Recently, high-dimensional index structures have been required for similarity search in such database applications s multimedia database and data warehousing. In this paper, we propose a new cell-based signature tree, called CS-tree, which supports efficient storage and retrieval on high-dimensional feature vectors. The proposed CS-tree partitions a high-dimensional feature space into a group of cells and represents a feature vector as its corresponding cell signature. By using cell signatures rather than real feature vectors, it is possible to reduce the height of our CS-tree, leading to efficient retrieval performance. In addition, we present a similarity search algorithm for efficiently pruning the search space based on cells. Finally, we compare the performance of our CS-tree with that of the X-tree being considered as an efficient high-dimensional index structure, in terms of insertion time, retrieval time for a k-nearest neighbor query, and storage overhead. It is shown from experimental results that our CS-tree is better on retrieval performance than the X-tree.
A Gene content phylogenetic tree and a 16s rRNA based phylogenetic tree were compared for 33 whole-genome sequenced procaryotes, neighbor joining and bootstrap methods (n=1,000). Ratio of conserved COG (clusters of orthologous groups of proteins) to orthologs revealed that they were within the range of 4.60% (Mezorhizobium loti) or 56.57% (Mycopiasma genitalium). This meant that the ratio was diverse among analyzed procaryotes and indicated the possibility of searching for useful genes. Over 20% of orthologs were independent among the same species. The gene content tree and the 16s rDNA tree showed coincidence and discordance in Archaeabacteria, Proteobacteria and Firmicutes. This might have resulted from non-conservative genes in the gene content phylogenetic tree and horizontal gene transfer. The COG based gene content tree could be regarded as a midway phylogeny based on biochemical tests and nucleotide sequences.
Comtputer Aided Process Planning(CAPP) has been emerged as playing a key role in Computer Integrated Manufactunng(CIM) as the most critical link to integrate CAD and CAM. A modified variant CAPP system based on process planning rule base is developed in this paper. This CAPP system generates process plans automatically according to the GT code data provided as input. In order to execute process planning, various process planning rules are constructed in the form of decision tree and the inference engine that extracts the process plan based on the tree-structured rules are implemented.
A loop can take place in the process of managing tree topology for mobility management of mobile nodes in infrastructure-based mobile ad hoc networks. The formation of a loop degrades an effective bandwidth of the wireless network by passing an identical message repeatedly within the same loop. Therefore, the loop should be resolved to revert the system back to the normal state. In this paper, we propose a simple and novel mechanism that detects and resolves a loop quickly by tracking the depth of trees. The mobility management approach that employs the loop resolution method is evaluated comparatively with the original tree-based one and the hybrid one. It is shown that the proposed approach far outperforms the other approaches, and it is robust against the rapid changes in network topology.
In this paper, we suggest new music composition algorithm based on fractal theory. User can define and control fractal shape by setting an initial state and production rules in L-System. We generate an asymmetric fractal tree based on L-System and probability. Then a music is generated by the fractal tree image using sonification techniques. We introduce two composition algorithm using the fractal tree. First, monophonic music can be generated by mapping x and y axis to velocity and pitch, respectively Second, harmonic music also can be generated by mapping x and y axis to time and pitch, respectively Using our composition algorithm, user can easily generate a music which has repeated pattern created by recursive feature of fractal, and a music which has structure similar to fractal tree image.
The purpose of this study was to grasp the profitability of coffee franchise companies using ROIC tree, ROA and ROE. As a result, ROA was using assets efficiently, and some companies are in desperate need to improve their management based on past brand recognition, and a new paradigm management strategy is urgently required. In particular, the franchise company's current cost burden is greater than comparable firms. In ROE, the capital was operating efficiently. Since ROIC is very difficult to classify business related and operating related amounts accurately based on financial statement information, there is a limit to accurate ROIC calculation. Therefore, ROIC is estimated to be 7.6~38.29% as of 2016 based on ROIC calculation. In the case of continuous growth companies, investments are made to improve steady sales, but some companies seem to be unable to escape from past paradigm. In order to continue the growth of the company beyond the accounting profit in the future, the ROIC Tree can be used to measure the subdivided management performance and propose efficiency plan.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39A
no.2
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pp.92-99
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2014
This paper proposes the method of facial expression recognition based on decision tree structure. In the image of facial expression, ASM(Active Shape Model) and LBP(Local Binary Pattern) make the local features of a facial expressions extracted. The discriminant features gotten from local features make the two facial expressions of all combination classified. Through the sum of true related to classification, the combination of facial expression and local region are decided. The integration of branch classifications generates decision tree. The facial expression recognition based on decision tree shows better recognition performance than the method which doesn't use that.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1367-1369
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2013
Applying Application-Level Multicast technology (ALM) to Distributed Interactive Applications (DIAs) becomes more and more popular. Especially for DIAs embedded priority that the sender forwards data to receivers due to their respective priorities. The priority-based directed minimum spanning tree (PST) algorithm was designed for these DIAs. However, the PST has no efficient priority selection and filtering mechanism. The system will consume a tremendous amount of resource for reconstructing distribution tree and becomes unstable and unscalable. In this paper, First, We propose a novel priority-based application level multicast algorithm: Predict-and-Quantize for Priority with directed minimum Spanning Tree (PQPST), which can efficiently predict efficient priorities for the receivers and quantize the predicted priorities to build the multicast distribution tree. Second, we propose Priority Discrepancy Heuristic Mechanism (PDHM), which sets different thresholds of priority discrepancy within the priority discrepancy interval to control the distribution tree construction can efficiently decrease the repeated distribution tree construction, and we get the best heuristic priority discrepancy interval by PQPST. According to the simulation results, the PQPST and PDHM can efficiently improve the performance of the PST algorithm.
Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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2001.06a
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pp.257-263
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2001
In the analysis of product reliability, the fault tree is widely used since it shows the interrelations of the faults that lead to the product fault. A top-down approach based on experts’ experience is commonly used in the fault tree construction and the trees often take different forms depending on the intent of the analyst. In this work it is studied how to construct fault trees with the utilization of function trees obtained from analyzing the functions and sub-functions of products in order to suggest a generic way of fault tree construction. The function tree of a product is obtained by analyzing basic functions comprising the product main function in a bottom-up approach so that it enables to construct an objective fault tree. The fault tree for a scroll compressor is shown as an example.
This paper studies medical data classification methods, comparing decision tree and system reconstruction analysis as applied to heart disease medical data mining. The data we study is collected from patients with coronary heart disease. It has 1,723 records of 71 attributes each. We use the system-reconstruction method to weight it. We use decision tree algorithms, such as induction of decision trees (ID3), classification and regression tree (C4.5), classification and regression tree (CART), Chi-square automatic interaction detector (CHAID), and exhausted CHAID. We use the results to compare the correction rate, leaf number, and tree depth of different decision-tree algorithms. According to the experiments, we know that weighted data can improve the correction rate of coronary heart disease data but has little effect on the tree depth and leaf number.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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