본 논문에서는 새로운 고속 VQ 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 최단거리를 가질 수 없는 코드워드와의 거리계산을 피하기 위해 벡터의 두가지 특성, 평균 및 분산을 이용해서 계산량을 줄이고 있다. 제안된 알고리즘은 코드워드와 입력벡터사이의 거리의 기하학적인 관계를 이용해서 최단거리를 갖을 수 없는 코드워드들과의 거리계산을 피하고 있기 때문에 전체 탐색법과 동일한 결과를 가져다 준다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 효과적임을 확인시켜준다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.235-237
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1998
벡터양자화기의 부호화 단계에서 계산량을 줄이는 새로운 알고리즘을 제안한다. 벡터양자화기의 부호화는 주어진 입력벡터에 가장 가까운 코드워드를 찾는 것인데 모든 코드워드와 거리계산을 필요로 하기 때문에 많은 계산량이 소요되믈 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 입력벡터와 코드워드와의 유클리디안 거리계산 대신에 벡터 차의 절대값 합을 이용하여 주어진 입력벡터에 최단거리의 코드워드가 될 수 없는 코드워드를 제외함으로써 유클리디안 거리계산을 최소화하여 계산량을 줄이는 알고리즘을 제안된 방법을 고정 소수점 연산을 이용한 DSP 칩에 효과적이며 이는 실험 결과를 통하여 확증할 수 있다.
본 연구 논문에서는 RTLS(Real Time Location System)를 기반으로 하는 Y/T(Yard Tractor) Multi-Cycle System (RYMS)의 핵심기능으로써 컨테이너터미널 양 적하작업 등 저효율적인 하역 분야 개선에 목적을 둔다. 이와 같은 목적을 달성하는데 있어서는 최적 경로의 탐색과 최단 이동거리를 찾아낼 수 있도록 최적 알고리즘을 적용, Y/T를 선택하고 확정하는 기법이 요구된다. 본 연구논문에서 제안된 방식의 실험결과를 살펴보면, 평균치대비 절감 운전거리율은 12%가 되었고 최대치대비 절감 운전거리율은 23%가 되었음을 확인할 수 있었다.
지속가능한 성장을 위한 친환경 교통체계 구축의 필요성이 증대되면서 대중교통 접근성은 교통체계 설계에 중요한 요소로 고려되고 있다. 대중교통 접근성을 분석할 때 실질적인 이동경로를 반영하기 위해 최단거리 알고리즘을 활용할 수 있으며, 한 지점에서 네트워크상의 다른 모든 지점에 대하여 얻은 최단거리 및 시간을 이용해 정류장 단위의 세밀한 접근성을 도출할 수 있다. 본 연구는 접근성 계산을 위해 환승횟수에 따른 페널티와 다수 노선들의 대기시간을 반영하여 개선한 최단거리 알고리즘을 이용하였다. KTX 서울역을 대상으로 다층 네트워크로 구현한 서울시 지하철 버스 네트워크에 알고리즘을 적용하여 KTX 서울역의 대중교통 접근성을 정류장 단위로 확인하였다.
다익스트라 알고리즘은 네트워크 상에서 최단경로를 찾는 것으로 널리 알려져 있다. 그러나, 최적 경로 탐색을 위하여 임의점과의 최단거리만 고려해서 선택하는 다익스트라 알고리즘보다 목표점까지 휴리스틱 요소를 고려하여 판단하는 $A^*$ 알고리즘에 대한 연구가 더 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 자전거 경로 선정을 위한 다익스트라 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘의 성능을 비교하였다. 이를 위하여, 자전거 경로 선정 요소를 이용하여 경사에 따른 수평거리와 평균 속도를 계산하였다. 그리고 다익스트라 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘을 적용해 최단거리와 최단시간에 따른 자전거 경로 선정을 수행하였다. 실험 결과 대규모 지역에서 $A^*$ 알고리즘이 다익스트라 알고리즘보다 경로 선정 처리 시간이 빠르게 나타났다. 향후 최적 경로선정 알고리즘은 자전거 노선 계획이나 자전거 실시간 모바일 앱에 활용될 수 있다.
웹기반 하에서 구조적인 정보를 표현하기 위해서 XML이 다양하게 사용되고 있으나 XML 기반 문서는 다양한 Schema와 노드의 표현으로 구성되어 있어서 이를 효율적으로 인덱싱 하여 저장하는 것은 매우 어려운 일이다 이를 해결하기 위하여 추상화, DTD, K-ary 완전트리 기법 등 다양한 연구가 이루어지고 있으나 응용에 많은 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 XML 기반의 웹문서를 효율적으로 인덱싱하고 사용자의 질의에 최적의 결과를 제공하기 위한 알고리즘을 설계 및 구현한다. 인덱싱 시스템 설계를 위해서 먼저 노드(부모 형제)의 ID를 추출하는 알고리즘을 제안하며, 문서 및 노드 테이블 설계 결과를 제시한다. 그리고 C#을 이용한 파싱과 인덱스 알고리즘을 구현하기 위하여 깊이탐색과 관계 노드간 최단거리를 이용하며, 알고리즘 실행 결과와 이 결과로 자동 생성된 문서 및 노드 테이블의 파싱 결과를 또한 제시한다.
본 논문은 다량의 고차원 얼굴 표정 모션 데이터를 2차원 공간에 분포시키고, 애니메이터가 이 공간을 항해하면서 원하는 표정들을 실시간 적으로 선택함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 방법을 기술한다. 본 논문에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 표정공간의 생성은 임의의 두 표정간의 최단거리의 결정으로 귀결된다. 표정공간은 다양체 공간으로서 이 공간내의 두 점간의 거리는 다음과 같이 근사적으로 표현한다. 임의의 마커간의 거리를 표시하는 거리행렬을 사용하여 각 표정의 상태를 표현하는 표정상태벡터를 정의한 후, 두 표정이 인접해 있으면, 이를 두 표정 간 최단거리(다양체 거리)에 대한 근사치로 간주한다. 그리하여 인접 표정들 간의 인접거리가 결정되면, 이틀 인접거리들을 연결하여 임의의 두 표정 상태간의 최단거리를 구하는데, 이를 위해 Floyd 알고리즘을 이용한다. 다차원 공간인 표정공간을 가시화하기 위해서는 Sammon 매핑을 이용하여 2차원 평면에 투영시켰다. 얼굴 애니메이션은 사용자 인터페이스를 사용하여 애니메이터들이 2차원 공간을 항해하면서 실시간으로 생성한다.
본 논문에서 우리는 교통 네트워크가 포함된 L$_1$ 평면에서 최단거리 경로를 구하는 알고리즘을 제안한다. 교통 네트워크는 더 빠르게 움직일 수 있는 도로를 나타내는 평행한 선분들로 구성된다. 시작점 s가 주어 질 때, 알고리즘은 최단경로지도(SPM)를 만드는데, 이 지도를 통해서 s 로부터 임의의 평면상의 점 t까지의 최단거리를 O(log n) 시간에 찾을 수 있다. 우리는 이 SPM을 O(nlog n) 시간에 구하는 평면 스윕(plane sweep) 형태의 알고리즘을 설계할 것이다.
사용자가 가능한 센서 가까이에서 이동하는 문제를 최단거리유지문제라 하며, 무선 연결의 안정성을 높이기 위해서 두 개의 센서로부터 가까이에 위치하여 사용자가 움직이는 이동경로를 차선최단거리유지이동경로라고 한다. 이 논문에서는 주어진 센서들의 집합 U와 시작점 s, 끝점 t가 주어질 때, s에서 t까지 이르는 경로로서, 가장 가까운 두 개의 센서까지의 거리가 최소인 차선최단거리유지이동경로를 찾는 $O((c^2n+e)log(c^2n))$-시간 알고리즘을 제시한다. 여기서 c는 집합 U의 하나의 사이트가 갖는 최대 보로노이 선분의 개수이다.
시간 종속적 가로망에 대한 최단경로 탐색은 ITS분야의 경로 일정계획과 실시간 내비게이션 시스템에서 중요한 부분을 차지한다. 본 연구에서는 매시간간격 변동적인 링크 통행속도를 고려하는 one-to-one 시간 종속적 최단시간 경로 알고리즘을 제시한다. 이를 위해, 먼저 기존의 일반적인 최단거리 경로 알고리즘 중에서 실제 도로망에서 비교적 빠르고 효율적인 알고리즘으로 알려져 있는 3가지의 알고리즘들, 즉, two queues 구조를 가진 Graph growth 알고리즘, approximate buckets 구조를 가진 Dijkstra 알고리즘, double buckets 구조를 가진 Dijkstra 알고리즘이 선택되었다. 이 알고리즘들은 모두 네트워크 내 하나의 노드에서 모든 노드(one-to-all)로의 최단거리 경로를 빠르게 탐색하기위해 개발되었다. 선택된 알고리즘들은 시간 종속적 도로망에 대해 하나의 출발노드에서 하나의 목적노드(one-to-one)로의 최단시간 경로 탐색이 가능하도록 확장된다. 또한, 제안된 3가지의 시간 종속적 최단시간 경로탐색 알고리즘들은 미국의 Anaheim, Baltimore, Chicago, Philadelphia 4개 도시의 실제 가로망에 적용하여 검증 평가된다. 결과적으로, 도시부 가로망을 대상으로 한 시간 종속적 최단시간 경로탐색 알고리즘으로 double buckets 구조를 가진 확장된 Dijkstra 알고리즘이 추천된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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