데이터를 정렬하는 방법들 중 O(nlogn)보다 빠른 방법은 알려져 있지 않고 있으며, 가장 빠른 방법으로 퀵정렬이 있으며, 이 정렬법은 n개의 데이터에 대해 최적과 평균의 경우 O(nlogn), 최악의 경우$O(n^2)$ 수행 복잡도를 갖고 있다. 본 논문에서는 리스트를 기수 숫자별로 빈도수를 계수하여 해당 가상 버킷에 저장하는 가상분할방법을 적용하였다. 또한 추가적인 메모리를 최소화시키기 위해 리스트 상에서 해당 버킷에 데이터들을 이동시키는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 주어진 숫자의 자리수 k만큼 분할되며, 각 자리수에 대해 수행복잡도가 O(n)으로 O(kn) 알고리즘이다.
히스토그램은 최근들어 많은 관심을 끌고 있다. 히스토그램은 주로 상용 데이타베이스 관리 시스템에서 질의 최적화를 위해 속성의 값에 대한 데이타 분포를 추정하는데 사용되었다. 최근에는 근사 질의와 스트림 데이타에 대한 연구 분야에서 히스토그램에 대한 관심이 커지고 있다. 관계형 데이타베이스에서 두 개 이상의 속성에 대한 결합 데이타 분포를 근사시키는 가장 간단한 방법은 각 속성의 데이타 분포가 결합 데이타 분포에 독립적이라고 가정하는 속성 값 독립(Attribute Value Independence: AVI) 가정하 에서 각각의 속성에 대해서 히스토그램을 만드는 것이다 그러나 실제 데이타에서 이 가정은 잘 맞지 않는다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서 웨이블릿, 랜덤 샘플링, 다차원 히스토그램과 같은 기법들이 제안되 었다. 그 중에서 GENHIST는 실수형 속성에 대한 데이타 분포를 근사시키기 위해 고안된 다차원의 히스토그램이다. GENHIST는 데이타 분포를 좀 더 효과적으로 근사시키기 위해서 중첩되는 버킷을 사용한다. 본 논문에서는 SSE(Sum Squared Error)를 최소화시키는 중첩되는 버킷들의 최적 빈도를 결정하는 OPT 알고리즘을 제안한다. 처음에 GENHIST에 의해 중첩되는 버킷으로 구성되는 히스토그램을 만든 후에 OPT 알고리즘에 의해서 각 버킷의 빈도를 다시 계산해서 GENHIST를 개선시킬 수 있다. 실험 결과는 OPT 알고리즘이 GENHIST에 의해 만들어진 히스토그램의 정확도를 크게 개선시킴을 보여준다.
비디오 스트리밍 수신기의 재생 버퍼에 있는 패킷량은 네트워크 상태에 따라 변화되며 지연 및 지터의 영향으로 인해 포화 및 고갈 현상이 일어날 수 있다. 특히, 유입되는 비디오 트래픽의 양이 재생 버퍼의 최대 양을 넘으면 버퍼 오버플로우(buffer overflow)문제가 발생된다. 버퍼 오버플로우는 화질의 열화를 발생시키고 스킵(skip) 현상으로 인해 재생의 불연속성을 발생시킨다. 또한 네트워크 혼잡으로 인하여 패킷의 유입이 늦어지면 버퍼 언더플로우(buffer underflow) 문제에 의한 버퍼링에 의해 영상의 멈춤 현상이 일어날 수 있다. 상기 문제들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 토큰버킷(Token Bucket)의 주요 파라미터인 토큰 발생률 파라메타와 버킷의 최대 용량 파라미터를 각각의 비디오 패킷들의 패턴에 따라서 자동적으로 설정하는 토큰버킷 기법을 장착한 비디오 스트리밍 수신기를 제안한다. NS-2(Network Simulator-2)와 JSVM(Joint Scalable Video Model)을 이용하는 시뮬레이션 결과는 제안하는 토큰버킷 파라메타 자동설정 기법이 기존의 수동설정 기법보다 3개의 시험 비디오 시퀀스들에 대해 오버플로우/언더플로우 횟수와 패킷 손실 비율 및 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)측면에서 우수한 성능을 제공함을 확인 할 수 있었다.
Various types of buckets are used as unloading facilities for raw material at unloading wharfs. Scissors type buckets, among them, has been being used widely because of their short cycle time and structural simplicity. However, the scooping capacity, especially for hardened remainder ore, of some buckets are unsatisfactory because of poor design concept of the buckets. In this study, the effects of the design parameters on the scooping performance of the buckets are investigated under kinematic and dynamic analysis. Further, the schemes and design guidelines for designing new scissors type buckets are also presented to improve ore scooping capacity for hardened remainder ore.
ATM망으로 유입되는 트래픽을 제어하는 리키버킷 알고리즘을 구현한 트래픽 성형 메카니즘의 사용으로 ATM망 자원의 이용율을 향상시킬 수 있고 사용자들이 요구하는ATM망의 서비스 품질을 보장할 수 있다. 리키버킷 알고리즘의 구현 트래픽 성형 메카니즘의 성능은 토큰풀 크기와 입력 큐 크기에 의해 좌우되어진다. 본 논문에서는 시뮬레이션을통해 이들 파라미터의 변화가 ATM망의 서비스 품질에 미치는 영향을 분석해 보고자 한다.
The accurate calculation of bucket tip position has a large influence on showing the motion of an excavator on the display device of the excavator and controlling the excavator automatically. It is generally known that Inertial Measurement Unit (IMU) sensors are more accurate than accelerometer-based sensors while the boom, arm or bucket moves because additional forces beyond gravity add additional acceleration to the sensors. To prove the accuracy difference between the two types of sensors, a position recognition system using an accelerometer-based sensor and an IMU sensor is implemented on the excavator. The experimental results show that the system using the IMU sensor significantly reduces the position recognition error while bucket moves and additional force beyond gravity exists.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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