• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.173-189
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• 2009

최근 UCC를 중심으로 동영상 데이터에 대해 사람들의 관심이 증가하고 있다. 따라서 동영상 데이터의 내용-기반 검색을 지원하는 효율적인 색인 기법이 요구된다. 그러나 Hybrid Spill-Tree를 제외한 대부분의 색인 기법들은 대용량의 고차원 데이터를 다루는데 비효율적이다. 본 논문에서는 동영상 데이터의 내용-기반 검색을 지원하기 위한 효율적인 고차원 색인 기법을 제안한다. 제안하는 고차원 색인 기법은 기존 Hybrid Spill-Tree을 기반으로 새롭게 제안하는 클러스터링 방법과 시그니쳐를 이용한 데이터 저장 방법을 결합하여 확장된 색인 기법이다. 또한 제안하는 시그니쳐-기반 고차원 색인 기법이 기존 M-Tree 및 Hybrid Spill-Tree에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• Spatial Information Research
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• 제19권4호
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• pp.45-54
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• 2011

본 논문에서는 기존에 제시된 MR-tree와 SQR-tree의 장점을 결합하여 대용량 공간 데이타를 보다 효율적으로 처리할 수 있는 하이브리드 인덱스 구조인 SQMR-tree(Spatial Quad MR-tree)를 제시한다. MR-tree는 R-tree에 R-tree 리프 노드를 직접 접근해주는 매핑 트리를 적용한 인덱스 구조이고, SQR-tree는 SQ-tree (Spatial Quad-tree)와 SQ-tree의 리프 노드마다 실제로 공간 객체를 저장하는 R-tree가 결합된 인덱스 구조이다. SQMR-tree는 SQR-tree를 기본 구조로 SQR-Tree의 R-tree 마다 매핑 트리가 적용된 형태를 가진다. 따라서, SQMR-tree는 SQR-tree와 같이 공간 객체가 여러 R-tree에 분산 저장되며 질의 영역에 해당하는 R-tree만 접근하면 되기 때문에 공간 질의 처리 비용을 줄일 수 있다. 또한, SQMR-tree는 MR-tree와 같이 매핑 트리를 통해 트리 검색 없이 R-tree 리프 노드의 빠른 접근이 가능하기 때문에 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 SQMR-tree의 우수성을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제34권6호
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• pp.483-492
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• 2007

본 논문에서는 RFID 시스템에서 쿼리 트리 기반의 태그 충돌 중재를 위한 새로운 프로토콜을 제안한다. 제안한 하이브리드 쿼리 트리(Hybrid Query Tree) 기법은 이진 쿼리 트리 대신에 4-ary 쿼리 트리를 이용하여 태그 충돌 수를 줄였으며 추가적으로 발생하는 유휴 시간을 줄이기 위해 slotted 백오프 기법을 활용하였다. 실험결과 및 수학적 분석은 제안한 하이브리드 쿼리 트리 프로토콜이 기존에 제시된 기법보다 우수한 성능을 보임을 입증한다.

• Spatial Information Research
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• 제19권2호
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• pp.47-56
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• 2011

대표적인 트리 기반 공간 인덱스 구조는 크게 R-Tree와 같은 데이타 분할 기반 인덱스 구조와 KD-Tree와 같은 공간 분할 기반 인덱스 구조로 구분되며, 최근에는 이들의 장점을 결합한 하이브리드 인덱스 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존 연구에서는 공간 객체가 삽입되는 노드의 분할 경계 확장이 다른 이웃 노드에 연쇄적으로 전파되어 노드간 겹침이 증가하고 질의 처리 비용이 높아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 효율적인 질의 처리를 위한 하이브리드 인덱스 구조인 SQR-Tree를 제시한다. SQR-Tree는 크기를 갖는 공간 객체 처리에 적합하도록 Quad-Tree를 확장한 SQ-Tree(Spatial Quad-Tree)와 SQ-Tree의 리프 노드마다 연계되어 실제로 공간 객체를 저장하는 R-Tree가 결합된 인덱스 구조이다. SQR-Tree는 노드마다 하위 노드를 포함하는 MBR을 가지고 있기 때문에 노드의 분할 경계 확장이 독립적으로 이루어지도록 하여 노드간 겹침을 줄였다. 그리고 SQR-Tree에서 공간 객체는 분할된 데이타 공간마다 존재하는 여러 R-Tree에 분산 저장되며 SQ-Tree가 분할된 데이타 공간을 식별하는 기능을 수행한다. 따라서 공간 질의 처리시 질의 영역에 해당하는 R-Tree만 접근하면 되기 때문에 질의 처리 비용을 줄일 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 SQR-Tree의 우수성을 입증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.157-159
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• 2007

The conventional hard disk has been the dominant database storage system for over 25 years. Recently, hybrid systems which incorporate the advantages of flash memory into the conventional hard disks are considered to be the next dominant storage systems to support databases for desktops and server computers. Their features are satisfying the requirements like enhanced data I/O, energy consumption and reduced boot time, and they are sufficient to hybrid storage systems as major database storages. However, we need to improve traditional index node management schemes based on B-Tree due to the relatively slow characteristics of hard disk operations, as compared to flash memory. In order to achieve this goal, we propose a new index node management scheme called FNC-Tree. FNC-Tree-based index node management enhanced search and update performance by caching data objects in unused free area of flash leaf nodes to reduce slow hard disk I/Os in index access processes.

• 경영과학
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• 제23권1호
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• pp.75-85
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• 2006

The rectilinear Steiner tree problem (RSTP) is to find a minimum-length rectilinear interconnection of a set of terminals in the plane. It is well known that the solution to this problem will be the minimal spanning tree(MST) on some set Steiner points. The RSTP is known to be NP-complete. The RSTP has received a lot of attention in the literature and heuristic and optimal algorithms have been proposed. A key performance measure of the algorithm for the RSTP is the reduction rate that is achieved by the difference between the objective value of the RSTP and that of the MST without Steiner points. A hybrid evolutionary strategy on RSTP based upon nodes set is presented. The computational results show that the hybrid evolutionary strategy is better than the previously proposed other heuristic. The average reduction rate of solutions from the evolutionary strategy is about 11.14%, which is almost similar to that of optimal solutions.

• Computers and Concrete
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• 제33권6호
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• pp.739-754
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• 2024

This study presents an innovative AI-driven approach to assess the ultimate axial load in Double-Skinned Profiled Steel sheet Composite Walls (DPSCWs). Utilizing a dataset of 80 entries, seven input parameters were employed, and various AI techniques, including Linear Regression, Polynomial Regression, Support Vector Regression, Decision Tree Regression, Decision Tree with AdaBoost Regression, Random Forest Regression, Gradient Boost Regression Tree, Elastic Net Regression, Ridge Regression, and LASSO Regression, were evaluated. Decision Tree Regression and Random Forest Regression emerged as the most accurate models. The top three performing models were integrated into a hybrid approach, excelling in accurately estimating DPSCWs' ultimate axial load. This adaptable hybrid model outperforms traditional methods, reducing errors in complex scenarios. The validated Artificial Neural Network (ANN) model showcases less than 1% error, enhancing reliability. Correlation analysis highlights robust predictions, emphasizing the importance of steel sheet thickness. The study contributes insights for predicting DPSCW strength in civil engineering, suggesting optimization and database expansion. The research advances precise load capacity estimation, empowering engineers to enhance construction safety and explore further machine learning applications in structural engineering.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.960-968
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• 2005

The high cost in maintaining complex manufacturing process makes it necessary to enhance an efficient maintenance system. For the effective maintenance of manufacturing process, precise fault diagnosis should be performed and an appropriate maintenance action should be executed. This paper suggests an intelligent fault diagnosis system using hybrid data mining. In this system, the rules for the fault diagnosis are generated by hybrid decision tree/genetic algorithm and the most effective maintenance action is selected by decision network and AHP. To verify the proposed intelligent fault diagnosis system, we compared the accuracy of the hybrid decision tree/genetic algorithm with one of the general decision tree learning algorithm(C4.5) by data collected from a coil-spring manufacturing process.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권5호
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• pp.287-294
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• 2008

RFID 시스템에서 리더와 태그는 단일 무선 공유 채널을 갖기 때문에 RFID 수동형 태그를 위한 태그 충돌 중재가 태그 인식을 위한 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 태그 충돌 방지를 위한 하이브리드 하이퍼 쿼리 트리 알고리즘($H^{2}QT$, Hybrid Hyper Query Tree)을 제안한다. 제안된 알고리즘은 쿼리 트리를 기반으로 태그가 리더에게 ID를 전송하는 시점을 전송ID 상위 3비트 내의 '1'값을 이용하여 결정한다. 또한 전송 받은 Tag의 상위 3비트는 충돌이 발생하더라도 전송 슬롯에 따라 다르므로 제안한 알고리즘에서 예측이 가능하다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가에서 다른 트리 기반 프로토콜에 비해 제안한 알고리즘이 쿼리 횟수에서 높은 성능을 갖는다는 것을 보여준다.

• 한국전통조경학회지
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• 제34권2호
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• pp.87-99
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• 2016

본 연구는 조경수용 무궁화 우수품종 보급을 위한 유전자원 수집과 특성을 평가하기 위해 최근 국내외에서 육성된 127품종의 1년생 접목묘를 이용하여 2014년부터 2015년까지 2년 동안 생육 및 형태적 특성조사를 실시하였다. 수집된 품종 중 키가 큰 가로수 및 독립수용 품종, 왜성형 분화 및 지피용 품종 등을 선정하여 무궁화를 조경수로 활용도를 높이는데 기여하고자 하였으며 얻어진 결과는 다음과 같다. 최근 국내외에서 육성된 나라꽃 무궁화 품종들의 생육특성을 조사하기 위해 먼저 접목 1년생 수고를 조사한 결과 20~120cm까지 다양하게 나타났다. 무궁화 '주몽'과 '홍가로수', 종간교잡종 Hibiscus hybrid 'Daewangchun', 'Daeil', 'Lohengrin', 'Jina', 'Yeonam' 등이 키가 100cm 이상으로 가장 큰 품종으로 조사되었다. 최근 국내외에서 육성된 무궁화 127품종 중 조경적 활용가치가 높은 교목성 가로수로 이용할 수 있는 품종은 무궁화 '주몽'과 '홍가로수', 종간교잡종 Hibiscus hybrid 'Daewangchun', Hibiscus hybrid 'Daeil', Hibiscus hybrid 'Lohengrin', Hibiscus hybrid 'Jina', Hibiscus hybrid 'Yeonam' 등이 있었다. 분화 및 분재용으로 이용할 수 있는 왜성형 품종으로는 'Red Heart', '백령도', 종간교잡종 '진선', '꼬마', '여천', '야음' 등이 있었으며, 키가 30cm 미만의 아주 작은 품종으로는 '안동', '청조', 'Lil Kim' 등이 포함되었다. 수고가 작은 왜성형으로 가지의 생장이 아래로 향하는 '탐라', 'Melrose', '비단', '하이리', '별이', '병화', '미백', '한양', '청암', 'Lil Kim Violet', '종무', '은하수', 종간교잡종 Hibiscus hybrid 'Saehanseo'와 Hibiscus hybrid 'Yousoon'은 화단 및 지피용 소재로 이용가치가 높았다.