시계열 데이터베이스란 객체의 변화되는 값들의 연속으로 구성된 데이터 시퀀스들의 집합이며, 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 타임 워핑 거리가 허용치 이하인 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 찾아내는 연산이다. 본 논문에서는 먼저 타임 워핑 하의 시퀀스 매칭을 지원하는 기존의 기법들의 특성을 지적하고, 이들을 전체매칭 및 서브시퀀스 매칭에 각각 적용하는 방안에 관하여 논의한다. 또한, 실제 주식 데이터를 이용한 다양한 실험을 통하여 이들에 대한 정량적인 성능평가를 수행한다. 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 위한 기존 기법들의 성능을 상호 비교한 연구 결과는 아직 제시된 바 없다. 따라서 본 연구 결과는 이러한 세 가지 기법들에 대한 성능을 제시하는 좋은 자료로서 사용될 수 있을 것이다.
최근 문자열 연산들이 계산 생물학 및 인터넷의 보안, 검색 분야에 응용되면서 효율적인 문자열 연산을 위한 다양한 자료구조와 알고리즘이 연구되고 있다. suffix-prefix가 일치하는 모든 쌍 찾기는 두 개 이상의 문자열이 주어질 때 각 쌍의 문자열에 대해 가장 긴 suffix와 일치하는 prefix를 찾는 것으로 가장 짧은 슈퍼스트링을 검출하는 근사 알고리즘에서 사용될 뿐만 아니라 생물정보학, 데이터 압축 분야에서도 중요하게 사용된다. 본 논문에서는 접미사 배열을 이용하는 suffix-prefix가 일치하는 모든 쌍 찾기 알고리즘을 제안하며 O($k{\cdot}m$) 시간 복잡도를 가진다. 접미사 배열 알고리즘이 접미사 트리 알고리즘 보다 소요 시간과 메모리 면에서 더 우수함을 실험을 통해서 제시한다.
유사 시퀀스 매칭에서는 고차원인 시퀀스를 저차원의 점으로 변환하기 위하여 저차원 변환을 사용한다. 그런데, 이러한 저차원 변환은 시계열 데이터의 종류에 따라 인덱싱 성능에 있어서 큰 차이를 나타낸다. 즉, 어떤 저차원 변환을 선택하느냐가 유사 시퀀스 매칭의 인덱싱 성능에 큰 영향을 주게 된다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 하나의 인덱스에서 두 개 이상의 저차원 변환을 통합하여 사용하는 하이브리드 접근법을 제안한다. 먼저, 하나의 시퀀스에 두 개 이상의 저차원 변환을 적용하는 하이브리드 저차원 변환의 개념을 제안하고, 변환된 시퀀스간의 거리를 계산하는 하이브리드 거리를 정의한다. 다음으로, 이러한 하이브리드 접근법 사용하면 유사 시퀀스 매칭을 정확하게 수행할 수 있음을 정형적으로 증명한다. 또한, 제안한 하이브리드 접근법을 사용하는 인덱스 구성 및 유사 시퀀스 매칭 알고리즘을 제시한다. 다양한 시계열 데이터에 대한 실험 결과, 제안한 하이브리드 접근법은 단일 저차원 변환을 사용하는 경우에 비해서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이 같은 결과를 볼 때, 제안한 하이브리드 접근법은 다양한 특성을 지닌 다양한 시계열 데이터에 두루 적용될 수 있는 우수한 방법이라 사료된다.
Currently, high data rate PLC(Power Line Communications), up to 100 Mbps, which use frequency bandwidth between 2 MHz and 30 MHz is investigated very hard, and commercial PLC modem for low voltage powerline network (indoor) is coming soon into communication market. For the purpose of developing a fit communication system which has little distortion of signal and attenuation, it is surely necessary to know about channel environments of powerline. Especially, the impedance measurement of the powerline and impedance matching are very important. As is known, since medium-voltage powerline (22.9 ㎸) is still working, it is not so simple to measure the powerline impedance. In our study, a portable impedance measurement equipment is developed. It consists of coupling capacitor, a drain coil and impedance matching transformer. The equipment is easily connected to medium voltage line and impedance of power line is measured using a network analyzer. Also, measurement results are used for impedance matching of PLC signal. In fact, matching transformer with several different impedances are used. The matching transformer is connected between coupling capacitor and signal port. In this paper, the developed portable impedance measurement equipment and impedance measurement results are presented. Also impedance matching technique using matching transformers will be explained. We showed the result of the improved performance by the impedance matching.
This paper considers a method of fast correspondence matching for iterative closest point (ICP) algorithm. In robotics, the ICP algorithm and its variants have been widely used for pose estimation by finding the translation and rotation that best align two point clouds. In computational perspectives, the main difficulty is to find the correspondence point on the reference point cloud to each observed point. Jump-table-based correspondence matching is one of the methods for reducing computation time. This paper proposes a method that corrects errors in an existing jump-table-based correspondence matching algorithm. The criterion activating the use of jump-table is modified so that the correspondence matching can be applied to the situations, such as point-cloud registration problems with highly curved surfaces, for which the existing correspondence-matching method is non-applicable. For demonstration, both hardware and simulation experiments are performed. In a hardware experiment using Hokuyo-10LX LiDAR sensor, our new algorithm shows 100% correspondence matching accuracy and 88% decrease in computation time. Using the F1TENTH simulator, the proposed algorithm is tested for an autonomous driving scenario with 2D range-bearing point cloud data and also shows 100% correspondence matching accuracy.
In this paper, we develop noninformative priors for two parameter Pareto distribution. Specially, we derive Jeffrey's prior, probability matching prior and reference prior for the parameter of interest. In our case, the probability matching prior is only a first order and there does not exist a second order matching prior. Some simulation reveals that the matching prior performs better to achieve the coverage probability. And a real example will be given.
This paper suggests a feature point-based Iterative Closest Point (ICP) algorithm to compensate for the disparity error in building a two-dimensional map. The ICP algorithm is a typical algorithm for matching a common object in two different images. In the process of building a two-dimensional map using the laser scanner data, warping and distortions exist in the map because of the disparity between the two sensor values. The ICP algorithm has been utilized to reduce the disparity error in matching the scanned line data. For this matching process in the conventional ICP algorithm, pre-known reference data are required. Since the proposed algorithm extracts characteristic points from laser-scanned data, reference data are not required for the matching. The laser scanner starts from the right side of the mobile robot and ends at the left side, which causes disparity in the scanned line data. By finding the matching points between two consecutive frame images, the motion vector of the mobile robot can be obtained. Therefore, the disparity error can be minimized by compensating for the motion vector caused by the mobile robot motion. The validity of the proposed algorithm has been verified by comparing the proposed algorithm in terms of map-building accuracy to conventional ICP algorithm real experiments.
The purpose of this research is to analyze the business process in which Korea Land & Housing Corporation utilizes spatial DB of NSDI(National Spatial Data Infrastructure) for compensation service. By the analysis of spatial data connected with compensation service, the influence of the matching error among spatial data on the business process for the service is identified and it is required to draw a direction for improvement in it.
본 논문에서는 지문 인식에 있어서 매칭 시간을 줄일 수 있는 효율적인 매칭 방법을 제안한다. 통상 지문의 특징점을 이용하여 지문 매칭을 수행하는 경우, 특징점간의 기하학적 유사성을 분석하여 두 지문의 매칭 점수를 계산한다. 이러한 기하학적 유사도를 계산하기 위해서는, 하나의 지문 데이터를 기준으로 다른 하나의 지문 데이터를 미리 정렬하는 과정이 필요하며, 정렬 결과에 따라 두 지문의 유사도가 달라지므로 통상의 지문 매칭에 있어서는 양방향 매칭을 통하여 최종 매칭 점수를 구한다. 양방향 매칭의 경우 단방향 매칭에 비하여 매칭 신뢰도는 높아지나 매칭에 걸리는 시간이 단방향 매칭에 비해 두 배로 걸린다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 대규모 지문 데이터 베이스에 대한 양방향 매칭 점수의 분포를 구하고, 이를 기초로 효율적인 1:N 지문 매칭방법을 제안하였다. 실험 결과는 이러한 방법이 유용함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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