• 한국통신학회논문지
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• 제36권1C호
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• pp.37-47
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• 2011

본 논문에서는 다중 입출력 (multiple-input multiple-output: MIMO) 시스템을 위한 깊이 우선 탐색과 (depth-first search) 너비 우선 탐색의 (breadth-first search) 혼용을 바탕으로 한 복호 기법을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 탐색 트리를 여러 단계로 나눈 뒤, 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색 기법 모두의 장점을 이끌어 낼 수 있도록 두 기법의 유기적인 적용을 통하여 각 단계를 탐색한다. 또한, 성능 평가를 통해 두 탐색 기법이 적절히 적용되었을 때, 기존의 복호 기법들보다 상당히 낮은 연산 복잡도를 갖는 것을 확인할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.242-259
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• 2015

Three-dimensional video coding is one of the main challenges restricting the widespread applications of 3D video and free viewpoint video. In this paper, a novel fractal coding algorithm with motion-vector-field-based motion estimation for depth map sequence is proposed. We firstly add pre-search restriction to rule the improper domain blocks out of the matching search process so that the number of blocks involved in the search process can be restricted to a smaller size. Some improvements for motion estimation including initial search point prediction, threshold transition condition and early termination condition are made based on the feature of fractal coding. The motion-vector-field-based adaptive hexagon search algorithm on the basis of center-biased distribution characteristics of depth motion vector is proposed to accelerate the search. Experimental results show that the proposed algorithm can reach optimum levels of quality and save the coding time. The PSNR of synthesized view is increased by 0.56 dB with 36.97% bit rate decrease on average compared with H.264 Full Search. And the depth encoding time is saved by up to 66.47%. Moreover, the proposed fractal depth map sequence codec outperforms the recent alternative codecs by improving the H.264/AVC, especially in much bitrate saving and encoding time reduction.

• 지식경영연구
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• 제16권1호
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• pp.95-115
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• 2015

This paper attempts to delineate and analyze the relationship between organizational search activities and organizational ambidexterity. A growing number of studies confirm that organizational ambidexterity is important for firm survival and long-term prosperity. However, research on how to achieve ambidexterity is still limited. To date, structural separation, contextul ambidexterity, and top management team attributes are proposed and examined as major antecedents of organizational ambidexterity. In this paper, I argue that orgnizational search may influence ambidexterity through its effect on exxploratory innovation and exploitative innovation. Since little study has been paid to uncover the relationship between knowledge search and ambidexterity, I develop theoretical arguments and propose some propositions rather than examine hypotheses. The propositions developed in the study are as follows; P1: The breadth of internal search is positively associated with exploratory innovation; P2: The breadth of external search has a reverse U-shaped relationship with exploratory innovation; P3: The depth of internal search is positively associated with exploitative innovation; P4: The depth of external search has a reverse U-shaped relationship with exploitative innovation; P5: The interaction between internal search breadth and internal search depth is positively associated with organizational ambidexterity; P6: The interaction between external search breadth and external search depth is positively associated with organizational ambidexterity. Based on the above propositions, I suggest some considerations for empirical research and propose avenues for future research.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.649-654
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• 2023

본 논문은 그래프 합성곱 신경망을 이용한 신경망 구조 탐색 모델 설계를 제안한다. 딥 러닝은 블랙박스로 학습이 진행되는 특성으로 인해 설계한 모델이 최적화된 성능을 가지는 구조인지 검증하지 못하는 문제점이 존재한다. 신경망 구조 탐색 모델은 모델을 생성하는 순환 신경망과 생성된 네트워크인 합성곱 신경망으로 구성되어있다. 통상의 신경망 구조 탐색 모델은 순환신경망 계열을 사용하지만 우리는 본 논문에서 순환신경망 대신 그래프 합성곱 신경망을 사용하여 합성곱 신경망 모델을 생성하는 GC-NAS를 제안한다. 제안하는 GC-NAS는 Layer Extraction Block을 이용하여 Depth를 탐색하며 Hyper Parameter Prediction Block을 이용하여 Depth 정보를 기반으로 한 spatial, temporal 정보(hyper parameter)를 병렬적으로 탐색합니다. 따라서 Depth 정보를 반영하기 때문에 탐색 영역이 더 넓으며 Depth 정보와 병렬적 탐색을 진행함으로 모델의 탐색 영역의 목적성이 분명하기 때문에 GC-NAS대비 이론적 구조에 있어서 우위에 있다고 판단된다. GC-NAS는 그래프 합성곱 신경망 블록 및 그래프 생성 알고리즘을 통하여 기존 신경망 구조 탐색 모델에서 순환 신경망이 가지는 고차원 시간 축의 문제와 공간적 탐색의 범위 문제를 해결할 것으로 기대한다. 또한 우리는 본 논문이 제안하는 GC-NAS를 통하여 신경망 구조 탐색에 그래프 합성곱 신경망을 적용하는 연구가 활발히 이루어질 수 있는 계기가 될 수 있기를 기대한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.926-937
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• 1996

그래프 트래버설(traversal) 기법은 그래프의 노느들을 '방문(visiting)'하는 임의의 패턴이라고 할 수 있으며, 그래프 트래버설 방법 중 하나가 깊이 우선 탐색 기법은 유향 그래프의 강결합 요소나 일반 그래프의 이중 결합 요소를 찾는데 이용 된다. 이러한 깊이 우선 탐색 기법을 분산 네트워크 상에서 구현하기 위한 분산 프로토콜은 통신망의 위상 변화가 없는 고정위상 문제와 시간의 지남에 따라 위상의 변화가 있는 동적 위상 문제로 나누어 볼 수 있다. 본 논문에서는 먼저 고정 위상에 서의 개선된 분산 깊이 우선 탐색 프로토콜을 설계하고 다음으로 이 프로토콜을 동적 위상에 적용하여 링크/노드의 고장/복구에 대처할 수 있는 레질리언트 프로토콜을 설계하였다. 또한, 이들 프로토콜의 메시지와 시간 복잡도를 각각 분석하고,

• 대한인간공학회지
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• 제18권1호
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• pp.41-53
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• 1999

The effect of menu width and depth on the efficiency of information search and menu preference was investigated to identify an optimal menu structure for EIG which reflects the characteristics of human information processing. Information search time increased stepwisely as the menu width exceeded 6 items and linearly as the level of menu depth increased. The linear relationship between the error rate and the number of depth levels seems to be caused by the increase in the items to be remembered. When a menu structure was constructed by combining different menu depths and widths, it was observed that making the menu width wider rather than the depth deeper allows better information search. The menu structure rated as the most preferable and the easiest to user was that of pyramidal form. Such a result seems to come from its structural similarity to general categories which people get used to and implies that one should consider user preference as well as efficiency of search when he/she designs an EIG menu.

• 중소기업연구
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• 제41권2호
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• pp.1-24
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• 2019

본 연구는 중소기업의 외부 정보 탐색전략이 기업의 혁신성과에 미치는 영향에 대해 파악하는 것을 목적으로 한다. 한국의 중소기업 3,398개를 대상으로 실증분석을 수행한 결과, 깊이 추구의 탐색전략과 범위 추구의 탐색전략은 상호 대체적 관계를 가지며, 이러한 대체적 관계는 기업이 협업경험을 보유할 때 약화되는 것으로 나타났다. 또한 두 유형의 탐색전략은 모두 기업의 혁신성과를 향상시켜 주지만, 깊이 추구 탐색전략이 범위 추구 탐색전략보다 상대적으로 더 큰 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 범위 추구의 탐색전략을 실행하는 기업이 공식적인 정보보호 방안을 채택할 경우 탐색전략의 혁신성과에 대한 효과가 약화되는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권7호
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• pp.448-453
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• 2006

본 논문은 평면 그래프를 위한 병렬 depth-first search (DFS) 알고리즘 [SIAM J. Comput., 19 (1990) 678-704]을 비 평면일 (non-planar) 수 있는 grid 그래프의 한 종류인 solid grid 그래프에 대해서도 수행 가능하도록 확장된 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 Priority PRAM 모델에서 $O(n/sqrt{log\;n})$개의 프로세서로 수행했을 때 O(log n)의 병렬 시간이 소요된다. 우리의 지식으로, 이는 비 평면 그래프를 위한 첫 번째 결정적 NC (deterministic NC) 알고리즘이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.261-264
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• 2001

This paper relates to a node structure of a multiway search tree and a search method using the node structure and, more particularly, to a search method for accelerating its search speed by reducing the depth of each small tree in a multi-way search tree. The proposed idea can increase the number of keys capable of being recorded on a cache line by using one pointer at a node of the multi-way search tree so that the number of branches in a network address search is also increased and thus the tree depth is reduced. As a result, this idea can accelerate the search speed and the speed of the forwarding engine and accomplish a further speed-up by decreasing required memories and thus increasing a memory rate.

• 지식경영연구
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• 제16권4호
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• pp.1-16
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• 2015

This paper aims to explore the small and medium sized enterprises'(SMEs') technological innovation through an open innovative strategy. Researchers have identified open innovation as external search 'breadth' and 'depth'. Although an open innovation strategy is well known as an effective way for SMEs' innovation, this stream of research examines differences between pursuing breadth of external knowledge and depth of external knowledge for SEMs' innovation. The sample comprises a total of 1106 SMEs included in the Korean Innovation Survey, and logistic regression analysis and odds ratio comparison were used to evaluate the relationship between external knowledge search and innovation outcomes. The results show that both 'breadth' and 'depth' positively affect the SMEs' innovation. When SMEs are simultaneously pursuing external searching for breadth and depth, however, a negative result on innovation outcome followed because of the lack of their internal resources and capacities. Despite these contributions, we have certain limitations that can be regarded as means of future research. Even though breadth and depth are adopted to measure the way of how a firm sources the external knowledge, companies may place the different weight on each source of knowledge. And also, it is difficult to understand how the knowledge gained through external search contributes to a firm's incremental and radical innovation, respectively.