피라미드 기법은 n-차원 공간 데이터를 1차원 데이터로 변환하여 B+-트리로 표현하며, n-차원 데이터 공간에서 하이퍼큐브 영역질의 처리로 발생하는 “차원의 저주현상”에 영향을 받지 않게 검색 시간 문제를 해결하고 있다. 또 구형 피라미드 기법(SPY-TEC)은 피라미드 기법의 공간 분할 전략을 응용하여 유사도 검색에 적합한 구 영역질의 방법을 사용하고 검색 성능을 개선하고 있다. 하지만 유사도 검색의 응용에서 영역질의는 범위를 지정하는데 어려움이 있어 최근접 질의가 더 효율적이며, 기존의 제안된 인덱스 기법들은 특정 분포의 데이터에 대해서만 우수한 성능을 보이는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 멀티미디어 데이터와 같은 고차원 데이터의 검색 성능을 향상시키기 위해 제안되었던 PdR-트리를 이용하여 최근접 객체 검색 기법을 제안한다. 다양한 분포의 모의 데이터와 실제 데이터를 이용하여 실험한 결과, PdR-트리가 피라미드 기법과 구형 피라미드 기법보다 검색 성능이 향상되었음을 보이고 있다.
In order to estimate the detection range of a active SONAR system, the SONAR equation is commonly used. In this paper, an algorithm to calculate detection range in active SONAR system as function of SONAR depth and target depth is presented. For given SONAR parameters and environment, the transmission loss and background level are found, signal excess is computed. Using log-normal distribution, signal excess is converted to detection probability at each range. Then, the detection range is obtained by integrating the detection probability as function of range for each depth. The proposed algorithm have been applied to the case of omni-directional source with center frequency 30Hz for summer and winter sound profiles. It is found that the optimal search depth is the source depth since the detection range increase at source depth where the signal excess is maximized.
누락펄스가 발생할 시 PRI 분석을 위한 전형적인 sequence search 알고리즘은 harmonic 문제를 발생시킨다. 본 논문에서 이러한 harmonic 문제를 해결할 수 있는 PRI 분석 알고리즘을 제안한다. 분석해야 할 전체 PRI 범위를 harmonic이 없도록 subband 로 나눈 후, sequence search를 forward 및 backward로 행한다. 전형적인 sequence search 알고리즘에 비하여 제안한 알고리즘의 성능이 증대된다.
In this paper, we propose a design method of PID controller using an improved Tabu Search. Tabu Search is improved by neighbor solution creation using Gaussian random distribution and generalized Hermite Biehler Theorem for stable bounds. The range of admissible proportional gains are determined first in closed form. Next the optimal PID gains are selected by improved Tabu Search. The results of Computer simulations represent that the proposed Tabu Search algorithm shows a fast convergence speed and a good control performance.
본 논문은 H.264/AVC 비디오 코덱의 부화소 움직임 추정 연산을 효율적으로 줄일 수 있는 고속 부화소 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 부화소 움직임 추정 연산은 보다 정확한 움직임 벡터를 찾을 수 있어 비디오 코덱에 널리 사용되지만, 추가적인 보간 및 탐색 연산으로 인해 부호화기의 연산량을 증가시키는 문제점이 있다. 제안하는 고속 부화소 움직임 추정 알고리즘은 SASR(Simplified Adaptive Search Range)을 이용하여 부화소 움직임 추정 연산을 선택적으로 수행하며 MSDSP(Mixed Small Diamond Search Pattern)을 이용하여 부화소 탐색 지점을 감소시켰다. 제안한 알고리즘은 전역 부화소 탐색 알고리즘과 비교하여 탐색 지점이 최대 93.2% 감소하였으며, PDFPS(Prediction-based directional fractional pixel search) 알고리즘보다 탐색 지점이 최대 81% 감소하며 PSNR 감소는 최대 0.04dB로 화질의 열화는 매우 미비했다.
In this paper, we propose an edge dependent interpolation (EDI) method based on adaptive search range. The proposed EDI method uses the vector matching to determine the edge direction, and the vector matching process is terminated when the previous sum of absolute difference (SAD) is smaller than the next one. The adaptive search range method enables the EDI algorithm to estimate edge direction more accurately and to reduce the computational complexity. The experimental results show that the proposed method produces better performance than conventional algorithms.
In High Efficiency Video Coding (HEVC), integer motion estimation (IME) requires a large amount of computational complexity because HEVC adopts the high flexible and hierarchical coding structures. In order to reduce the computational complexity of IME, this paper proposes the search range reduction algorithm, which takes advantage of motion vectors similarity between different layers. It needs only a few modification for HEVC reference software. Based on the experimental results, the proposed algorithm reduces the processing time of IME by 28.1% on average, whereas its the $Bj{\emptyset}ntegaard$ delta bitrate (BD-BR) increase is 0.15% which is negligible.
본 논문은 동영상 압축 방식에서 사용되는 움직임 벡터 추정의 탐색 영역을 적응적으로 결정하는 방식에 대해 제안한다. 일반적인 동영상 압축 방식에서 사용되는 움직임 벡터 예측 방식의 성능은 압축 효율을 결정하는 움직임 벡터 예측을 위한 전처리 과정의 역할을 하는 제안된 동적 탐색 영역 방식은 인접 블록의 움직임 벡터의 통계적 특성에 따라 효율적으로 탐색 영역을 결정하여 영상 화질의 저하 없이 평균 60(%) 이상의 계산량을 절감하게 된다. 제안된 방식의 성능은 실험을 통해서 확인할 수 있었다.
Time series are comprehensively appeared and developed in many applications, ranging from science and technology to business and entertainrilent. Similarity search under time warping has attracted much interest between the time series in the large sequence databases. DTW (Dynamic Time Warping) is a robust distance measure and is superior to Euclidean distance for time series, allowing similarity matching although one of the sequences can elastic shift along the time axis. Nevertheless, it is more unfortunate that DTW has a quadratic time. Simultaneously the false dismissals are come forth since DTW distance does not satisfy the triangular inequality. In this paper, we propose an efficient range query algorithmbased on a new similarity search method under time warping. When our range query applies for this method, it can remove the significant non-qualify time series as early as possible before computing the accuracy DTW distance. Hence, it speeds up the calculation time and reduces the number of scanning the time series. Guaranteeing no false dismissals, the lower bounding function is advised that consistently underestimate the DTW distance and satisfy the triangular inequality. Through the experimental result, our range query algorithm outperforms the existing others.
Advance of the Internet environment is applied not only to information search but also to the area of consumption behavior. Current research analyzes online use behavior and online information search of consumers in terms of users' perception. With the result of the research, it is noticed that promotion focus brings broader variation of information use behavior, and utilitarian value has a beneficial impact on the online exploratory information search. In addition, it is revealed that the more exploratory the information search is, the wider the range of online shopping information search is. Finally, people who have utilitarian shopping value showed more exploratory behavior in online search, especially for the search of informational products, than those who have hedonic shopping value. Present research is believed to improve practical influence of consumers' personality on online use behavior when customers purchase search products online. As a result, it would contribute to consumer research and marketing held online.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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