Spatial database system provides many query types and most of them are required frequent disk I/O and much CPU time. k-NN search is to find k-th closest object from the query point and up to now, several k-NN search methods have been proposed. Among these, MINMAX distance method has an aim not to visit unnecessary node by applying pruning technique. But this method access more disk than necessary while pruning unnecessary node. In this paper, we propose new k-NN search algorithm based on density of object. With this method, we predict the radius to be expected to contain k-NN object using density of data set and search those objects within this radius and then adjust radius if failed. Experimental results show that this method outperforms the previous MINMAX distance method. This algorithm visit fewer disks than MINMAX method by the factor of maximum $22\%\;and\;average\;6\%.$
본 논문에서는 현재 사용자 위치를 중심으로 임의의 반경 임계값을 설정하고, 이로부터 최종 목적지를 자동으로 찾기 위한 생활 지리정보시스템을 기술한다. 기존의 지리정보시스템을 기반으로 한 여러 가지 정보시스템들은 목적지가 명확하지 않을 경우 검색이 어렵다는 단점과 특정 업무 지원을 목적으로 하기 때문에 복잡한 구성과 대량의 정보로 처리 시간 지연이라는 비효율성을 지니고 있다. 그러므로 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하여 플래시 환경에서 일반사용자 중심의 맞춤형 생활 지리정보시스템을 제안한다. 맞춤형 생활 지리정보시스템은 현재 위치로부터 원하는 반경 내에서 조건에 맞는 목적지들을 검색하여 세부사항을 확인하고 적합한 최종 목적지를 사용자가 쉽게 찾을 수 있도록 하는 것이다. 대단위를 표본으로 한 본 논문의 결과는 보다 더 다양한 생활정보시스템으로의 확대 발전 가능성을 기대할 수 있을 것이다.
This paper deals with the buckling and optimization of a nanocomposite beam. The agglomeration of nanoparticles was assumed by Mori-Tanaka model. The harmony search optimization algorithm is adaptively improved using two adjusted processes based on dynamic parameters. The governing equations were derived by Timoshenko beam model by energy method. The optimum conditions of the nanocomposite beam- based proposed AIHS are compared with several existing harmony search algorithms. Applying DQ and Hs methods, the optimum values of radius and FS were obtained. The effects of thickness, agglomeration, volume percent of CNTs and boundary conditions were assumed. The results show that with increasing the volume percent of CNTs, the optimum radius of the beam decreases while the FS was improved.
공간 데이터베이스 관리시스템에서 제공하는 공간 질의는 많은 디스크 참조와 CPU 처리시간을 필요로 한다. 이 중에서 k-최근접 질의는 많은 디스크 참조를 요구하는 질의로써 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 트리 구조의 색인을 사용하는 k-최근접 질의 처리방법은 조건을 만족하지 않는 노드를 가지치기 기법을 사용하여 노드 방문횟수를 줄인다. 그러나 이 방법은 가지치기 과정에서 불필요한 디스크 참고가 발생하여 성능을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 가지치기 기법 대신 주어진 k개의 최근접 객체가 존재할 영역을 미리 예측함으로써 디스크 참조횟수를 줄이는 방법을 제시한다. 이 영역을 예측하기 위해서 본 연구에서는 데이터 분포에 대한 밀도를 이용하였다. 실험에 의하면 이러한 방법은 기존의 가지치기 기법을 이용한 방법에 비해서 최고 22%,평균 7% 정도의 디스크 참조횟수의 감소 효과가 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 움직임 추정을 위한 Efficient Center- Biased Hybrid Search (ECBHS) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 Center-Biased Hybrid Search (CBHS) 알고리즘에 기초하고 있다. 제안된 알고리즘은 +, X, 다이아몬드 탐색형태를 결합하여 탐색 윈도우의 중앙으로부터 3pel 이내에 분포하는 움직임 벡터를 찾는 과정에서 탐색점을 효과적으로 감소시킨다. ECBHS는 UCHDS 및 CBHS와 거치 동일한 움직임 추정 정확도를 유지하면서 움직임 추정을 위한 연산량을 효과적으로 감소시킨다. 제안된 알고리즘의 효율성을 실험을 통하여 확인하였다.
지도좌표를 가진 정보의 통계적 분석은 GIS 중요기능 중 하나로 인정되고 있다. 그 중 가장 기본적인 분석의 하나로 점사상에 대한 밀도분석이 이루어지고 있다. 밀도분석은 일반적으로 라스터 분석의 일부로 간주되고 있으며, 적합한 밀도분석을 위해서는 kernel 반경으로 알려진 검색반경의 결정이 중요한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 기존 연구 결과에서 검색반경 설정에 유용한 것으로 알려진 L-지표를 이용하여, 비즈니스 GIS 분야에 축적된 점사상의 밀도 분석에 적합한 반경을 추정하고, 추정된 결과를 기반으로 점사상의 특성에 따른 L-지표의 거동을 고찰하였다. 연구결과 점사상이 대상지역의 일부 지역에서 크게 밀집되는 경우에는 L-지표가 대상지역의 크기와 무관하게 일정한 반경에서 극대값을 보이기 때문에 L-지표를 이용하여 검색반경을 설정하는 것이 유용함을 알 수 있었다. 반면, 점사상이 대상지역에 고루 분포하는 경우에는 L-지표의 극대값이 나타나는 반경이 대상지역의 크기에 따라 영향을 받기 때문에 L-지표를 이용하여 검색반경을 설정하는 것이 적합하지 않음을 알 수 있었다. 따라서 L-지표를 이용한 점사상 밀도의 검색반경 설정에는 점사상의 분포특성이 고려되어야 함을 알 수 있었다.
In this study, using linear and nonlinear deformation theories and by closed-form analysis and finite difference energy methods, respectively, various buckling load factors are obtained for stiffened laminated composite panel with trapezoidal type stiffeners and various longitudinal length to radius ratios, which are made from Carbon/Epoxy USN 125 prepreg and are simply-supported on four edges under uniaxial compression, and then for them, optimal design analyses are carried out by the nonlinear search optimizer, ADS.
Buckling behavior of stiffened laminated composite cylindrical panel was studied using linear and nonlinear deformation theory. Various buckling load factors are obtained for stiffened laminated composite cylindrical panels with rectangular type longitudinal stiffeners and various longitudinal length to radius ratio, which made from Carbon/Epoxy USN150 prepreg and are simply-supported on four edges under uniaxial compression. Buckling behavior design analyses are carried out by the nonlinear search optimizer, ADS.
This paper presents a novel method for radius measurement of fillet regions of polygonal models by using optimum onhogonal planes. The objective function for finding an optimum onhogonal plane is designed based on the orthogonality between the normal vectors of the faces in a filet region and the plane that is to be found. Direct search methods are employed to solve the defined optimization problem since no explicit derivatives of the object function can be calculated. Once an optimum orthogonal plane is obtained, the intersection between the onhogonal plane and the faces of interest is calculated, and necessary point data in the fillet region for measuring radii are extracted by some manipulation. Then, the radius of the fillet region in question is measured by least squares fitting of a circle to the extracted point data. The proposed radius measuring method could eliminate the burden of defining a plane for radius measurement, and automatically find a necessary optimum orthogonal plane. It has an advantage in that it can measure fillet radii without prior complicated segmentation of fillet regions and explicit information of neighboring surfaces. The proposed method is demonstrated trough some mea-surement examples.
We present a novel GPU accelerated search algorithm for broadband extended gravitational-wave emission (BEGE) with better than real-time analyis of H1-L1 LIGO S6 data. It performs matched filtering with over 8 million one-second duration chirps. Parseval's Theorem is used to predict the standard deviation ${\sigma}$ of filter output, taking advantage of near-Gaussian LIGO (H1,L1)-data in the high frequency range of 350-2000 Hz. A multiple of ${\sigma}$ serves as a threshold to filter output back to the central processing unit. This algorithm attains 80% efficiency, normalized to the Fast Fourier Transform (FFT). We apply it to a blind, all-sky search for BEGE in LIGO data, such as may be produced by long gamma-ray bursts and superluminous supernovae. We report on mysterious features, that are excluded by exact simultaneous occurrance. Our results are consistent with no events within a radius of about 20 Mpc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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