Ad Hoc 네트워크를 연구한 많은 논문들은 확장성을 향상시키기 위해서 계층적 네트워크 구조를 사용하였다. 계층적 구조는 여러 개의 클러스터들로 구성되고 각 클러스터는 모든 클러스터들에 대하여 정보를 관리하는 클러스터헤드를 가진다. 클러스터헤드는 정확한 정보를 유지하기 위하여 그들끼리 정보를 교환할 필요가 있으며 이를 위하여 클러스터헤드가 이웃하는 다른 클러스터헤드들에게 정보를 보낼 수 있는 효율적인 메커니즘이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위한 알고리즘들은 대부분 클러스터헤드가 재전송할 브릿지들을 선정하거나 혹은 부가적인 메시지를 사용하여 재전송 브릿지를 선정하는 메커니즘을 사용하였다. 여기에 제안하는 DSP(Distributed Self-Pruning)알고리즘은 각 노드가 수신한 메시지를 재전송할 것인지에 대하여 독자적으로 판단을 한다. 두 개의 클러스터기반 라우팅 프로토콜에 제안한 알고리즘을 적용함으로써 알고리즘의 적합성을 검증하였다.
은닉노드는 주어진 문제에서 입력패턴(input pattern)들의 특징을 구분해주는 중요한 역할을 한다. 이 때문에 최적의 은닉노드 수로 구성된 신경망 구조가 성능에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 중요성이 대두되고 있다. 그러나 역전파(back-propagation) 학습 알고리즘을 기반으로 하여 은닉노드 수를 결정하는데는 문제점이 있다. 은닉노드 수가 너무 적게 지정되면 주어진 입력패턴을 충분히 구분할 수 없게 되어 완전한 학습이 이루어지지 않는 반면, 너무 많이 지정하면 불필요한 연산의 실행과 기억장소의 낭비로 과적응(overfitting)이 일어나 일반성이 떨어져 인식률이 낮아지기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 백 프로퍼게이션 알고리즘을 이용하여 학습을 수행하는 다층 신경망의 학습오차 감소와 수렴율 개선을 위하여 신경망을 구성하는 매개변수를 가지고 은닉노드의 특징 값을 구하고, 그 값은 은닉노드를 제거(pruning)하기 위한 평가치로 사용된다. 구해진 특징 값 중 최대 값과 최소 값을 갖는 노드를 감소(pruning)대상에서 제외하고 나머지 은닉노드 특징 값의 평균과 각 은닉노드의 특징 값을 비교하여 평균보다 작은 특징 값을 갖는 은닉노드를 pruning시키므로서 다층 신경망의 최적 구조를 결정하여 신경망의 학습 속도를 개선하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3449-3467
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2015
A broadcast operation is the fundamental transmission technique in mobile ad-hoc networks (MANETs). Because a broadcast operation can cause a broadcast storm, only selected forwarding nodes have the right to rebroadcast a broadcast message among the one-hop and two-hop neighboring nodes of a sender. This paper proposes the maximum intersection self-pruning (MISP) algorithm to minimize broadcasting redundancy. Herein, an example is given to help describe the main concept of MISP and upper bounds of forward node have been derived based on induction. A simulation conducted demonstrated that when conventional blind flooding (BF), self-pruning (SP), an optimized link state routing (OLSR) multipoint relay (MPR) set, and dominant pruning (DP), are replaced with the MISP in executing Strong duplicate address detection (DAD), the performances in terms of the energy consumption, upper bounds of the number of forward nodes, and message complexity have been improved. In addition, to evaluate the performance in reference to the link error probability, Pe, an enhancement was achieved by computing a proposed retransmission limit, S, for error recovery based on this probability. Retransmission limit control is critical for efficient energy consumption of MANET nodes operating with limited portable energy where Strong DAD reacts differently to link errors based on the operational procedures.
Ad-Hoc 망에서 브로드캐스트는 중복적인 패킷 재전송에 기인한 오버헤드가 매우 큰 작업이다. 따라서 재전송으로 인한 오버헤드를 줄이기 위한 기존 연구로 암묵적 혹은 명시적으로 주변 노드 정보를 주고 받음으로써 패킷의 중복된 재전송을 최소화하고자 하는 연구가 진행되어져 왔다. 하지만 이 방법들은 주기적으로 주변 정보를 주고 받아야 하는 부가적인 오버헤드를 가진다. 따라서 본 논문에서는 현재 진행되는 브로드캐스트에 의해 획득 가능한 정보만으로 패킷의 전파 영역 (Coverage Area)을 지역적으로 추정함으로써 패킷 재전송을 줄이는 실용적인 브로드캐스트 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 현재 전송되고 있는 브로드캐스트 패킷에서 추출할 수 있는 정보만을 사용하기 때문에, 주변 노드 정보를 알기 위해서 전송되는 주기적인 패킷 전송 오버헤드를 제거할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제2권6호
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pp.280-298
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2008
For efficient content-based image retrieval, diverse visual features such as color, texture, and shape have been widely used. In the case of leaf images, further improvement can be achieved based on the following observations. Most plants have unique shape of leaves that consist of one or more blades. Hence, blade-based matching can be more efficient than whole shape-based matching since the number and shape of blades are very effective to filtering out dissimilar leaves. Guaranteeing rotational invariance is critical for matching accuracy. In this paper, we propose a new shape representation, indexing and matching scheme for leaf image retrieval. For leaf shape representation, we generated a distance curve that is a sequence of distances between the leaf’s center and all the contour points. For matching, we developed a blade-based matching algorithm called rotation invariant - partial dynamic time warping (RI-PDTW). To speed up the matching, we suggest two additional techniques: i) priority queue-based pruning of unnecessary blade sequences for rotational invariance, and ii) lower bound-based pruning of unnecessary partial dynamic time warping (PDTW) calculations. We implemented a prototype system on the GEMINI framework [1][2]. Using experimental results, we showed that our scheme achieves excellent performance compared to competitive schemes.
본 논문에서는 고차 MIMO 시스템을 위한 저 복잡도의 병렬 구형 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 정적 가지치기와 가변 가능한 다수의 노드연산기에 의한 동적 가지치기 기법을 통해서 종래의 Fixed-complexity sphere decoder(FSD) 알고리즘 대비 더 낮은 복잡도를 갖게 되며, quasi-maximum likelihood 검출 성능을 보인다. 알고리즘과 함께 제안된 노드연산기 또한, 기존 구형검출기의 순차적 연산 구조를 갖는 노드 연산을 고정된 복잡도를 갖도록 제안하여 하드웨어 구현의 용이성을 제공한다. 16QAM 복조를 하는 고차 MIMO 무선통신의 몬테카를로 모의실험을 통해서, 종래의 저 복잡도를 갖는 FSD 알고리즘 대비, 제안된 알고리즘이 평균적으로 단 6.3%의 검출 시간이 증가되면서 평균 55% 탐색노드가 감소하여 연산 복잡도가 낮아지는 것을 보여주었다.
FP-tree(Frequency Pattern Tree) 연관 규칙 탐사 알고리즘은 DB 스캔에 대한 부담을 획기적으로 절감시킴으로써 전체적인 성능을 향상시키고자 제안되었고, 따라서 다른 기법에 기반하는 알고리즘보다 성능이 매우 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나, FP-tree 알고리즘은 기본적으로 DB에 저장된 거래 내용 중 빈발 항목을 포함하는 모든 거래를 트리에 저장해야 하기 때문에 그만큼 많은 메모리를 필요로 한다. 이 논문에서는 범용 운영체제인 유닉스 시스템 환경에서 FP-tree 알고리즘을 구현하여 소요 메모리와 실행시간 등 두 가지 성능 관점에서 해시 트리 및 직접 해시 테이블을 사용하는 DHP(Direct Hashing and Pruning) 알고리즘과 비교한다. 그 결과로서 알려진 바와는 크게 다르게 시스템 메모리가 충분한 상황에서도 대형 편의점 수준의 규모에 적용 가능한 거래 건수 100K, 전체 항목 개수 $1K{\sim}7K$, 평균 거래 길이 $5{\sim}10$, 평균 빈발 항목 집합 크기 $2{\sim}12$인 데이타에 대해서 FP-tree 알고리즘이 DHP 알고리즘보다 열등한 경우가 존재함을 보인다.
디지털 기술의 급속한 발전에 힘입어 사용자에게 유용한 디지털 영상들이 지수적으로 증가함에 따라, 내용 기반 영상 검색(CBIR ; Content-based Image Retrieval)은 가장 활발한 연구 분야 중 하나가 되었다 다양한 영상 검색 방법은 입력 질의 영상이 주어졌을 때, 질의와 유사한 영상들이 칼라(color)나 질감(texture) 같은 저 수준 특징을 기반으로 영상 데이터베이스에서 검색되도록 제안되어져 왔다. 그러나, 기존 검색 방법의 대부분은 부분 정합에 필요한 복잡도(complexity) 때문에 데이터베이스 내 전체 영상의 부분 영상을 입력 질의 영상으로 했을 경우를 고려하지 않았다. 이 논문에서 우리는 두 영상 사이의 칼라 히스토그램 관계를 이용함으로써 부분 영상 정합에 대한 효율적인 방법을 제시한다. 제안된 접근 방법은 두 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계는 검색 공간을 pruning시키는 것이고 두 번째 단계는 부분 영상 정합을 통해 후보 영상들의 순위를 정하는 블록 기반 검색을 수행한다. 실험 결과는 pruning없이 부분 영상 정합만 사용하여 검색했을 때 시스템의 응답 시간이 높다고 가정을 하고 제안된 알고리즘의 실현 가능성을 보여준다.
We present an algorithm for computing the Hausdorff distance between two parametric curves in $\mathbb{R}^n$, or more generally between two sets of parametric curves in $\mathbb{R}^n$. During repeated subdivision of the parameter space, we prune subintervals that cannot contain an optimal point. Typically, our algorithm costs O(logM) operations, compared with O(M) operations for a direct, brute-force method, to achieve an accuracy of $O(M^{-1})$.
Apriori 알고리즘에 기반 한 연관 규칙 탐사 알고리즘들은 후보 빈발 항목 집합의 계수 관리를 위한 자료구조로 해시 트리를 사용하고, 많은 시간이 그 해시 트리를 검색하기 위해 소요된다. DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘은 해시 트리에 대한 검색 시간을 절약하기 위해 검색 대상인 후보 빈발 항목 집합의 개수를 최대한 줄이고자 노력한다. 이를 위해 사전에 예비 후보 빈발 항목 집합에 대한 간편 계수를 실시한다. 이 때, 예비 계수에 필요한 계산 부담을 줄이기 위해 아주 간단한 직접 해시 테이블 사용을 권고한다. 이 논문에서는 DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘의 단계 2에서 사전 전지를 위해 사용되는 직접 해시 테이블 $H_2$와 모든 단계에서 후보 빈발 항목 집합의 계수를 위해 사용되는 해시 트리 $C_k$에 적용될 수 있는 효율적인 해싱 메카니즘을 제안하고 검증한다. 검증 결과 일반적인 단순 제산(mod) 연산 방법을 사용했을 때보다 제안 방법을 적용했을 경우 최대 82.2%, 평균 18.5%의 성능 향상이 얻어지는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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