본 논문은 동적 네트워크에서 최소 신장 트리를 유지하는 문제에 대한 알고리즘을 제안한다. 동적 네트워크란 새로운 간선이 추가되거나 기존의 간선이 삭제 가능한 네트워크를 의미한다. 최소 신장 트리를 찾는 이전의 분산 알고리즘은 동적 변화를 고려하지 않거나 혹은 별도의 자료 구조를 이용하였다. 제안한 알고리즘은 간선의 변화에 대응하여 인접한 노드들에게 변화를 알리고 서로 협력하여 최소 신장 트리를 찾는다 네트워크 G의 전체 노드의 수를 N, 전체 간선의 수를 E, 찾은 최소 신장 트리의 지름을 D라고 할 때, K개의 간선 추가와 삭제에 대하여 각각 min{0(kI)+O(N), O(N log N+E)}와 O(N log k+E)의 메시지 복잡도를 갖는다. 또한 각 경우에 대한 하한 비용을 증명하였다.
본 논문은 인터넷 상의 PC 군을 네트워크로 연동하여 가상의 컴퓨팅 인프라를 구성하려는 연구에 관한 것이다. 자원의 복제 및 공유를 통해서 컴퓨팅 인프라 전반에 걸친 신뢰성과 결함감내 능력을 향상시키는 P2P 네트워크가 활발히 연구되고 있다. 그러나 현재까지의 P2P 네트워크는 복제된 데이터의 일관성 유지를 위해 노드들 간에 필요한 통신 매커니즘에 대한 고려가 부족하다. 본 논문은 이런 문제를 해결하기 위해서 그룹 통신 방식을 제안하고 IP 멀티캐스트 방식을 응용한 Spanning Tree 방식의 링 구성을 통하여 P2P 네트워크에서 그룹통신을 지원하기 위한 메시지 전송방식을 설명하고 자원의 복제를 통한 신뢰성 향상 기법에 대해서 소개한다.
폭우선생성트리 등의 문제를 해결하는데 필요한 정보가 네트워크상의 프로세서에 분산되어 있는 상황에서, 그들 정보를 교환하면서 그 문제를 해결하는 알고리즘을 분산알고리즘(Distributed Algorithm)이라고 한다. 폭우선생성트리가 이미 구성되어 있는 비동기식 네트워크상에서 네트워크 형상이 변할 경우, 이로인해 구성되어 있던 폭우선생성트리를 갱신해야 하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 경우 폭우선생성트리를 효율적으로 갱신하는 메시지 복잡도와 이상시간복잡도 모두 O($p{\surd}q$ + q + a + n')인 분산알고리즘을 제안한다. 여기서, a는 추가 링크의 수, n'는 네트워크의 토폴로지가 변한후의 네트워크상에 존재하는 노드수를 각각 나타낸다. 그리고, p는 삭제 또는 추가 링크를 가진 이중연결성분에 속하는 전체 노드 수를 나타내며, q는 삭제 또는 추가 링크를 가진 이중연결성분에 속하는 전체 링크수를 나타낸다.
Twenty trace elements were determined in 250 Korean potsherds and 5 clay samples by instrumental NAA. In the absence of identified samples of known origin, the potsherds were classified by a hierarchical centroid sorting method to construct a dendrogram. From this dendrogram 61 well-defined samples were selected to form 8 subclasses and five elements such as Cr, Cs, Sm, Sc and Th were supposed to be the main contributors for the classification. The 61 samples along with 5 clay samples were reclassified by means of minimal spanning tree as well as the hierarchical centroid sorting method by using 5 elements selected. As the results, the potsherds of certain classes defined in this work could be taken as a basis for latter identification and served as batches of identified species.
화상 회의, 개인 인터넷 방송 등의 실시간 응용 시스템을 위해 오버레이 멀티캐스트 트리가 충족 시켜야 하는 조건은 크게 두 가지이다. 트리상의 노드의 차수가 적절한 상한이어야 하고, 멀티캐스트 트리의 지름, 즉 트리 상의 경로 거리로 볼 때 가장 먼 두 사용자 간의 거리가 작아야 한다는 것이다. 본 논문에서는 위의 두 조건을 고려한 실시간 방송 IPTV 방송서비스를 전송하는 시스템을 구성하고, 실시간 방송 서비스에 적합한 오버레이 멀티캐스트 트리를 구성하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 이 알고리즘은 Cost값을 각 End-User들의 가용대역폭과 이웃 End-User들과의 Delay, 그리고 요구대역폭을 제안하는 Cost-Function에 적용한 후, M.S.T(Minimum Spanning Tree) 알고리즘을 활용하여 최적의 트리를 구성하게 된다.
International journal of advanced smart convergence
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제11권1호
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pp.1-10
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2022
Single-view reconstruction (SVR) is a fundamental method in computer vision. Often used for reconstructing human-made environments, the Manhattan world assumption presumes that planes in the real world exist in mutually orthogonal directions. Accordingly, this paper addresses an automatic SVR algorithm for Manhattan worlds. A method for estimating the directions of planes using graph-cut optimization is proposed. After segmenting an image from extracted line segments, the data cost function and smoothness cost function for graph-cut optimization are defined by considering the directions of the line segments and neighborhood segments. Furthermore, segments with the same depths are grouped during a depth-estimation step using a minimum spanning tree algorithm with the proposed weights. Experimental results demonstrate that, unlike previous methods, the proposed method can identify complex Manhattan structures of indoor and outdoor scenes and provide the exact boundaries and intersections of planes.
일반적으로 네트워크 설계 문제는 네트워크의 크기가 늘어남에 따라 지수적으로 복잡도가 증가하여 전통적인 방법으로는 풀이하기 힘든 NP-hard 조합 최적화 문제 중의 하나로 분류될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 신뢰도 제약을 고려하면서 네트워크 구축비용을 효과적으로 최소화하는, 높은 신뢰도의 네트워크 토폴로지 설계 문제를 풀기 위해 스패닝 트리를 효율적으로 표현할 수 있는 $Pr\ddot{u}fer$수(PN) 기반의 진화 연산법과 2-연결성을 고려하는 휴리스틱 방법으로 구성된 두 단계의 효율적인 해법을 제안한다. 즉, 먼저 스패닝 트리를 찾아내기 위해 진화 연산법 중에 보편적으로 널리 알려져 있는 유전자 알고리즘(GA)을 이용하고 그 다음으로 첫 번째 단계에서 발견한 스패닝 트리에 대해 최적의 네트워크 토폴로지를 찾기 위해서 2-연결성을 고려한 휴리스틱 방법을 적용한다. 마지막으로 수치예의 결과를 통해 제안한 해법의 성능에 대해서 살펴보도록 한다.
본 연구의 목적은 시간거리를 크게 단축시킨 고속철도 도입으로 우리나라 도시간 통행흐름에 나타나는 변화를 파악하는 것이다. 이를 위하여 도시간 통행을 담당하고 있는 대표 운송수단인 고속버스와 철도의 운송실적을 바탕으로 고속철도 개통 이전과 이후 각 운송수단의 도시간 통행흐름에 나타나는 변화를 분석한다. 먼저 중력모형을 적용하여 시간거리 매개변수에 대한 운송수단별 도시간 통행량의 관계 변화를 파악한다. 분석결과 고속버스를 이용하는 도시간 통행은 철도에 비해 시간거리에 덜 민감하며 고속철도 도입 이후 그 경향은 더 강화되는 경향을 보인다. 그러나 일반철도를 이용하는 도시간 통행은 시간거리에 좀 더 민감하게 반응하며 고속철도 도입 이후 그 경향은 더욱 강화되어 일반철도를 이용한 장거리 통행량은 점점 더 감소한다. 반면 고속철도를 이용한 도시간 통행량은 장거리 일수록 오히려 증가하는 추세를 보여 중력모형과는 상치되는 양상을 보인다. 더불어 교통인프라의 변화로 나타나는 운송수단별 통행흐름의 공간구조에 나타나는 변화를 파악하기 위하여 MST(Maximum Spanning Tree)기법을 적용하여 각 시점의 운송수단별 허브구조를 비교분석한 결과 고속버스와 일반철도를 이용한 통행흐름은 시간이 경과하면서 계층 수가 늘어나는 변화를 보이지만 고속철도의 경우는 2010년 까지도 서울과 부산을 1차위의 Hub로 하는 단순 계층구조를 나타낸다.
WSN에 국한하여 많은 연구가 이루어졌다. 정적 WSN에 국한된 솔루션은 모바일 WSN에 적용하기가 어렵다. 모바일 WSN에 국한된 솔루션은 네트워크에 상당한 수의 앵커 노드가 있다고 가정하고 리소스가 제한된 상황에서 이러한 솔루션은 정적 및 모바일 혼합 WSN에 적용하기가 어렵다. 앵커 노드를 사용하지 않고 정적 노드와 모바일 노드가 혼합 된 혼합형 무선 센서 네트워크에 대해 효율적이고 정확하며 신뢰할 수 있는 방법으로 국한하여 서비스를 제공 할 수 없다. 정확도는 혼합 무선 센서 네트워크에 한정하여 중요한 요소이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 앵커 노드가 없는 위치 파악의 정확성에 대한 요구를 만족시키는 방법을 제시하였다. 홉 좌표 측정은 앵커 프리 로컬화를 위한 정확한 방법이 사용됩니다. 동일한 범주의 동일한 데이터를 사용하는 다른 방법과 비교할 때 이 방법은 다른 방법보다 정확도가 좋다. 또한, 우리는 WSN에서 앵커 노드가 없는 지역적으로 낮은 통신 및 계산 비용과 같은 효율성에 대한 요구를 충족시키기 위해 최소 스패닝트리 알고리즘을 적용했다. Java 시뮬레이션 결과는 제안된 접근 방식을 질적인 방법으로 수정하고 다양한 게재 위치에서 실적을 이해하는데 도움이 된다.
부동산 가격을 추정하기 위한 헤도닉 모형(hedonic model)의 적용에서 가장 중요한 사안은 모형의 정확한 구성과 하부시장의 구획이라 할 수 있다. 모형의 구성에 대해서는 비교적 활발한 개선 노력이 있었으나 하부시장 구획은 상대적으로 큰 관심을 받지 못하였다. 그러나 부동산 가격형성 과정의 공간적 범위 파악이 선행되지 않으면 헤도닉 모형의 적용 결과는 그 정확성이 저하될 수밖에 없다. 본 연구는 헤도닉 모형의 성능 개선에 초점을 두고, 서울시 25개 자치구 중 상대적으로 이질적인 부동산 집단으로 구성된 강남구와 비교적 균일한 부동산 집단으로 이루어진 중랑구를 사례지역으로 하여 하부시장 구획을 시도하였다. 먼저 하부시장 구획을 위한 투입변수로 혼합 GWR(Mixed GWR) 모형에서 산출된 가변 회귀계수(variable coefficients)를 사용하였다. 헤도닉 모형의 회귀계수는 부동산을 구성하는 속성항목(attributes)의 잠재가격(shadow price)으로 해석할 수 있기 때문이다. 다음으로 공간적으로 연접된 하부시장을 구획하기 위해 최소신장트리(minimum spanning tree)에 기반한 SKATER 앨고리듬을 사례지역에 적용하였다. 마지막으로 다수준 모형(multi-level model)을 적용하여 구획된 하부시장 결과의 적정성을 검토하였다. 검토 결과, 중랑구는 하부시장이 존재하지 않음을, 강남구는 간선도로를 중심으로 한 5개의 하부시장으로 구분하는 것이 합리적임을 확인하였다. 간선도로와 같은 도시의 인프라는 하부시장 구획에 있어 지금까지 큰 주목을 받지 못한 변수였으나 본 연구를 통해 그 중요성이 실증적으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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