• 제목/요약/키워드: 부공간 분할

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A Non-Uniform Network Split Method for Energy Efficiency in a Data Centric Sensor Network (데이타 중심 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 고려한 비균등 네트워크 분할 기법)

  • Kang, Hong-Koo;Kim, Joung-Joon;Han, Ki-Joon
    • Journal of Korea Spatial Information System Society
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    • v.9 no.3
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    • pp.35-50
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    • 2007
  • In a data centric sensor network, a sensor node to store data is determined by the measured data value of each sensor node. Therefore, if the same data occur frequently, the energy of the sensor node to store the data is exhausted quickly due to the concentration of loads. And if the sensor network is extended, the communication cost for storing data and processing queries is increased, since the length of the routing path for them is usually in the distance. However, the existing researches that generally focus on the efficient management of data storing can not solve these problems efficiently. In this paper, we propose a NUNS(Non-Uniform Network Split) method that can distribute loads of sensor nodes and decrease the communication cost caused by the sensor network extension. By dividing the sensor network into non-uniform partitions that have the minimum difference in the number of sensor nodes and the splitted area size and storing the data which is occurred in a partition at the sensor nodes within the partition, the NUNS can distribute loads of sensor nodes and decrease the communication cost efficiently. In addition, by dividing each partition into non-uniform zones that have the minimum difference in the splitted area size as many as the number of the sensor nodes in the partition and allocating each of them as the processing area of each sensor node, the NUNS can protect a specific sensor node from the load concentration and decrease the unnecessary routing cost.

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Design and Implementation of a Spatial Data Mining System (공간 데이터 마이닝 시스템의 설계 및 구현)

  • Ji-Haeng Baek;Hyun-Kyo Oh;Duck-Ho Bae;Ju-Won Song;Sang-Wook Kim;Myoung-Hoi Choi;Hyeon-Ju Jo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.307-310
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    • 2008
  • GIS 기술의 발달로 많은 양의 공간 데이터가 축적됨에 따라 공간 데이터 마이닝의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 새로운 공간 데이터 마이닝 시스템인 SD-Miner를 제안한다. SD-Miner는 크게 GUI 모듈과 데이터 마이닝 함수 모듈, 데이터 관리 모듈의 세부분으로 구성된다. GUI 모듈은 사용자의 입력과 출력을 담당한다. SD-Miner의 핵심 부분인 데이터 마이닝 함수 모듈은 공간 데이터 마이닝의 주요 기법인 공간 클러스터링, 공간 분류, 공간 특성화, 시공간 연관규칙 탐사 기능을 제공한다. 데이터 관리 모듈은 DBMS를 이용하여 데이터를 저장하고 관리한다. 실제 공간 데이터를 이용한 마이닝을 수행함으로써 개발된 SD-Miner의 실용성을 규명하고, 의미 있는 마이닝 결과들을 도출한다.

Design of Optimized Pattern Recognizer by Means of Fuzzy Neural Networks Based on Individual Input Space (개별 입력 공간 기반 퍼지 뉴럴 네트워크에 의한 최적화된 패턴 인식기 설계)

  • Park, Keon-Jun;Kim, Yong-Kab;Kim, Byun-Gon;Hoang, Geun-Chang
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.13 no.2
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    • pp.181-189
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    • 2013
  • In this paper, we introduce the fuzzy neural network based on the individual input space to design the pattern recognizer. The proposed networks configure the network by individually dividing each input space. The premise part of the networks is independently composed of the fuzzy partition of individual input spaces and the consequence part of the networks is represented by polynomial functions. The learning of fuzzy neural networks is realized by adjusting connection weights of the neurons in the consequent part of the fuzzy rules and it follows a back-propagation algorithm. In addition, in order to optimize the parameters of the proposed network, we use real-coded genetic algorithms. Finally, we design the optimized pattern recognizer using the experimental data for pattern recognition.

Preliminary Study for Risk Assessment Estimation of Urban Underground Connect Section Using VISSIM : Comparison of Characteristics Based on Diverge/Merge (VISSIM을 활용한 도심 지하도로 연결로 위험도 산정을 위한 기초연구 : 분·합류부 기준 특성 비교)

  • Park, Sang Hyun;Lee, Jin Kak;Yang, Choong Heon;Kim, Jin Guk
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.20 no.5
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    • pp.59-74
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    • 2021
  • The domestic road space is reaching the limit of planar space distribution, and Increasingly, the importance of three-dimensional space distribution through the development of underground space. therefore, In this study, a study was conducted on a traffic control method that can safely induce two different traffic flows in the connection between the ground road and the underground road. Through VISSIM, we calculated the appropriate amount of outflow and inflow traffic compared to the capacity of the main line when there is a Merge/Diverge section in the underground road. and Through the analysis of the number of conflicts, the appropriate traffic control level for safety in the underground, A basic study was conducted on the level of risk in the underpass according to the level of delay in the ground part through the analysis of the delay scenario of the ground road.

Design and performance Evaluation of Vertically-Parteitioned Parallel Signature File Method) (수직 분할 병렬 요약화일 기법의 설계 및 성능평가)

  • Kim, Jeong-Gi;Yu, Gyeong-Min;Jang, Jae-U
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.26 no.1
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    • pp.66-79
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    • 1999
  • 요약화일 기법은 대규모 데이터베이스 응용에서 효율적인 색인 기법으로 알려져 있으며 최근에는 보다 빠른 검색을 위해 병렬 요약화일 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 효율적으로 병렬 처리를 할 수 있는 수직 분할 병렬 요약화일(Vertically-partitioned Parallel Signature File, VPSF) 기법을 제안한다. 본 VPSF는 동적인 환경에 잘 적응하도록 신장해싱을 이용하며, 검색의 효율성을 위해 프레임 슬라이스 기법을 사용한다. 실행의 편중을 없애기 위해 요약을 수직으로 분할하여 레코드를 프로세싱노드에 저장함으로써 병렬처리를 수행한다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 VPSF의 효율성을 보이기 위해 성능평가 모델을 제시하고, 실제의 레코드 집합을 가지고 실험을 실시하여 검색시간, 부가저장공간, 삽입시간에 대해 성능을 평가한다. 또한 레코드 집합의 분포에 다른 성능을 평가하기 위해 표준편차를 반으로 줄인 반 정규분포와 두 배로 크게 한 정규분포에 대한 성능평가를 실시한다. VPSF기법은 기존의 병렬 요약화일 기법들과 비교할 때, 실제 레코드 집합의 정규분포에서 기존의 Hamming filter 보다 평균 40% 정도 검색성능이 개선된다. 반 정규분포에서는 Hamming filter 보다 약 50% , HPSF보다 약 20% 정도 개선된 검색 성능을 보인다. 뿐만 아니라, 부가 저장공간 및 삽입시간에도 기존의 방법들보다 좋은 성능을 보인다. 일반적으로 VPSF는 데이터베이스의 레코드 크기가 서로 비슷할 때 그리고 데이터베이스의 크기가 클수록 우수한 검색 성능을 보인다.

Optimal Identification of Data Granules-based Fuzzy Set Fuzzy Model (데이터 입자 기반 퍼지 집합 퍼지 모델의 최적 동정)

  • Park Keon-Jun;Kim Wan-Su;Oh Sung-Kwun;Kim Hyun-Ki
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2005.04a
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    • pp.317-320
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    • 2005
  • 본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 설계하기 위해 데이터 입자 기반 퍼지 집합 퍼지 모델의 최적 동정을 제안한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. HCM 클러스터링을 통한 데이터 입자는 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙을 형성하고, 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 정의한다. 또한, 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 초기 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 데이터 입자에 의한 전반부 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정한다 제안된 모델을 평가하기 위해 수치적인 예를 사용한다.

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Content-Based Image Retrieval using Primary Color Information in Wavelet Transform Domain (웨이블릿 변환 영역에서 주컬러 정보를 이용한 내용기반 영상 검색)

  • 하용구;장정동;이태홍
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2001.09a
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    • pp.11-14
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    • 2001
  • 본 논문은 컬러를 이용한 영상 검색 방법에 관한 것으로 영상 데이터의 효율적인 관리를 위해 먼저 전처리 단계로 웨이블릿 변환을 수행한 후 가장 낮은 저주파 부밴드 영상을 획득한다. 그리고, 변환 후 획득된 영상을 클러스터로 구분한 후, 고유치 및 고유 벡터를 이용하여 특징을 추출하여 색인 정보로 이용하였다. 클러스터링은 영상 화소의 컬러공간 상의 3차원 거리를 클러스터링의 기준으로 삼아 순차 영역 분할(Sequential Clustering) 방법을 적용하였다.

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A Dynamic Map Partition for Load Balancing of MMORPG based on Virtual Area Information (MMORPG에서의 부하 분산을 위한 가상 영역 정보 기반 동적 지역 분할)

  • Kim Beob-Kyun;An Dong-Un;Chung Seung-Jong
    • The KIPS Transactions:PartA
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    • v.13A no.3 s.100
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    • pp.223-230
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    • 2006
  • A MMORPG(Massively Multiplayer Online Role-Playing Game) is an online role-playing game in which a large number of players can interact with each other in the same world at the same time. Most of them require significant hardware requirements(e.g., servers and bandwidth), and dedicated support staff. Despite the efforts of developers, users often cite overpopulation, lag, and poor support as problems of games. In this paper, a dynamic load balancing method for MMORPGS is proposed. It tries to adapt to dynamic change of population by using dynamic map-partition method with VML(Virtual Map Layer) which consists of fields, sector groups, sectors, and cells. From the experimental results, our approach achieves about $23^{\sim}67%$ lower loads for each field server. By the modification to Virtual Area Layer, we can easily manage problems that come from changes of map data, resources' status, and users' behavior pattern.

Fuzzy Neural System Modeling using Fuzzy Entropy (퍼지 엔트로피를 이용한 퍼지 뉴럴 시스템 모델링)

  • 박인규
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.3 no.2
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    • pp.201-208
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    • 2000
  • In this paper We describe an algorithm which is devised for 4he partition o# the input space and the generation of fuzzy rules by the fuzzy entropy and tested with the time series prediction problem using Mackey-Glass chaotic time series. This method divides the input space into several fuzzy regions and assigns a degree of each of the generated rules for the partitioned subspaces from the given data using the Shannon function and fuzzy entropy function generating the optimal knowledge base without the irrelevant rules. In this scheme the basic idea of the fuzzy neural network is to realize the fuzzy rules base and the process of reasoning by neural network and to make the corresponding parameters of the fuzzy control rules be adapted by the steepest descent algorithm. The Proposed algorithm has been naturally derived by means of the synergistic combination of the approximative approach and the descriptive approach. Each output of the rule's consequences has expressed with its connection weights in order to minimize the system parameters and reduce its complexities.

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Performance Analysis of the Array Shape Estimation Methods Based on the Nearfield Signal Modeling (근거리 신호 모델링을 기반으로 한 어레이 형상 추정 기법들의 성능 분석)

  • Park, Hee-Young;Lee, Chung-Yong
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.27 no.5
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    • pp.221-228
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    • 2008
  • To estimate array shape with reference sources in SONAR systems, nearfield signal modeling is required for the reference sources near a towed array. Array shape estimation method based on the nearfield signal modeling generally exploits the spatial covariance matrix of the received reference sources. Among those method, nearfield eigenvector method uses the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue as a steering vector of the reference source. In this paper, we propose a simplified subspace fitting method based on the nearfield signal modeling with spherical wave modeling. Furthermore, we analyze performance of the array shape estimation methods based on the nearfield signal modeling for various environments. The results of the numerical experiments indicate that the simplified subspace fitting method and the nearfield eigenvector method with single reference source shows almost similar performance. Furthermore, the simplified subspace fitting method with 2 reference sources consistently estimates the shape of the array regardless of the incident angle of the reference sources, whereas the nearfield eigenvector method cannot apply for the case of 2 reference sources.