• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.851-867
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• 1999

Numerous proposals for extending the relational data model as well as conceptual and object-oriented data models have been suggested. However, there has been relatively less research in the area of defining segmented storage structure and data migration strategies for temporal data. This paper presents the segmented storage structure in order to increment search performance and the two data migration strategies for segmented storage structure. this paper presents the two data migration strategies : the migration strategy by Time granularity, the migration strategy by LST-GET. In the migration strategy by Time Granularity, the dividing time point to assign the entity versions to the past segment, the current segment, and future segment is defined and the searching and moving process for data validity at a granularity level are described. In the migration strategy by LST-GET, we describe the process how to compute the value of dividing criterion. searching and moving processes are described for migration on the future segment and the current segment and entity versions 새 assign on each segment are defined. We simulate the search performance of the segmented storage structure in order to compare it with conventional storage structure in relational database system. And extensive simulation studies are performed in order to compare the search performance of the migration strategies with the segmented storage structure.

• 정보관리학회지
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• 제30권3호
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• pp.111-131
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• 2013

본 연구는 다양한 유형의 시각예술자원을 소장 기관이나 관리 주체에 관계없이 통합적으로 접근하고 이용할 수 있도록 하기 위한 통합검색의 필요성을 파악하고, 그 실현을 위한 기반 논의와 방안을 제시하기 위한 목적을 가지고 있다. 이를 위하여 국내 시각예술자원 관리 기관의 자원 관리 및 검색 서비스 현황을 파악하고, 국외의 관련 사례 분석을 통해 시각예술자원의 통합 검색 유형과 특성을 파악하였다. 이러한 분석을 바탕으로 향후 국내 시각예술자원의 통합검색의 적용을 위해 필요한 환경적 측면과 메타데이터와 시스템적인 측면의 기반조성 및 적용 방향성을 제시하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제8권4호
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• pp.199-206
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• 2014

The ant colony optimization (ACO) algorithm is a new heuristic algorithm that offers good robustness and searching ability. With in-depth exploration, the ACO algorithm exhibits slow convergence speed, and yields local optimization solutions. Based on analysis of the ACO algorithm and the genetic algorithm, we propose a novel hybrid genetic ant colony optimization (NHGAO) algorithm that integrates multi-population strategy, collaborative strategy, genetic strategy, and ant colony strategy, to avoid the premature phenomenon, dynamically balance the global search ability and local search ability, and accelerate the convergence speed. We select the traveling salesman problem to demonstrate the validity and feasibility of the NHGAO algorithm for solving complex optimization problems. The simulation experiment results show that the proposed NHGAO algorithm can obtain the global optimal solution, achieve self-adaptive control parameters, and avoid the phenomena of stagnation and prematurity.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.149-151
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• 2014

주의(attention)를 어떻게 할당하는가는 정신물리학뿐만 아니라, 컴퓨터 시각과정을 모델링하는데 중요한 주제 중 하나이다. 기존 연구는 saliency와 같은 활성화 값에 의해서 주의탐사 순위가 결정된다. 본 논문에서는 주의탐사과정을 병렬처리를 통한 활성화 값 추출과정과 순차적 처리를 통한 공간적 전략과정으로 구분하였다. 단서패러다임에 기초한 계산모형을 이용하여, 실제 인간의 수행결과를 AUC와 Levenshtein 척도를 이용하여 비교하였다. Fixation point 비교에서는 인간과 활성화를 기반으로 한 계산모형의 수행은 높은 상관성을 가지고 있었다. 주의궤적 혹은 scanpath 분석에서는 활성화기반 전략보다는 공간적 전략 모형이 더 높은 유사성을 보였다. 이는 주의탐사과정이 병렬처리과정을 통해 얻어진 saliency에 의해서만 결정되는 것이 아니라, 목표물간의 근접성 등의 공간적 전략을 통해 순차적 (sequential) 경로가 생성됨을 의미한다.

• 로봇학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.1-9
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• 2023

This paper presents an optimal path planning strategy for aerial searching and surveying of a user-designated area using multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The method is designed to deal with a single unseparated polygonal area, regardless of polygonal convexity. By defining the search area into a set of grids, the algorithm enables UAVs to completely search without leaving unsearched space. The presented strategy consists of two main algorithmic steps: cellular decomposition and path planning stages. The cellular decomposition method divides the area to designate a conflict-free subsearch-space to an individual UAV, while accounting the assigned flight velocity, take-off and landing positions. Then, the path planning strategy forms paths based on every point located in end of each grid row. The first waypoint is chosen as the closest point from the vehicle-starting position, and it recursively updates the nearest endpoint set to generate the shortest path. The path planning policy produces four path candidates by alternating the starting point (left or right edge), and the travel direction (vertical or horizontal). The optimal-selection policy is enforced to maximize the search efficiency, which is time dependent; the policy imposes the total path-length and turning number criteria per candidate. The results demonstrate that the proposed cellular decomposition method improves the search-time efficiency. In addition, the candidate selection enhances the algorithmic efficacy toward further mission time-duration reduction. The method shows robustness against both convex and non-convex shaped search area.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권8호
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• pp.3030-3038
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• 2023

Nowadays, mobile robots have been used to search for uncontrolled radioactive source in indoor environments to avoid radiation exposure for technicians. However, in the indoor environments, especially in the presence of obstacles, how to make the robots with limited sensing capabilities automatically search for the radioactive source remains a major challenge. Also, the source search efficiency of robots needs to be further improved to meet practical scenarios such as limited exploration time. This paper proposes an automatic source search strategy, abbreviated as ACA: the location of source is estimated by a convolutional neural network (CNN), and the path is planned by the A-star algorithm. First, the search area is represented as an occupancy grid map. Then, the radiation dose distribution of the radioactive source in the occupancy grid map is obtained by Monte Carlo (MC) method simulation, and multiple sets of radiation data are collected through the eight neighborhood self-avoiding random walk (ENSAW) algorithm as the radiation data set. Further, the radiation data set is fed into the designed CNN architecture to train the network model in advance. When the searcher enters the search area where the radioactive source exists, the location of source is estimated by the network model and the search path is planned by the A-star algorithm, and this process is iterated continuously until the searcher reaches the location of radioactive source. The experimental results show that the average number of radiometric measurements and the average number of moving steps of the ACA algorithm are only 2.1% and 33.2% of those of the gradient search (GS) algorithm in the indoor environment without obstacles. In the indoor environment shielded by concrete walls, the GS algorithm fails to search for the source, while the ACA algorithm successfully searches for the source with fewer moving steps and sparse radiometric data.

• 벤처창업연구
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• 제9권5호
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• pp.173-180
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• 2014

본 연구는 소기업과 중기업의 서로 다른 외부지식 탐색 전략이 기술혁신에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 특히 우리나라의 소기업과 중기업을 비교하는 연구가 없었기 때문에, 본 연구에서는 2010년 "한국기술혁신조사" 자료를 활용하여 분석을 하였다. 그 결과, 먼저 소기업의 경우에는 기업 내에 보유하고 있는 자원과 역량이 매우 부족하므로 다양한 원천으로부터 외부 탐색의 폭을 넓히는 전략(external search breadth)이 기술혁신을 촉진하는 것으로 나타났다. 반면, 중기업의 경우에는 외부 지식을 공급하는 주체와의 보다 장기적이고 긴밀한 관계를 추구하는 전략(external search depth)이 기술혁신을 촉진하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 기존에 하나의 그룹으로 묶어 분석했던 중소기업의 혁신활동을 보다 세분화하여 소기업과 중기업의 관점에서 보아야 한다는 점을 강조한다. 또한 더 나아가 벤처기업을 포함한 신생기업들이 소기업 단계에서는 지식의 다양성을 추구하는 전략이 효과적이며, 점차 성장해 가며 중기업 단계에 들어서면 특화된 지식에 보다 집중하는 전략이 효과적일 것이라는 것을 시사한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권7호
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• pp.495-502
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• 2013

영상 화질과 인코더의 속도에 영향을 주는 움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 높은 계산 복잡도를 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오를 위한 움직임 추정은 카메라 수에 비례하여 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 수정된 다이아몬드 탐색 패턴, 다중 다이아몬드 탐색 패턴, 그리고 래스터 탐색 패턴으로 구성된다. 이 탐색 패턴들은 국부적 최소화 문제를 해결하기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하거나 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 계산량을 줄임으로서 움직임 추정 속도를 약 1.2~3배 향상시킨다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제6권1호
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• pp.27-46
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• 1999

This study was intended to find the use patterns of internet search engines of librarians and to measure the relationship between internet use frequency and the use behavior of internet search engines. The results showed that librarians use Web search engines for academic information retrieval and are satisfied with the search results. The major problems when librarians use search engines were that search engines retrieve many non-relevant documents. As a result of hypotheses test, the relationship between internet frequency and the preference of search engines was not significantly different. On the other hand, the hypotheses that internet frequency affects satisfaction of search results, recognition of importance of search engines, and the need of retraining of librarians for internet information retrieval were shown to be significant.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.319-326
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• 2009

PSO(Particle Swarm Optimization)는 군집(swarm)을 구성하는 단순한 개체들인 입자(particle)들이 각자의 경험을 공유하여 문제의 해답을 찾는 최적화 알고리즘으로 다양한 분야에서 응용되고 있다. PSO에 대한 연구는 최적화를 위해 군집이 적합한 영역으로 빠르게 수렴하도록 하는 파라미터 값의 선정, 토폴로지, 입자의 이동에서 주로 이루어지고 있다. 표준 PSO 알고리즘은 입자 자신과 최고의 이웃이 제공하는 정보만을 이용해서 이동하므로 다양한 영역을 탐색하지 못하고 지역적 최적점에 조기 수렴하는 경향이 있다. 본 논문에서는 군집이 다양한 영역을 탐색하기 위해, 각 입자는 더 나은 경험을 가진 이웃입자들의 정보를 상대적인 중요도에 따라서 참조하여 이동하도록 하였다. 다양한 영역의 탐색은 표준 PSO 알고리즘보다 지역적 최적화의 확률을 줄이고 탐색 속도를 가속화하며 탐색의 성공률을 높일 수 있다. 또한 군집이 지역적 미니멈으로부터 벗어나기 위한 검사 전략을 제안하여 탐색의 성공률을 높였다. 제안한 PSO 알고리즘을 평가하기 위하여, 벤치마크 함수들에 적용한 결과 최적화의 진행 속도 개선과 탐색 성공률의 향상이 있었다.