본 논문에서는 다중 입출력 (multiple-input multiple-output: MIMO) 시스템을 위한 깊이 우선 탐색과 (depth-first search) 너비 우선 탐색의 (breadth-first search) 혼용을 바탕으로 한 복호 기법을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 탐색 트리를 여러 단계로 나눈 뒤, 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색 기법 모두의 장점을 이끌어 낼 수 있도록 두 기법의 유기적인 적용을 통하여 각 단계를 탐색한다. 또한, 성능 평가를 통해 두 탐색 기법이 적절히 적용되었을 때, 기존의 복호 기법들보다 상당히 낮은 연산 복잡도를 갖는 것을 확인할 수 있다.
시공간 데이타베이스는 최근에 많은 주목을 받았지만, 영역 합 질의에 대한 연구는 그 중요성에 비하여 많이 부족하다. 영역 합 질의를 처리하기 위하여, 많은 양의 데이타에 대한 직접적인 접근은 엄청난 계산 비용을 야기하기 때문에, 최근에 기존 색인 기법을 활용한 materialization 방법이 제안되었다. 간단하면서 효과적인 방법은 시공간 조건을 가지는 윈도우 질의를 효율적인 처리하는 MVR-tree에 materialization 방법을 적용하는 것이다. 그러나, MVR-tree는 노드들 사이의 존재하는 원형 경로 때문에, 중간 노드에 미리 계산된 합을 유지하는 것이 불가능하다. 다른 색인 구조들에 기초한 집합적 구조(aggregate structures)는 만족스러운 질의 성능을 제공하지 못 한다. 본 논문에서는 적응적 분할 기법을 사용하는 새로운 색인 기법(Adaptive Partitioned Aggregate R-Tree, APART)과 다양한 환경에서 영역합 질의를 효율적으로 처리하는 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 APART의 성능이 다양한 상황에서 기존의 집합적 색인 기법들보다 2배 이상 우월하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 자기조정 퍼지제어기의 한 설계기법을 제안하고, 이를 전력계통 안정화에 적용하였다. 제안된 퍼지제어기의 파라미터는 최급강하법에 의하여 멤버쉽 함수의 중심치와 폭이 최적인 값으로 자지고정 되어진다. 이를 전력계통에 적용한 결과 제안된 제어기법이 종래의 제어기법보다 응답특성이 우수함을 보였다.
This paper proposes a method which distributes the structure data represented by a tree and handles it. To distribute and handle the structure data, this method partitions a structure data and distributes the partitioned structure in multiple processing element and allocates the partitioned structure. Each processing element includes the structure memory to store the partitioned structure and the structure controller to handle efficiently the distributed structure. As the structure is distributed and is stored in the structure memory and is handled by the structure controller, the processing time is reduced.
In sensor networks, it is crucial to reliably and energy-efficiently deliver sensed information from each source to a sink node. Specifically, in mobile sink (user) applications, due to the sink mobility, a stationary dissemination path may no longer be effective. The path will have to be continuously reconfigured according to the current location of the sink. Moreover, the dynamic optimal path from each source to the sink is required in order to reduce end-to-end delay and additional energy wastage. In this paper, an Adaptive Reversal Optimal path Tree (AROT) protocol is proposed. Information delivery from each source to a mobile sink can be easily achieved along the AROT without additional control overhead, because the AROT proactively performs adaptive sink mobility management. In addition, the dynamic path is optimal in terms of hop counts and the AROT can maintain a robust tree structure by quickly recovering the partitioned tree with minimum packet transmission. Finally, the simulation results demonstrate that the AROT is a considerably energy-efficient and robust protocol.
멀티캐스트는 한 점에서 다수의 집단 구성원들에게 데이터를 전송하는 것으로 이는 멀티캐스트 트리를 구성하여 해결할 수 있다. 즉, 전체 네트워크를 몇 개의 클러스터로 분할한 후 클러스터 내부를 멀티캐스트 트리로 구성하여 해결할 수 있다. 본 논문에서는 클러스터링 방법을 사용하여 멀티캐스트 라우팅 비용을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 멀티캐스트 트리는 최소비용 스타이너 트리로 구성할 수 있기 때문에 최소비용 스타이너 트리 문제를 해결하는 것이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 멀티캐스트 라우팅 문제의 해법으로 클러스터링 방법을 이용한 유전자 알고리즘을 제안한다.
본논문에서는 GFI(Generalized Fuzzy Isodata)와 FI(Fuzzy Isodata) 알고리즘에 관한 이론을 고찰하고 이를 타이어 접지면 패턴 분류에 적용해 보았다. GFI 알고리즘은 FI 알고리즘의 일반화된 형태로서 분할된 군집에 대해서도 퍼지 분할 행렬(fuzzy partition matrix)을 고려해 다시 군집화(clustering)를 가능하게 하는 알고리즘이다. GFI 알고리즘을 사용하여 이진 트리를 구성함에 있어서 각 노드에서의 분할 여부, 즉 군잡화의 타당성(clustering validity) 점검 및 최종적인 이진 트리의 완성은 FDH(Fuzzy Divisve Hierarchical) 군집화알고리즘을 통해 이루어진다. 타이어 접지면에 대한 표준 특징량을 선정하거나 패턴 분류를 수행함에 있어서 이들 알고리즘은모두 우수한 성능을 가짐을 알 수 있었다. 패턴의 특징량으로는 전처리된 타이어 접지면 영상에 나타나는 윤곽선(edge)의 각도 성분을 선정하였으며 이렇게 선정된 특징량은 패턴의 특징을 잘 표현해 주는 유용한 정보를 가진 것으로 생각된다.
본 논문에서는 클러스터 기반의 멀티캐스트 라우팅 문제 해법을 위한 Simulated Annealing(SA) 알고리즘을 제안한다. 멀티캐스트는 한 점에서 다수의 집단 구성원들에게 데이터를 전송하는 것으로 이는 멀티캐스트 트리를 구성하여 해결할 수 있다. 즉, 전체 네트워크를 몇 개의 클러스터로 분할한 후 클러스터 내부를 멀티캐스트 트리로 구성하여 해결할 수 있다. 멀티캐스트 트리는 최소비용 스타이너 트리로 구성할 수 있다. 본 논문에서는 SA알고리즘을 최소비용 스타이너 트리에 적용하였다. 특히, SA 알고리즘에서는 냉각 스케줄을 어떻게 설정하느냐에 따라 알고리즘의 성능에 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 멀티캐스트 라우팅 문제를 위한 SA 알고리즘의 냉각 스케줄을 제안하고, 그 결과를 분석한다.
최근 XML(Extensible Markup Language) 사용의 증가와 함께 다량의 이질적 구조를 가진 XML문서들이 이용되고 있으며, 이러한 XML문서들의 효율적인 관리를 위해 데이터 저장 구조에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 이들 XML 문서들의 효율적인 관리를 위하여 분할된 역 인덱스 테이블에서 부모노드의 정보를 이용하여 질의를 처리하는 방법을 제안한다. 이질적 구조를 가진 대규모의 문서들에 대한 질의 처리 횟수와 처리 데이터 량은 검색 성능에 큰 영향을 주기 때문에 데이터 구조를 설계할 때에 이 두 가지 요소들을 신중히 고려해야 한다. 제안된 방법은 부모 노드의 정보를 이용하여 선형 경로 질의를 위한 질의 처리 횟수를 반감시키고, 역 인덱스 테이블을 XML 트리의 깊이에 따라 적절히 분할하여 탐색 대상이 되는 데이터의 양을 줄이기 때문에 XML 문서에 대한 검색 성능을 향상시킨다. 제안하는 방법의 효율성을 입증하기 위해 인터넷에서 수집한 XML 문서들에 대한 XPath 질의 처리 성능이 기존의 역 색인 기법들에 비해 우수함을 보인다.
본 논문에서는 3차원 공간상에 존재하는 많은 입력노드를 신속하게 연결하는 PTAS 3차원 스타이너 최소트리를 제안한다. 스타이너 최소트리문제는 비 다항 적 문제 영역에 속하며 적절한 휴리스틱을 도입했을 경우 다항 적 문제 영역에서 최단 길이의 해를 생성하는 최소신장트리 방법과 같은 여러 방법에 비해 우수한 성능을 보이나, 입력노드의 수가 클 경우 과도한 실행시간을 요구한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 PTAS 기법을 도입한 방법을 제안한다. 3차원 공간상에 존재하는 70,000개의 입력 노드에 대한 실험에서, 본 논문에서 제안된 8개 공간 분할 PTAS 방법은, 순수 3차원 스타이너 최소트리방법에 비해 연결 길이는 0.81% 증가했으나, 실행시간은 86.88%의 단축되었다. 이는 제안된 방법이 시간적 제약이 비교적 큰 문제에서 공간상의 많은 노드들을 신속하게 연결하는 응용에 잘 적용될 수 있음을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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