• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제6권2호
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• pp.23-37
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• 2004

최근 GPS기능을 탑재한 휴대폰 PDA등의 모바일 장치를 사용하여 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자가 급증하고 있다. 이에 위치 정보를 지닌 공간 데이타를 저장하고 관리하는 대용량의 공간 데이타베이스는 사용자의 다양한 질의 조건과 빠른 검색을 가능하게 하기 위한 색인이 필요하며 대표적인 색인 기법으로는 R-tree가 널리 사용되고 있다. 기존의 R-tree를 이용한 검색은 질의 영역과 관계없는 공간 데이타까지 검색하여 불필요한 입출력을 유발하기 때문에 응답시간이 늦어진다. 본 논문에서는 공간 데이타가 위치 기반 질의를 지원하기 위해 자신이 속한 노드의 전체(Union) MBR 영역에 따라 동적으로 셀 레벨 값을 구성하는 CLR-트리(Cell Leveling R-tree)를 제안한다. 또한, CLR-트리에서의 새로운 공간 데이타의 삽입, 분할, 삭제, 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 CLR-트리에서는 위치 기반 질의 시 사용자 질의 영역의 셀 레벨 값과 공간 데이타의 셀 레벨 값을 비교하여, 겹치지 않는 셀에 대해서는 검색 대상으로부터 제거하고 연관된 셀만을 검색하기 때문에 빠른 응답시간을 제공한다. 디스크 입출력 실험에서 CLR-트리가 기존 R-tree보다 디스크 접근 수를 $5{\sim}20%$ 감소시켜 사용자의 위치 기반 질의에 대해 빠르게 처리함을 알 수 있었다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제45호
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• pp.117-126
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• 2003

Decision tree-based state tying has been proposed in recent years as the most popular approach for clustering the states of context-dependent hidden Markov model-based speech recognition. The aims of state tying is to reduce the number of free parameters and predict state probability distributions of unseen models. But, when doing state tying, the size of a decision tree is very important for word independent recognition. In this paper, we try to construct optimized decision tree based on the average of feature vectors in state pool and the number of seen modes. We observed that the proposed optimal decision tree is effective in predicting the state probability distribution of unseen models.

• ETRI Journal
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• 제22권1호
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• pp.30-37
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• 2000

Existing tree construction mechanisms are classified into source-based trees and center-based trees. The source-based trees produce a source-rooted tree with a low delay. However, for the applications with multiple senders, the management overheads for routing tables and resource reservations are too high. The center-based trees are easy to implement and manage, but a priori configuration of candidate center nodes is required, and the optimization mature such as tree cost and delay is not considered. In this paper, we propose a new multicast tree building algorithm. The proposal algorithm basically builds a non-center based shared tree. In particular, any center node is not pre-configured. In the purposed algorithm, a multicast node among current tree nodes is suitably assigned to each incoming user: Such a node is selected in a fashion that tree cost and the maximum end-to-end delay on the tree are jointly minimized. The existing and proposed algorithms are compared by experiments. In the simulation results, it is shown that the proposed algorithm approximately provides the cost saving of 30% and the delay saving of 10%, compared to the existing approaches. In conclusion, we see that the cost and delay aspects for multicast trees can be improved at the cost of additional computations.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권9호
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• pp.3138-3150
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• 2021

Multimedia services on the Internet are continuously increasing. Accordingly, the demand for a technology for efficiently delivering multimedia traffic is also constantly increasing. The multicast technique, that delivers the same content to several destinations, is constantly being developed. This technique delivers a content from a source to all destinations through the multicast tree. The multicast tree with low cost increases the utilization of network resources. However, the finding of the optimal multicast tree that has the minimum link costs is very difficult and its calculation complexity is the same as the complexity of the Steiner tree calculation which is NP-complete. Therefore, we need an effective way to obtain a multicast tree with low cost and less calculation time on SDN-based smart network platforms. In this paper, we propose a new multicast tree generation algorithm which produces a multicast tree using an agent trained by model-based meta reinforcement learning. Experiments verified that the proposed algorithm generated multicast trees in less time compared with existing approximation algorithms. It produced multicast trees with low cost in a dynamic network environment compared with the previous DQN-based algorithm.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.214-216
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• 2002

본 논문에서는 many-to-many IP 멀티캐스팅을 위한 효율적인 Backbone Core Tree(BCT)생성 알고리즘에 대하여 제안한다. 본 논문의 제안기법은 Core Based Tree(CBT)에 기반을 두고 있다. CBT는 공유 트리를 이용하여 멀티캐스트 자료를 전달하기 때문에 Source Based Tree에 비하여 각 라우터가 유지해야 하는 상태 정보의 양에 적고 적용하기 간단하지만, Core 라우터 선택의 어려움과 트래픽이 Core로 집중되는 문제점을 가지고 있다. 이에 대한 보완책으로 Backbone Core Tree기법이 제안되었는데, 본 논문에서는 주어진 네트워크 위상 그래프에서 최소신장 트리를 만들고, 센트로이드를 이용하여 효율적인 BCT를 생성하는 알고리즘을 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권4호
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• pp.543-552
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• 2005

최근 들어 계속되는 램 가격 하락으로 인해 대용량의 램을 사용하는 주기억 데이터베이스 시스템의 구축이 실현 가능하게 되었다. 그러나 기존의 디스크 기반 공간 색인 기법은 디스크 접근 시간만을 주로 고려하기 때문에, 주기억 색인 기법으로 디스크 기반 색인 기법을 직접적으로 적용시키는 것은 부적절하다. 주기억 장치 색인 기법은 모든 색인 노드들이 주기억 장치에 상주하기 때문에 노드에 대한 접근 시간이 디스크 기반 기법에 비해 상당히 미미하고, 결국 효율적인 색인 기법을 위해서는 노드 접근시간 뿐만 아니라 노드내의 키 비교시간을 고려해야 한다. 이러한 주기억 장치 색인 기법의 특성을 고려하여, 본 논문에서는 Tmr-트리라는 새로운 색인 기법을 제시한다. Tmr-트리는 T-트리의 장점과 R-트리의 장점을 결합한 이진 색인 구조로서, 색인 노드는 데이터 객체들을 위한 엔트리들, 왼쪽/오른쪽 자식 노드에 대한 포인터, 그리고 3개의 추가 필드들로 구성된다. 여기서 3개의 추가 필드들은 현재 노드에 저장된 키 값들의 범위를 포함하는 MBR과 왼쪽 서브트리에 저장된 키 값들의 범위를 포함하는 MBR, 오른쪽 서브트리에 저장된 키 값들의 범위를 포함하는 MBR에 해당한다. 본 논문의 실험에서 Tmr-트리는 R-트리와 달리 검색 시 항상 리프노드까지 방문할 필요가 없기 때문에 모든 데이터 분포에서 R-트리에 비해 더 나은 실험 결과를 보여주었다. 노드 크기 측면에서 노드안 엔트리 수를 증가시킨 초반에 상당한 검색성능 향상을 보여주었으며, 그 후로 약간씩 검색시간 증가를 나타냈다. 한편, 삽입시간 측면에서 Tmr-트리는 R-트리에 비해 약간의 더 많은 삽입시간이 필요했다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제34권5호
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• pp.316-327
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• 2007

RFID는 RF신호를 이용하여 물체를 식별하는 가장 유망한 미래의 비접촉 기술이다. RFID 리더의 식별영역에 여러 개의 태그가 있는 경우, 리더의 질의에 대하여 모든 태그들이 동시에 응답을 하기 때문에 충돌이 발생되어 태그를 식별할 수 없게 된다. RFID에서 다중 태그 식별문제는 아주 중요한 핵심 기술로 이것을 해결하기 위해 슬롯기반 알로하 알고리즘, 트리 기반 알고리즘 등과 같은 충돌 방지 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 RFID 시스템에서 충돌 트리를 이용한 충돌트리 기반 충돌 방지알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 효과적인 충돌 방지 메커니즘을 제공하며 메모리래스 알고리즘이다. 제안하는 충돌트리는 다중 태그 식별문제를 해결하기 위한 메커니즘으로 리더와 태그사이 질의와 응답과정에서 만들어진다. 리더가 k 비트로 구성된 프리픽스를 질의하면, 태그는 자신의 식별자와 프리픽스를 비교 하여 일치할 경우 식별자의 K+1 비트에서 마지막 비트까지 리더에게 전송한다. 시뮬레이션 결과에 따라 제안하는 충돌 트리 기반 충돌 방지 알고리즘이 기존의 트리 워킹 알고리즘이나 쿼리 트리 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.43-53
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• 2011

The many cities are changing in the city form where the person and nature are mixed. Namely, the government invests many expense in tree field of distance space for the change in the green city. In this paper, we design and implement a tree growth management system using PDA built in 13.56MHz RFID reader and CBD(Component Based Development) for ubiquitous computing environments. Our system provides history management to increase business efficiency for location coordinate of tree and history information of tree which using RFID, the RFlD tag is attaching the new tree and that is inputting GPS location information in PDA and provides tree information of tree by location coordinate to history management. Finally, we show from a performance analysis that our system achieves about 85% average tree read rate of RFID under test scenario environments.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동추계학술대회
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• pp.82-89
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• 2008

최근, GIS 분야에서 RFID와 GPS 센서 같은 위치 및 공간 데이타를 포함하는 다양한 GeoSensor의 활용으로 수집되는 공간 데이타가 크게 증가하면서, 대용량 공간 데이타의 빠른 처리를 위한 공간 인덱스의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 대표적인 공간 인덱스인 R-Tree를 기반으로 검색 성능을 높이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존 연구는 R-Tree에서 노드의 MBR 간의 겹침이나 트리 높이를 어느 정도 줄임으로써 다소 검색 성능을 향상시켰지만, 트리 검색에서 발생하는 불필요한 노드 접근 비용 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 R-Tree에서 대용량 공간 데이타의 빠른 검색을 제공하는 인덱스인 HR-Tree(Hash based R-Tree)를 제시한다. HR-Tree는 트리 검색 없이 R-Tree 리프 노드를 직접 접근할 수 있는 해시 테이블을 이용함으로써 R-Tree의 검색 성능을 높인다. 해시 테이블은 데이타 영역을 차원에 따라 반복적으로 분할한 Partition과 대응되는 R-Tree 리프 노드의 MBR과 포인터들로 구성된다. 각 Partition은 생성 과정에서 고유의 식별 코드를 갖기 때문에 Partition 코드가 주어지면 해시 테이블에서 해당 레코드를 쉽게 접근할 수 있다. 또한, HR-Tree는 R-Tree구조의 변경없이 다양한 R-Tree 변형 구조에 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다. 마지막으로 실험을 통하여 HR-Tree의 우수성을 입증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1096-1100
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• 2012

Most of previous genetic algorithms for solving graph problems have used a vertex-based encoding. We proposed an edge encoding based new genetic algorithm using a spanning tree. Contrary to general edge-based encoding, a spanning tree-based encoding represents only feasible partitions. As a target problem, we adopted the MAX CUT problem, which is well known as a representative NP-hard problem, and examined the performance of the proposed genetic algorithm. The experiments on benchmark graphs are executed and compared with vertex-based encoding. Performance improvements of the spanning tree-based encoding on sparse graphs was observed.