This study presents a complete octree construction algorithm for 2D depth images obtained from orthogonal face views, which can represent 3D objects exactly. In constructing quadtree, optimal quadtree construction algorithm is applied to depth images for efficient use of memory and reduction of tree construction time. In addition, pseudo-octrees are constructed by using our proposed method, which construct pseudo-octrees according to the resolution value given in each node of constructed quadtree and mapping relation between quadrants and octants. Finally, a complete octree, which represents a 3D object, is constructed by volume intersection with each constructed pseudo-octree. The representation accuracy of a complete octree constructed by our algorithm is investigated by using a 3D display method and a volume ratio method for a complete octree.
현재 패킷 분류에 대한 다양한 알고리즘들이 연구되어 오고 있다 그 중 HiCuts와 HyperCuts와 같은 디시젼(decision) 트리에 기초한 패킷 분류 알고리즘은 룰의 각 필드가 가지는 영역에 따른 기하학적 구조를 이용한 방법으로 잘 알려져 있다. 그러나 이 알고리즘들은 분할(cutting)을 수행할 필드(Field)를 선택하거나 디시젼 트리의 각 노드에서 컷(cut)의 수를 결정해야 하는 등의 비교적 복잡한 작업을 요구하므로 현실적으로 구현하기 어려운 점을 가진다. 또한 각 룰이 차지하는 영역의 특성을 고려하지 않고 일정한 크기의 영역으로 커팅이 이루어지므로 효과적인 커팅을 하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 새로운 영역 분할을 사용한 효과적인 패킷 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 프리픽스를 가지는 두 필드를 이용하여 각 룰이 차지하는 영역들을 찾아내 이들을 이용해 영역분할을 수행한다. 따라서 제안된 알고리즘은 보다 효율적인 디시젼 트리를 구성한다. 즉, 디시젼 트리의 각 노드에서는 HiCuts이나 HyperCuts와 같은 복잡한 작업없이 최적화된 커팅을 수행할 수 있다. 클래스 벤치에서 제공된 데이타베이스에 대하여 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안된 알고리즘은 평균 검색 속도에서 기존의 알고리즘들보다 훨씬 향상되었고 메모리 요구량에서는 기존의 커팅 알고리즘과 비교하여 대략 $3{\sim}300$배까지 크게 줄어드는 효과를 보였다.
일반적으로 AND, OR, NOT과 같은 연산자를 사용하는 불리언 질의는 사용자의 검색의도를 정확하게 표현할 수 있기 때문에 검색 전문가들은 불리언 질의를 사용하여 높은 검색성능을 얻는다고 알려져 있지만, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 본 논문에서는 검색성능의 향상과 사용자 편의성을 동시에 만족하기 위하여 사용자의 자연어 질의를 확장 불리언 질의로 자동 변환하는 방법론을 제안한다. 먼저 자연어 질의를 범주문법에 기반한 구문분석을 수행하여 구문트리를 생성하고 연산자 및 키워드 정보를 추출하여 구문트리를 간략화한다. 다음으로 간략화된 구문트리로부터 명사구를 합성하고 키워드들에 대한 가중치를 부여한 후 불리언 질의를 생성하여 검색을 수행한다. 또한 구문분석의 오류로 인한 검색성능 저하를 최소화하기 위하여 상위 N개 구문트리에 대해 각각 불리언 질의를 생성하여 검색하는 N-BEST average 방법을 제안하였다. 정보검색 실험용 데이타 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 제안된 방법은 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존의 벡터공간 모델에 기반한 자연어질의 시스템에 비해 23% 성능향상을 보였다. Abstract There have been a considerable evidence that trained users can achieve a good search effectiveness through a boolean query because a structural boolean query containing operators such as AND, OR, and NOT can make a more accurate representation of user's information need. However, it is not easy for ordinary users to construct a boolean query using appropriate boolean operators. In this paper, we propose a boolean query formulation method that automatically transforms a user's natural language query into a extended boolean query for both effectiveness and user convenience. First, a user's natural language query is syntactically analyzed using KCCG(Korean Combinatory Categorial Grammar) parser and resulting syntactic trees are structurally simplified using a tree-simplifying mechanism in order to catch the logical relationships between keywords. Next, in a simplified tree, plausible noun phrases are identified and added into the same tree as new additional keywords. Finally, a simplified syntactic tree is automatically converted into a boolean query using some mapping rules and linguistic heuristics. We also propose an N-BEST average method that uses top N syntactic trees to compensate for bad effects of single incorrect top syntactic tree. In experiments using KTSET2.0, we showed that a proposed method outperformed a traditional vector space model by 23%, and surprisingly manually constructed boolean queries by 8%.
최근 주기적이고 정확한 산림바이오매스 탄소저장량 추정에 대한 필요성이 한국에서도 점차 증가하고 있다. 본 연구에서는 k-Nearest Neighbor (kNN) 및 Regression Tree Analysis (RTA) 알고리즘을 대상으로 공주 및 세종시를 대상으로 한 탄소량 변화 탐지를 통해 그 효용성을 비교 분석 하고자 하였다. 현장 자료로는 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하였으며, 위성영상자료는 1992년, 2010년에 취득된 Landsat TM과 2009년에 취득된 Aster 영상을 이용하였다. 또한, 추정정확도를 향상시키기 위해 각 영상으로부터 다양한 식생지수를 생성하였다. 두 방법론의 비교를 위해 RMSE 및 평균편의(mean bias)를 포함한 각종 탄소통계량을 계산하였으며, 대상지역에 대한 탄소분포지도를 생성하고 비교를 수행하였다. 그 결과, kNN 알고리즘은 영상에 상관없이 보다 안정적인 추정결과를 나타낸 반면, 스무딩 효과로 인해 탄소의 공간분포가 뚜렷하지 않은 단점이 발견되었다. RTA의 경우 평균편의 결과 및 탄소의 공간분포가 명확히 나타나는 장점이 있으나, 위성영상에 따라 탄소추정량에서 큰 차이를 나타내었다. 최종적으로 2009년 및 2010년 탄소지도에서 1992년 탄소지도를 차분한 탄소차분지도를 생성을 통해 공주시 및 세종시 지역의 산림 탄소저장량이 급격히 증가했음을 확인하였다.
본 논문은 클라이언트의 익명성과 개인 정보를 보장하는 토르 네트워크에서 앙상블 학습을 이용한 웹사이트 핑거프린팅 방법을 제안한다. 토르네트워크에서 수집된 트래픽 패킷들로부터 웹사이트 핑거프린팅을 위한 훈련 문제를 구성하며, 트리 기반 앙상블 모델을 적용한 웹사이트 핑거프린팅 시스템의 성능을 비교한다. 훈련 특징 벡터는 트래픽 시퀀스에서 추출된 범용 정보, 버스트, 셀 시퀀스 길이, 그리고 셀 순서로부터 준비하며, 각 웹사이트의 특징은 고정 길이로 표현된다. 실험 평가를 위해 웹사이트 핑거프린팅의 사용에 따른 4가지 학습 문제(Wang14, BW, CWT, CWH)를 정의하고, CUMUL 특징 벡터를 사용한 지지 벡터 기계 모델과 성능을 비교한다. 실험 평가에서, BW 경우를 제외하고 제안하는 통계 기반 훈련 특징 표현이 CUMUL 특징 표현보다 우수하다.
Nodal displacements are referred to the initial configuration in the total Lagrangian formulation and to the last converged configuration in the updated Lagrangian furmulation. This research proposes a relative nodal displacement method to represent the position and orientation for a node in truss structures. Since the proposed method measures the relative nodal displacements relative to its adjacent nodal reference frame, they are still small for a truss structure undergoing large deformations for the small size elements. As a consequence, element formulations developed under the small deformation assumption are still valid for structures undergoing large deformations, which significantly simplifies the equations of equilibrium. A structural system is represented by a graph to systematically develop the governing equations of equilibrium for general systems. A node and an element are represented by a node and an edge in graph representation, respectively. Closed loops are opened to form a spanning tree by cutting edges. Two computational sequences are defined in the graph representation. One is the forward path sequence that is used to recover the Cartesian nodal displacements from relative nodal displacement sand traverses a graph from the base node towards the terminal nodes. The other is the backward path sequence that is used to recover the nodal forces in the relative coordinate system from the known nodal forces in the absolute coordinate system and traverses from the terminal nodes towards the base node. One open loop and one closed loop structure undergoing large deformations are analyzed to demonstrate the efficiency and validity of the proposed method.
Nodal displacements are referred to the Initial configuration in the total Lagrangian formulation and to the last converged configuration in the updated Lagrangian formulation. This research proposes a relative nodal displacement method to represent the position and orientation for a node in truss structures. Since the proposed method measures the relative nodal displacements relative to its adjacent nodal reference frame, they are still small for a truss structure undergoing large deformations for the small size elements. As a consequence, element formulations developed under the small deformation assumption are still valid fer structures undergoing large deformations, which significantly simplifies the equations of equilibrium. A structural system is represented by a graph to systematically develop the governing equations of equilibrium for general systems. A node and an element are represented by a node and an edge in graph representation, respectively. Closed loops are opened to form a spanning tree by cutting edges. Two computational sequences are defined in the graph representation. One is the forward path sequence that is used to recover the Cartesian nodal displacements from relative nodal displacements and traverses a graph from the base node towards the terminal nodes. The other is the backward path sequence that is used to recover the nodal forces in the relative coordinate system from the known nodal forces in the absolute coordinate system and traverses from the terminal nodes towards the base node. One closed loop structure undergoing large deformations is analyzed to demonstrate the efficiency and validity of the proposed method.
본 연구에서는 한국어 음성인식 성능향상을 위한 문맥의존 음향 모델을 개선하기 위하여 한국어 음성학적 지식과 결정트리를 접목한 음소결정트리 기반 상태분할 알고리즘으로 한국어에 적합한 문맥의존 음향 모델에 관해 고찰한다. HMM (Hidden Markov Model)의 각 상태를 네트워크로 연결하여 문맥의존 음향모델로 표현하는 HM-Net(Hidden Markov Network)이 있는데 이는 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘으로 작성한다. 이 방법은 음향 모델의 상태공유관계와 모델의구조를 결정하는데 효율적이지만 모델을 학습할때 문맥환경에 따라 출현하지 않는 문맥이 존재하는 문제점이 있다 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 2진 결정트리와 SSS 알고리즘의 장점을 결합하여 문맥방향 상태분할을 수행할 때 각 노드에서 한국어 음성학적 지식으로 구성된 음소 질의어에 따라 상태분할 하는 방법으로서 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based SSS) 알고리즘을 적용한다. 적용한 방법으로 작성한 문맥의존 음향 모델의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터 (KLE)m이 452 단어와 항공편 예약관련 200문장(YNU 200)에 대해 화자독립 음소, 단어 및 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험결과, 문맥 의존 음향모델에 대한 화자독립 음소, 단어 및 연속음성 인식실험에서 기존의 단일 HMM 모델보다 향상된 인식률을 보여, 한국어에 적합한 문맥의존 음향 모델을 작성하는데 한국어 음성학적 지식과 음소결정트리 기반 상태분할 알고리즘이 유효함을 확인하였다.
본 연구는 개체목의 위치를 포함하는 정밀 임분조사 자료를 이용하여 임분의 3차원 공간구조 분석이 가능한 컴퓨터 프로그램의 개발을 목적으로 수행되었다. 이 프로그램은 임분의 ha당 통계량 계산 등 양적 정보뿐만 아니라 직경, 수고, 재적분포, 그리고 3차원 임분 공간구조와 수관투영도 등의 시각적 정보를 제공하는 기능을 가지고 있다. 또한 컴퓨터 상에서 가상 시업 시뮬레이션을 통해 시업후의 임분구조를 시각적으로 확인할 수 있는 기능을 포함한다. 본 연구에서 개발된 프로그램의 통계분석 부분은 SAS의 분석결과와 비교하였고, 그래픽 정보의 표현 능력은 유사한 3차원 수관도 프로그램인 TreeDraw와 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 개발된 프로그램은 자료분석 시간이나 결과의 요약 등 실용성 측면에서 우수한 것으로 나타났다. 본 프로그램을 이용할 경우 해당 임분에 대한 적합한 조림조치와 합리적인 경영에 필요한 다양한 임분 공간정보를 얻을 수 있어 사용자의 의사결정에 도움이 될 것으로 판단된다.
본 논문은 지식기반의 서비스 융합을 추구하는 4차산업혁명의 핵심 기반인 데이터로부터 유용하지만 드러나지 않는 정보들을 추출하는 방식을 제안한다. IoT로 대표되는 초연결사회에서 빅데이터의 생성은 필연적이며 그로부터 최적의 서비스를 도출하기 위해서는 가치있는 데이터를 찾아내는 것은 최우선으로 수행되어야 한다. 다양한 디바이스로부터 엄청난 양의 데이터를 수집·저장·관리하고 통합하는 데이터중심 IoT 플랫폼은 일종의 미들웨어 솔루션으로, 플랫폼의 궁극적인 목적은 빅데이터를 적시적소에 맞게 가공 및 분석수행 후 가치 있는 결과를 도출하여 최적의 답안을 제시하는 것이다. 이는 데이터를 분석하는 효율적이고 정확한 알고리즘을 필요로 한다. 이를 위해 본 논문은 분산되어 생성되는 IoT 데이터로부터 유용 정보 추출을 위해 시맨틱을 고려하여 원데이터를 저장하는 특화된 구조체를 설계하고 제안한 구조체에 기반하여 가치있는 정보를 찾아내기 위한 알고리즘을 다양한 정의와 증명을 사용하여 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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