• Title/Summary/Keyword: 에지정의

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고립된 노드가 없는 최대가중치 k-노드 부분그래프

  • Myeong, Yeong-Su
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.764-767
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    • 2005
  • 그래프가 주어져 있고 각 노드에 가중치가 주어져 있다고 가정하자. 두 노드가 에지로 연결되어 있는 경우에 두 노드는 인접한다고 정의한다. 주어진 그래프의 부분그래프 중에서 k개의 노드로 이루어지고 부분그래프의 각 노드별로 하나 이상의 인접하는 노드가 부분그래프에 존재하면 이러한 부분그래프를 고립된 노드가 없는 k-노드 부분그래프라고 부른다. 본 논문에서는 고립된 노드가 없는 k-노드 부분그래프 중에서 부분그래프에 포함된 노드들의 가중치의 합이 최대가 되는 부분그래프를 선택하는 문제를 다룬다. 이 문제는 CDMA를 기반으로 하는 멀티캐스트 네트워크 설계에 응용 예를 갖고 있다. 본 논문에서는 대상문제의 복잡성을 규명하고, 상한과 하한을 구하는 해법을 개발한다.

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The Edge Detection of Image using the quantization FCNN with the variable template (가변 템플릿의 양자화 FCNN을 이용한 영상 에지 검출)

  • Choi, Seon-Kon;Byun, Oh-Sung;Lee, Cheul-Hee;Moon, Sung-Ryong
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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    • v.35S no.11
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    • pp.144-151
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    • 1998
  • In this paper, it is applied the analysis properties of mathematical morphology in order to process MIN/MAX operation on the basis of combination of predefined and weighted structuring element to FCNN having the structure of CNN combined with fuzzy logic between template and input/output. In this paper, as the fuzzy estimator is applied to the image including noise, thus it could be found the noise removal as well as the edge detection in the process of computer simulation. We could analyze and compare the results of edge detection using FCNN, CNN and median filter to which the erosion operation of morphology is applied. This paper could apply the static template and the variable template to FCNN using the quantization fuzzy function, in result we could confirm that the performance of FCNN got to improve in the process of computer simulation.

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Physical Topology Discovery Algorithm for Ethernet Mesh Networks (이더넷 메시 망에서의 물리 토폴로지 발견 알고리즘)

  • Son Myunghee;Kim Byungchul;Lee Jaeyong
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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    • v.42 no.4 s.334
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    • pp.7-14
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    • 2005
  • Earlier researches have typically concentrated on discovering IP network topology, which implies that the connectivity of all Ethernet devices is ignored. But automatic discovery of Physical topology Plays a crucial role in enhancing the manageability of modem Metro Ethernet mesh networks due to the benefits of Ethernet services, including: Ease of use, Cost Effectiveness and flexibility. Because of proprietary solutions targeting specific product families and related algorithm which depends on Layer 2 forwarding table information it is impossible to discover physical topology in the Ethernet mesh networks. To cope with these shortcomings, in this paper we propose a novel and practical algorithmic solution that can discover accurate physical topology in the Ethernet mesh networks. Our algorithm divides the Ethernet mesh networks into bridged networks and host networks and those bridges located in boundary are named edge bridges. Our algorithm uses the standard spanning tree protocol MIB information for the bridged networks and uses the standard Layer 2 forwarding table MIB information for the host networks. As using the standard MIB information to discover physical topology we can offer interoperability guarantee in the Ethernet mesh networks composed of the various vendors' products.

The Usage of Color & Edge Histogram Descriptors for Image Mining (칼라와 에지 히스토그램 기술자를 이용한 영상 마이닝 향상 기법)

  • An, Syungog;Park, Dong-Won;Singh, Kulwinder;Ma, Ming
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
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    • v.7 no.5
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    • pp.111-120
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    • 2004
  • The MPEG-7 standard defines a set of descriptors that extracts low-level features such as color, texture and object shape from an image and generates metadata in order to represent these extracted information. But the matching performance for image mining ma y not be satisfactory by u sing only on e of these features. Rather than by combining these features we can achieve a better query performance. In this paper we propose a new image retrieval technique for image mining that combines the features extracted from MPEG-7 visual color and texture descriptors. Specifically, we use only some specifications of Scalable Color Descriptor (SCD) and Non-Homogeneous Texture Descriptor also known as Edge Histogram Descriptor (EHD) for the implementation of the color and edge histograms respectively. MPEG-7 standard defines $l_{1}$-norm based matching in EHD and SCD. But in our approach, for distance measurement, we achieve a better result by using cosine similarity coefficient for color histograms and Euclidean distance for edge histograms. Our approach toward this system is more experimental based than hypothetical.

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Locating and Extracing the Mouth in Human Face Images (얼굴 이미지에서 입 영역 분할)

  • Choe, Jeong-Il;Kim, Su-Hwan;Lee, Pil-Gyu
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.8 no.4
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    • pp.55-62
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    • 1997
  • We proposed a method for locating of mouth using deformable templates, described by a parameterized template. An energy function is defined which links, edges, peaks, valleys in image intensity to corresponding properties of the template. The template deforms itself by altering its parameter values to minimize the energy function. The minimized energy function's parameter values can be used as descriptors for the feature. We propose a method for locating mouth fast, accurately by limiting a range of parameters' value and getting initial value of parameters' by preprocessing.

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A Study on Road Detection Based on MRF in SAR Image (SAR 영상에서 MRF 기반 도로 검출에 관한 연구)

  • 김순백;김두영
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.2 no.2
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    • pp.7-12
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    • 2001
  • In this paper, an estimation method of hybrid feature was proposed to detect linear feature such as the road network from SAR(synthetics aperture radar) images that include speckle noise. First we considered the mean intensity ratio or the statistical properties of locality neighboring regions to detect linear feature of road. The responses of both methods are combined to detect the entire road network. The purpose of this paper is to extract the segments of road and to mutually connect them according to the identical intensity road from the locally detected fusing images. The algorithm proposed in this paper is to define MRF(markov random field) model of the priori knowledge on the roads and applied it to energy function of interacting density points, and to detect the road networks by optimizing the energy function.

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Matrix-Star Graphs : A New Interconnection Network Based on Matrix Operation (행렬-스타그래프 : 행렬연산에 기반한 새로운 상호 연결망)

  • Lee, Hyeong-Ok;Im, Hyeong-Seok
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.26 no.4
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    • pp.389-405
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    • 1999
  • 본 논문에서는 상호 연결망의 노드를 행렬로 표현하고 행렬연산을 이용하여 에지를 정의한 새로운 상호 연결망으로 행렬-스타 그래프를 제안한다. 행렬-스타 그래프는 널리 알려진 스타 그래프를 일반화한 그래프이다. 먼저, 행렬-스타 그래프의 노드를 2 $\times$ n 행렬로 표현한 행렬-스타 그래프 MS2,n 에 대하여 주요 망 척도인 분지수, 연결도, 확장성, 대칭성, 리우팅 ,지름 방송등을 분석한다. 다음으로, 행렬-스타 그래프 MS2,n의 노드를 2차원과 3차원으로 일반화한 행렬-스타 그래크 MSk,n과 MS k,n,p를 정의하고 행렬-스타그래프 MSk,n,p 의 라우팅 알고리즘과 지름을 분석한다. 상호연결망의 중요 망 척도중 하나는 망 비용이고 상호연결망의 망 비용은 그 연결망의 분지수와 지름의 곱으로 정의된다. star 그래프는 다른 상호 연결망보다 작은 망 비용을 갖는다. 최근에 제안된 Macro-Star 그래픈 star 그래프에 비해 상대적으로 망 비용이 작은 값을 갖는 연결망이다. (n2)!개의 노드를 갖는 행렬-스타 그래프 MSk,k,k(k={{{{ `^{ 3} SQRT { n$^2$} }}}} )와 ((n-1)2 + 1)!개의 노드를 갖는 Macro-Star 그래프 MS(n-1, n-1)의 망 비용은 행렬-스타그래프 MSk,k,k(k={{{{ `^{ 3} SQRT { n$^2$} }}}})는 O(n2,7)이고, Macro-Star 그래프 MS(n-1 , n-1)은 O(n3) 이다. 이는 행렬-스타 그래프가 스타 그래프와 Macro-Star 그래프보다 망비용이 우수함을 의미한다.

Dynamic QoS Support Protocol (동적인 네트워크 QoS 설비 방안)

  • 노희경;문새롬;이미정
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.04a
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    • pp.265-267
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    • 2002
  • 인터넷에서 멀티미디어 응용들이 증가함에 따라 서비스 품질(QoS: Quality of Service)을 보장해 줄 수 있는 여러 가지 방안이 제안되어 왔는데, 일반적으로 이들 방안은 확장성과 종단간 QoS 보장 간에 상호 모순이 발생하는 경향을 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 상호 모순을 피할 수 있는 QoS 지원 방안으로서 DQSP(Dynamic QoS Support Protocol)를 제안한다. DQSP는 도메인 내에서의 자원 예약과 연결 수락 제어 메커니즘을 정의한다. DQSP는 링크 자원을 각 에지 라우터로부터의 트래픽 클래스별로 동적으로 할당하고 에지 라이투가 자신에게 할당된 링크 자원에 관한 정보를 유지하도록 한다. DQSP는 목적지로의 연결 수락 제어를 위한 QoS 신호 프로토콜이 필요 없이 에지 라우터에서 매 사용자 플로우별로 직접적으로 연결 수락 결정을 내리므로 확장성 문제 및 코어 라우터의 복잡한 기능 요구 사항 문제를 해결한다. 또한 UQSP는 에지 라우터가 트래픽 부하에 따라 자신에게 할당되어 있는 자원을 반납하거나 추가적인 자원을 제공받을 수 있도록 해 자원 오버 프로비져닝으로 인해 발생할 수 있는 비효율적인 자원 활용 문제를 해결한다. 또한 DQSP는 경로 재계산을 수행하여 라우팅을 조정해 나감으로써 효율적일 네트워크 자원 활용이 가능하다. 시뮬레이션을 통하여 DQSP와 기존의 자원 할당 및 공유 방식들을 비교한 결과 DQSP가 시그널링과 상태 정보 유지를 위한 오버헤드 면에서 기존의 종단간 QoS 보장을 제공하는 구조인 IntServ에서와 같은 확장성 문제를 발생시키지 않으면서도 효율적으로 네트워크 자원을 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다.재 상용화 되어있는 Bellcore 의 S/KEY 시스템과의 비교를 수행하였다. 분석에서는 제품의 효율성뿐만 아니라 보안성을 중요하게 생각하였으며, 앞으로 보안 관련 소프트웨어 개발에 사용될 수 있는 도구들이 가이드 라인에 대한 정보를 제공한다.용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.다.으로서 hemicellulose구조가 polyuronic acid의 형태인 것으로 사료된다. 추출획분의 구성단당은 여러 곡물연구의 보고와 유사하게 glucose, arabinose, xylose 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각

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Evolutionary Learning of Hypernetwork Classifiers Based on Sequential Bayesian Sampling for High-dimensional Data (고차 데이터 분류를 위한 순차적 베이지안 샘플링을 기반으로 한 하이퍼네트워크 모델의 진화적 학습 기법)

  • Ha, Jung-Woo;Kim, Soo-Jin;Zhang, Byoung-Tak
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06b
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    • pp.336-338
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    • 2012
  • 본 연구에서는 고차 데이터 분류를 위해 순차적 베이지만 샘플링 기반의 진화연산 기법을 이용한 하이퍼네트워크 모델의 학습 알고리즘을 제시한다. 제시하는 방법에서는 모델의 조건부 확률의 사후(posterior) 분포를 최대화하도록 학습이 진행된다. 이를 위해 사전(prior) 분포를 문제와 관련된 사전지식(prior knowledge) 및 모델 복잡도(model complexity)로 정의하고, 측정된 모델의 분류성능을 우도(likelihood)로 사 용하며, 측정된 사전분포와 우도를 이용하여 모델의 적합도(fitness)를 정의한다. 이를 통해 하이퍼네트워크 모델은 고차원 데이터를 효율적으로 학습 가능할 뿐이 아니라 모델의 학습시간 및 분류성능이 개선될 수 있다. 또한 학습 시에 파라미터로 주어지던 하이퍼에지의 구성 및 모델의 크기가 학습과정 중에 적응적으로 결정될 수 있다. 제안하는 학습방법의 검증을 위해 본 논문에서는 약 25,000개의 유전자 발현정보 데이터셋에 대한 분류문제에 모델을 적용한다. 실험 결과를 통해 제시하는 방법이 기존 하이퍼네트워크 학습 방법 뿐 아니라 다른 모델들에 비해 우수한 분류 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다. 또한 다양한 실험을 통해 사전분포로 사용된 사전지식이 모델 학습에 끼치는 영향을 분석한다.

A Novel Morphological Characteristic Value Extraction Method for Content-Based Image Retrieval (내용 기반 이미지 검색을 위한 새로운 수리형태학적 특징값 추출 방법)

  • Eo, Jin-Woo;Lee, Dong-Jin
    • Journal of IKEEE
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    • v.7 no.2 s.13
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    • pp.210-217
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    • 2003
  • A novel characteristic value extraction method based on mathematical morphology is proposed. Morphological spatial frequency defined by morphological pattern distribution function is introduced and applied to define a new feature called ‘average height.' The average height is used to define a characteristic value which is to be used to generate an index key value for content-based image retrieval. Superiority of the method was proved for various images by experiment. Furthermore the fact that the proposed method does not need threshold to obtain binary image provides its applicability to content-based image retrieval.

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