본 논문은 수출입 컨테이너 화물의 국제물류에 대한 최적의 복합운송 경로를 도출하기 위한 동적 프로그램 알고리즘을 제시한다. 현재 3자물류 시장의 급부상, 운송업계의 경쟁가열화, 운송경로의 다양화 및 글로벌화가 추구되면서 복합운송을 고려한 수송계획의 효율화가 필요한 실정이다. 그러므로 2가지 이상의 운송수단을 이용하는 복합운송의 특징을 살펴보고, 운송비용과 운송시간을 고려한 WCSPP(Weighted Constrained Shortest Path Problem) 모형을 제시한다. 본 모형을 통해 도출된 목적함수 결과값을 이용하여 실행가능영역을 설정한 뒤, 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)중 하나인 Label Setting 알고리즘을 응용하여, 두가지 목적함수를 동시에 만족할 수 있는 파레토 최적해를 도출하였다. 또한 본 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 가지치기 규칙을 함께 제안한다. 본 알고리즘을 부산에서 출발하여 로테르담까지 도착하는 실제 운송경로에 적용하였으며, 단일운송수단 및 기존의 복합운송 경로와 비교해 봄으로써 운송비용 및 운송시간의 절감효과를 정량적으로 측정하였다.
Obaidat, Mohammad S.;Dhurandher, Sanjay K.;Diwakar, Khushboo
Journal of Information Processing Systems
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제7권2호
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pp.241-260
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2011
In earlier days, most of the data carried on communication networks was textual data requiring limited bandwidth. With the rise of multimedia and network technologies, the bandwidth requirements of data have increased considerably. If a network link at any time is not able to meet the minimum bandwidth requirement of data, data transmission at that path becomes difficult, which leads to network congestion. This causes delay in data transmission and might also lead to packet drops in the network. The retransmission of these lost packets would aggravate the situation and jam the network. In this paper, we aim at providing a solution to the problem of network congestion in mobile ad hoc networks [1, 2] by designing a protocol that performs routing intelligently and minimizes the delay in data transmission. Our Objective is to move the traffic away from the shortest path obtained by a suitable shortest path calculation algorithm to a less congested path so as to minimize the number of packet drops during data transmission and to avoid unnecessary delay. For this we have proposed a protocol named as Congestion Aware Selection Of Path With Efficient Routing (CASPER). Here, a router runs the shortest path algorithm after pruning those links that violate a given set of constraints. The proposed protocol has been compared with two link state protocols namely, OSPF [3, 4] and OLSR [5, 6, 7, 8].The results achieved show that our protocol performs better in terms of network throughput and transmission delay in case of bulky data transmission.
DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘의 가장 큰 특징은 단계 k-1에서 k 개의 항목으로 구성된 해시 키 조합에 대한 계수를 미리 실시하고, 이를 단계 k에서 후보 빈발 항목 집합을 구성할 때 전지 정보로 활용하여 그 크기를 줄임으로써 성능을 개선한다는 점에 있다. 이 때, 모든 해시 키 조합에 대한 계수를 독립적으로 관리할 수 있다면 가장 이상적이나, 메모리 소요가 너무 많으므로 여러 개의 해시 키 조합들이 계수 공간을 공유하는 직접 해싱 메커니즘을 활용한다. 그러나, 연관 규칙 탐사 알고리즘의 특성상 해시 키 조합의 분포 공간이 불규칙하여 해싱 함수에 일반적인 단순 제산 연산을 사용할 경우 직접 해싱의 효율이 저하된다. 이 논문에서는 단계 3을 위한 길이 3인 해시 키 공간을 연속되는 정수 공간으로 사상하여 직접 해싱의 효율을 극대화시키는 사상 완전 해싱 함수를 제안한다. 42개의 시험 데이터 유형을 대상으로 실험한 결과 제안된 해싱 함수는 기존 방법보다 평균 7.3%, 최대 16.9%의 성능 개선 효과가 있는 것으로 나타났고, 특히 평균 거래 길이, 평균 빈발 항목 집합의 크, 전체 항목의 개수 등이 클수록 성능 개선 정도가 높았다.
최근 공간 데이타 분석, 영상 분석 등과 같은 대용량 데이타를 관리하는 다양한 응용 업무들이 증가함에 따라, 대용량의 데이타베이스를 위한 클러스터링 기법이 많이 연구되고 있다. 그 중에서도 계층 클러스터링 기법은 데이타베이스의 계층 분할을 표현하는 계층 트리를 생성하고 이를 이용하여 효율적인 클러스터링을 수행하는 방법으로서, 지금까지는 주로 트리를 하위 계층으로부터 상위 계층으로 생성해 가는 상향식(bottom-up) 계층 클러스터링 기법들이 연구되었다. 이러한 상향식 클러스터링 방법은 트리를 생성하기 위하여 전체 데이타베이스를 한 번 이상 액세스하여야 할 뿐만 아니라, 하위 계층에서부터 검색을 시작하기 때문에 트리의 많은 부분을 검색하여야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대부분의 데이타베이스 응용에서 이미 유지하고 있는 다차원 색인을 이용하여 클러스터링을 수행하는 새로운 하향식(top-down) 계층 클러스터링 기법을 제안한다. 일반적으로 다차원 색인에서는 가까운 객체들이 동일한 (혹은 인접한) 페이지에 저장될 가능성이 큰 클러스터링 성질을 가진다. 이러한 다차원 색인의 클러스터링 성질을 사용하면 각 객체들간의 거리를 일일이 계산하지 않고도 이웃한 객체들을 식별할 수 있다. 우선 객체들의 밀도에 기반하여 클러스터를 정형적으로 정의한다. 이를 위하여, 객체를 포함하는 영역의 밀도를 이용한 영역 대조 분할(region contrast partition) 개념을 사용한다. 또, 클러스터링 알고리즘에서의 빠른 검색을 위하여 분기 한정(branch-and-bound) 알고리즘을 사용하며, 여기서의 한계값(bound)을 제안하고 이의 정확성을 이론적으로 증명한다. 실험 결과, 제안한 방법은 상향식 계층 클러스터링 방법인 BIRCH와 비교하여, 정확성 측면에서 우수하거나 유사한 것으로 나타났으며, 데이타 페이지 액세스 횟수를 데이타베이스 크기에 따라 최고 26~187배까지 감소시킨 것으로 나타났다. 이 같은 결과로 볼 때, 제안한 방법은 대용량 데이타베이스에서의 클러스터링 성능을 크게 향상시키는 기법으로서, 일반 데이타베이스 응용에 실용적으로 적용 가능하다고 판단된다.
대용량 음성 DB를 사용하는 음편접합 TTS는 부가적인 신호처리 기술을 거의 사용하지 않고, 문맥을 반영하는 여러 합성유닛들을 결합해 합성음을 생성하기 때문에 높은 자연성을 가진다는 장점이 있다. 중복되는 음편의 감량을 위해서 음성인식분야에서 사용되는 결정트리 기반의 트라이폰 군집화 알고리즘을 사용할 수 있지만 음편 내의 음향적 천이 특성을 반영하기가 어렵고 문맥질의 적용이 체계적이지 못하여 TTS에 바로 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 DB감량을 위해 결정 트리 기반의 새로운 음소 군집화 방법을 제안한다. 먼저 음편의 처음, 중간, 끝 3프레임의 각 13차 MFCC벡터를 통합한 39차의 벡터로 음편내의 변이성과 연결성을 표현한다. 결정 트리의 상위부분에서는 포괄적인 문맥질의를 하위부분에서는 세부적인 문맥질의를 적용시켰다. 그리고 기존 결정트리 시스템과 제안된 시스템과의 성능평가를 위하여 평가용 트라이폰 모델의 음편과 트리에서 탐색한 트라이폰 모델의 음편들 간의 음향적 유사도를 DTW를 적용하여 계산하였다. 실험결과 제안된 방법을 사용할 경우 전체 음성DB의 크기를 23%로 줄일 수 있었고, 음향적 유사도가 높은 음편을 선택함을 보이므로 향후 소용량 DB TTS에 적용 가능성을 보였다.
Road bridges are deteriorating gradually, and it is forecasted that the number of road bridges aging over 30 years will increase by more than 3 times of the current number. To maintain road bridges in a safe condition, current safety conditions of the bridges must be estimated for repair or reinforcement. However, budget and professional manpower required to perform in-depth inspections of road bridges are limited. This study proposes an estimation model for safety rating of road bridges by analyzing the data from Facility Management System (FMS) and Yearbook of Road Bridges and Tunnel. These data include basic specifications, year of completion, traffic, safety rating, and others. The distribution of safety rating was imbalanced, indicating 91% of road bridges have safety ratings of A or B. To improve classification performance, five safety ratings were integrated into two classes of G (good, A and B) and P (poor ratings under C). This rearrangement was set because facilities with ratings under C are required to be repaired or reinforced to recover their original functionality. 70% of the original data were used as training data, while the other 30% were used for validation. Data of class P in the training data were oversampled by 3 times, and Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction (RIPPER) algorithm was used to develop the estimation model. The results of estimation model showed overall accuracy of 84.8%, true positive rate of 67.3%, and 29 classification rule. Year of completion was identified as the most critical factor on affecting lower safety ratings of bridges.
최근 고차원 색인 구조들이 멀티미디어 데이터베이스, 데이터 웨어하우징과 같은 데이터베이스 응용에서 유사성 검색을 위해 요구된다. 본 논문에서는 고차원 특징벡터에 대한 효율적인 저장과 검색을 지원하는 셀-기반 시그니쳐 트리(CS-트리)를 제안한다. 제안하는 CS-트리는 고차원 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하여 하나의 특징 벡터를 그에 해당되는 셀의 시그니쳐로 표현한다. 특징 벡터 대신 셀의 시그니쳐를 사용함으로써 트리의 깊이를 줄이고, 그 결과 효율적인 검색 성능을 달성한다. 또한 셀에 기반하여 탐색 공간을 효율적으로 줄이는 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 삽입시간, k-최근접 질의에 대한 검색 시간 그리고 부가저장 공간 측면에서 성능 비교를 수행한다. 성능비교 결과 CS-트리가 검색 성능에서 우수함을 보인다.
유틸리티 패턴 마이닝은 데이터 항목에 대한 다른 가중치를 고려할 수 있는 장점으로 인하여 비즈니스 데이터를 분석하는 환경에서 효율적으로 이용되고 있다. 그러나 기존의 빈발 패턴(Frequent Pattern) 마이닝에서의 Apriori 규칙을 그대로 적용하기 어려운 문제점으로 인하여 패턴 마이닝의 성능이 현저하게 떨어지고 있다. 본 연구는 Prefix-tree를 이용하여 지속적으로 증가하는 비즈니스 트랜잭션 데이터베이스에 대한 유틸리티 패턴 마이닝을 효과적으로 수행하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Prefix-tree의 각 항목 노드에 유틸리티 값을 저장하여 FP-Growth 알고리즘에서와 같이 트리의 상향 탐색을 통하여 높은 유틸리티 패턴을 빠르게 찾아낸다. 여러 형태의 실험을 통하여 이용할 수 있는 세가지 다른 Prefix-tree 구조들 간의 성능적 특징과 패턴 탐색의 방법들을 비교하였으며 실험 결과에 따라 제안하는 기법이 기존의 기법들에 비해 많은 성능 향상을 가져올 수 있는 것을 입증하였다.
본 연구에서는 3차원 포아송방정식을 이용하여 FinFET의 문턱전압특성을 분석하였다. FinFET는 차세대 나노소자로서 단채널효과를 감소시킬 수 있다는 장점 때문에 많은 연구가 진행중에 있다. 이에 FinFET에서 단채널효과로서 잘 알려진 문턱 전압이하 스윙 및 문턱 전압 등을 3차원 포아송방정식의 분석학적 모델로 분석하고자 한다. 나노소자인 FinFET의 구조적 특성을 고찰하기 위하여 채널의 두께, 길이, 폭 등의 크기요소에 따라 분석하였다. 본 논문에서 사용한 분석학적 3차원 포아송방정식의 포텐셜모델 및 전송모델은 여러 논문에서 3차원 수치해석학적 값과 비교하여 그 타당성이 입증되었으므로 이 모델을 이용하여 FinFET의 문턱전압특성 및 문턱전압이하 특성을 분석하였다.
본 논문은 음성인식 기술을 사용자 인터페이스로 하여 국내 행정 단위 시(도), 구(군), 동(읍,면), 번지로 구성되는 주소를 인식의 대상으로 하는 주소 입력 시스템 구축에 대하여 기술한다. 본 시스템은 사운드카드가 장착된 개인용 컴퓨터상의 윈도우 95환경에서 동작하며, 음성인식부는 인식의 기본단위로 유사음소단위(Phoneme Like Units: PLUs)를 이용하여 CHMM(Continuous Hidden Markov Model) 음소모델을 작성하고, 주소인식을 위해서 주소명의 특징을 고려하여 이에 적합한 유한상태 오토마타(Finite State Automata)를 구성하여 OPDP(One Pass Dynamic Programming)법으로 인식을 수행하였다. 실용성있는 시스템 성능을 얻기 위하여 마이크, 환경잡음 및 화자의 변화 등의 사용환경변화에 대해 최대사후확률추정법(Maximum A Posteriori Probability Estimation: MAP)으로 적응화시켜 인식률의 향상을 도모하였고, 개인용 컴퓨터상에서의 인식속도를 향상시키기 위하여 가변프루닝 문턱치를 이용한 고속화 기법을 제안하였다. 평가결과, 화자적응화 후의 성인 남자 3인에 대한 100개의 연결주소명의 연결단어 인식률은 평균 96.0%이상, 인식속도는 발성완료후 약 2초 이내로 인식이 완료되어 본 시스템의 유효성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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