The purpose of this research was to establish a green-networks from the perfective of landscape ecology in order to improve the function of urban green spaces. The study site was Dalsu-Gu in Daegu City. This research consisted of three phases. In the first phase, field surveys were carried out in order to understand existing distribution pattern of green spaces in the study site. 533 green spaces surveyed in the first phase were classified into 7 patterns and 24 types. The total area of the green spaces in Dalsu-gu was 3,329ha. Specifically the area of the 'urban nature parks' type was 57.49% of the total area of green spaces in Dalsu-gu, and it was expected that 'urban nature parks' type can play important roles in the green-networks in Dalsu-gu. Two analysis with green spaces in 9 types including 'urban nature parks', 'rivers' and 'neighborhood parks' were performed to establish a basic network frame of the green-networks. In the second phase, 'mutual connectivity analysis' and 'mutual matrix analysis' were performed to select core green spaces of a green-networks using 'areas of each green space and a distance between each space' and 'a rate of green spaces and a rate of water permeable pavement'. The results of the second phase indicated that, in mutual connectivity analysis, large green spaces apart from each other were evaluated as having higher mutual connectivity than small green spaces near to each other. In mutual matrix analysis, the green spaces with higher mutual connectivity and the small green spaces near to each other were evaluated as having better mutual matrix. In the last phase, we structured a basic frame of the green-networks in Dalsu-Gu. The results suggested that the basic frame of the green-networks in Dalsu-Gu was composed on four green-network axes and its shape mirrored a cruciform(+) of northwest${\longleftrightarrow}$southeast directions and southwest${\longleftrightarrow}$northeast directions, The Duryu neighborhood park is at the central point of this green-networks.
본 논문에서는 계층적 클러스터 구조에서 속도, 방향 등의 속성정보를 예측하여 연결성을 분석하는 EPCM(Efficient Prediction-based Context-awareness Matrix) 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서는 제한 없는 중계노드 선정으로 인한 지연시간이 증가하고, 제한적인 저장용량 및 처리능력의 한계로 패킷손실 및 오버헤드가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 클러스터의 속성정보를 주어진 매트릭으로부터 정의하고 예측하여 베이스스테이션과의 연결성에 따라 중계노드를 선정하는 EPCM 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터의 속성정보를 상황정보 매트릭스에 저장 및 분석하고, 적응적 보정가중치의 오차보정으로 클러스터의 속성정보를 예측한다. 또한 예측된 속성정보에 따른 연결성으로 베이스스테이션을 향하여 이동하는 중계노드를 선정하게 된다. 주어진 환경에 따른 모의실험에서 예측된 노드의 속성정보를 통한 연결성으로 중계노드를 선정함으로써 전송능력을 비교 분석한 결과 높은 패킷 전송률을 보여주었다.
The use of electronic mail and messenger software tools has been increased rapidly over a decade. Compared to the variety of research related to the relationship between personal psychological traits and communication modes, effects of human psychology on online activities have only recently become a focus of interest. This research analyzed the relationship between personal psychological type and online connectivity. We employed network analysis methodology and collected and analyzed data from 146 subjects. Significant differences in network measures were found among groups with different psychological style. Findings of the research can provide several implications for managerial activities regarding social connectivity.
애드 혹 네트워크의 동적인 환경에서는 네트워크 토폴로지의 변화로 잦은 경로 단절과 이로 인한 전송 지연이 일어난다. 따라서 전송 지연에 민감한 애드 혹 네트워크의 실시간 환경에서는 효율적인 라우팅 방법이 주요 관심이 될 수밖에 없다. 그래프를 이용하는 통신 관련 이론의 주요 관심 중 하나는 주어진 노드들 중에서 어떠한 노드들이 연결되어 있으며, 최소 비용을 가진 경로는 어떻게 쉽게 찾을 것인가 하는 것 들이다. 애드 혹 네트워크에서 노드간의 연결은 인접 행렬로 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 인접 행렬에 기반한 일련의 행렬 연산을 이용한 경로 검색 기법을 제안한다. 인접 행렬의 연산을 통해 구해진 연결 행렬을 이용하여 목적지로부터 소스까지 경로를 구하는 방법이다. 최단 경로를 검색하기 위한 인접 행렬 기반의 역검색 방법과 노드-비중첩 다중 경로를 검색하기 위한 인접 행렬 기반의 노드-비중첩 다중 경로 역검색 방법을 제안한다.
LDPC 부호의 높은 부호화 복잡도는 구조적인 패리티 검사 행렬의 설계로 해결할 수 있다. 패리티 검사 행렬을 같은 유형의 블록으로 구성한다면 복호화기의 구현이 간단해지고 구조적 복호화가 가능하며 LDPC 부호를 저장하는데 필요한 메모리를 줄일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 부행렬 단위의 girth 조건과 PEG 알고리즘, 비트 노드의 connectivity를 이용하여 부행렬이 순환행렬이나 영행렬로 구성되는 짧은 길이를 갖는 구조적 LDPC 부호의 생성 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘으로 생성된 부호는 구조적 제한이 없이 생성된 부호에 비하여 낮은 SNR에서는 비슷한 성능을, 높은 SNR에서는 더 좋은 성능을 내는 것을 모의 실험을 통해 확인하였다.
We have proposed a novel line detection method based on the estimated probability density function of gradient directions of edges. By estimating peaks of the density function, we determine groups of edges that have the same gradient direction. For edges in the same groups, we detect lines that correspond to peaks of the connectivity weighted distribution of the distances from the origin. In the experiments using the Data Matrix barcode images and LCD images, the proposed method showed better performance than conventional Methods in terms of the processing speed and accuracy.
In general, the rigidity problem of braced rectangular frameworks is determined by the connectivity of the bipartite graph induced by given rectangular framework. In this paper, we study how to solve the rigidity problem of the braced rectangular framework using the Laplacian matrix of the matrix induced by a braced rectangular framework.
We propse a novel corner detection algorithm for locating 2D Data Matrix barcode in an image. The proposed method accumulates weight for each cross point defined by every combination of edge points in the image, and detects the corner point of the barcode L-pattern by determining the location of the highest accumulated weight. By designing the weight considering the connectivity of two lines around the cross point, we were able to detect the corner of L-pattern even for the cases that the lines of L-patterns are short. In the experiments, the proposed method showed improved performance compared with the conventional Hough transform based method in terms of detectability and computation time.
In this paper, we propose a method that applies matrix decomposition technique to the connection of actuator capabilities of each robot to object acceleration limits for multiple cooperative robot systems. The robot systems under consideration are composed of several robot manipulators and each robot contacts a single object to carry the object while satisfying the constraints described in kinematics as well as dynamics. By manipulating kinematic and dynamic equations of both robots and objects, we at first derive a matrix relating joint torques with object acceleration, manipulate the null space of the matrix, and then we decompose the matrix into three parts representing indeterminancy, connectivity, and redundancy. With the decomposed matrix we derive the boundaries of object accelerations from given joint actuators. To show the validity of the proposed method some examples are given in which the results can be expected by intuitive observation.
The spectrum of the Laplacian matrix of a graph gives an information of the structure of the graph. For example, the product of non-zero eigenvalues of the characteristic polynomial of the Laplacian matrix of a graph with n vertices is n times of the number of spanning trees of that graph. The characteristic polynomial of the Laplacian matrix of a graph tells us the number of spanning trees and the connectivity of given graph. in this paper, we compute the characteristic polynomial of the Laplacian matrix of a graph bundle when its voltage lie in an abelian subgroup of the full automorphism group of the fibre; in particular, the automorphism group of the fibre is abelian. Also we study a relation between the characteristic polynomial of the Laplacian matrix of a graph G and that of the Laplacian matrix of a graph bundle over G. Some applications are also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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