Earticle

For the direct understanding of flow, pathway data are usually represented as directed graphs in biological journals and texts. Databases of metabolic pathways or signal transduction pathways inevitably contain these kinds of graphs to show the flow. KEGG, one of the representative pathway databases, uses the manually drawn figure which can not be easily maintained. Graph layout algorithms are applied for visualizing metabolic pathways in some databases, such as EcoCyc. Although these can express any changes of data in the real time, it exponentially increases the edge crossings according to the increase of nodes. For the understanding of genome scale flow of metabolism, it is very important to reduce the unnecessary edge crossings which exist in the automatic graph layout. We propose a metabolic pathway drawing algorithm for reducing the number of edge crossings by considering the fact that metabolic pathway graph is scale-free network. The experimental results show that the number of edge crossings is reduced about $37{\sim}40%$ by the consideration of scale-free network in contrast with non-considering scale-free network. And also we found that the increase of nodes do not always mean that there is an increase of edge crossings.

this paper present an efficient line-drawing algorithm that reduces the amount of space required, Because of its efficiency , this line-drawing algorithm is faster than the Bresenham algorithm or the recursive bisection method. this efficiency was achieved through a new data structure; namely , the modified segment tree (MST). Using the modified segment tree and the distribution rule suggested in this paper, we dra lines without generating the recursive calls used in [3] and without creating the binary operation used in [4]. we also show that line accuracy improves in proportion to the display resolution . In practice, we can significantly improve the algorithm's performance with respect to time and space, This improvement offer an increase in speed, specially with lines at or near horizontal, diagonal. or vertical ; that is, this algorithm requires the time complexity of (n) and the space complexity O(2k+1), where n is the number of pixels and k is a level of the modified segment tree.

트리는 실세계의 모델을 가시적으로 알기 쉽게 표현하기 위한 자료구조로서 자주 이용되어진다. 따라서 트리의 이해도와 판독성을 증가시켜 정보의 의미를 명확하게 전달하는 것음 매우 중요하다. 이를 위해서는 공간과 시각적 측면을 고려하여 적절한 노드의 위치 배정이 필요하다. Tilford는 최소면적의 공간에 트리를 보기 좋게 도시하는 알고리즘을 제시하였는데, 이는 트리의 전체적 구조가 왼쪽으로 치우칠 뿐 아니라, 도시시에 노드의 불필요한 이동이 많이 일어나는 등의 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하여 트리를 도시하는 알고리즘을 제시한다.

기존의 레이아웃 알고리즘은 경로의 가독성과 속도 등에 주안점을 두어 개발되었다. 따라서 이러한 시스템의 경우 노드수가 증가할수록 에지 크로싱이 기하급수적으로 증가하는 문제가 있는데, genome scale에서의 대사 경로를 연구하기 위해서는 대사 경로 그래프 레이아웃 상에 나타나는 에지 크로싱을 줄이는 것이 시각화의 매우 중요한 부분이다. 대사 경로는 효소에 의한 화합물 간의 변화를 보여주는 네트워크로서, 대부분 척도 없는 네트워크 구조를 갖는다는 것이 알려져 있다. 이러한 대사 경로의 구조적 특징을 고려하여 에지 크로싱을 최소화하는 대사 경로 레이아웃 방법을 제안하고, 그 결과 노드수의 증가에 따른 에지 크로싱의 급격한 증가현상이 $37\~40\%$의 감소된 결과를 나타냈으며, 노드수가 증가하더라도 에지 크로싱이 오히려 감소하는 경우도 관찰되었다.

기존의 레이아웃 알고리즘은 경로의 가독성과 속도 등에 주안점을 두어 개발되었다. 따라서 이러한 시스템의 경우 노드수가 증가할수록 에지 크로싱이 기하급수적으로 증가하는 문제가 있는데, genome scale에서의 대사 경로를 연구하기 위해서는 대사 경로 그래프 레이아웃 상에 나타나는 에지 크로싱을 줄이는 것이 시각화의 매우 중요한 부분이다. 대사 경로는 효소에 의한 화합물 간의 변화를 보여주는 네트워크로서, 대부분 척도 없는 네트워크 구조를 갖는다는 것이 알려져 있다. 이러한 대사 경로의 구조적 특징을 고려하여 에지 크로싱을 최소화하는 대사 경로 레이아웃 방법을 제안하고, 그 결과 노드수의 증가에 따른 에지 크로싱의 급격한 증가현상이 $37\~40\%$의 감소된 결과를 나타냈으며, 노드수가 증가하더라도 에지 크로싱이 오히려 감소하는 경우도 관찰되었다.

본 논문에서는 n개의 정점들로 이루어진 이진트리를 상향과 비상향에 대한 수직 도시 방법으로 기존의 연구에서의 최소 면적인 O(nlog logn) 영역에 굴곡점이 없이 도시하는 알고리즘을 개발하였다.

컴퓨터 그래픽스 분야 이외에 라인 드로윙 기법은 패턴 인식 (의학적 진단, 문장 처리, 신약 발견과 언어 인식), 머신 러닝, 데이터 압축 등에 널리 쓰인다. 일반적으로 라인 드로윙 알고리즘은 단순화된 형태로 입력 데이터를 변환하는 처리 과정이며, 가능한 상대적으로 많은 정보를 유지해야 된다. 컴퓨터 그래픽스에서의 라인 드로윙은 비사실적인 랜더링 분야에서 넓게 쓰일 뿐만 아니라, 모델 재설계에도 쓰이고 있다. 본 논문에서는 선형적인 특성을 보여주는 다음과 같은 기법 - 윤곽선, 리지 및 밸리 선, 분명한 리지와 하이라이트 윤곽선-을 소개한다.

Outside of computer graphics field the line drawing is widely used in pattern recognition (medical diagnosis, text processing, drug discovery, and speech recognition), machine learning, data compression and so on. Generally line drawing is a process of transformation of an input data into a reduced representation, but keeping as much relevant information as possible. line drawing in computer graphics has wide application in non-photorealistic rendering to create artistic approach, but also can be used for model reconstruction. We will provide slight description of such linear feature, like contours, ridge and valley lines, suggestive contours, apparent ridges and highlight contours.

'생물정보학'이란 생물학적 데이터를 처리, 가공하여 정보를 얻어내는 연구 분야로 이 중 대사체학은 대사 경로 네트워크를 가시화하여 생명 활동을 이해하고자 하는 분야로, 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 주는 도구가 반드시 필요하다 따라서 본 논문에서는 새로운 '대사 경로 드로잉 알고리즘'을 제안하였다. 대사 경로 그래프의 구조로는 이분 그래프를 이용하여 가독성을 높였으며. 이 그래프가 척도 없는(scale-free) 네트워크 구조라는 것과 구조적으로 환형, 계층적 선형 컴포넌트를 가진다는 것을 고려하여 사이즈가 큰 그래프도 적절하게 드로잉 하도록 하였다.

'생물정보학'이란 생물학적 데이타를 처리, 가공하여 정보를 얻어내는 연구 분야로 이 중 대사 체학은 대사 경로 네트워크를 가시화하여 생명 활동을 이해하고자 하는 분야로, 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 줄 수 있는 도구가 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 새로운 '대사 경로 드로잉 알고리즘'을 제안하였다. 대사 경로 그래프의 구조로는 이분 그래프를 이용하여 가독성을 높였으며, 이 그래프가 척도 없는(scale-free) 네트워크 구조라는 것과 구조적으로 환형, 계층적, 선형 컴포넌트를 가진다는 것을 고려하여 사이즈가 큰 그래프도 적절하게 드로잉 하도록 하였다.

Bioinformatics is concerned with the creation and development of advanced information and computational technologies for problems in biology. It is divided into genomics, proteomics and metabolimics. In metabolimics, an organism is represented by metabolic pathway, i.e., well-displayed graph, and so the graph drawing tool to draw pathway well is necessary to understand it comprehensively. In this paper, we design an improved drawing algorithm. It enhances the readability by making use of the bipartite graph. Also it is possible to draw large graph properly by considering the facts that metabolic pathway graph is scale-free network and is composed of circular components, hierarchic components and linear components.

본 논문에서는 n개의 노드로 이루어진 이진트리를 평면에 그리는 한 방법인 평면 다각선 상향 순서보존 그리드 방법을 이용하여 높이 0(n), 폭 0(log n), 면적 O(n log n)은 기존의 결과와 같게 유지하면서, 굴곡점의 수를 (n)에서 (n/logn)으로 줄이는 알고리즘을 제시한다.

In this paper we present polyline upward order preserving grid drawing algorithm for binary trees with n vertices that achieves 0(n) height, 0(log n) width and 0(nlog n) area, matching the previously known results, and that reduces the number of bends to 0(n/log n) from 0(n)

In case of VLSI design, the shuffle-exchange graph is useful for optimal layout. HOEY and LEISERSON proposed the method of drawing a N-nodes shuffle-exchange graph on O(N2/log N) layout area by using the complex plane digram. [2] In this paper, a new algorithm for drawing the shuffle-exchange graph is proposed. This algorithm is not by using the complex plane diabram, but the table of e decimal represented nodes of shuffle-edge relations. And the structural properties for optimal layout of the graph are summarized and verified. By using this more simplified algorithm, a FORTRAN program which can be treated faster is written. Aimed near optimal shuffle-exchange graphs are printed out by giving inputs` the number of nodes.

본 논문은 유사 아동 그림 선별 알고리즘 생성을 위한 Triplet Loss 기반 딥러닝 모델설계를 목적으로 한다. 아동 그림들 사이 유사성 측정을 위해서는 동일 클래스에 속하는 그림 간 특징 벡터의 거리는 가까워야 하고 다른 클래스 간 특징 벡터의 거리는 멀어져야 한다. 따라서, 본 연구에서는 클래스 수가 많아지는 경우에 이미지 유사성 측정에 이점을 지닌 Triplet Loss와 잔여 네트워크(ResNet)를 결합한 딥러닝 모델을 구축하여 유사 아동 그림 선별 알고리즘을 생성하였다. 결론적으로 본 모델을 활용한 유사 아동 그림 선별 알고리즘을 통해 대상 아동 그림과 다른 그림 간의 유사성을 측정하고 유사성이 높은 그림을 선별할 수 있다.

The goal of this paper is to create a deep learning model based on triplet loss for generating similar child drawing selection algorithms. To assess the similarity of children's drawings, the distance between feature vectors belonging to the same class should be close, and the distance between feature vectors belonging to different classes should be greater. Therefore, a similar child drawing selection algorithm was developed in this study by building a deep learning model combining Triplet Loss and residual network(ResNet), which has an advantage in measuring image similarity regardless of the number of classes. Finally, using this model's similar child drawing selection algorithm, the similarity between the target child drawing and the other drawings can be measured and drawings with a high similarity can be chosen.

This paper deals with the automation techniques of ship assembly drawing generation, which helpthe designer to reduce the man-hour for completing the drawings, and improve the quality of the drawing for the given time. The automation techniques are necessary for the reasons of economical efficiency and improve communication between the designers and shop-makers. The overlap-avoidance algorithm of this paper maximizes the readability of the drawings using the optimization techniques and the heuristic rules, especially for the ship assembly field.

In the process of creating drawings based on Building Information Modeling (BIM), automatically generated annotations can cause interference issues depending on the drawing type. This study aims to develop an algorithm for repositioning annotations using genetic algorithms to minimize such interferences. To achieve this, the Application Programming Interface (API) of BIM software was used to analyze data extractable from BIM drawing files. The process involved defining drawing data related to annotation repositioning, preprocessing this data, and deriving optimal placement coordinates for the annotations. Furthermore, applying the developed algorithm to the preliminary design drawings of small and medium-sized neighborhood facilities resulted in approximately a 95.37% decrease in annotation interference, indicating that the proposed algorithm can significantly enhance productivity in BIM-based drawing tasks.

아동 그림은 내면의 감정을 표현할 수 있는 수단으로 아동 심리 진단에 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 아동 그림 분석에 적용할 수 있는 아동 그림 기반의 객체 탐지 알고리즘을 제안한다. 먼저 사진에서의 그림 영역을 추출하였고 데이터 라벨링 과정을 수행하였다. 이후 라벨링된 데이터 셋를 사용하여 Faster R-CNN 기반 객체 탐지모델을 학습하고 평가하였다. 탐지된 객체 결과를 기반으로 그림 면적 및 위치 또는 색상 정보를 계산하여 그림에 대한 기초정보를 쉽고 빠르게 분석할 수 있도록 설계하였다. 이를 통해 아동 그림을 이용한 심리분석에 있어 인공지능 기반 객체 탐지 알고리즘의 활용성을 보였다.

Children's drawings are widely used in the diagnosis of children's psychology as a means of expressing inner feelings. This paper proposes a children's drawings-based object detection algorithm applicable to children's psychology analysis. First, the sketch area from the picture was extracted and the data labeling process was also performed. Then, we trained and evaluated a Faster R-CNN based object detection model using the labeled datasets. Based on the detection results, information about the drawing's area, position, or color histogram is calculated to analyze primitive information about the drawings quickly and easily. The results of this paper show that Artificial Intelligence-based object detection algorithms were helpful in terms of psychological analysis using children's drawings.

The Z-map model which is quite similar to the non-parametric patch is widely used to describe the shape of a surface because of its simplicity. Despite the inherent advantage of z-map model. it has drawbacks that there exists difficulty in expressing the vertical walls and its related contact treatment method. In the region of vertical walls, there is a convergence problem in searching the contact point. In this study a contact point finding scheme is presented, based on the z value of the z-map model on the sheet normal direction. To show the utility of this scheme a compared with the experimental results. The effects of the Z-map grid distances and the interpolations of the inside Z-map value are also discussed.

This study develops and validates an algorithm that automates fire-protection design from architectural drawings. Building-summary tables and annotations are parsed with optical character recognition (OCR) and OpenCV to normalize occupancy, gross floor area, story count, and floor height. Doors and columns are detected by a You Only Look Once v4 (YOLO v4) convolutional neural network, and room boundaries are reconstructed to form space-level metadata. A rule engine derived from the National Fire Safety Code (NFSC) determines installation or exemption for each system and computes equipment placement and wiring. Outputs are written as computer-aided design (CAD) entities through the AutoCAD application programming interface. In tests, table structure and text recognition reached accuracy 0.91, precision 0.89, recall 0.99, F1 Score 0.94, and intersectionover-union 0.83. Average detection confidence was 0.89 for doors and 0.86?0.93 for columns. Checklist comparison yielded about 97% normal outputs, and repeated runs reproduced coordinates and connections, indicating reliable end-to-end automation from image inputs to CAD deliverables.