This paper presents a new technique for corner shape based object retrieval from a database. The proposed feature matrix consists of values obtained through a neighborhood operation of detected corners. This results in a significant small size feature matrix compared to the algorithms using color features and thus is computationally very efficient. The corners have been extracted by finding the intersections of the detected lines found using Hough transform. As the affine transformations preserve the co-linearity of points on a line and their intersection properties, the resulting corner features for image retrieval are robust to affine transformations. Furthermore, the corner features are invariant to noise. It is considered that the proposed algorithm will produce good results in combination with other algorithms in a way of incremental verification for similarity.
타부 탐색은 타부 전략 기법과 최급 강하 알고리즘이 결합된 알고리즘이다. 이는 한번 방문한 해는 다시 방문하지 않음으로써 지역 최적해에 수렴하지 않고 새로운 방향으로 움직이게 하여 공간 탐색 능력 효율을 높인다. 그러나 기존의 타부 탐색에서 이웃 해를 생성하는 방법에 따라 성능이 많이 좌우된다. 좋지 않은 이웃 해를 생성하는 탐색에서는 얻고자 하는 최적해에 수렴하는 시간이 많이 걸린다. 따라서 이웃 해를 생성할 때 해밍 거리를 고려하여 균형 있는 이웃 해론 생성하고, 해 공간은 탐색함으로써 우수한 최적해를 얻게 됨을 본 논문에서는 보여주고 있다. 이는 다양성도 보장되므로 최적해에 수렴해 가는 속도 또한 빠른 것을 보여주고 있다.
Kim, Nam-Guk;Choi, Soo-Young;Chu, Sang-Hoon;Lee, Kang-Seok;Lee, Ho-Seong
정보저장시스템학회논문집
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제1권2호
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pp.137-142
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2005
In this paper, we propose a new servo system design strategy to reduce the position error signal(PES) and track mis-registration(TMR) in magnetic disk drive systems. The proposed method provides a systematic design procedure based on the plant model and an optimal solution via an optimization with a 'Robust Random Neighborhood Search(RRNS)' algorithm. In addition, it guarantees the minimum PES level as well as stability to parametric uncertainties. Furthermore, the proposed method can be used to estimate the performance at the design stage and thus can reduce the cost and time for the design of the next generation product. The reduction of PES as well as robust stability is demonstrated by simulation and experiments.
As mobile market grows more and more fast, the mobile contents market, especially music contents for mobile phones have recorded remarkable growth. In spite of this rapid growth, mobile web users experience high levels of frustration to search the desired music. New musics are very profitable to the content providers, but the existing collaborative filtering (CF) system can't recommend them. To solve these problems, we propose an extended CF system to reflect the user's real preference by representing the characteristics of users and musics in the feature space. We represent the musics using the music contents based acoustic features in multi-dimensional feature space, and then select a neighborhood with the distance based function. Furthermore, this paper suggests a recommendation for procedure for new music by matching new music with other users' preference. The suggested procedure is explained step by step with an illustration example.
우리는 그룹핑 k-최근접 (Grouping k Nearest Neighbor; GkNN)질의를 지원하기 위하여 유연한 최근접객체(Flexible Nearest Neighbor; FNN)검색 방법을 제안한다. GkNN이란 기존에 제안된 kNN과 다르게 질의자가 요청한 k개의 객체를 모두 확인한 후에 이동 경로의 총합이 가장 작은 k개의 객체를 검색하는 방법이다. 기존 연구에서 제안된 최근접 객체들 (Nearest Neighborhood; NNH) 또한 이 문제를 해결하기 위하여 제안되었다. 그러나 NNH의 문제점은 객체 k와 p가 고정되어 있기 때문에 이동 환경에서 q에서 C까지의 거리가 증가하는 것이다. FNN의 환경은 NNH의 환경과 유사하다. 우리는 NNH의 q에서 집합 C 중 거리 중 가장 짧은 $c_i$ 선택한 후 q에서 $c_i$에 포함된 객체들 모두 검색하는 이동 경로의 총합과 FNN의 이동경로의 총 합을 비교하여 NNH의 문제점을 해결하였다.
열의 수가 수십만에 이르는 대규모 maximal covering 문제(MCP)를 유전 알고리즘을 통해 해결하는 것에는 한계가 있다. 본 논문에서는 대규모 MCP를 유전알고리즘이 효율적으로 풀 수 있도록 하기 위해 특별히 고안된 교차 연산자와 돌연변이 연산자를 소개한다. 또한, 본 연구에서는 비발현 유전자를 사용하는 새로운 유전 알고리즘을 제시한다. 비발현 유전자는 유전 연산 과정에서 상실될 정보 중 이후의 세대에서 유용할 가능성이 있는 정보를 자손에게 전달하기 위해 보존하는 역할만 할 뿐, 발현되지 않음으로 인해 해의 평가 시에는 반영되지 않는 유전자이다. 비발현 유전자를 사용하는 유전 알고리즘은 집단의 다양성을 유지하는데 유리하여 대규모 MCP를 해결하는데 있어서 보다 효율적으로 탐색을 수행할 수 있다. 현장의 대규모 MCP 데이타로 실험한 결과 비발현 유전자를 가진 유전 알고리즘이 이웃해 탐색 알고리즘인 타부 탐색보다 훨씬 우수한 탐색 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
이동통신에서 이동단말의 위치관리를 위해 셀 구조를 결정하는 셀 계획은 네트워크 성능을 결정하는 중요한 연구과제로 다루어지고 있다. 이동통신에서 셀 구조를 계획하는데 영향을 주는 요소 중 위치관리를 위한 신호비용이 가장 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이동통신에서 리포팅 셀 구조를 가진 네트워크에서 셀 구조를 계획하기 위해 사용되는 모든 셀의 위치관리비용을 최소화 하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 메타휴리스틱 알고리즘인 타부서치 알고리즘을 사용하며, 제안된 알고리즘은 새로운 이웃해 생성방식을 제안하여 최적해에 가까운 결과를 도출한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 위치관리비용과 알고리즘 수행시간 관점에서 시뮬레이션을 수행하였다. 평가 결과에서 기존의 유전 알고리즘 및 모의 담금질 기법과 비교 평가하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 볼 수 있었다.
2025년 초고령 사회 진입이 예상되는 한국은 노인 중심의 사회가 될 것임을 시사하며(통계청, 2018), 노인들이 주로 이용하는 공공시설에 노인의 시각적 특성을 고려한 환경이 구성될 필요가 있다. 본 연구는 한국의 부산시에서 노인인구 비율이 가장 높은 지역에 위치한 근린공원의 환경색채를 Color Universal Design(CUD, CUD 권장색 세트 가이드북, 2013)에 근거하여 노인의 시각 특성을 고려한 환경인지 알아보는 것을 목적으로 한다. 부산시에 위치한 도보권 근린공원으로 5곳을 선정하여 분광측색기(Minolta CM-2600d)와 웹 컬러 조사로 환경색채를 측정하였으며, 측색범위는 바닥포장, 공공시설물(사인, 벤치, 화장실), 체육시설물로 한정하였다. 연구결과는 다음과 같다. 전반적으로 Y색상계열이 우세하게 나타났으며, 유사한 색상 사용과 명도, 채도가 비슷한 수치를 보였다. 이는 Color Universal Design(CUD, CUD 권장색 세트 가이드북, 2013) 이론에 근거하여 분석한 결과, 노인의 시각특성을 고려하지 않았다는 것을 시사하며 부산시에 위치한 근린공원은 시각특성을 배려한 환경색채가 미흡한 것으로 나타났다. 또한 본 연구는 노인의 색채 지각 및 인지 특성을 반영한 사회 환경 색채에 적용할 수 있는 기초연구로서 활동될 수 있을 것이다.
대중교통수단에 대한 테러는 운송수단을 대상으로 한 테러유형 중의 하나이지만, 항공기나 선박과는 달리 인질협상을 하는 사례는 거의 발견할 수 없고 무차별 공격을 가하기 때문에 인명피해가 매우 크다. 그러므로 더욱 철저한 대비가 필요함에도 불구하고 항공기에 비해 방어기제는 거의 마련되어 있지 않은 실정이며, 시민의 입장에서도 열차나 버스 등을 이용할 때 테러에 대한 대응태세는 전무한 상태여서 문제가 매우 심각하다. 그렇기 때문에 이러한 대중육상교통수단에 대한 테러를 예방하기 위해서는 KTX 등 열차탑승자의 신원확인과 수화물 검색을 실시해야 한다. 또한 열차보안요원의 대테러 능력 강화, 시민의 대테러 훈련 정례화, 시설물의 철저한 점검, 사회적 안전망 확충등이 시급히 이루어져야 한다. 모든 테러는 우리가 자주 이용하는 시설이나 수단을 대상으로 삼기에 평상시에 철저히 점검하고 대비하는 자세가 테러를 방지하는 가장 확실하고 안전한 대응방안이 될 것이다.
휴대폰, PDA등 모바일 단말기의 급속한 진화와 광범위한 보급으로 인하여 모바일 웹 서비스가 빠르게 확산되고 있으며 모바일 컨텐츠 시장 또한 급성장하고 있다. 이에 따른 새로운 멀티미디어 컨텐츠의 활발한 공급은 모바일 웹 사용자들에게 많은 멀티미디어를 획득할 수 있는 기회를 제공하는 동시에 정보과부하로 인한 컨텐츠 검색의 어려움을 겪게 하고 있다. 본 연구는 신상품에 대한 니즈가 높은 모바일 멀티미디어 컨텐츠의 특성과 기존 유선 웹 환경에 비해 열악한 모바일 웹 환경의 제약 사항을 고려하여, 모바일 웹 서비스 이용 고객이 보다 적은 노력과 비용으로 원하는 멀티미디어 컨텐츠를 신속하게 찾을 수 있도록 지원하는 개인화 된 멀티미디어 컨텐츠 추천 방법론을 개발하는 것이다. 이를 위하여 기존 추천시스템에서 대표적으로 사용되는 협업필터링(Collaborative Filtering) 기법의 한계를 보완하기 위하여 내용기반 필터링 기법(Content-based Filtering)을 결합한 하이브리드 추천 기법을 개발하였다. 제안한 하이브리드 기법은 모바일 환경에서 적은 계산으로도 높은 추천 성능과 함께 신상품추천이 가능한 방법이며, 이를 구현하기 위하여 멀티미디어 컨텐츠 추천시스템, MOBICORS-music(MOBIIe Contents Recommender System for Music)을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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