패턴을 확인한 주파수는 5.855 GHz, 5.890 GHz, 5.925 GHz이다. 최대 이득은 5.01 dBi이다. 모든 복사패턴에서 지향성 특징을 갖는 것을 확인할 수 있었다.
프로토타입 선택은 훈련 데이터로부터 클래스 영역을 대표하는 최소 데이터를 선택하여 낮은 학습 시간 및 저장 공간을 보장하는 장점을 제공한다. 본 논문은 모든 분류 알고리즘에 적용할 수 있는 초월 사각형을 이용한 새로운 훈련 데이터의 생성 방법을 설계한다. 초월 사각형 영역은 서로 다른 클래스 데이터를 포함하지 않으며 클래스 공간을 분할한다. 선택된 초월 사각형 내 데이터의 중간값은 프로토타입이 되어 새로운 훈련 데이터를 구성하고, 초월 사각형의 크기는 클래스 영역의 데이터 분포를 반영하여 조절된다. 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합 선택을 위해 집합 덮개 최적화 알고리즘을 설계했다. 제안하는 방법에서는 탐욕 알고리즘과 곱셈 연산을 포함하지 않은 거리 계산식을 이용하여 집합 덮개 최적화 알고리즘의 다항 시간을 요구하는 시간 복잡도 문제를 해결한다. 실험에서는 분류 성능의 비교를 위해 최근접 이웃 규칙과 의사 결정 트리 알고리즘을 이용하며 제안하는 방법이 초월 구를 이용한 프로토타입 선택 방법보다 우수하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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