최근 급변하는 컴퓨터 기술의 발전을 통해 컴퓨터 비전과 머신러닝을 이용한 사물인식 기법이 다양한 학문 분야에서 사용되고 있다. 국내의 연구 사례를 보면 주로 대면적 산림을 분석하기 위한 이미지 학습 및 객체인식 기법이 사용되는 반면 개체목 단위의 수종 분류 및 특징을 학습하는 연구는 아직 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 한국의 침엽수 5종을 대상으로 이미지 학습을 통한 자동분류 연구의 가능성을 분석해 보았다. 데이터 형태에 따른 분류 결과의 차이를 분석하기 위하여 산림전문가가 직접 촬영한 영상(D1)과 웹크롤링을 이용한 영상(D2)을 사용하여 수종 분류를 실시하였다. 그 결과 D1과 D2의 분류 정확도에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, D1은 D2보다 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한, D2의 분류 정확도를 높이기 위해서는 검열되지 않은 영상 데이터의 노이즈를 줄이기 위한 추가 데이터 필터링 기법이 필요한 것으로 사료된다.
삼각형간의 교차 계산은 많은 3 차원 기하 문제들을 해결하는데 있어서 기본적으로 요구되는 연산 과정이다. 본 논문에서는 대량의 삼각형 집합 안에서의 교차 계산을 효율적이며 강인하게 처리할 수 있는 GPU 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 k-d 트리의 구성, 삼각형쌍 생성, 정확한 교차 계산을 모두 GPU에서 처리한다. 여기서 사용되는 k-d 트리에서는 분할 과정 중에 삼각형들의 복사가 많이 발생한다. 이렇게 복사된 삼각형들로 인하여 중복된 삼각형쌍들이 많이 생성되는데, 이러한 중복 삼각형쌍들을 효율적으로 제거하기 위하여 분할 인덱스를 도입하였다. 분할 인덱스는 간단한 논리곱 연산만으로 중복 여부를 효과적으로 판단할 수 있다. 수치적 강인성을 높이기 위하여는 부동소숫점 필터링을 통해 불안전한 삼각형쌍들을 분리하고, CLP(controlled linear perturbation)를 이용하여 CPU쓰레드에서 처리하도록 하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 민코스키합 알고리즘의 합삼각형 교차계산에 적용하여 효율성과 강인성을 입증하였다.
In this paper, we define and enumerate two tree-like hypergraph structures which we call them (d, k)-trees and d-trees, where $d{\geq}2$ and k > 0 are integers. These new definitions generalize traditional and HP-hypertrees.
아카시아 나무의 방제를 위하여 제초제의 처리약량을 줄이며 다른 수목(樹木)에는 피해를 주지 않는 선택적 방제법을 강구하고자 glyphosate와 2, 4-D를 아카시아 나무에 주사처리(注射處理)하여 경엽처리방법과 비교하여 그 방제효과(防除效果)를 검토하였다. 1. Glyphosate 1000~2000 ppm 단용(單用) 또는 2, 4-D 400ppm을 가용(加用)하여 경엽처리하였을 때 모든 처리농도에서 100% 방제되었으나 약제비산으로 인하여 아카시아나무 이외의 나무에도 피해가 발생하였다. 2. Glyphosate 3050ppm 3 ml, 6 ml 주사구(注射區)에서는 100% 방제되었고 2,4-D 1000ppm 3 ml 주사구(注射區)에서는 95%, 6ml 주사구(注射區)에서 100 % 방제되었다. 3. Glyphosate 1525ppm에 2,4-D 500ppm을 가용(加用)하여 주사(注射)했을 때는 아카시아 나무는 100% 방제되었다. 따라서 glyphosate와 2,4-D를 가용(加用)하여 주사처리(注射處理)하면 glyphosate 경엽처리에 비하여 1/64 정도의 약량, glyphosate 단독처리에 비해서는 1/16 정도의 약량으로 같은 효과를 얻을 수 있었다. 4. 이상의 결과(結果)로 glyphosate를 주사처리(注射處理)하므로서 불필요한 아카시아 나무를 선택적으로 방제할 수 있었고 특히 glyphosate에 2,4-D를 가용(加用)하므로써 glyphosate의 약량을 더욱 감소시 킬 수 있을 것으로 사료된다. 따라서 주사처리(朱射處理)에 의한 방제를 위해서는 수목(樹木)의 주간직경(注幹直徑)과 수령(樹齡)에 기초하여 약량(樂量) 및 주사량(注射量)을 결정한마면 소량의 약량(藥量)으로도 효과적(效果的)으로 수목(樹木)을 방제 할 수 있으리라 기대된다.
In this paper, it is discussed the correlation between shape of tree and internal partial discharge in low density polyethylene(LDPE) blended with organic compounds that used to improve the effect of resistance to treeing. Initiation and growing of tree are retarded in specimens blended with organic compounds that comprised radical having large electron affinity, and also discharge magnitude and counts of discharging pulse per unit time in these samples are more than those in others. It is observed that the shape of tree in these samples is bush type, but in case of pure LDPE samples dendrite type.
Feature-based similarity retrieval has become an important research issue in multimedia database systems. The features of multimedia data are useful for discriminating between multimedia objects (e 'g', documents, images, video, music score, etc.). For example, images are represented by their color histograms, texture vectors, and shape descriptors, and are usually high-dimensional data. The performance of conventional multidimensional data structures(e'g', R- Tree family, K-D-B tree, grid file, TV-tree) tends to deteriorate as the number of dimensions of feature vectors increases. The R*-tree is the most successful variant of the R-tree. In this paper, we propose a SOM-based R*-tree as a new indexing method for high-dimensional feature vectors.The SOM-based R*-tree combines SOM and R*-tree to achieve search performance more scalable to high dimensionalities. Self-Organizing Maps (SOMs) provide mapping from high-dimensional feature vectors onto a two dimensional space. The mapping preserves the topology of the feature vectors. The map is called a topological of the feature map, and preserves the mutual relationship (similarity) in the feature spaces of input data, clustering mutually similar feature vectors in neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a codebook vector. A best-matching-image-list. (BMIL) holds similar images that are closest to each codebook vector. In a topological feature map, there are empty nodes in which no image is classified. When we build an R*-tree, we use codebook vectors of topological feature map which eliminates the empty nodes that cause unnecessary disk access and degrade retrieval performance. We experimentally compare the retrieval time cost of a SOM-based R*-tree with that of an SOM and an R*-tree using color feature vectors extracted from 40, 000 images. The result show that the SOM-based R*-tree outperforms both the SOM and R*-tree due to the reduction of the number of nodes required to build R*-tree and retrieval time cost.
Yungneung is the royal tomb of King Jangjo (the Crown Prince Sado, 1735~1762) and his wife, Hyegyeonggung-the Lady Hong (1735~1815). King Jangjo was the second son of the 21st King Yeongjo of the Joseon Dynasty. The tomb of King Jangjo was originally established at Yangju near Seoul in 1762 and moved to Whaseong near Suwon in 1789. We examined tree-ring (dendrochronological) dates of Jeongjagak, the ceremonial hall and Bigak, the tombstone house of Yungneung. We obtained tree-ring dates of 54 wood elements. The dates of bark rings were A.D. 1785, 1786, and 1787 with completed latewoods. These tree-ring dates were well matched with the historically recorded date of two buildings, A.D. 1789 when two or three year-storage after cutting logs was considered. The results indicated that the present buildings of Yungneung was built when the royal tomb of King Jangjo was moved from Yangju to Suwon. A historical record about the construction of Yungneung, 'Hyeonyungwon-eugye' confirmed the majority of woods was moved from 'Manrichang', an official storage office in Seoul through Han river and Yellow Sea to Suwon.
Srisawat, Jeeraporn;Surakampontorn, Wanlop;Atexandridis, Kikitas A.
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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pp.58-61
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2002
In this paper, we present a new generalized k-Tree-based (CU/PE) allocation model to perform dynamic resource (CU/PE) allocation/deallocation decision for the reconfigurable MSIMD/MIMD multi-dimensional (k-D) mesh-connected architectures. Those reconfigurable multi-SIMD/MIMD systems allow dynamic modes of executing tasks, which are SIMD and MIMD. The MIMD task requires only the free sub-system; however the SIMD task needs not only the free sub-system but also the corresponding free CU. In our new k-Tree-based (CU/PE) allocation model, we introduce two best-fit heuristics for the CU allocation decision: 1) the CU depth first search (CU-DFS) in O(kN$_{f}$ ) time and 2) the CU adjacent search (CU-AS) in O(k2$^{k}$ ) time. By the simulation study, the system performance of these two CU allocation strategies was also investigated. Our simulation results showed that the CU-AS and CU-DFS strategies performed the same system performance when applied for the reconfigurable MSIMD/MIMD 2-D and 3-D mesh-connected architectures.
본 논문에서는 개선된 가시 트리 구조와 가시면 검색을 위해 효율적인 방법을 적용한 광선 추적법을 제안한다. 비슷한 특성을 갖는 트리의 노드를 재생성하지 않는 개선된 가시 트리 구조를 사용하였으며, 가시면 판별을 위해 묶음 광선(packet ray) 개념 검사점을 비균일하게 분포시키는 방법으로 경로 탐색 성능을 개선하였다. 충돌검사에서 묶음 광선를 사용함으로써 3.3배의 속도 개선을 이루었으며, 비균일 검사점 분포를 통해 1.11배의 성능향상을 이루었다. 본 광선추적법을 적용한 결과의 경우, 경로 손실에서 Rh4S 에러가 1.9 dB 발생하여 높은 정확도를 제공할 수 있음을 보였다.
This study was carried out to analyze water suspension in the water supply system through fault tree analysis. And quantitative factors was evaluated to minimize water suspension. Consequently the aim of this study is to build optimal planning by analyzing scenarios for water suspension. Accordingly the fault tree model makes it possible to estimate risks for water suspension, current risks is $92.23m^3/day$. The result of scenario analysis by pipe replacement, risks for water suspension was reduced $7.02m^3/day$ when replacing WD4 pipe. As a result of scenario analysis by water district connections, the amount of risk reduction is maximized when it is connecting to network pipe of D Zone. Therefore, connecting to network pipe for D Zone would be optimal to reduce risk for water suspension.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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