Terrain surfaces have to be modeled in very detail and wheel-surface contacting geometry must be well defined in order to obtain proper ground-reaction and friction forces for realistic simulation of off-road vehicles. Delaunay triangulation is one of the most widely used methods in modeling 3-dimensional terrain surfaces, and T-search is a relevant algorithm for searching resulting triangular polygons. The T-search method searches polygons in successive order and may not allow real-time computation of off-road vehicle dynamics if the terrain is modeled with many polygons, depending on the computer performance used in the simulation. In order to accelerate the searching speed of T-search, a terrain database of triangular polygons is modeled in multi-levels by adopting the LOD (Level of Detail) method used in realtime computer graphics. Simulation results show that the new LOD search is effective in shortening the required computing time. The LOD search can be even further accelerated by introducing an NN (Neural Network) algorithm, in the cases where a appropriate range of moving paths can be predicted by cultual information of the simulated terrain, such as lakes, houses, etc.. Numerical tests show that LOD-NN search almost double the speed of the original T-search.
As the information that can collect from the web to local database is increasing, we propose a system that can suggest related local documents when new document arrives. We also propose for constructing an association dictionary using web search engines for similarity calculation. The prototype system is also developed, which is described in detail.
최근 무선인터넷 기술은 급속히 발전하고 있으며 새로운 모바일 미디어를 통하여 일상 생활에 직간접적으로 많은 영향을 끼치고 있다. 본 연구에서는 모바일 폰에 의한 촬영으로 이미지의 픽셀(Pixel) 정보를 얻어내고 DB에 저장된 레퍼런스(Reference)이미지와 비교하여 근접 값을 검색하는 알고리즘을 제안한다. 이것은 눈앞에 보이는 사물에 대한 정보에 대하여 알고 싶을 때 소지하고 있는 모바일 폰으로 이미지를 촬영한 후 인터넷 검색을 통해 알 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 제안한 알고리즘에 의한 시스템의 예를 본 논문에 구현하였다.
In the protein database search, 3D structural shape comparison for protein screening plays a important role. Protein databases have big size and have been grown rapidly. Exhaustive search methods cannot provide a satisfactory performance. As protein is composed of a set of spheres, the similarity calculation of two set of spheres is very expensive. Thus, a reasonable filtering method could be an answer for the speedup of protein screening. In this paper, we suggest a speedup method for protein screening with atom number and bounding sphere. We also show some experimental results for the validity of our method.
In this paper, we propose a new novel method for similarity search that supports time warping. Our primary goal is to innovate on search performance in large databases without false dismissal. To attain this goal, we devise a new distance function $D_{tw-lb}$ that consistently underestimates the time warping distance and also satisfies the triangular inequality. $D_{tw-lb}$ uses a 4-tuple feature vector extracted from each sequence and is invariant to time warping. For efficient processing, we employ a multidimensional index that uses the 4-tuple feature vector as indexing attributes and $D_{tw-lb}$ as a distance function. We prove that our method does not incur false dismissal. To verify the superiority of our method, we perform extensive experiments. The results reveal that our method achieves significant speedup up to 43 times with real-world S&P 500 stock data.
As the networks (i.e., intranet and internet) proliferate all over the world, it is inevitable to move some (or all) of the enterprise activities into virtual spaces. Differently from business data, product data have complex semantics and thus are not properly exchanged among different application programs. Even though some neutral formats of product data have been developed by standard organizations, exchanging them among various application programs still needs the comprehensive understanding of the complex semantics. Recently, it is widely recognized that capturing more knowledge is the next step to overcome the current difficulties on sharing product data. In this paper, we utilize the ontology concept in order to facilitate information search far product data in the internet environment. A prototype of search system implemented using the ontology for automobile product data is presented.
The main factors of radar signals used in electronic warfare are Radio Frequency(RF), Pulse Repetition Interval(PRI), Pulse Width(PW), Scan Parameter(SP) and so on. This radar signals may have some important information for the electronic warfare. So, there is a necessity for making a threat database to decide whether the radar signal is a threat or not. When the electronic support system collects some threat radar signals, it needs the search band to control the receivers and filter banks of the system. In this paper we propose search band implementation considering the type and center frequency of the receivers of the electronic support system.
본 논문은 인공지능(artificial intelligence) 및 전문가 시스템(expert system)의 기본 개념과 이에 적용되고 있는 특정한 기술인 퍼지 이론(fuzzy logic)을 논하고 있으며, 지난 몇 년 동안 탐색 중개인으로서의 전문가 시스템을 조사해 보았다. 이러한 전문가 시스템은 1) 특정한 데이터베이스에 관련된 질문서 작성을 도와주며, 2) 탐색용어나 데이터베이스 선정에 관한 결정을 보조하고, 3) 탐색중에 있는 이용자에게 조언(助言)을 해주고 있다. 또한 전문가 시스템을 개발하는 에 있어 어려움 및 제한점(制限點)을 논의하고 있다.
본 논문은 디지털 오디오 도서관에 대규모 선율 데이터베이스로부터 임의의 곡을 효율적으로 탐색하기 위하여 음정곡선을 색인키로 사용하는 방법에 대해 기술했다. 사용자가 검색하고자 하는 음악의 일부 선율을 노래하면 입력된 음신호를 인식하여 음높이 정보를 추출한다. 그리고, 음표간의 음정을 계산하여 음표순으로 배열함으로써 음정 곡선을 만든다. 제안한 은표열 탐색 알고리즘에 생성된 음정 곡선을 탐색 패턴으로 입력하여 선율 데이터베이스의 음표열을 비교 조사한다. 그러면 근사 음정 곡선을 가진 후보곡을 탐색할 수 있다. 제안한 음표열 탐색 알고리즘은 실험을 통해 동적 프로그래밍 및 상태 대조 알고리즘과 비교한 결과 탐색 시간이 2배이상 향상되었다.
본 논문에서는 대형 시퀀스 데이타베이스에서 타임 워핑을 지원하는 유사 검색을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 타임 워핑 거리는 삼각형 부등식 성질을 만족하지 못하므로 기존의 기법들은 착오 기각(false dismissal) 없이 다차원인덱스를 사용할 수 없었다. 이러한 기법들은 전체 데이타베이스를 스캔해야 하므로 대형 데이타베이스에서는 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 서픽스 트리를 사용하는 또 다른 기법은 큰 트리로 인한 성능상의 문제를 갖는다 본 논문에서는 타임 워핑을 지원하는 효과적인 유사 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법의 주요 목표는 착오 기각 없이 대형 데이타베이스에서도 좋은 검색 성능을 보장하는 것이다. 이러한 목표를 위하여 본 연구에서는 삼각형 부등식을 만족하는 타임 워핑 거리의 새로운 하한 거리 함수 $D_{tw-Ib}를 고안한다. D_{tw-Ib}$는 각 시퀀스로부터 타임 워핑과 무관한 4-터플 특성 벡터를 추출한 다. 제안된 기법에서는 이러한 4-터플 특성 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 기반으로 유사 검색을 효율적으로 처리한다. 본 논문에서는 제안된 기법에서 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 또한, 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면 제안된 기법은 기존의 기법들과 비교하여 실제 S&P 500 주식 데이타에 대하여 43배, 대형 생성 데이타에 대하여 720배가지 의 성능 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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