본 논문에서는 희소성 표현을 기반으로 하는 객체 추적 방법에 있어서 객체 표류 현상을 처리하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 그중에서도 APG-L1 (accelerated proximal gradient L1) 방법은 희소성 표현이란 객체의 외형을 표현하기 위한 목표 템플릿(target template)과 배경이나 폐색(occlusion)과 같은 객체 이외의 부분을 대체하기 위한 기본 템플릿(trivial template)를 이용하여 입력 영상을 표현하는 방법이다. 또한 어파인 변환행렬을 이용한 particle filtering 이 적용되어 객체의 위치를 찾고 APG 방법을 사용하여 희소성기반의 L1-norm을 최소화한다. 본 논문에서는 객체추적의 표류현상을 방지하기 위하여 기본 템플릿의 계수를 활용하여 배경을 가진 객체가 채택되는 현상을 방지하는 방법을 제시한다. 다양한 영상에 적용하여 제안하는 방법을 실험한 결과, 기존의 방법들과 비교하여 높은 성과를 보인다.
To address the problem of multi-target retrieval (MTR) of remote sensing images, this study proposes a new object-level feature representation model. The model provides an enhanced application image representation that improves the efficiency of MTR. Generating the model in our scheme includes processes, such as object-oriented image segmentation, feature parameter calculation, and symbolic image database construction. The proposed model uses the spatial representation method of the extended nine-direction lower-triangular (9DLT) matrix to combine spatial relationships among objects, and organizes the image features according to MPEG-7 standards. A similarity metric method is proposed that improves the precision of similarity retrieval. Our method provides a trade-off strategy that supports flexible matching on the target features, or the spatial relationship between the query target and the image database. We implement this retrieval framework on a dataset of remote sensing images. Experimental results show that the proposed model achieves competitive and high-retrieval precision.
문자 기호 사용으로 대표되는 대수는 수학 전반에 그 영향력을 행사하는 중요한 도구로 자리매김하게 되었다. 이러한 대수를 적절히 활용하기 위해서는 무엇보다 주어진 문제 상황을 적합한 대수적 표상으로 전환하는 작업이 요구된다. 그러나 문장제에 관한 몇 가지 연구로부터 이러한 전환의 어려움이 보고되고 있다. 본 연구에서는 학생들이 주어진 문장 표상과 기하 표상 각각을 대수적 표상으로 전환 및 정교화하는 과정을 살펴보는데 초점을 두었다. 중학교 1학년 학생 29명을 대상으로 하여 문장으로 기술된 상황과 도형 표현이 추가된 상황을 제시하고 각 상황에서 요구하는 바를 대수적 표상으로 전환하는 능력을 조사한 결과 도형 표현을 대수적 표상으로 전환하는 하나의 문항을 제외하고 나머지 3개의 문항에서 10% 내외의 학생이 부적절한 응답을 하였다. 나아가 그 중 임의 추출한 네 명을 개별 면담함으로써 사고 특징 및 대수적 표상 정교화를 돕는 요인을 조사하였다. 그 결과, 대수 표상 정교화 과정은 급진적이 아닌 점진적 개선 과정임을 확인할 수 있었다. 그리고 대수적 표상 정교화를 요하는 문제에 대해 문제 요구 사항에 대한 오해가 있을 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 자신의 대수적 표상에 대한 설명과 구체적 수치 상황 제시가 정교화에 도움이 되는 요인으로 작용하는 것을 목격하였으며, 아울러 정교화의 경험은 전이력을 가질 수 있음을 확인할 수 있었다. 한편, 변수에 관한 오개념 등식 설정에 고착된 사고는 표상 전환의 방해 요소로 작용할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과로부터 대수적 표상 전환 및 정교화를 돕기 위한 몇 가지 교육적 시사점을 도출하였다.
수학 문제를 해결하는 과정에서 시각적 표현을 적절히 활용하면 문제의 의미를 보다 확실히 이해할 수 있고 궁극적으로 문제를 해결할 가능성을 높인다. 본 연구는 6학년 학생들을 대상으로 수학 문제를 해결할 때 시각적 표현을 얼마나 사용하는지, 어떤 유형을 어떻게 활용하는지, 그리고 이런 시각적 표현의 사용 및 유형과 문제해결과의 관계는 어떠한지 분석하였다. 연구 결과, 많은 학생들이 시각적 표현보다는 수식을 사용하는 경우가 많았던 반면에, 시각적 표현을 사용한 경우가 그렇지 않은 경우보다 성공률이 높게 나타났다. 시각적 표현 중에서도 도식 표현을 사용한 학생들이 성공적인 문제 해결에 도달할 수 있었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 본 논문은 수학 문제 해결에서의 시각적 표현의 중요성과 그에 대한 지도 방향에 시사점을 제공한다.
The transportation problem (TP) is one of the traditional optimization problems. Unlike the TP, the fixed charge transportation problem (FCTP) cannot be solved using polynomial time algorithms. So, finding solutions for the FCTP is a well-known NP-complete problem involving an importance in a transportation network design. So, it seems to be natural to use evolutionary algorithms for solving FCTP. And many evolutionary algorithms have tackled this problem and shown good performance. This paper introduces an efficient evolutionary algorithm for the FCTP. The proposed algorithm can always generate feasible solutions without any repair process using the random key representation. Especially, it can guide the search toward the basic solution. Finally, we performed comparisons with the previous results known on the benchmark instances and could confirm the superiority of the proposed algorithm.
Ai, The Jin;Pribadi, Jeffry Setyawan;Ariyono, Vincensius
Industrial Engineering and Management Systems
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제12권3호
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pp.198-206
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2013
The team orienteering problem (TOP) or the multiple tour maximum collection problem can be considered as a generic model that can be applied to a number of challenging applications in logistics, tourism, and other fields. This problem is generally defined as the problem of determining P paths, in which the traveling time of each path is limited by $T_{max}$ that maximizes the total collected score. In the TOP, a set of N vertices i is given, each with a score $S_i$. The starting point (vertex 1) and the end point (vertex N) of all paths are fixed. The time $t_{ij}$ needed to travel from vertex i to j is known for all vertices. Some exact and heuristics approaches had been proposed in the past for solving the TOP. This paper proposes a new solution methodology for solving the TOP using the particle swarm optimization, especially by proposing a solution representation and its decoding method. The performance of the proposed algorithm is then evaluated using several benchmark datasets for the TOP. The computational results show that the proposed algorithm using specific settings is capable of finding good solution for the corresponding TOP instance.
Parwananta, Hutama;Maghfiroh, Meilinda F.N.;Yu, Vincent F.
Industrial Engineering and Management Systems
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제12권3호
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pp.181-189
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2013
This paper proposes a two-phase genetic algorithm (GA) to solve the problem of obtaining an optimum configuration of a paired single row assembly line. We pair two single-row assembly lines due to the shared usage of several workstations, thus obtaining an optimum configuration by considering the material flow of the two rows simultaneously. The problem deals with assigning workstations to a sequence and selecting the best arrangement by looking at the length and width for each workstation. This can be considered as an enhancement of the single row facility layout problem (SRFLP), or the so-called paired SRFLP (PSRFLP). The objective of this PSRFLP is to find an optimal configuration that seeks to minimize the distance traveled by the material handler and even the use of the material handler itself if this is possible. Real-world applications of such a problem can be found for apparel, shoe, and other manual assembly lines. This research produces the schematic representation solution using the heuristic approach. The crossover and mutation will be utilized using the schematic representation solution to obtain the neighborhood solutions. The first phase of the GA result is recorded to get the best pair. Based on these best matched pairs, the second-phase GA can commence.
Scheduling is one of the most important issues in the planning and operation of production systems. This paper investigates a general job shop scheduling problem with reentrant work flows and sequence dependent setup times. The disjunctive graph representation is used to capture the interactions between machines in job shop. Based on this representation, four two-phase heuristic procedures are proposed to obtain near optimal solutions for this problem. The obtained solutions in the first phase are substantially improved by reversing the direction of some critical disjunctive arcs of the graph in the second phase. A comparative study is conducted to examine the performance of these proposed algorithms.
The main objective of this study is to uncover the differences in the programming behavior between methodology creators and methodology users. We conducted an experiment with methodology creators who have invented one of the major object-oriented methodologies and with professional programmers who have used the same methodology for their software-development projects. In order to explain the difference between the two groups, we propose a theoretical framework that views programming as search in four problem spaces: representation, rule, instance and paradigm spaces. The main problem spaces in programming are the representation and rule spaces, while the paradigm and instance spaces are the supporting spaces. The results of the experiment showed that the methodology creators mostly adopted the paradigm space as their supporting space, while the methodology users chose the instance space as their supporting space. This difference in terms of the supporting space leads to different search behaviors in the main problem spaces, which in turn resulted in different final programs and performance.
Selection of appropriate knowledge acquisition and representation techniques is regarded as a major task in the development of expert systems. This depends on the characteristics of problem domains. Expert system builders have often adopted a technique without a formal analysis of application domains. The purpose of this paper is to provide the best knowledge aquisition and representation technique for use in human resource management problem domains. In an attempt to meet this purpose, the conceptual contingency model that suggests the best technique according to managerial decision categories is used as a guidance. In order to determine the priority of managerial decision categories, the Analytic Hierarchy Process and an extended method are proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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