초분광영상(Hyperspectral Image)은 다중분광영상에 비해 각 픽셀이 가지는 정보량이 많아 다양한 토지피복을 분류하는데 있어 가장 적합한 영상으로 평가 받고 있다. 하지만 최근의 초분광영상의 연구는 대분류에 해당하는 연구에 그치고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 토지피복분류에 대한 연구를 수행하기 위해 기존의 분석기법인 ED, SAM, SSS 기법을 토대로 Decision Tree를 구성하는 연구를 수행하였다. 그 결과, 대분류의 전체정확도는 1.68%, 세분류 전체정확도는 5.56%가 향상되는 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 뇌 자기공명영상을 분류하기 위하여 결정트리 알고리즘을 2 단계로 적용하는 영상 분류 시스템을 제안한다. 영상으로부터 얻을 수 있는 정보에는 두 종류가 있다. 하나는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등 영상으로부터 직접 얻을 수 있는 하위레벨 특징들이고, 다른 하나는 특정 객체의 존재 유무, 여러 부위 사이의 공간적 관계 등 분할된 영상들에 대한 해석을 통해서 얻을 수 있는 상위레벨 특징들이다. 의미에 따라 영상을 분류하기 위해서는 상위레벨 특징들을 기반으로 학습 및 분류가 수행되어야 한다. 제안하는 시스템에서는 결정트리 학습을 각각의 레벨에 개별적으로 적용하며, 하위레벨 분류 결과를 이용하여 상위레벨의 특징을 추출한다. 종양이 있는 뇌 자기공명영상 집합에 대하여 분류 실험을 수행하였으며, 몇 가지 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효과를 확인하였다.
인터넷 방송에서 그룹간의 통신을 위해서는 효율적이고 확장 가능한 멀티캐스트 메커니즘이 필요하다. 오버레이 멀티캐스트의 성능 향상을 위해서는 멀티캐스트 트리의 최적화가 요구된다. 이러한 최적화 문제는 NP-complete로 알려져 있다. 따라서 오버레이 멀티캐스트 트리의 각 노드들이 out-degree가 제한되어 있을 경우, 새로운 참여자는 이미 그룹에 참여된 사용자들 중 자신에게 적합한 부모노드를 효율적으로 찾아 그룹참여를 하여야 한다. 본 논문에서는 트리기반의 오버레이 멀티캐스트 구성 시, 새로운 사용자는 루트노드와의 지연시간을 측정하여 level을 설정한다. 이 후 새로운 사용자는 ACK-SEND기법을 사용하여 후보 부모노드를 효과적으로 찾고 level값을 비교하여 자신에 적합한 위치를 찾아 참여하게 된다. 각각의 노드들은 제공자 노드와 가까운 노드일수록 트리 깊이가 낮은 곳에 위치하게 된다. 또한 장애 발생 시, ACK-SEND기법을 사용하여 빠른 복구를 보장할 수 있다. 결국 신규 노드는 효율적이고 빠르게 멀티캐스트 트리에서 적합한 위치를 찾아 참여가 이뤄지는 장점이 있다.
To evaluate the value of a preserved tree as rural landscape resource, the growth environment and health condition was investigated, and the image evaluation was implemented on land~ape architectural major undergraduate students for zelkova trees in Yesan-gun. The image evaluation results of zelkova trees were as followings; 1) Typical image of preserved tree examined by Semantic Differential Scale were 'Old', 'Big', and 'Good'. 2) The 'big' image of zelkova tree and the height of tree, the width of tree crown, the breast girth of tree, the root girth of tree, the external formation of tree, and the health of tree bark is mutually related. Especially, the correlation between the 'big' and the external formation and the width of tree crown is high. 3) Typical image of preserved tree examined by Likert Scale were 'Natural', 'Green', 'Peaceful', and 'Rural'. 4) The preservation necessity for preserved tree was highly related with the state of ground, and the management necessity for preserved tree was highly related with contamination level and the state of ground. The appropriate management plan for preserved tree are proposed to improve the quality of rural landscape(basis of these results).
교차큐브는 하이퍼큐브의 변형으로서 하이퍼큐브의 절반정도의 지름을 가지는 등의 개선된 망 성질을 가진다. N-노드 완전이진트리는 (N+1)-노드 교차큐브의 부그래프임이 알려져 있으나 [P. Kulasinghe and S, Bettayeb, 1995] 완전이진트리의 노드 개수가 교차큐브의 노드 개수보다 더 큰 경우에 대한 효과적인 임베딩 방법은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 N-노드 완전이진트리를 N-노드 교차큐브에 연장을 1, 부하율 [N/M]로 임베딩할 수 있음을 보인다(N>M$\geq$2). 여기서 연장율과 부하율은 최적이다. 본 논문에서 제시하는 임베딩 방법은 같은 레벨의 트리 노드들을 교차큐브의 노드들에 골고루 분포시키는 특징도 가지고 있다. 이 특징은 트리 구조 알고리즘을 교차큐브에서 레벨 단위로 실행할 때 특히 유용하다.
최근 GPS기능을 탑재한 휴대폰 PDA등의 모바일 장치를 사용하여 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자가 급증하고 있다. 이에 위치 정보를 지닌 공간 데이타를 저장하고 관리하는 대용량의 공간 데이타베이스는 사용자의 다양한 질의 조건과 빠른 검색을 가능하게 하기 위한 색인이 필요하며 대표적인 색인 기법으로는 R-tree가 널리 사용되고 있다. 기존의 R-tree를 이용한 검색은 질의 영역과 관계없는 공간 데이타까지 검색하여 불필요한 입출력을 유발하기 때문에 응답시간이 늦어진다. 본 논문에서는 공간 데이타가 위치 기반 질의를 지원하기 위해 자신이 속한 노드의 전체(Union) MBR 영역에 따라 동적으로 셀 레벨 값을 구성하는 CLR-트리(Cell Leveling R-tree)를 제안한다. 또한, CLR-트리에서의 새로운 공간 데이타의 삽입, 분할, 삭제, 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 CLR-트리에서는 위치 기반 질의 시 사용자 질의 영역의 셀 레벨 값과 공간 데이타의 셀 레벨 값을 비교하여, 겹치지 않는 셀에 대해서는 검색 대상으로부터 제거하고 연관된 셀만을 검색하기 때문에 빠른 응답시간을 제공한다. 디스크 입출력 실험에서 CLR-트리가 기존 R-tree보다 디스크 접근 수를 $5{\sim}20%$ 감소시켜 사용자의 위치 기반 질의에 대해 빠르게 처리함을 알 수 있었다.
The objective of this study was to determine potential contributing factors associated with biosecurity level of farrow-to-finish pig farms and to develop a classification tree model to explore how these factors related to each other based on prediction model. To this end, the author analyzed data (n = 193) extracted from a cross-sectional study of 344 farrow-to-finish farms which was conducted between March and September 2014 aimed to explore swine disease status at farm level. Standardized questionnaires with information about basic demographical data and management practices were collected in each farm by on-site visit of trained veterinarians. For the classification of the data sets regarding biosecurity level as a dependent variable and predictor variables, Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID) algorithm was applied for modeling classification tree. The statistics of misclassification risk was used to evaluate the fitness of the model in terms of prediction results. Categorical multivariate input data (40 variables) was used to construct a classification tree, and the target variable was biosecurity level dichotomized into low versus high. In general, the level of biosecurity was lower in the majority of farms studied, mainly due to the limited implementation of on-farm basic biosecurity measures aimed at controlling the potential introduction and transmission of swine diseases. The CHAID model illustrated the relative importance of significant predictors in explaining the level of biosecurity; maintenance of medical records of treatment and vaccination, use of dedicated clothing to enter the farm, installing fence surrounding the farm perimeter, and periodic monitoring of the herd using written biosecurity plan in place. The misclassification risk estimate of the prediction model was 0.145 with the standard error of 0.025, indicating that 85.5% of the cases could be classified correctly by using the decision rule based on the current tree. Although CHAID approach could provide detailed information and insight about interactions among factors associated with biosecurity level, further evaluation of potential bias intervened in the course of data collection should be included in future studies. In addition, there is still need to validate findings through the external dataset with larger sample size to improve the external validity of the current model.
Applying Application-Level Multicast technology (ALM) to Distributed Interactive Applications (DIAs) becomes more and more popular. Especially for DIAs embedded priority that the sender forwards data to receivers due to their respective priorities. The priority-based directed minimum spanning tree (PST) algorithm was designed for these DIAs. However, the PST has no efficient priority selection and filtering mechanism. The system will consume a tremendous amount of resource for reconstructing distribution tree and becomes unstable and unscalable. In this paper, First, We propose a novel priority-based application level multicast algorithm: Predict-and-Quantize for Priority with directed minimum Spanning Tree (PQPST), which can efficiently predict efficient priorities for the receivers and quantize the predicted priorities to build the multicast distribution tree. Second, we propose Priority Discrepancy Heuristic Mechanism (PDHM), which sets different thresholds of priority discrepancy within the priority discrepancy interval to control the distribution tree construction can efficiently decrease the repeated distribution tree construction, and we get the best heuristic priority discrepancy interval by PQPST. According to the simulation results, the PQPST and PDHM can efficiently improve the performance of the PST algorithm.
A dynamic explicit finite element code for simulating sheet forming processes has been developed The code utilises the discrete Kirchhoff shell element and contact force is treated by a conventional penalty method. In order to reduce the computational cost a new and robust contact searching algorithm has been developed and implemented into the code. in the method a hierarchical structure of tool segments called a tree structure is built for each tool at the initial stage of the analysis Tree is built in a way to divide a trunk to 8 sub-trunk 2 in each direction until the lowest level of the tree(leaf) contains exactly one segment of the tool. In order to have a well-balanced tree each box on each sub level contains one eighth of the segments. Then at each time step contact line from a node comes out of the surface of the tool. Simulation of various sheet forming processes were performed to verify the validity of the developed code with main focus on he usefulness of the developed contact searching algorithm.
Mercurio, Davide;Andersen, Vincent M.;Wagner, Kenneth C.
Nuclear Engineering and Technology
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제50권5호
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pp.627-638
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2018
This article describes an integrated Level 1-Level 2 probabilistic risk assessment (PRA) methodology to evaluate the radiological risk during postulated accident scenarios initiated during the decommissioning phase of a typical Mark I containment boiling water reactor. The fuel damage scenarios include those initiated while the reactor is permanently shut down, defueled, and the spent fuel is located into the spent fuel storage pool. This article focuses on the integrated Level 1-Level 2 PRA aspects of the analysis, from the beginning of the accident to the radiological release into the environment. The integrated Level 1-Level 2 decommissioning PRA uses event trees and fault trees that assess the accident progression until and after fuel damage. Detailed deterministic severe accident analyses are performed to support the fault tree/event tree development and to provide source term information for the various pieces of the Level 1-Level 2 model. Source terms information is collected from accidents occurring in both the reactor pressure vessel and the spent fuel pool, including simultaneous accidents. The Level 1-Level 2 PRA model evaluates the temporal and physical changes in plant conditions including consideration of major uncertainties. The goal of this article is to provide a methodology framework to perform a decommissioning Probabilistic Risk Assessment (PRA), and an application to a real case study is provided to show the use of the methodology. Results will be derived from the integrated Level 1-Level 2 decommissioning PSA event tree in terms of fuel damage frequency, large release frequency, and large early release frequency, including uncertainties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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