이진트리의 최소 선형 배열(MinLA) 문제의 해는 선형 복잡도 O(n)의 근사 알고리즘으로 구하고 있으며, k = 10에 대해 다양한 근사 알고리즘 수행 결과가 제시되어 있고, 단지 2개 알고리즘만이 최적 해 3,696을 얻었다. 본 논문은 이진트리의 정확한 해를 O(n) 복잡도로 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 먼저, n = 2k - 1개 노드들에 중위 탐색(in-order search) 방법으로 번호를 부여하고, 2 ≤ 𝑙 ≤ k-2, (k = 5)와 2 ≤ 𝑙 ≤ k-3, (k = 6) 레벨에 존재하는 노드들에 대해 단 노드 자식들까지의 범위를 대상으로 번호를 재배열하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 k=5,6,7에 적용한 결과 Chung[14]의 S(k)min=2k-1+4+S(k-1)min+2S(k-2)min 이론을 증명하였으며, S(5)min에 대해서는 Chung[14]의 60보다 좋은 58을 얻었다. 또한, 기존의 근사 알고리즘들은 배열 결과를 제시하지 않고 있는데 비해 제안된 알고리즘은 정확한 배열 방법도 제시하는 장점을 갖고 있다. 따라서 제안된 알고리즘은 k > 10인 이진트리에 대해서도 항상 빠르게 최적의 해를 얻을 수 있기 때문에 기존의 근사 알고리즘을 적용하지 않아도 된다.
인터넷 트래픽의 급속한 성장으로 인하여, 인터넷 라우터에서는 보다 빠른 주소 검색을 지원하면서도 매우 큰 라우팅 데이터에 대하여도 잘 동작하는 인터넷 주소 검색 구조를 요구하고 있다. 본 논문에서는 이진 검색에 기초한 인터넷 주소 검색 구조를 심도있게 연구하였다. 기존에 연구되어온 대부분의 이진 검색 구조들은 프리픽스의 값에 따르는 이진 검색을 수행하는 구조로서 프리픽스 개수의 로그 함수에 비례하는 검색 속도를 보인다. 한편 프리픽스 길이에 따르는 이진 검색 구조가 연구되어 검색 성능에 있어서는 매우 우수한 성질을 보이나, 순수한 의미의 이진 검색이 불가능하여, 이진 검색시 접근되는 노드에 특수 목적의 마커를 저장하고, 또한 가장 잘 일치하는 프리픽스를 미리 계산하여 저장하는 방식을 통하여 해결하였다. 이러한 복잡한 선계산은 라우팅 테이블의 구성을 매우 어렵게 할 뿐 아니라, 프리픽스의 부가적 추가를 불가능하게 만드는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 복잡한 선계산 없이 리프-푸슁만을 통하여 프리픽스 길이에 대하여 이진 검색을 수행하는 매우 효율적인 구조를 제안하고, 제안하는 구조의 성능을 실험한 후, 기존에 연구되어온 다른 이진 검색 구조와 성능을 비교하였다.
This paper presents an efficient huffman decoding method based on the multiple branch technique. In the proposed search method, the internal node which does not contain a leaf node are removed for decrease the searching time and the memory consumption. The proposed search method gives 44% of improved in searching time and 34% of decreased in memory requirement compared to the binary search method.
In this paper, we present a new clock routing algorithm which minimizes total wirelength under any given path-length skew bound. The algorithm onstructs a bounded-skew tree(BST) in two steps:(ⅰ) a bottom-up phase to construct a binary tree of shortest-distance feasible regions which represent the loci of possible placements of clock entry points, and (ⅱ) a top-down phase to determine the exact locations of clock entry points. Experimental results show that our clock routing algorithm, named BST/DME, can produce a set of solutions with skew and wirelength trade-off.
Distributed Hash Table(DHT)를 기반으로 하는 structured P2P에서 복잡 질의를 통친 원하는 자료를 찾는 것은 쉽지 않다. 이와 같은 것들 중 하나가 범위 값을 이용하여 원하는 값을 찾는 range query이다. 본 논문에서는 full binary tree의 특징을 이용하여 structured P2P에서 range query를 수행할 수 있는 mapping 함수와, load balance를 지원하기 위한 방법을 제안한다 또한 실험을 통해서 이 방법들이 어느 정도의 성능을 보여주는 지도 살펴본다.
미세먼지 예보에 대한 높은 정확도가 요구됨에 따라 기계 학습의 알고리즘을 적용하여 예측 정확도를 높이려는 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 그러나 미세먼지의 특성과 불균형적인 농도별 발생 비율에 대한 문제로 예측 모델의 학습 및 예측이 잘 이루어지지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 특정 농도를 기준으로 미세먼지를 저농도와 고농도로 구분하여 예측을 수행하는 등 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 미세먼지 농도의 불균형 특성으로 인한 예측 성능 향상의 문제를 해결하기 위한 미세먼지 농도의 이진 분류 모델을 제안하였다. 분류 알고리즘 중 logistic regression, decision tree, SVM 및 MLP를 이용하여 PM10에 대한 이진분류 모델들을 설계하였다. 오차 행렬을 통해 성능을 비교한 결과, 4가지 모델 중 MLP 모델이 89.98%의 정확도로 가장 높은 이진 분류 성능을 보였다.
This paper proposes RCBT(Reduced Compact Binary trie) to correct faults of CBT (Compact Binary trie). First, in the case of CBT, a compact structure was tried for the first time, but as the amount of data was increasing, that of inputted data gained and much difficulty was experienced in insertion due to the dummy nodes used in balancing trees. On the other hand, if the HCBT realized hierarchically, given certain depth to prevent the map from increasing onthe right, reached the depth, the method for making new trees and connecting to them was used. Eventually, fast progress could be made in the inputting and searching speed, but this had a disadvantage of the storage space becoming bigger because of the use of dummy nods like CBT and of many tree links. In the case of RCBT in this thesis, a capacity is increased by about 60% by completely cutting down dummy nods.
VVC(Versatile Video Coding)는 입력 YUV영상을 CTU(Coding Tree Unit)으로 분할하고, 다시 이를 QTBTTT(Quad Tree, Binary Tree, Ternery Tree)로 최적의 블록으로 분할하고 각각의 블록을 공간적, 시간적 정보를 이용하여 예측하고 예측블록과 원본블록의 차분신호를 변환, 양자화를 통해 전송한다. 이를 위해 여러가지 인코딩정보가 디코더에 전송되며 이를 이용하여 디코더는 인코더와 똑같은 순서로 영상을 복원 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 VVC 인코더에서 반드시 전송하는 정보를 추가적으로 이용하여 딥러닝 기반의 Convolutional Neural Netwrok로 영상의 압축률 및 화질개선 하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 RFID 시스템에서 쿼리 트리 기반의 태그 충돌 중재를 위한 새로운 프로토콜을 제안한다. 제안한 하이브리드 쿼리 트리(Hybrid Query Tree) 기법은 이진 쿼리 트리 대신에 4-ary 쿼리 트리를 이용하여 태그 충돌 수를 줄였으며 추가적으로 발생하는 유휴 시간을 줄이기 위해 slotted 백오프 기법을 활용하였다. 실험결과 및 수학적 분석은 제안한 하이브리드 쿼리 트리 프로토콜이 기존에 제시된 기법보다 우수한 성능을 보임을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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