This paper addresses the problem of finding a constrained nearest neighbor for moving query point(we call it CNNMP) The Nearest neighbor problem is classified by existence of a constrained region, the number of query result and movement of query point and target. The problem assumes that the query point is not static, as 1-nearest neighbor problem, but varies its position over time to the constrained region. The parameters as NC, NCMBR, CQR and QL for the algorithm are also presented. We suggest the query optimization algorithm in consideration of topological relationship among them
조건을 나타내는 독립변수들을 어떻게 제어함으로써 우리가 관찰하는 값을 우리가 목적하고 있는 값에 가깝게 얻을 수 있는지를 연구하는 혼합모형의 통계적 제어문제를 처리하기 위한 방법에 대해서 고찰하였다. 기존 이론이 반응변수가 하나인 경우와 분산을 아는 것으로 가정한 경우를 해결한 것을 주목하고 미리 아는 것으로 가정한 분산을 사전분포를 따르는 변수로 보며, 반응변수를 두 개 이상으로 확장하여 다변량 선형모형을 설정하여 다변량 혼합모형에서의 베이지안 처리방법을 예와 함께 제시하였다.
Education for the future society should emphasize the experience of sharing, coexisting, and solving problems in cooperation with each other in the community. Accordingly, in addition to the problem-solving capability, which is the ultimate goal of mathematics education, it is necessary to strengthen the capability to solve unstructured problems through collaboration. This study attempted to suggest that solving complex problems through collaboration is used in school classes or gifted education by introducing polymath that solves problems using collective intelligence. Accordingly, a target problem was set and an example of polymath in which community members exert each other's intelligence to solve the problem. In addition, by investigating the perceptions of students who have experienced polymath, positive aspects and improvements of polymath were suggested. Through this, this study can contribute to revitalization of mathematics teaching and learning methods using collective intelligence.
In order to solve this sort of electrostatic failure in Display and Semiconductor process, Soft X-ray ionizer is mainly used. Soft X-ray Ionizer does not only generate electrical noise and minute particle but also is efficient to remove electrostatic as it has a wide range of ionization. There exist variable factors such as type of tungsten thickness deposited on target, Anode voltage etc., and it takes a lot of time and financial resource to find optimal performance by manufacturing with actual X-ray tube source. Here, MCNPX (Monte Carlo N-Particle Extended) is used for simulation to solve this kind of problem, and optimum efficiency of X-ray generation is anticipated. In this study, X-ray generation efficiency was compared according to target material thickness using MCNPX and actual X-ray tube source under the conditions that tube voltage is 5 keV, 10 keV, 15 keV and the target Material is Tungsten(W). At the result, In Tube voltage 5 keV and distance 100 mm, optimal target thickness is $0.05{\mu}m$ and fastest decay time appears + decay time 0.28 sec. - deacy time 0.30 sec. In Tube voltage 10keV and distance 100 mm, optimal target Thickness is $0.16{\mu}m$ and fastest decay time appears + decay time 0.13 sec. - deacy time 0.12 sec. In the tube voltage 15 keV and distance 100 mm, optimal target Thickness is $0.28{\mu}m$ and fastest decay time appears + decay time 0.04 sec. - deacy time 0.05 sec.
공간 분해능을 평가하기 위해서 이제까지는 일정하게 두 물체의 간격(이중 표적)을 근접한 것부터 점점 떨어진 간격으로 만들어진 테스트 패턴이나 팬텀을 이용하였다. 이러한 방법으로 공간분해능을 평가하면 분해능은 테스트용으로 제작된 팬텀에 있는 표적 간격으로 제한된다. 본 연구는 이러한 문제를 극복하고자 1개의 단일 표적으로 공간 분해능을 간편하게 측정할 수 있는 새로운 방법을 제안하고 검증한 것이다. 이를 위해 PSF 및 JND를 이용하여 공간 분해능을 추정하는 개념을 제시하였다. 이렇게 유도된 공간 분해능 추정 이론을 검증하기 위해, 상용 팬텀을 이용하여 실험하였다. 실험으로 얻어진 디지털 영상에서 라인 픽셀 프로파일을 구하기 위해 만든 LabVIEW 프로그램을 이용하여 분석한 결과, 본 연구에서 유도한 단일 표적을 이용한 공간 분해능 추정 이론과 실험적으로 일치하는 것을 알 수 있었다. 실험 결과로 디지털 영상에서 공간분해능의 상대적 평가는 단일 표적을 가지고도 충분하다는 것을 증명할 수 있었다. 따라서 단일 표적 공간분해능 평가법을 이용하면 이제까지 사용되어 왔던 이중 표적을 이용한 공간분해능 평가의 한계를 극복할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권6호
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pp.1496-1521
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2012
Uncertainty is ubiquitous in target tracking wireless sensor networks due to environmental noise, randomness of target mobility and other factors. Sensing results are always unreliable. This paper considers unreliability as it occurs in wireless sensor networks and its impact on target-tracking accuracy. Firstly, we map intersection pairwise sensors' uncertain boundaries, which divides the monitor area into faces. Each face has a unique signature vector. For each target localization, a sampling vector is built after multiple grouping samplings determine whether the RSS (Received Signal Strength) for a pairwise nodes' is ordinal or flipped. A Fault-Tolerant Target-Tracking (FTTT) strategy is proposed, which transforms the tracking problem into a vector matching process that increases the tracking flexibility and accuracy while reducing the influence of in-the-filed factors. In addition, a heuristic matching algorithm is introduced to reduce the computational complexity. The fault tolerance of FTTT is also discussed. An extension of FTTT is then proposed by quantifying the pairwise uncertainty to further enhance robustness. Results show FTTT is more flexible, more robust and more accurate than parallel approaches.
현대전에 있어서 대량의 화력, 신속한 기동력은 전승의 핵심요소이기 때문에 전쟁에서 승리하기 위해서는 이에 대한 과학적인 운용이 요구된다. 따라서 첨단기술을 이용한 치밀한 화력계획과 신속 정확한 타격으로 적에게 치명적인 피해를 줄 수 있어야 한다. 특히 사격이 작전개시 전에 미리 계획하여 수행하게 되는 경우는 표적별 사격 필요량에 의해 사격부대의 사격량을 할당함과 동시에 사격순서를 결정한 후 전체사격시간을 최소화함으로써 사격의 효과를 높일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 사격완료시간을 최소화하기 위하여 동시에 표적을 타격하는 경우와 현재 야전부대에서 운용하고 있는 개별적으로 사격하는 문제 그리고 사격부대를 혼합하여 사격하는 경우의 최적의 사격완료시간을 비교하고, 사격시간 최소화를 위해 각 표적을 어떻게 할당할 것인지 수리모형을 이용하여 방안을 제시함으로써 작전계획에 맞는 사격계획표를 작성하는 것이다.
본 논문은 할당 문제의 최적해를 찾는 대표적인 Hungarian 보다 간단히 최적해를 구하는 알고리즘을 제안하였다. Hungarian 알고리즘은 행과 열의 최소 비용을 선택하고 각 비용에서 최소 비용을 뺀다. 다음으로 0을 모두 포함하는 최소한의 선이 행의 개수 가 될 때까지 수행한다. 반면에 제안된 알고리즘은 단지 행에 대해 최소 비용을 선택한다. 다음으로 열에 대해 2개 이상 선택된 열을 출발지로, 하나도 선택되지 않은 열을 목적지로하여 출발지의 비용에서 목적지의 최소 비용과의 차이인 기회비용이 가장 큰 비용은 고정시키고 기회비용이 보다 작은 비용들을 다음으로 큰 비용으로 이동시키는 방법을 적용하였다. 제안된 방법을 25개의 균형 할당과 7개의 불균형 할당 문제에 적용하여 Hungarian 알고리즘과 동일한 최적해를 구하는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 수행 복잡도 $O(n^3)$를 $O(n^2)$로 개선하였으며, 불균형을 균형 할당 문제로 변환시키는 과정도 수행하지 않는 단순한 알고리즘이다. 따라서 할당 문제의 Hungarian 알고리즘을 대체시킬 수 있을 것이다.
방향센서네트워크에서 주어진 모든 타켓을 관측하고 관측한 데이터를 싱크노드까지 전달한다는 요구사항을 유지하면서 에너지를 효율적으로 절약하여 전체 네트워크 수명을 최대화하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이와 관련하여 Maximum Directional Cover Tree(MDCT) 문제를 제시하고 방향센서들을 그룹화하여 네트워크 수명을 최대화하는 문제를 다룬다. 모든 타켓을 관측하고 관측한 데이터를 싱크노드까지 전달하는데 참여하는 센서들을 활성상태로 설정하고 그렇지 않은 센서들은 수면상태로 설정함으로써 에너지를 효율적으로 활용할 수 있는 휴리스틱 알고리즘인 Directional Coverage and Connectivity (DCC)-greedy 알고리즘을 제시하여 MDCT문제를 해결한다. 제안 알고리즘에서는 타켓을 관측하고 관측한 데이터 전달에 드는 에너지 외에 방향 회전에너지까지 고려함으로써 방향센서가 소비하는 에너지를 좀 더 정확하게 고려한다 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안 알고리즘이 네트워크 수명을 증가시킬 수 있음을 보인다.
최근 들어 클라이언트/서버 컴퓨팅 환경에서 서버의 과도한 부하 문제를 해결하고자 P2P 컴퓨팅 환경이 대두되고 있다. 현재 실용화 되어 운영중인 P2P 컴퓨팅 환경은 주로 파일 출판자/송신자/수신자의 실명기반 혹은 익명기반의 P2P 시스템으로 전개되고 있다. 하지만, 어떤 환경에서건 현재의 파일 보호는 파일 단위 기반의 보안기술이 적용됨에 따라 첫째, 적의 공격목표가 특정 단일 호스트라는 취약점을 지니게 되고, 둘째, 취득된 파일에 대해 Brute Force 공격이 용이하고, 셋째, DOS공격 목표를 명료하게 하는 등의 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결책으로 파일을 블록단위로 분리하고 각 블록을 피어들에게 안전하게 분산시켜 이를 활용하는 분산 P2P 파일분리 시스템을 새롭게 제안하였다. 제안 시스템은 파일이 블록 단위로 인코딩되어 각 피어로 분산됨에 따라 상기의 3가지 문제점을 해결할 뿐만 아니라 파일 활용의 효율성을 증진시키는 부대 효과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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