본 논문에서는 코드북 학습 알고리듬의 대표적인 LBG 알고리듬의 탐색시간을 줄이기 위한 새로운 고속 학습 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 각 학습데이타가 모든 코드워드를 탐색하지 않고, 먼저 첫 번째 단계에서 각 학습데이타의 주위에 있는 일정한 개수의 코드워드에 대한 인덱스(index) 정보를 저장하고, 다음 단계에서부터는 이 인덱스가 가리키는 코드워드만을 탐색대상으로 함으로써 학습시간을 줄이는 것이다. 제안한 알고리듬을 기존의 고속 탐색 알고리듬인 FSLBG 알고리듬과 비교하면 제안한 알고리듬이 더 짧은 학습시간으로 더 좋은 성능을 갖는 코드북을 얻을 수 있음을 보인다. 또한 제안한 알고리듬을 LBG 알고리듬과 비교하면 영상데이타에 대해 코드북의 크기가 256인 경우에는 약 6%, 코드북의 크기가 1024인 경우에는 약 1.6%인 16개의 코드워드만을 탐색대상으로 해서 PSNR(peak signal-to-noise ratio)면에서 거의 성능이 같은 코드북을 생성할 수 있음을 보이고 있다.
The purposes of this study were to investigate the differences in clothing consumption behaviors among female consumer groups in their twenties and to understand the type of consumer group pursuing fast fashion. Questionnaire survey was conducted to 230 female consumers residing in Seoul and Kyung Gi area from June 18 to 29 in 2007, and 178 were used for data analysis. Data analysis were conducted with SPSS 12 program on the reliability test, factor analysis, cluster analysis, correlation analysis, ANOVA, Duncan's multiple range test. Factors analyses were employed for the attitude toward fashion and shopping, and shopping motives. Four factors were formulated for the attitude toward fashion: interest in fashion, fashion-orientation, fashion leadership and fashion conformity. Six factors for the attitude toward shopping were found: information searching, shopping enjoyment, store patronage, impulse buying, brand-orientation and convenience. Buying motives for fashion goods were classified into 3 factors: for matching & occasion, to-be-in-fashion and for necessity. Four clusters were identified based on the attitude toward fashion: the fashion-interested, the fashion-indifferent, fashion leaders and the individuality-oriented. Among the groups, significant differences were found in information searching, shopping enjoyment and store patronage. Fashion leaders tended to spend more for expensive and up-to-dated fashion items, and for higher quantity than other groups. Consequently fashion leaders showed attractive customer characteristics for the fast fashion companies.
Dijkstar 알고리즘에 기초하는 최단경로 탐색 알고리즘의 탐색속도 향상에 관한 많은 연구들이 지속되어 왔다. 그 대표적인 알고리즘이 $A^*$ 알고리즘이다. 빠른 탐색속도는 $A^*$ 알고리즘의 장점이지만, 복잡하고 불규칙한 가로 네트워크에서 실제의 최단경로 탐색이 실패할 확률이 높다. 탐색실패란 목적노드를 탐색하지 못한 경우와 최단경로가 아닌 경로를 구축하는 것을 의미한다. 본 연구는 $A^*$ 알고리즘의 최단경로 탐색 성공확률을 높이기 위한 방법으로 일차적으로 출발노드와 목적노드 간 연결 관계를 정리하고, 목적노드에서 출발노드까지 정리된 경로에 따라 $A^*$ 알고리즘을 역으로 적용한 것이다. 이 방법은 네트워크 및 경로 부하량 특성에 따라 실제의 최단경로가 아닌 경로를 최단경로로 구축하는 경우가 발생할 수는 있으나, 경로구축의 완전한 실패는 발생시키지 않는다. 이 방법을 실제 복잡한 네트워크에 적용하여 유효성을 검증한 결과, 통상적인 $A^*$ 알고리즘의 적용보다 탐색 소요시간은 약간 증가하나, 정확성은 상당히 높아지는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 최단경로를 반드시 찾아내는 Dijkstra 알고리즘의 장점과 최단경로 탐색 소요시간을 단축시키는 $A^*$알고리즘의 장점을 결합시킨 새로운 최단경로 탐색 알고리즘을 개발하였다. 개발한 알고리즘은 탐색노드에서 목적노드까지의 최소 기대 부하량을 산출하고 이 값을 이용하여 계속 탐색 또는 이전 탐색노드로의 후퇴를 결정한다. 최소 기대 부하량은 목적노드가지의 직선거리에 최소 가로 부하량 원단위를 곱하여 산출하는데, 적용하는 네트워크에서는 그 값 이하의 부하량이 존재할 수 없는 값이다. 개발한 알고리즘을 실제 네트워크에 적용하여 최단경로를 탐색해 본 결과, 어느 정도의 탐색 소요시간은 필요로 하나, 완벽하게 최단경로를 구축하는 것으로 나타났다. 개발한 알고리즘은 광역의 네트워크를 이용하는 차량 경로 안내시스템 등에서 효과를 가질 것으로 판단한다.
본 논문은 가변 탐색창을 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 방법에 대해 기술한다. 동영상에서 실시간 객체 추적은 카메라를 이용한 감시 시스템에 필요한데, 감시 대상 환경에 따라 효율성이 크게 좌우된다. 먼저 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하는데, 이를 위해서 객체의 윤곽선과 무게중심을 추출한다. 그리고 객체의 크기와 위치로부터 설정한 가변 탐색창을 이용하여 탐지된 객체의 움직임을 추적한다. 이 때 배경영상과 카메라는 고정된 환경으로 제한한다. 제안 방법의 실험 결과 초당 17-23 프레임으로 기존의 객체 추적 방법들의 평균 10-14 프레임보다 빠른 처리 속도를 나타내었다.
본 연구에서는 지리정보시스템을 이용하여 교량 안전 관리를 위한 교량재해관리시스템을 개발하고자 한다. 진주시에 위치한 교량시설물들에 대한 기본도, 도로망도, 교량위치도 등과 같은 여러 가지 도형 레이어 그리고 32개 교량에 관련된 속성자료들을 포함하여 데이터베이스를 구축하였다. Visual Basic 5.0 Language를 사용하여 여러 가지 교량안전관련 분석기능을 갖는 PC용 교량재해관리시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 교량재해관리시스템은 신속하고 효율적인 데이터검색, 파일관리, 교량제원의 검색과 관리, 교량관련 도면보기, 교통량조사의 검색과 관리, 교량점검결과와 보수상태의 검색과 관리 그리고 교량 안전등급의 평가의 기능을 가지고 있다.
본 논문에서는 해양 함정 환경에서 위성 신호를 수신하기 위한 위성 탐색 및 추적 방법을 제안한다. 빠른 시간 내에 위성을 탐색하기 위한 탐색 알고리즘은 위성 신호의 주엽 뿐아니라 부엽을 이용하는 방법을 제안하였으며, 안테나가 지향하고자 하는 목표 위성을 파도 등에 의한 외란에 상관없이 항상 추적하기 위한 방법으로 부반사판을 틸팅하여 고속으로 회전하여 위성 편차를 취득하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 주반사판과 부반사판으로 구성된 카세그레인 안테나를 기반으로 코니칼 스케닝을 구현하여 고가의 자이로 센서 등의 모션센서 없이 오차 신호를 취득하여 추적 기능을 구현하였으며, 실험을 통해 그 효용성을 보였다.
Design of effective cooperative jamming (CJ) algorithm is studied in this paper to maximize the achievable secrecy rate when the total transmit power of the source and multiple trusted terminals is constrained. Recently, the same problem was studied in [1] and an optimal algorithm was proposed involving a one-dimensional exhaustive searching.However, the computational complexity of such exhaustive searching could be very high, which may limit the practical use of the optimal algorithm. We propose an asymptotically optimal algorithm, involving only a fast line searching, which can guarantee to achieve the global optimality when the total transmit power goes to infinity. Numerical results demonstrate that the proposed asymptotically optimal algorithm essentially gives the same performance as the algorithm in [1, (44)] but with much lower computational complexity.
Kim, Yunyoung;Masahiro Toyosada;Koji Gotoh;Park, Jewoong
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.106.4-106
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2001
The current research field to find near-optimum solutions explores in a small population, which is coined as Micro-Genetic Algorithms (${\mu}$GAs), with some genetic operators. Just as in the Simple-Genetic Algorithms (SGAs), the ${\mu}$GAs work with encoding population and are implemented serially. The major difference between SGAs and ${\mu}$GAs is how to make reproductive plan for more better searching strategy due to the population choice. This paper is conducted to implement ${\mu}$GAs in order to achieve fast searching for more better evolution and associated cost evaluation in global solution space. To achieve this implementation, the Air-Borne Selection (ABS) for a new reproductive plan is developed as new strategic conception for ${\mu}$GAs. In this paper, it is shown that the ${\mu}$GAs implementation reaches a near-optimal region much earlier than the SGAs implementation. The superior ...
This paepr presents an algorithm for searching an object in a fast way which contains a continuous moving object in multi-dimensional spatical databases. This algorithm improves the search method of R-tree for the case that a target object is continuously moving in a spatial database. It starts the searching from the current node instead of the root of R-tree. Thus, the algorithm will find the target object from the entries of current node or sibling nodes in the most cases. The performance analysis shows that it is more efficient than the existing algorithm for R-tree when search windows or target objects are continuously moving.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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