$A^{\ast}$와 같은 Best-first 휴리스틱 탐색 알고리즘들은 인공지능 분야에서 많은 문제를 해결하는데 가장 중요한 기법들 중의 하나이다. 휴리스틱 탐색의 공통적 특성은 계산의 복잡도가 매우 높다는 것이며, 이는 수많은 노드를 가진 지도에서 경로를 찾는 것과 같은 실질적인 문제 영역에 적용되기 어렵다는 것을 나타낸다. 본 논문에서는, 몇몇 휴리스틱 탐색 알고리즘이 언급되고, path-sensitive heuristic이라 불리는 새로운 동적 가중치 휴리스틱 방법이 제안되었다. 이 방법은 동적 가중치 휴리스틱에 기초하였고, 동적 휴리스틱은 admissible heuristic을 허용하지 않거나 휴리스틱의 정확도가 떨어지는 실제 문제 영역에서 탐색 노력을 줄이는데 사용될 수 있다. 탐색 과정 동안 ${\omega}$(가중치)가 동적으로 조정된다는 점에서, 다른 동적 가중치 휴리스틱 알고리즘과 구분된다.
H.264/AVC 표준은 여러 가지 신기술들을 접목시킴으로써 기존의 동영상 표준들보다 한층 개선된 부호화 효율성을 제공한다.하지만, H.264/AVC 인코더의 향상된 부호화 기술은 그것의 전반적인 복잡도를 크게 증가시켰다. 따라서, 인코더의 복잡도 수준을 경감시키기 위한 최적화의 연구는 중대한 선결 과제이다. 특히, 움직임 추정 부분에 대한 계산량의 비율은 인코더의 작업시간을 크게 좌우한다. 본 논문에서는 완전 다이아몬드와 12각형을 기본 탐색 패턴으로 사용하고 특정한 임계기준치를 적용시킴으로써 효율적으로 정적 블록들을 스킵하는 다이아몬드 웹 격자 탐색 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안된 기법이 기존의 UMHexagonS 알고리즘의 계산량을 12%까지 감소시키면서도 유사한 PSNR을 유지한다는 것을 보여준다.
최근 들어 ASIC(Application Specific IC)이나 소형 시스템에서 사용할 수 있는 더 빠르고 정확한 움직임 벡터 예측방법이 요구되고 있다. 전역탐색(Full Search: FS) 방법은 탐색영역의 모든 화소들을 탐색하여 움직임 벡터를 예측하는 방법으로 화질과 PSNR은 좋지만 반면에 많은 계산량이 요구된다. 기존의 고속 알고리즘들은 탐색 회수를 제한함으로써 계산량을 줄였기 때문에 움직임 벡터 예측의 정확도가 낮고, 움직임 보상시 SAD(Sum of Absolute Difference) 값이 높아지는 것을 감수해야한다. 본 논문에서는 영상에서의 현재 블록과 주변 블록과의 공간적인 상관도를 고려하여 예측된 움직임 벡터 (Predicted Motion Vector: PMV)를 이용하는 고속 움직임 탐색 방법을 제안한다. PMV 방법은 주변 블록의 움직임 벡터를 이용한 기존 방법들 보다 명확하고 간결하게 탐색을 수행할 수 있다. PMV 방법이 대표적인 기존 방법인 Nearest-Neighbors Search(NNS) 방법보다 속도 및 정확도 면에서 성능이 양호함을 대표적인 실험 시퀀스를 통하여 보였다.
웹 2.0에 기반한 정보화 사회에 있어 참여를 통한 자료의 축적 속도는 더욱 더 가속화 되어가고 있다. 이러한 현상속에서, 웹 2.0으로 인해 정보의 저장 및 공유 형태 역시 단순 웹 페이지에서 블로그로 나아가 포드캐스팅, 비디오 등의 다양한 모습으로 분화되어가고 있는 실정인데, 이는 웹 상의 정보에 대한 통합적이고 효율적인 접근을 오히려 방해할 수 있는 요소이기에 보다 효과적인 정보 검색 방법을 요구하게 된다. 본 연구에서는 특히 블로그 검색에 초점을 맞추어 기존 웹 검색 방식의 문제점을 도출, 해결하고자 한다. 논문에서 제안하고자 바는 특정 검색어에 대해 블로그 검색을 수행한 후, 검색 결과에서 주요 주제들을 효과적으로 추출하고, 주제별로 결과물들을 클러스터링하여 순위별로 제공하고자 하는 것이다. 이를 통해 블로그 검색에의 정보 추출에서 사용자에게 특정 검색어에 대해 보다 동적인 추가 주제 카탈로그를 제시함으로써 대량의 의미 없는 정보들을 단순 브라이징하는 방식을 벗어날 수 있으며, 빠르게 검색 의도에 유의한 자료들에 접근할 수 있도록 할 수 있다.
본 논문은 max-log 근사화 하에서 연판정 최대 우도 (soft-output maximum-likelihood, soft-ML) 성능을 달성하기 위한 저복잡도 연판정 다중 안테나 (soft-output multiple-input multiple-output, soft-MIMO) 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 병렬 트리-탐색 (parallel tree-search, PTS)을 기반으로 하며, 정렬 순서를 변경한 정렬된 QR 분해 (sorted-QR decomposition, SQRD)를 채널 순서화를 위해 적용한다. 비트별 로그-우도비 (log-likelihood ratio, LLR)를 계산하는 과정에서 발생할 수 있는 공집합 문제 (empty-set problem)는 탐색 레벨별로 추가적인 노드들을 삽입함으로써 해결한다. 제안된 노드 삽입 기법에서는 선택된 노드와 반대 비트 값을 가지면서 가장 가까운 노드만 삽입되기 때문에, 연산 복잡도 측면에서 상당히 효율적이다. 제안된 알고리즘의 연산 복잡도는 기존 알고리즘 대비 약 37-74% 수준이며, $4{\times}4$ 시스템에 대한 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘은 soft-ML와 비교하여 0.1 dB 미만의 성능 저하를 보였다.
In steel making production line, steel slabs are given a unique identification number. This identification number, Slab management number(SMN), gives information about the use of the slab. Identification of SMN has been done by humans for several years, but this is expensive and not accurate and it has been a heavy burden on the workers. Consequently, to improve efficiency, automatic recognition system is desirable. Generally, a recognition system consists of text localization, text extraction, character segmentation, and character recognition. For exact SMN identification, all the stage of the recognition system must be successful. In particular, the text localization is great important stage and difficult to process. However, because of many text-like patterns in a complex background and high fuzziness between the slab and background, directly extracting text region is difficult to process. If the slab region including SMN can be detected precisely, text localization algorithm will be able to be developed on the more simple method and the processing time of the overall recognition system will be reduced. This paper describes about the slab region localization using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) features in the image. First, SIFT algorithm is applied the captured background and slab image, then features of two images are matched by Nearest Neighbor(NN) algorithm. However, correct matching rate can be low when two images are matched. Thus, to remove incorrect match between the features of two images, geometric locations of the matched two feature points are used. Finally, search rectangle method is performed in correct matching features, and then the top boundary and side boundaries of the slab region are determined. For this processes, we can reduce search region for extraction of SMN from the slab image. Most cases, to extract text region, search region is heuristically fixed [1][2]. However, the proposed algorithm is more analytic than other algorithms, because the search region is not fixed and the slab region is searched in the whole image. Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance.
유전자 데이터베이스의 크기는 매년 기하급수적으로 증가하기 때문에 기존의 Smith-Waterman 알고리즘으로 정확한 서열의 유사성을 검색하는 것은 비효율적이다. 따라서 빠른 유사성 검색을 위해 데이터베이스에 저장된 문자열에 대해 특정 길이의 모든 부분문자열에 나타나는 문자의 출현 빈도를 이용한 휴리스틱 방법들이 제안되었다. 그러나 이 방법은 문자의 출현 빈도만을 사용하므로 서로 다른 서열을 같은 서열로 취급하는 단점이 있어 정화도가 Smith-Waterman 알고리즘에 비해 현저히 떨어진다. 본 논문에서는 문자가 부분문자열에 나타나는 위치 정보를 포함하여 문자의 출현빈도를 색인함으로써 질의 처리를 효율적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안된 알고리즘은문자 빈도만을 사용하는 휴리스틱 알고리즘들에 비해 5${\sim}$20%정도 정확성이 향상되었다.
능동 노이즈 제어 시스템이 내장되어 있는 휴대용 시스템은 저전력 구동이 요구된다. 능동 노이즈 제어를 위한 과도한 안티 노이즈 탐색 동작은 내장 배터리의 빠른 전력 소모를 발생시킨다. 시스템의 동작 조건에 따라 적응적으로 노이즈를 제거 할 수 있는 방법이 요구되며, 전력 소모를 줄이는 방법은 오늘날의 휴대용 시스템에서 매우 중요한 핵심 기능이 되고 있다. 본 논문에서는 다양한 노이즈가 입력될 수 있는 시스템에서 이진 탐색 알고리즘을 이용한 고속의 능동 노이즈 제어(Active Noise Control, ANC) 방법을 제안한다. 연구를 위해 구현된 아키텍처는 입력 신호로부터 노이즈로 간주되는 주파수 성분을 감지하고, 이진 탐색 알고리즘을 이용하여 일반적인 선형 탐색 알고리즘 보다 훨씬 더 빠른 속도로 안티 노이즈 생성을 위한 적절한 진폭 값을 찾게 된다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘의 동작이 성공적으로 수행함을 확인하였다.
Khajehzadeh, Mohammad;Taha, Mohd Raihan;Eslami, Mahdiyeh
Structural Engineering and Mechanics
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제50권3호
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pp.257-273
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2014
This paper introduces a novel optimization technique based on gravitational search algorithm (GSA) for numerical optimization and multi-objective optimization of foundation. In the proposed method, a chaotic time varying system is applied into the position updating equation to increase the global exploration ability and accurate local exploitation of the original algorithm. The new algorithm called global-local GSA (GLGSA) is applied for optimization of some well-known mathematical benchmark functions as well as two design examples of spread foundation. In the foundation optimization, two objective functions include total cost and $CO_2$ emissions of the foundation subjected to geotechnical and structural requirements are considered. From environmental point of view, minimization of embedded $CO_2$ emissions that quantifies the total amount of carbon dioxide emissions resulting from the use of materials seems necessary to include in the design criteria. The experimental results demonstrate that, the proposed GLGSA remarkably improves the accuracy, stability and efficiency of the original algorithm.
In shipbuling processes, a quay wall is a major resource for additional operations after an erection operation at dock. A quay wall is becoming a new bottleneck instead of docks, while ship types with long operation time at quay wall are increasing recently. We developed a quay wall scheduling algorithm for the quayside operations of ships in this paper. The objective function is to minimize the sum of not assigned days of ships which have to be assigned to any quay wall under limited numbers of quay walls. The scheduling algorithm is based on an assignment method to assign each ship to a quay wall among its alternative quay walls at the time of launching or moving to another quay wall. The scheduling algorithm is also using Tabu Search algorithm to optimize assignment sequence of ships. The experiment shows that the algorithms in this paper are effective to make schedule of the quayside operations of ships.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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