이 논문에서는 토지피복도 갱신을 목적으로 영상의 객체분할과 훈련 자료 수집에 과거 토지피복도의 정보를 이용하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 영상의 객체분할 시 명확한 토지피복 경계 분할을 위해 과거 토지피복도의 객체 경계를 이용하였다. 또한 적은 수의 초기 훈련 자료를 이용한 초기 분류 결과로부터 유용한 훈련 자료를 추가로 수집하기 위해 과거 토지피복도의 분류 항목 정보를 이용하였다. 충청남도 태안군 일부 지역을 대상으로 환경부 중분류 토지피복도와 WorldView-2 영상을 이용한 토지피복 갱신 사례 연구를 통해 제안된 토지피복도 갱신 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구 결과, 초기 분류 결과에서 나타난 시가지와 나지, 논/밭과 초지의 오분류 양상이 제안 방법론을 통해 완화되었다. 또한 과거 토지피복도의 경계를 이용한 객체분할을 통해 객체의 경계를 명확하게 하고 분류 정확도를 향상시켰다. 따라서, 이 연구에서 제안된 방법이 토지피복도 갱신에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
A pebbling move on a connected graph G is taking two pebbles off of one vertex and placing one of them on an adjacent vertex. The domination cover pebbling number ${\psi}(G)$ is the minimum number of pebbles required so that any initial configuration of pebbles can be transformed by a sequence of pebbling moves so that the set of vertices that contain pebbles forms a domination set of G. We determine the domination cover pebbling number for fans, fuses, and pseudo-star.
Maio, Giuseppe Di;Kocinac, Lj. D. R.;Nogura, Tsugunori
대한수학회지
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제44권4호
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pp.845-854
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2007
In this paper we investigate relationships between closure-type and convergence-type properties of hyperspaces over a space X and covering properties of X.
본 논문은 직선상에 n개의 점들과 m개의 구간들이 주어 질 때, 모든 점들을 포함하는 구간들의 집합을 구하는 문제를 다룬다. 이러한 구간들의 집합을 점들의 구간 커버(interval cover)라고 부른다. 이 문제는 NP-hard 문제로 잘 알려진 집합 커버(set cover)의 특별한 경우이다. 이 문제의 최적화 기준으로 커버하는 구간 개수의 최소화, 점을 커버하는 구간이 1개인 점들의 개수 최대화 등을 생각할 수 있다. 본 논문에서는 구간에 가중치가 주어지는 경우, 각 점을 커버하는 구간들의 가중치 합을 그 점의 맴버쉽으로 정의한다. 그리고 점들의 맴버쉽의 최대값을 최소화하는 구간 커버를 찾는 문제를 연구한다. 동적계획법 설계를 이용하여, 이전 연구의 시간 복잡도 O(nm log n)를 개선하는 O(m2)시간 알고리즘을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2658-2679
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2018
This paper proposes a novel Random Scheduling Algorithm based on Subregion Coverage (RSASC), to solve the SET K-cover problem (an NP-complete problem). SET K-cover problem distributes the set of sensors into the maximum number of mutually exclusive subsets (MESSs) in such a way that each of them can be scheduled for lifetime extension of WSN. Sensor coverage divides the target region into different subregions. RSASC first sorts the subregions in the ascending order concerning their sensor coverage. Then, it forms the subregion groups according to their similar sensor coverage. Lastly, RSASC ensures the K-coverage of each subregion from every group by randomly scheduling the sensors. We consider the target-coverage and area-coverage applications of WSN to analyze the usefulness of our proposed RSASC algorithm. The distinct quality of RSASC is that it utilizes less number of deployed sensors (33% less) to form the optimum number of MESSs with the higher computational speed (saves more than 93% of the time) as compared to the existing three algorithms.
In the case that the set of sorts is countable, we will prove that any sorted profinite group has the unique SEP-cover using the notion of prime model in model theory.
In this paper, we introduce a concept of quasi $O_{z}$ -spaces which generalizes that of $O_{z}$ -spaces. Indeed, a completely regular space X is a quasi $O_{z}$ -space if for any regular closed set A in X, there is a zero-set Z in X with A = c $l_{x}$ (in $t_{x}$ (Z)). We then show that X is a quasi $O_{z}$ -space iff every open subset of X is $Z^{#}$-embedded and that X is a quasi $O_{z}$ -spaces are left fitting with respect to covering maps. Observing that a quasi $O_{z}$ -space is an extremally disconnected iff it is a cloz-space, the minimal extremally disconnected cover, basically disconnected cover, quasi F-cover, and cloz-cover of a quasi $O_{z}$ -space X are all equivalent. Finally it is shown that a compactification Y of a quasi $O_{z}$ -space X is again a quasi $O_{z}$ -space iff X is $Z^{#}$-embedded in Y. For the terminology, we refer to [6].[6].
To improve the performance of climate and numerical models, concerns on the land-atmosphere schemes are steadily increased in recent years. For the realistic calculation of land-atmosphere interaction, a land surface information of high quality is strongly required. In this study, a new land cover map over the Korean peninsula was developed using MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) data. The seven phenological data set (maximum, minimum, amplitude, average, growing period, growing and shedding rate) derived from 15-day normalized difference vegetation index (NDVI) were used as a basic input data. The ISOData (Iterative Self-Organizing Data Analysis), a kind of unsupervised non-hierarchical clustering method, was applied to the seven phenological data set. After the clustering, assignment of land cover type to the each cluster was performed according to the phenological characteristics of each land cover defined by USGS (US. Geological Survey). Most of the Korean peninsula are occupied by deciduous broadleaf forest (46.5%), mixed forest (15.6%), and dryland crop (13%). Whereas, the dominant land cover types are very diverse in South-Korea: evergreen needleleaf forest (29.9%), mixed forest (26.6%), deciduous broadleaf forest (16.2%), irrigated crop (12.6%), and dryland crop (10.7%). The 38 in-situ observation data-base over South-Korea, Environment Geographic Information System and Google-earth are used in the validation of the new land cover map. In general, the new land cover map over the Korean peninsula seems to be better classified compared to the USGS land cover map, especially for the Savanna in the USGS land cover map.
무선 센서 네트워크에서 에너지 소비의 효율성은 전체 네트워크 수명 시간을 결정하기 때문에 에너지 소비를 최소화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 무선 센서 네트워크에서 에너지 보전을 위해서는 운영에 필요한 최소한 센서 노드만을 활성화된 상태로 유지하고 나머지 노드들은 휴면 상태로 유지하여 불필요한 에너지 소비가 일어나지 않도록 하여야 한다. 그러나 얼마만큼의 센서 노드들을 최적의 운영 노드 집합에 포함시킬 것인지를 계산하는 것은 NP-hard 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 최적에 근접한 커버 집합(cover set)을 생성하기 위하여 CVT 기반의 근사화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 센서의 통신 범위가 센싱 범위의 두 배 이상이면 커버 집합에 속한 센서 노드 간의 연결이 즉시 이루어지도록 하고 반면에 통신 범위가 센싱 범위의 두 배 이하이면 커버 집합의 접속성 보장을 위하여 보조 노드를 결정하는 연결 기법을 제시하였다. 마지막으로 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위하여 이론적 분석과 실험을 수행하였으며, 실험결과를 통해 제안된 알고리즘이 Greedy 알고리즘보다 CCS(Connected Cover Set)의 크기와 실행 시간 측면에서 우수함을 보였다.
본 논문에서는 가장 덜 복잡한 공간부터 청소하는 공간 효율적인 새로운 로봇 청소 알고리즘인 SetClean 알고리즘을 제안한다. 청소 완료 시간이 길어지거나, 예측하기 어려운 경우에는 전체 청소 완료시간을 최적화하기보다는 가능한 빠른 시간에 가장 넓은 공간을 최대한 청소하는 것이 유리한 경우가 있다. 이를 위해 SetClean 알고리즘에서는 전체 공간을 셋 커버 알고리즘을 이용하여 청소 가능한 공간으로 구분하고, 단위 시간 당 청소 효율이 가장 높은 공간부터 청소를 진행하게 된다. SetClean 알고리즘은 해당 청소 가능 구역의 면적뿐만 아니라 로봇의 현재위치로부터 해당 청소 구역까지의 이동 거리, 청소 구역 내에서의 로봇의 회전으로 인한 지연 시간 등을 고려하여 최적의 청소 순서를 결정한다. 실험을 통해 SetClean 알고리즘의 동작 과정 및 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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