Journal of information and communication convergence engineering
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제5권3호
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pp.239-244
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2007
In the telematics system, a reasonable path search time should be guaranteed from a great number of user's queries, even though the optimal path with minimized travel time might be continuously changed by the traffic flows. Thus, the path search method should consider traffic flows of the roads and the search time as well. However, the existing path search methods are not able to cope efficiently with the change of the traffic flows and to search rapidly paths simultaneously. This paper proposes a new path search method for fast computation. It also reflects the traffic flows efficiently. Especially, in order to simplify the computation of variable heuristic values, it employs a simplification method for estimating values of traffic-adaptable heuristics. The experiments are carried out with the $A^*$ algorithm and the proposed method in terms of the execution time, the number of node accesses and the accuracy. The results obtained from the experiments show that the method achieves very fast execution time and the reasonable accuracy as well.
특징정보를 기반으로 한 유사화상 검색은 화상 데이터베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 화상 데이터의 특징정보를 각 화상을 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기조직화 맵기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기조직화 맵은 학습을 통하여 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑함으로서 위상 특징맵을 생성한다. 위상 특징맵은 입력 데이터의 특징공간의 상호간의 유사성을 가지고 있으며, 각 노드는 노드벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사화상이 분류된다. 이러한 자기조직화 맴에 의한 유사화상 분류결과에 대한 k-NN 탐색을 구현하기 위한여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제화상으로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사화상 검색에 유효한 결과를 얻을 수 있었다.
지금까지의 최적경로탐색 알고리즘은 노드표지와 링크표지를 적용하는 방안이 소개되었다. 노드표지는 2개의 노드를 최적경로 탐색과정에서 동시에 고려한다. 링크표지는 2개의 링크를 탐색과정에서 동시에 고려한다. 본 연구는 2개의 회전을 탐색과정에서 동시에 고려하는 회전표지기반 최적경로탐색기법을 제안한다. 회전표지기반 최적경로탐색은 2개의 회전을 탐색과정에서 고려하기 때문에 Bellman(1957)의 최적원리에 근거한 동적프로그래밍의 최적해가 보장된다. 한편 회전표지기반 최적경로탐색은 링크표지의 극한 접근 개념을 동일하게 적용하기 때문에 링크표지를 적용하는 장점을 수용할 수 있다. 따라서 네트워크의 확장없이 노드는 복수의 방문이 허용되면서 링크는 방문이 허용되지 않는 합리적 순환통행을 반영하는 것이 가능하다. 특히 2개의 연속회전에서 나타나는 추가적인 비용구조를 반영하는 특성이 포함되어 통행비용함수의 구조를 보다 유연하게 표현하는 것이 가능하다. 교통카드 단말기로 구성된 수도권 도시철도 네트워크를 대상으로 시행된 사례연구는 연속된 보행환승이 나타나는 통행에 대한 심리적 저항감을 나타내는 파라메타를 Turn Label 최적경로탐색에 도입하여 연구의 현실적 확장성을 검토하였다. 연속회전에 대한 심리적 저항값이 커지면서 통행시간 및 거리가 늘어나도 연속된 환승을 우회하는 방안으로 시뮬레이션 결과가 도출되어 Turn Label의 비용구조를 반영하는 것이 확인되었다. 향후 도로교통망 및 대중교통망의 통행비용함수에 대해 다양성을 확보하기 위한 추가적인 연구의 진행이 필요하다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권3호
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pp.46-55
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2020
Ad Hoc network is a special wireless network, mainly because the nodes are no control center, the topology is flexible, and the networking could be established quickly, which results the transmission stability is lower than other types of networks. In order to guarantee the transmission of data packets in the network effectively, an improved Queue Ad Hoc On-demand Distance Vector Routing protocol (Q-AODV) for node detection by using blockchain technology is proposed. In the route search process. Firstly, according to the node's daily communication record the cluster is formed by the source node using the smart contract and gradually extends to the path detection. Then the best optional path nodes are chained in the form of Merkle tree. Finally, the best path is chosen on the blockchain. Simulation experiments show that the stability of Q-AODV protocol is higher than the AODV protocol or the Dynamic Source Routing (DSR) protocol.
노드는 문서를 구성하는 작은 크기의 의미 있는 정보 단위이다. 정보검색에 문서의 구조정보를 이용함과 더불어 문서보다 작은 검색단위에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이 연구에서는 노드정보를 이용한 검색실험을 위해 벡터공간모델 검색기법을 사용하여 다양한 유사도 산출방식을 적용한 실험과 구조정보를 활용한 확장 실험을 수행하였다. 실험결과 문서의 유사도를 산출하는 방식에 따른 검색성능의 차이는 거의 나타나지 않았으며, 구조정보를 적용하는 확장 노드검색이 가장 좋은 성능을 나타냈다.
본 논문은 기존의 하이퍼텍스트 시스템의 문제점을 모델링 능력 미약 및 방향상실(lost in hyperspace. Disorientation)문제를 최소화 하기 위하여 데이터 모델을 확장하고 이 확장된 모델이 객체지향 데이타베이스 시스템에서 표현되는 방법을 BNF 정의를 사용하여 형식화하였다. 본 제안 모델은 모델링 능력 향상 및 개념적 항해를 위하여 링크에 의미를 부여하고, 노드와 링크를 기능에 따라 여러 타입으로 분류하여 효율적인 항해가 되도록 하였으며, 하이퍼텍스트 시스템에서 가장 문제가 되는 방향상실 문제를 방지하기 위하여 구조를 강화시키는 방법과 지능적인 항해 방법을 제안하였다.
This paper presents a visual servoing of RV-M2 robot manipulators to track and grasp moving object, using pruned dynamic recurrent neural networks(DRNN). The object is stationary in the robot work space and the robot is tracking and grasping the object by using CCD camera mounted on the end-effector. In order to optimize the structure of DRNN, we decide the node whether delete or add, by mutation probability, first in case of delete node, the node which have minimum sum of input weight is actually deleted, and then in case of add node, the weight is connected according to the number of case which added node can reach the other nodes. Using evolutionary programming(EP) that search the struture and weight of the DRNN, and evolution strategies(ES) which train the weight of neuron, we pruned the net structure of DRNN. We applied the DRNN to the Visual Servoing of a robot manipulators to control position and orientation of end-effector, and the validity and effectiveness of the pro osed control scheme will be verified by computer simulations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2052-2067
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2011
Complementary trees are two spanning trees rooted at the sink node satisfying that any source node's two paths to the sink node on the two trees are node-disjoint. Complementary trees routing strategy is a special node-disjoint multi-path routing approach. Several complementary trees routing algorithms have been proposed, in which path discovery methods based on depth first search (DFS) or Dijkstra's algorithm are used to find a path for augmentation in each round of path augmentation step. In this paper, a novel path discovery method based on multi-tree-growing (MTG) is presented for the first time to our knowledge. Based on this path discovery method, a complementary trees routing algorithm is developed with objectives of low average path length on both spanning trees and low complexity. Measures are employed in our complementary trees routing algorithm to add a path with nodes near to the sink node in each round of path augmentation step. The simulation results demonstrate that our complementary trees routing algorithm can achieve low average path length on both spanning trees with low running time, suitable for wireless sensor networks in industrial scenarios.
제한된 통신 환경 상에서 P2P 어플리케이션에 의해 발생되는 과도한 트래픽은 네트워크 대역폭 문제와 연관된다. 또한 P2P시스템은 피어들의 P2P 오버레이 네트워크에의 연결성이 매우 약한 약결합 시스템으로 검색 단계에서 원하는 자원을 찾는다 하여도 다운로드 단계에서 반드시 그 피어에서 자원을 다운받을 수 있다는 보장이 없다. 이전 검색 알고리즘(1)에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Random Walks 기반의 휴리스틱 피어 선택 기법을 적용하였다. 본 논문에서는 각 피어의 컴퓨팅 파워에 영향 받는 노드 분산율을 개선하기 위해 이전 알고리즘(1) 기반의 적응적 P2P 검색 알고리즘을 제안하였다. 또한 트래픽 양을 줄이기 위해 부가적으로 질의율 기반의 차별적 리플리케이션 기법을 채택했다. 제안한 시스템의 성능 평가 결과 검색의 방향성과 통신 발생의 분포 측면에서 적절한 타협점에서 동작함을 확인하였다.
본 논문에서는 무선 메쉬 네트워크에서 라우터 노드와 클라이언트 노드간의 연결설정 최대화를 위해 라우터 노드를 효과적으로 배치하는 타부 서치 알고리즘을 제안한다. 네트워크에서 라우터 노드와 클라이언트 노드의 수가 증가함에 따라 두 종류의 노드 간 연결을 위한 계산량은 급격히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 밀집도가 높은 네트워크에서 적정한 시간 내에 최적의 노드 연결을 위한 타부 서치 알고리즘을 제안하며, 효율적인 검색을 위해 타부 서치 알고리즘의 효과적인 이웃해 생성 동작을 제안한다. 제안된 알고리즘은 라우터 노드와 클라이언트 노드간의 최대 연결수와 실행시간 관점에서 성능을 평가하며, 평가 결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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