In this paper, a mechanism connecting all input edges with minimum length through Steiner tree is proposed. Edges are convertible into communication lines, roads, railroads or trace of moving object. Proposed mechanism could be applied to connect these edges with minimum cost. In our experiments where input edge number and maximum connections per edge are used as input parameters, our mechanism made connection length decrease average 6.8%, while building time for a connecting solution increase average 192.0% comparing with the method using minimum spanning tree. The result shows our mechanism might be well applied to the applications where connecting cost is more important than building time for a connecting solution.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.292-294
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2002
본 연구에서는 영상에서 효과적인 에지 연결(edge linking)을 위하여 기존의 셀룰러 신경망 구조에서 두 가지 유형의 시냅스 구조를 고려한 활성화 특성을 제안한다 제시하는 모델에서 노드들간의 측면 연결에 의한 상호 작용은 노이즈에 의한 에지 및 영상에서 추출된 비최대점(non-maximum)의 에지를 억제할 문만 아니라, 특정 노드의 원형 이웃(circular neighborhood)으로 그려되는 특징들 간의 상호 연관도를 반영하여 에지의 연결 효과를 이를 수 있게 한다. 이러한 과정은 에지를 표현하는 벡터형식의 각 성분에 대한 활성화 특성으로부터 정형화된 에너지 함수로 모델링하고 이에 대한 최적화 과정으로써 구현될 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.31-35
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2008
Social Network는 웹 환경에서 개인을 중심으로 뻗어 나가는 연결로서 사용자별 프로필을 탐색하고 새로운 연결 및 정보의 소통을 지원한다. 이러한 상호신뢰를 바탕으로 구축된 Social Network 환경 내 구성원들이 가지고 있는 속성(Feature)을 이용하여 사용자간 친밀도를 산정한다면 친구 및 동호회 추천 등 Social Network 내부의 효율 향상 뿐만 아니라 웹 검색 등 다양한 사용자간의 공통 활동에도 응용할 수 있다. 본 논문에서는 Social Network 사용자간 친밀도를 산정하기 위한 방법을 제시한다. 기존의 친밀도가 없이 구성되어 있는 사용자간의 관계를 사용자의 속성(Feature)에 내재된 정보를 이용하여 주제의 유사성과 접근성을 이용하여 산정하였으며, 이는 Social Network 성격의 규명과 사용자의 정보 요구에 대한 판단의 척도로 사용될 수 있다.
본 논문은 주행 중인 자동차에서 획득한 영상에서 배경과 도로영역 및 물체를 분리하기 위한 영역분할 기법과 물체 검출 기법을 제안하고자 한다. 영상내의 에지라인의 화소 간 연결성을 이용한 라인검출을 이용하여 도로의 윤곽선 정보를 추출하고 컬러분포를 통해 배경과 도로영역을 분리한다. 물체가 가지는 코너 특성을 이용하여 나타난 정보들의 군집화를 통해 후보영역을 얻고 컬러 성분을 이용하여 개별 물체를 분리해냈다. 제안된 알고리즘은 복잡한 배경을 갖는 도로영상의 경우에도 도로영역과 물체의 검출에 강인함을 실험을 통해 검증하였다.
Kim, Seok-Hyun;Park, Jun-Bum;Cho, Jin-Man;Choi, Dae-Seon
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.427-430
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2014
최근 온라인상에 공개된 정보에서 개인정보 노출 여부를 분석하고 노출된 개인정보에 대한 위험도를 평가하는 기술이 연구되고 있다. 이와 같은 연구를 위해서는 다양한 경로에서 수집되는 개인정보들에 대한 사용자 ID 연결이 먼저 이루어져야 한다. 그래서 본 논문에서는 페이스북과 트위터 사용자를 연결할 수 있는 방안을 제시하고, 그 성능을 분석했다. 총 5가지 정보에 대한 유사도 측정 실험을 진행하여 각각에 정보가 페이스북과 트위터 사용자를 연결하는데 미치는 영향력을 확인했다. 정보의 영향력은 지역(72.2%), 링크(52%), 이름(51.3%), 이미지(11%), 관계(1%) 순으로 확인되었다.
Recently many researchers have focused on management of Historical trajectories of moving objects in Euclidean spaces due to numerous sizes of accumulated data over time. However, the movement of moving objects in real applications generally has some constraints, for example vehicles on roads can only travel along connected road networks. In this paper, we propose an indexing method for trajectories of moving objects on road networks in order to process the network-based spatiotemporal range query. Our method contains the connect information of road networks to use the network distance for query processing, deals with trajectories which are represented by road segments in road networks, and manages them using multiple R-trees assigned per each road segment. Furthermore, it has a structure to be able to share R-tree among several road segments in large road networks. Consequently, we show that our method takes about 30% less in node accesses for the network-based spatiotemporal range query processing than other methods based on the Euclidean distance by experiments.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.835-838
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2013
국토해양부에서는 전국 도로표지의 효율적인 관리를 위해 국내 300여개 도로표지 관리기관에서 도로표지업무에 활용할 수 있도록 2001년 웹 기반의 도로표지전산관리시스템을 구축하였고, 2003년 도로표지종합관리센터를 설립하여 지속적으로 운영해오고 있다. 이는 네트워크 기반의 도로망도 상에서 전국 도로표지를 연계하여 관리할 수 있어 도로표지의 안내 연결성 확보 등 국내 도로표지 관리업무에 많은 부분 기여해 왔다. 최근 들어서는 모바일 환경이 구축되면서 인터넷이 연결된 사무공간 외에 현장에서도 시스템을 활용하고자 하는 요구가 증가하게 되었다. 따라서 도로표지종합관리센터에서는 도로표지전산관리시스템 이용자들의 편의를 증진하기 위하여 현장지원을 위한 도로표지 모바일 어플리케이션을 개발하였다. 모바일 어플리케이션은 스마트폰, 스마트패드 등 3G/4G/Wi-Fi 등 무선통신이 가능한 다양한 모바일 스마트 기기를 활용하여 도로표지전산관리시스템의 기능을 현장에서 활용할 수 있도록 하였으며, 현장이라는 공간 특성을 반영하여 쉽고 간단하게 기능을 구현하였다는 데 특징이 있다. 이를 통해 도로표지 담당자들은 언제 어디서든 도로표지 정보의 조회가 가능하고, 현장조사 시 표지 사진과 관련 정보를 수집하여 현장에서 즉시 도로표지전산관리시스템에 표지정보를 입력하거나 수정 할 수 있다. 현재는 모바일 어플리케이션 버전 1.0이 개발된 상태이며, 향후 다양하고 반복적인 사용자 활용 패턴을 면밀히 분석하여 보다 사용하기 쉽게 도로표지전산관리시스템 기능을 사무공간에서와 같이 모바일 어플리케이션도 사용할 수 있도록 지속적으로 개선해 나가고자 한다.
In this paper, we propose a novel approach which models multilingual story link detection by adapting the features such as timelines and multilingual spaces as weighting components to give distinctive weights to terms related to events. On timelines term significance is calculated by comparing term distribution of the documents on that day with that on the total document collection reported, and used to represent the document vectors on that day. Since two languages can provide more information than one language, term significance is measured on each language space and used to refer the other language space as a bridge on multilingual spaces. Evaluating the method on Korean and Japanese news articles, our method achieved $14.3{\%}\;and\;16.7{\%}$ improvement for mono- and multi-lingual story pairs, and for multilingual story pairs, respectively. By measuring the space density, the proposed weighting components are verified with a high density of the intra-event stories and a low density of the inter-events stories. This result indicates that the proposed method is helpful for multilingual story link detection.
급속한 도시화와 교통 수요의 증가로 인해 각종 도로 정보가 빠르게 변화하고 있어 이에 대한 정보들의 추출, 수정 또는 보완의 중요성이 커지고 있다. 도로 정보 및 도로 파손 상태 정보를 이용하면 도로를 효율적이고 경제적으로 유자 관리할 수 있고, 수치지도 및 GIS 분석의 입력자료로서 사용될 수 있다. 본 연구에서는 분당지역의 항공사진을 이용하여 반자동으로 도로를 추출하였다. 항공사진에 탑햇 필터(top-hat filter)를 적용하고 적절한 임계값을 설정하여 후보 개체를 선택하고 모양 유사성을 고려하여 차로분리선만을 선택함으로써 효율적으로 차로분리선을 추출하였다. 추출된 차로분리선을 연결하고 중심선을 구함으로써 도심지역의 도로를 추출할 수 있었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.163-166
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2018
개체명 연결이란 주어진 문장에 출현한 단어를 위키피디아와 같은 지식 기반 상의 하나의 개체와 연결하여 특정 개체가 무엇인지 식별하여 모호성을 해결하는 작업이다. 본 연구에서는 위키피디아의 링크를 이용하여 개체 표현(Entity mention)과 학습 데이터, 지식 기반을 구축한다. 또한, Mention/Context 쌍의 표현과 Entity 표현의 코사인 유사도를 이용하여 Score를 구하고, 이를 통해 개체명 연결 문제를 랭킹 문제로 변환한다. 개체의 이름과 분류뿐만 아니라 개체의 설명, 개체 임베딩 등의 자질을 이용하여 모델을 확장하고 결과를 비교한다. 확장된 모델의 개체 링킹 성능은 89.63%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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