• 한국CDE학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.217-224
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• 2009

Most divide-and-conquer implementations for Delaunay triangulation utilize quad-edge or winged-edge data structure since triangles are frequently deleted and created during the merge process. How-ever, the proposed divide-and-conquer algorithm utilizes the array based data structure that is much simpler than the quad-edge data structure and requires less memory allocation. The proposed algorithm has two important features. Firstly, the information of space partitioning is represented as a permutation vector sequence in a vertices array, thus no additional data is required for the space partitioning. The permutation vector represents adaptively divided regions in two dimensions. The two-dimensional partitioning of the space is more efficient than one-dimensional partitioning in the merge process. Secondly, there is no deletion of edge in merge process and thus no bookkeeping of complex intermediate state for topology change is necessary. The algorithm is described in a compact manner with the proposed data structures and operators so that it can be easily implemented with computational efficiency.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.101-106
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• 2015

This paper suggests heuristic algorithm with polynomial time complexity for rigging elections problem that can be obtain the optimal solution using linear programming. The proposed algorithm transforms the given problem into adjacency graph. Then, we divide vertices V into two set W and D. The set W contains majority distinct and the set D contains minority area. This algorithm applies divide-and-conquer method that the minority area D is include into majority distinct W. While this algorithm using simple rule, that can be obtains the optimal solution equal to linear programing for experimental data. This paper shows polynomial time solution finding rule potential in rigging elections problem.

• 응용통계연구
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• 제33권5호
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• pp.569-578
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• 2020

분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 특히 커널 분위수 회귀모형은 비선형 관계식을 고려하기 위하여 양정치 커널함수(kernel function)에 의해 만들어지는 재생 커널 힐버트 공간(reproducing kernel Hilbert space)에서 비선형 조건부 분위수 함수를 추정한다. 그러나 KQR은 이차계획법으로 공식화되어 많은 계산비용을 필요로 하므로 컴퓨터 메모리 능력의 제한으로 대용량 자료의 분석은 불가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분할정복(divide and conquer) 알고리즘을 활용한 KQR 추정법(DC-KQR)을 제안한다. DC-KQR은 먼저 전체 훈련자료를 몇 개의 부분집합으로 무작위로 분할(divide)한 후, 각각의 부분집합에 대하여 KQR 분위수 함수를 추정하고 이들의 산술 평균을 이용하여 최종적인 추정량으로 통합(conquer)하는 기법이다. 본 논문에서는 모의실험과 실제자료 분석을 통해 제안한 DC-KQR의 효율적인 성능과 활용 가능성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지A
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• 제30A권3호
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• pp.104-113
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• 1993

A new switchbox router, called CONQUEROR, is proposed in this paper. The proposed CONQUEROR efficiently routes large switchbox routing area using divide-and-conquer technique. The CONQUEROR consists of three phases` namely, partition of large routing area and assignment of optimal pins of sub-area, detailed routing of each sub-ared, reassignment of pins after rip-up. First, large switchbox routing area is partitioned into several sub-areas and each sub-area contains 4-6 detailed grids. Then pins are assigned on boundary of sub-area by the estimated weight. Secondly, when global pin assignment is completed on all sub-areas, each sub-area is routed using detailed router. Also, detailed routing consists of three pases` layerless maze routing, assignment of layer using coloring, and rip-up and reroute. Lastly, if detailed routing of any sub-area fails,reassignment of pins after rip-up is invoked. Detailed routing is performed for the failed sub-area again. Benchmark test cases have been run, and on all the benchmark data known in the literature CONQUEROR has performed as well as or better than existing switchbox routers.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.179-182
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• 2003

This paper proposes a new stereo matching algorithm using both the divide-and-conquer method and the DSI(Disparity Space Image) technique. Firstly, we find salient feature points on the each scanline of the left image and find the corresponding feature point at the right image. Then the problem of a scanline is divided into several subproblems. By this way, matching of the subintervals is implemented by using the DSI technique. The DSI technique for stereo matching process is a very efficient solution to find matches and occlusions simultaneously and it is very speedy. In addition, we apply three occluding patterns to process occluded regions, as a result, we reduce mismatches at the disparity discontinuity.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.781-784
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• 2001

본 논문은 음운 및 음향학적인 정보를 최대한 이용하고 분할에러를 줄이기 위해서 조절 메카니즘의 하나로 DAC(Divide And Conquer)개념을 사용하여 음성을 speechlet으로 나누고(signal localization) 나누어진 음성구간에 대해서 레이블링을 시도(case study)하는 DAC기반 분할알고리즘을 제안한다. HMM과 같은 통계학적인 방법을 이용하지 않고 음운학적, 음향학적 지식만을 이용하는 신뢰할 수 있는 분할 알고리즘이며 대용량 음성DB에 대한 레이블링 작업을 단시간에 수행할 수 있고 일관성이 있으며 효과적인 음성엔진 구현 및 음성합성, 화자인증에도 이용 가치가 높다.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.217-227
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• 2022

분위수 회귀 모형은 변수에 숨겨진 복잡한 정보를 살펴보기 위한 효율적인 도구를 제공하는 장점을 바탕으로 많은 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 현대의 대용량-고차원 데이터는 계산 시간 및 저장공간의 제한으로 인해 분위수 회귀 모형의 추정을 매우 어렵게 만든다. 분할-정복은 전체 데이터를 계산이 용이한 여러개의 부분집합으로 나눈 다음 각 분할에서의 요약 통계량만을 이용하여 전체 데이터의 추정량을 재구성하는 기법이다. 본 연구에서는 분할-정복 기법을 벌점화 분위수 회귀에 적용하고 베이즈 정보기준을 활용하여 변수를 선택하는 방법에 관하여 연구하였다. 제안 방법은 분할 수를 적절하게 선택하였을 때, 전체 데이터로 계산한 일반적인 분위수 회귀 추정량만큼 변수 선택의 측면에서 일관된 결과를 제공하면서 계산 속도의 측면에서 효율적이다. 이러한 제안된 방법의 장점은 시뮬레이션 데이터 및 실제 데이터 분석을 통해 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.427-431
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• 2010

다차원 척도법(multidimensional scaling)은 고차원의 데이터를 낮은 차원의 공간에 매핑(mapping)하여 데이터 간의 유사성을 표현하는 방법이다. 이는 주로 자질 선정 및 데이터를 시각화하는 데 이용된다. 그러한 다차원 척도법 중, 전통 다차원 척도법(classical multidimensional scaling)은 긴 수행 시간과 큰 공간을 필요로 하기 때문에 객체의 수가 많은 경우에 대해 적용하기 어렵다. 이는 유클리드 거리(Euclidean distance)에 기반한 $n{\times}n$ 상이도 행렬(dissimilarity matrix)에 대해 고유쌍 문제(eigenpair problem)를 풀어야 하기 때문이다(단, n은 객체의 개수). 따라서, n이 커질수록 수행 시간이 길어지며, 메모리 사용량 증가로 인해 적용할 수 있는 데이터 크기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 GPGPU 기술 중 하나인 CUDA와 분할-정복(divide-and-conquer)기법을 활용한 효율적인 다차원 척도법을 제안하며, 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 객체의 개수가 많은 경우에 매우 효율적일 수 있음을 보인다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.1-10
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• 2021

감정인식은 응용 분야의 다양성으로 많은 연구가 이루어지고 있는 기술이며, RGB 영상은 물론 열화상을 이용한 감정인식의 필요성도 높아지고 있다. 열화상의 경우는 RGB 영상과 비교해 조명 문제에 거의 영향을 받지 않는 장점이 있으나 낮은 해상도로 성능 높은 인식 기술을 필요로 한다. 본 논문에서는 얼굴 열화상 기반 감정인식의 성능을 높이기 위한 Divide and Conquer 기반의 CNN 학습전략을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저 분류가 어려운 유사 감정 클래스를 confusion matrix 분석을 통해 동일 클래스 군으로 분류하도록 학습시키고, 다음으로 동일 클래스 군으로 분류된 감정 군을 실제 감정으로 다시 인식하도록 문제를 나누어서 해결하는 방법을 사용하였다. 실험을 통하여, 제안된 학습전략이 제시된 모든 감정을 하나의 CNN 모델에서 인식하는 경우보다 모든 실험에서 높은 인식성능을 보이는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Physical Society
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• 제73권11호
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• pp.1644-1649
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• 2018

Aiming at infrared thermal images with different buried depth defects, we study a variety of image segmentation algorithms based on the threshold to develop global search ability and the ability to find the defect area accurately. Firstly, the iterative thresholding method, the maximum entropy method, the minimum error method, the Ostu method and the minimum skewness method are applied to image segmentation of the same infrared thermal image. The study shows that the maximum entropy method and the minimum error method have strong global search capability and can simultaneously extract defects at different depths. However none of these five methods can accurately calculate the defect area at different depths. In order to solve this problem, we put forward a strategy of "divide and conquer". The infrared thermal image is divided into several local thermal maps, with each map containing only one defect, and the defect area is calculated after local image processing of the different buried defects one by one. The results show that, under the "divide and conquer" strategy, the iterative threshold method and the Ostu method have the advantage of high precision and can accurately extract the area of different defects at different depths, with an error of less than 5%.