• 제목/요약/키워드: 최단이웃거리

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숨은 객체 식별을 위한 향상된 공간객체 탐색기법 (An Advanced Scheme for Searching Spatial Objects and Identifying Hidden Objects)

  • 김종완;조양현
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.1518-1524
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    • 2014
  • 본 논문은 주변탐색(Surrounder Search: SuSe)이라는 새로운 공간질의 방법을 제안한다. 이 기법은 현재 사용자의 위치를 중심으로 주변에서 가까운 관심영역의 공간객체를 탐색하는 것이다. 사용자 중심의 주변탐색은 증강현실과 같이 사용자가 관심 있어 하는 공간객체 중 가까운 것을 찾기 때문에 기존의 공간질의와 구별된다. 기존 기법은 질의점과 객체 사이의 최단거리(MINDIST)를 기준으로 주변을 탐색하지만 제안 기법에서는 객체들 사이에 숨어있지만 관심의 대상인 숨은 객체를 식별하기 위해서 각도(Angle)를 함께 고려하여 탐색한다. 제안 기법의 특징은 기존기법이 거리만을 사용하여 가까운 객체를 탐색한 것과 달리 거리는 멀지만 숨은 객체까지도 찾아냄으로써 사용자의 선호도를 더 세밀하게 반영한다. 실험결과에서 제안기법인 SuSe는 최근접 이웃 탐색기법인 NN(Nearest Neighbor)과 비교하여 보다 정밀한 공간객체 탐색이 가능하며 향상된 탐색성능을 타나낸다.

유전자 알고리즘 및 국소 적응 오퍼레이션 기반의 의료 진단 문제 자동화 기법 연구 (Medical Diagnosis Problem Solving Based on the Combination of Genetic Algorithms and Local Adaptive Operations)

  • 이기광;한창희
    • 지능정보연구
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    • 제14권2호
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    • pp.193-206
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    • 2008
  • 의료 진단 문제는 기정의된 특성치들로 표현되는 환자의 상태 데이터로부터 병의 유무를 판단하는 일종의 분류 문제로 간주할 수 있다. 본 연구는 혼용 유전자 알고리즘 기반의 분류방법을 도입함으로써 의료 진단 문제와 같은 다차원의 패턴 분류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제안하고 있다. 일반적으로 분류 문제는 데이터 패턴에 존재하는 여러 클래스 간 구분경계를 생성하는 접근방법을 사용하는데, 이를 위해 본 연구에서는 일단의 영역 에이전트들을 도입하여 이들을 유전자 알고리즘 및 국소 적응조작을 혼용함으로써 데이터 패턴에 적응하도록 유도하고 있다. 일반적인 유전자 알고리즘의 진화단계를 거친 에이전트들에 적용되는 국소 적응조작은 영역 에이전트의 확장, 회피 및 재배치로 이루어지며, 각 에이전트의 적합도에 따라 이들 중 하나가 선택되어 해당 에이전트에 적용된다. 제안된 의료 진단용 분류 방법은 UCI 데이터베이스에 있는 잘 알려진 의료 데이터, 즉 간, 당뇨, 유방암 관련 진단 문제에 적용하여 검증하였다. 그 결과, 기존의 대표적인 분류기법인 최단거리이웃방법(the nearest neighbor), C4.5 알고리즘에 의한 의사 결정트리(decision tree) 및 신경망보다 우수한 진단 수행도를 나타내었다.

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적응적 오류 허용 라우팅 : SCP를 이용한 메쉬 구조에서의 RIFP 기법 개선 (Fault-Tolerant Adaptive Routing : Improved RIFP by using SCP in Mesh Multicomputers)

  • 정성우;김성천
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제30권11호
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    • pp.603-609
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    • 2003
  • 다중 프로세서 환경에서의 오류 허용에 대한 적응적 라우팅 기법은 매우 중요한 요소이다. 특히 메쉬 구조를 갖는 다중 프로세서에서의 오류를 허용하는 라우팅 기법은 구현에 있어 간결함을 제공하는 환경으로, 다수의 오류를 허용하기 위해 직사각형 모양의 오류 블록으로 구성하여 라우팅을 수행한다. 이 경우, 블록 내부의 정상적인 노드 역시 오류 노드로 간주되어 전체 노드의 사용율을 저하시키는데, 오류 블록을 몇 개의 확장된 메쉬로 나누고, 구성된 확장된 메쉬들의 관계를 DAG(Directed Acyclic Graph)로 구성하고, 이 DAG에서의 확장된 메쉬간의 최단거리를 구하여 메시지를 전송하는 RIFP (Routing for Irregular Faulty Pattern)기법으로 이를 해결하였다. 그러나, 이 기법은 노드간에 주고받는 메시지가 거치는 hop의 수가 오히려 증가되는 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 증가되는 hop의 수를 억제하기 위해 목적 노드와 이웃 노드들로부터 오류 블록 경계 부분까지 직선 경로 SCP(Short-Cut Path)를 찾아 존재하는 경우, SCP를 적용하는 RIFP를 제안한다.

휴면 소오스들이 존재하는 환경의 센서 네트워크를 위한 위치 보호 강화 라우팅 (Location Privacy Enhanced Routing for Sensor Networks in the Presence of Dormant Sources)

  • 양기원;임화정;차영환
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제36권1호
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    • pp.12-23
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    • 2009
  • 전장에서 군 작전을 지원하거나 희귀 동물을 모니터링 하는 센서 네트워크에서는 전송 정보의 보안뿐만 아니라 그러한 관심 대상(asset)들의 위치를 적이나 악의적 추적으로부터 보호할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 위치가 보호되어야 할 대상에 근접한 센서 노드들 즉, 휴면(dormant) 소오스들이 존재하는 환경에서, 활동 소오스(즉, 메시지 발생 노드)의 위치 보호를 강화하는 라우팅 프로토콜 GSLP(GPSR-based Source-Location Privacy)를 제안한다. GSLP는 단순하면서도 scalable한 라우팅 기법인 GPSR(greedy perimeter stateless routing)을 확장하여, 확률적으로 임의의 이웃 노드를 메시지 전달 노드로 선정하여 경로의 다양성을 제고하면서 퍼리미터(perimeter) 라우팅을 적용하여 휴면 소오스 노드들을 우회하도록 함으로써 안전 기간(safety period)으로 정의되는 활동 소오스의 위치 보호 능력이 강화되도록 하였다. 휴면 소오스들의 수가 전체 노드의 1.0%에 이르기까지 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존의 대표적인 소오스 위치 보호 프로토콜인 PR-SP(Phantom Routing, Single Path)의 안전 기간은 휴면 소오스 노드들이 증가에 따라 급속히 감소하나 제안된 GSLP는 휴면 소오스 노드들의 수와 거의 무관하게 높은 안전 기간을 제공하면서도 평균 전달 지연(delivery latency)은 도착지와의 최단 거리의 약 두 배 이내에 머무는 것으로 확인되었다.

6-에틸-5,6-디히드로우라실의 결정 및 분자구조 (The Crystal and Molecular Structure of 6-Ethyl-5,6-Dihydrouracil)

  • 안중태
    • 대한화학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.161-166
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    • 1996
  • 6-ethyl-5,-6-dihydrouracil($C_6H_10N_2O_2$)은 단사정계인 공간군 $P2_{1c}$으로 a=10.302(2), b=10.419(3), $c=7.095(1)\AA$, $\beta=106.6(0)^{\circ}$, Z=4, $V=729.7(3)\AA^3$, $D_c=1.29g/cm^3,\;{\lambda}(MoK\alpha)=0.71073\AA$, $\mu=0.010$cm^{-1}$, F(000)=304이며, F>4.0 $\sigma(F)$인 1070개의 관측된 회절점에 대한 R값은 0.054였다. 직접법에 의하여 구조를 풀었으며, 전행열-최소자승법에 의하여 정밀화하였고, C-H 결합길이는 $0.96\AA$에 고정하였다. Hydrouracil 고리는 불규칙한 puckered 각을 가진 envelope conformation으로 되어 있고, 고리에 붙어 있는 에틸기는 axial 방향으로 향하고 있으며, 단위격자속에는 100평면에 거의 평행인 2차원의 결합망을 이룬, 두 개의 분자간 수소결합, N(1)-H---O(7)(1+x, 0.5-y, -0.5+z)와 N(3)-H---O(7)(1+x, 0.5-y, 0.5+z)가 있으며, 이웃 분자와의 최단거리는 C(4)---O(8)(-x, -y, 1-z)의 $3.187\AA$이다.

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