본 논문에서는 다중 입출력 (multiple-input multiple-output: MIMO) 시스템을 위한 깊이 우선 탐색과 (depth-first search) 너비 우선 탐색의 (breadth-first search) 혼용을 바탕으로 한 복호 기법을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 탐색 트리를 여러 단계로 나눈 뒤, 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색 기법 모두의 장점을 이끌어 낼 수 있도록 두 기법의 유기적인 적용을 통하여 각 단계를 탐색한다. 또한, 성능 평가를 통해 두 탐색 기법이 적절히 적용되었을 때, 기존의 복호 기법들보다 상당히 낮은 연산 복잡도를 갖는 것을 확인할 수 있다.
Nowadays the automotive circuit design becomes more complicated a practical modern car circuit usually contains thousands of wires. So the error connection between connector and pins becomes more difficult to be located. This paper proposes a general way to locate all error wires in an automotive circuit design. Firstly, we give an exact definition of error wire to guide our job. This definition also composes the core part of our algorithm. Then we limit the area of the error wires by several steps. During these steps, we apply breadth-first search method to step over all wires under consideration of reducing time cost. In addition, we apply bidirectional stack technique to organize the data structure for algorithm optimization. This algorithm can get a result with all error wires and doubtful wires in a very efficient way. The analysis of this algorithm shows that the complexity is linear. We also discuss some possible improvement of this algorithm.
분산 너버우전탐색 트리구성에서 통신복잡성은 몇가지 임계값에 기초한 효과적인 통신동기방식에 의해서 개선될 수 있다. 본 논문에서는 분산 그래프의 밀도함수로서 임계값을 설정하고 그 임계값을 이용하여 통신 동기방식에 의거한 분산 너비우선탐색 트리 구성 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 밀도가 낮은 그래프에서 기존의 알고리즘보다 통신 복잡성면성 면에서 수학적 분석을 통해개선됨을 입증하였으며, 밀도가 높은 그래프에서는 현재와 동일함을 입증함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘이 종래의 알고리즘들보다 통신 복잡성에서 가장 효율적임을 보았다.
웹 크롤러는 웹에서 링크를 따라다니며 웹 페이지들을 자동으로 다운로드하는 프로그램으로 주로 웹 환경을 연구하거나 검색 엔진을 만들기 위해 사용된다. 기존의 연구들에서는 웹 크롤러가 인기 있는 웹 페이지들을 먼저 크롤링 할 수 있도록 몇 가지 방법들이 제안되었으나 그래프 이론 분야에서 연구되어 온 몇몇 그래프 탐색 기법들은 아직 웹 크롤링 방법으로 고려되지 않았다. 이 논문에서는 잘 알려진 너비 우선 탐색, 깊이 우선 탐색 뿐 아니라 사전식 너비 우선 탐색, 사전식 깊이 우선 탐색 및 최대 크기 탐색을 웹 크롤링 방법으로 고려하여 이 중에서 선형적인 시간복잡도를 가지면서도 인기 있는 웹 페이지를 효율적으로 수집할 수 있는 웹 크롤링 방법을 찾는다. 특히 선형 구현이 단순하지 않은 최대 크기 탐색과 사전식 너비 우선 탐색에 대해서는 분할 정제 방법을 이용한 선형 시간 웹 크롤링 방법을 제시한다. 실험 결과는 최대 크기 탐색이 다른 그래프 탐색 방법에 비해 시간 복잡도 및 크롤링 된 페이지들의 질에 있어서 바람직한 성질을 가짐을 보여준다.
이 논문에서는 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇에서 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로 최대-우도(maximum likelihood), 깊이-우선(depth-first), 너비-우선(breadth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 각각 적용하며, 후보선정 및 가지치기(pruning)에 사용하는 정보는 표적의 방위각과 적외선 센서 화면에서 표적의 픽셀 수만을 활용한다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 세 가지 탐색 기법 및 위치 추정 기법의 좌표 추정성능, 복잡도, 오차 성능을 모의실험으로 제시하여 성능을 비교한다.
본 연구는 국내 지식기반산업에 종사하는 기업을 대상으로 탐색의 소재(locus)와 특성을 기준으로 기업의 지식탐색 유형을 도출하고, 각 유형별로 혁신성과는 어떤 차이를 보이는지 구성형태적 관점(configurational approach)으로 분석하였다. 기존의 지식탐색 연구들은 주로 지식탐색과 결과변수와의 관계규명에 집중해왔다. 이에 따라, 실제 기업들이 어떻게 지식탐색을 조직화 하는가에 대한 이해가 상대적으로 미흡한 수준이다. 따라서, 본 연구는 기업의 지식탐색을 탐색의 소재와 특성에 따라 외부탐색 범위(external search breadth), 외부탐색 깊이(external search depth), 내부탐색 범위(internal search breadth), 내부탐색 깊이(internal search depth)로 지식탐색의 네 가지 차원으로 구분하고 군집분석(cluster analysis)을 통해 실제 기업의 지식탐색 유형을 도출하였으며, 지식탐색 유형에 따라 기업의 혁신성과가 어떤 차이를 보이는지 분석하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 상이한 지식탐색 유형을 가지는 6가지 기업군을 도출하였다. 각 기업군은 모든 지식탐색 차원에 대해 적극적이거나, 일부 차원에만 집중하는 등의 차이를 보인다. 둘째, 각 기업군의 혁신성과는 지식탐색 유형의 특성에 따라 탐험적 혁신과 활용적 혁신성과에서 차이를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 환원론적 접근(reductionistic approach)에 기반한 기존 연구와는 달리, 구성형태적 접근을 적용하여, 기업의 실제 지식탐색 유형을 규명하였다는 점에서, 주요 공헌이 있으며, 연구 결과를 바탕으로 향후 연구 방향을 제시하였다.
A feature is a local shape of a product directly related to the manufacturing process. The feature plays a role of the bridge connecting CAD and CAM. In the process planning for he CAM, information on manufacturing is required. To get the a manufacturing information from CAD dat, we need to recognize features. Once features are recognized, they are used as an input for the process planning. In this paper, we thoroughly investigate the composite features, which are generated by interacting simple features. The simple features in the composite feature usually have precedence relation in terms of process sequence. Based on the reason for the precedence relation, we classify the composite features for the process planning. In addition to the precedence relation, approach direction is used as an input for the process planning. In the process planning, the number of set-up orientations are minimized whole process sequence for the features are generated. We propose a process planning algorithm based on the topological sort and breadth-first search of graphs. The algorithn is verified using sample products.
무선랜은 무선으로 근거리 단말들을 연결하는 통신 기술로, 일반적인 무선랜의 구성은 하나의 AP와 하나 이상의 단말 기기가 BSS를 구성한다. 무선랜 서비스 영역에서 AP와 거리가 가까운 단말은 고속의 데이터 전송률을 보장받을 수 있지만 AP에서 거리가 멀리 떨어진 단만은 신호의 세기가 약해지므로 고속데이터 전송률의 보장을 받을 수 없는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 단말 중 일부를 중계 단말로 이용함으로써 그룹화를 통해 고속데이터 전송을 가능하게 하는 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 무선 단말의 그룹화를 위해 제안한 깊이우선탐색 알고리즘과 넓이우선탐색 알고리즘을 비교, 분석하였다. 그 결과 넓이우선탐색 알고리즘이 무선 단말을 위한 그룹화에 보다 효과적인 알고리즘임을 보였다.
본 연구는 기업이 지식을 창출하고 혁신에 이르기 위해 노력하는 방안으로써 외부지식탐색을 제시하고 외부지식탐색의 폭과 깊이를 중심으로 혁신속도와의 관계를 살펴보았다. 국내시장에서 기업이 외부지식탐색이 가지는 루틴의 한계를 극복하기 위한 노력의 일환으로 해외시장으로 진출하고자 하는 노력을 조절효과로 살펴보았다. 기존연구에서는 외부지식탐색이 대부분 단일국가 혹은 유사 산업 간에서 나타나는 여러 가지 효과를 살펴보았다면, 본 연구는 이를 조금 더 확장하여 시장확대 개념을 도입해 그 상호작용을 실증한 것이다. 본 연구에서 사용된 818개의 유효 표본은 STEPI에서 발간하는 혁신조사를 기반으로 하였으며, 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 외부지식탐색의 폭과 깊이는 혁신속도에 긍정적인 영향을 미친다. 둘째, 시장확대효과로써 수출성과는 외부지식탐색의 폭 및 깊이와 함께 상호작용하여 혁신속도에 조절효과를 가진다. 셋째, 젊은 기업일수록 다양한 네트워크를 선호하면서 수출증대효과와 상호작용하며 나이가 많은 기업일수록 심도있는 네트워크를 선호하면서 수출증대와 상호작용하여 혁신속도를 증가시킨다.
주어진 스트링 S의 접미사트리 $T_s$를 구축하기 위하여 , 먼저 홀수위치들에 대한 접미사트리 $ T_0$를 제귀적으로 구축하고 짝수위치들에 대한 접비사트리 $T_e$를 $ T_o$/로 부터 구축한 다음 $ T_o$와 $T_e$를 합병하여 $T_s$를 구축하는 새로운 방식이 사용되고 있다. 인덱스자료구조에 관련된 문제들 중 정수 문자집합상의 접미사트리를 선형시간에 구축하는 문제는 오랫동안 미해결문제로 남아 있었다. Farach은 이 방식을 적용하여 처음으로 성형시간이 소요되는 알고리즘을 제시하였다. 이 알고리즘은 중 가장 어려운 곳은 합병하는 부분이다. 본 논문에서는 BFS(breadth-first search)에 기반하는 새로운 합병알고리즘을 제안한다. 제안된 합병알고리즘은 Farach의 DFS(depth-first search) 방식보다 개념적으로 단순하게 동작하므로 다른 응용의로 쉽게 확장될수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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