대학원생 신짜오는 공부중

Self-supervised Deep Learning 기반의 고해상도 위성영상 상호등록 논문 정보제목Self-supervised Deep Learning 기반의 고해상도 위성영상 상호등록저자김태헌1)·허재원2)·한유경3)소속 Dept. of Civil Engineering, Seoul National University of Science and Technology저널한국측량학회지주제공학 > 건축공학 > 토목공학논문제출일2023.08인용수- 해당 논문 리뷰는 논문을 읽고 한국어 해석 + 부가 설명을 직접 추가하여 작성한 것으로논문에는 없는 내용이 있을 수도 있으며부정확한 내용이 있을 수도 있습니다 (..-_-..)이번에 사진측량 수업을 듣다가과제로 측량 관련 논문 리뷰를 해야했었다 사진측량이나 원격탐사에..

이번에 해결한 알고리즘 문제는Find the Hub이다  sssp (single-source shortest path)와apsp (all-pair shortest path)를 이용해서city들 중에서 hub city를 찾는 알고리즘 문제이다 문제에서 찾아야하는 hub city는주어지는 distance threshold 이하의 거리로가장 많은 도시들을 연결하는 city이다   이번 문제의 자세한 설명은 위와 같다input으로는 총 3개가 들어오는데도시의 개수인 ndouble array 형식의 edges그리고 distanceThreshold가 들어온다 위 예시의 경우 city1은 총 3개의 도시를 threshold보다 같거나 작은 거리로 연결하고city2도 동일하게 3개의 도시를 threshole보다 같거나..

이번에 해결한 알고리즘 문제 내용 정리이다 문제 내용은 다음과 같다 위 Figure 1을 보자각 vertex는 학생을 나타내고각 edge들은 키의 서열을 나타낸다 1 -> 5는 학생 1은 학생 5보다 키가 작다는 뜻이고5 -> 2는 학생 5는 학생 2보다 키가 작다는 뜻이다그럼 자연스럽게 학생 1은 학생 2보다 키가 작은 것이 된다 이런식으로 학생들의 키를 graph로 나타내었는데위 Figure 1에서 학생 4만 유일하게 다른 모든 학생들과 키를 비교할 수 있다 이게 무슨 말이냐하면유일하게 학생 4만 다른 모든 학생들을 비교 대상으로 가져왔을 때누가 키가 더 크고 작은지를 판별할 수 있다는 말이다 한 번 예시와 함께 이해해보자 학생 1과 학생 4를 비교해본다면1->5->4 이므로 학생 4가 1보다 크다학..

이 게시글은서울대학교 데이터사이언스대학원조요한 교수님의데이터사이언스 응용을 위한 컴퓨팅 강의를학습을 위해 재구성하였습니다.이번 시간은 apsp의 두번째 강의 내용을 정리해보려고한다내용은 Floyd-Warshall Algorithm과Johnson Algorithm이다 Floyd-Warshall Algorithm Floyd-Warshall Algorithm의 가정은 아래와 같다negative weight는 존재하지만 negative weight cycle은 존재하지 않는다 time complexity는 O(V세제곱)이 소요되고dynamic programming(dp)를 이용해서 해결하는 알고리즘 중 하나이다 최적해를 찾는 구조를 살펴보자우선 그래프G가 있다고 할 때 모든 vertex들을1부터 n까지 numb..

The Case for Learned Spatial Indexes논문 정보제목The Case for Learned Spatial Indexes저자Varun Pandey, Alexander van Renen, Andreas Kipf, Ibrahim Sabek, Jialin Ding, Alfons Kemper소속TUM, MIT CSAIL저널AIDB(AI Database), VLDB(Very Large Database)주제Computer Science > Databases논문제출일2020.08.24인용수53회 (2024.12.03 기준) https://arxiv.org/abs/2008.10349 The Case for Learned Spatial IndexesSpatial data is ubiquitous. ..

원래 흔히 배우는 max heap은자료 구조를 array로 많이 사용한다 나도 배울 때는 분명 array 자료구조를 이용해서max heap을 구현하는 것을 배웠지만어째서인지 (..) 이번 과제는 array가 아닌tree 구조를 base로 Max heap을 구현하는 것이었다 max heap에 대한 강의 내용 정리는 아래 링크를 참고!https://think0905.tistory.com/entry/computer-science-Binary-Tree-Max-Heap [computer science] Binary Tree, Max Heap이 게시글은서울대학교 데이터사이언스대학원조요한 교수님의데이터사이언스 응용을 위한 컴퓨팅 강의를학습을 위해 재구성하였습니다.중간고사가 지나고 이전까지는 기본적인c++에 대해서th..

과제 중에 root node를 input으로 받아root로부터 연결된 tree가red black tree의 속성을 모두 준수하고있는지확인하는 코드를 작성해야했다 우선 red black tree에 대한 강의내용정리는다음 링크에 접속하면 볼 수 있다https://think0905.tistory.com/entry/computer-science-Red-Black-Tree [computer science] Red-Black Tree이 게시글은서울대학교 데이터사이언스대학원조요한 교수님의데이터사이언스 응용을 위한 컴퓨팅 강의를학습을 위해 재구성하였습니다.이번시간에 배운 내용은Red-Black Tree.. 지금까지 배웠던think0905.tistory.com 자세한 설명이 보고싶다면 위 게시글을 참고하고지금은 코드를 ..

이 게시글은서울대학교 데이터사이언스대학원조요한 교수님의데이터사이언스 응용을 위한 컴퓨팅 강의를학습을 위해 재구성하였습니다.이번 시간에는 all-pair shortest path의첫 번째 강의 내용을 정리해보려고한다 저번 시간에는 single-source shortest path(sssp)에관한 내용을 2차례에 걸쳐 정리했는데이번에는 all-pair이다  All-Pairs Shortest Path (APSP)는주어진 그래프가 있을 때 모든 pair의 vertex에 대해서shortest path를 찾는 것이다 이전의 sssp는 한 개의 vertex에 대해서shortest path를 찾는 것이지만apsp는 모든 vertex에 대해서 찾는 것이다 따라서 apsp에 관한 내용은 위의 ppt처럼Matrix로 표현할..

이 게시글은서울대학교 데이터사이언스대학원조요한 교수님의데이터사이언스 응용을 위한 컴퓨팅 강의를학습을 위해 재구성하였습니다. 저번 시간에 다익스트라 알고리즘에 대해 배웠는데다익스트라 알고리즘의 가장 중요한 특징 중 하나는edge의 weight들 중에 negative weight가 있으면 안된다는 점이다 기본적으로 다익스트라는 greedy algorithm에기초하고 있기 때문에negative weight가 있으면 기존에 확정 되었던 값이이후에 더 짧아지는 경우가 생길 수가 있는데이는 greedy algorithm의 기본적인 가정에 반하게 되는 것이기 때문이다 따라서 edge들의 weight에 음수가 있는 경우다익스트라 대신에 사용할 수 있는 알고리즘은 바로Bellman-Ford Algorithm이다  Bel..

이 게시글은서울대학교 데이터사이언스대학원조요한 교수님의데이터사이언스 응용을 위한 컴퓨팅 강의를학습을 위해 재구성하였습니다.이 번 시간은 single-source shortest paths의첫 번째 강의 내용에 대해서 정리를 해보려고한다주된 내용은 Dijkstra(다익스트라) 알고리즘이었다  다익스트라는 대표적인 single-source shortest path 알고리즘이다single-source shortest path의 가장 대표적인 예시는 위의 상황이다 마을이 7개의 건물이 있고 가장 왼쪽에 우체국이 있다고 할 때각각의 집에 방문할 수 있는 가장 짧은 path는 무엇일까  일반적으로 single-source shortest path는weighted, directed graph에서 path를 찾는 알고..