Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.263-266
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2019
단어 임베딩 모델 중 현재 널리 사용되는 word2vec 모델은 언어의 의미론적 유사성을 잘 반영한다고 알려져 있다. 본 논문은 word2vec 모델로 학습된 단어 벡터가 실제로 의미론적 유사성을 얼마나 잘 반영하는지 확인하는 것을 목표로 한다. 즉, 유사한 범주의 단어들이 벡터 공간상에 가까이 임베딩되는지 그리고 서로 구별되는 범주의 단어들이 뚜렷이 구분되어 임베딩되는지를 확인하는 것이다. 간단한 군집화 알고리즘을 통한 검증의 결과, 상식적인 언어 지식과 달리 특정 범주의 단어들은 임베딩된 벡터 공간에서 뚜렷이 구분되지 않음을 확인했다. 결론적으로, 단어 벡터들의 유사도가 항상 해당 단어들의 의미론적 유사도를 의미하지는 않는다. Word2vec 모델의 결과를 응용하는 향후 연구에서는 이런 한계점에 고려가 요청된다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2007.02a
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pp.13-17
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2007
스케일러블 비디오 코딩(SVC, Scalable Video Coding)은 MPEG(Moving Picture Expert Group)과 VCEG (Video Coding Expert Group)의 JVT(Joint VIdeo Team)에 의해 현재 표준화 되고 있는 새로운 압축 표준 기술이며 시간, 공간 및 화질의 스케일러빌리티를 지원하기 위해 계층 구조를 가지고 있다. 공간적 스케일러빌리티를 위해 기본 계층으로부터 텍스처, 움직임 그리고 잔차신호 정보를 예측하여 사용한다. 그러나 고효율의 압축효과를 얻기 위해 기존의 방식에서는 기본계층에서 얻은 세가지 정보이외에 현재 향상 계층에서 자체적으로 얻은 부호화 정보를 비교하여 최소의 RD(Rate Distortion) 비용을 가지는 정보를 이용하여 부호화 하도록 되어 있다. 하지만 이러한 방식은 향상 계층에서 인터 모드 결정 시 $16\times16,\;16\times8,\;8\times16,\;8\times8,\;4\times4,\;4\times8,\;4\times4$ 블록 모드에 대한 움직임 벡터 예측 및 보상 과정을 거쳐야 하기 때문에 향상 계층에서의 부호화 복잡도는 기본 계층에 비해 상당히 증가하게 된다. 본 논문에서는 기본계층에서 예측한 움직임 벡터 정보를 이용하여 항상 계층에서 모드 결정을 고속화하는 방법에 대해 소개한다. 제안된 방법은 기본 계층에서 예측한 블록모드 중에서 큰 블록인 $16\times16$ 블록에서 움직임 벡터가 (0, 0) 일 경우에 대하여 향상 계층에서는 $16\times16$매크로 블록에 대해서만 움직임 예측 및 보상을 수행함으로써 향상 계층에서 움직임 모드 결정을 조기에 완료하게 된다. 이것은 하위 공간 계층에서 예측한 움직임 벡터 정보가 아주 작을 때는 큰 블록 크기로 모드로 결정되는 일반적인 원리를 이용한 것이고 이 제안 방법을 이용하였을 경우 향상계층에의 모드 결정과정을 고속화함으로써 전체 스케일러빌 비디오 부호하기의 연산량 및 복잡도를 최대 70%까지 감소 시켰다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.
Ga, Chill O;Rho, Gon Il;Huh, Yong;Lee, Jeung Ho;Yu, Ki Yun
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.2
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pp.35-43
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2013
Georeferenced SLI(Street-Level Imagery) services such as Google Streetview, which contain abundant information about the real world, can increase its applicability substantially through conflation with other spatial datasets. For this purpose, we propose a method to improve a correspondence of building region to combine building information more accurately. First, the spatial inconsistency between SLI and vector map is removed by alignment based on road intersections. Then, visible building regions are searched from the spatial inconsistency-removed vector map, and the optimal corresponding building areas are determined in the SLI scene using the visible regions as seed information. The experimental results demonstrated that our method had improved the accuracy of building region correspondence by about 8%. Therefore, our method can be utilized effectively for enhancement of conflation service based on the SLI.
Byeongho Cheon;Changwon Lee;Chanho Jeon;Seokhie Hong;Suhri Kim
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.2
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pp.223-233
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2023
Gauss Sieve is an algorithm for solving SVP and requires exponential time and space complexity. The terminationcondition of the Sieve is determined by the size of the constructed list and the number of collisions related to space complexity. The term 'collision' refers to the state in which the sampled vector is reduced to the vector that is already inthe list. if collisions occur more than a certain number of times, the algorithm terminates. When executing previous algorithms, we noticed that unnecessary operations continued even after the shortest vector was found. This means that the existing termination condition is set larger than necessary. In this paper, after identifying the point where unnecessary operations are repeated, optimization is performed on the number of operations required. The tests are conducted by adjusting the threshold of the collision that becomes the termination condition and the distribution in whichthe sample vector is generated. According to the experiments, the operation that occupies the largest proportion decreased by62.6%. The space and time complexity also decreased by 4.3 and 1.6%, respectively.
In this paper an algorithm that represents shape sequences with moving frames parallel along the sequences are developed. According to Levi-Civita connection, it is not easy to measure the variation of the vector fields on non-Euclidean spaces without tools to parallel transport them. Thus, parallel transport of the vector fields along the shape sequences is implemented using the theories of principal frame bundle and analyzed via extensive simulation.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.6
no.6
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pp.525-537
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2001
In this paper a new space vector RPPWM(Random Position PWM) is proposed. In the propsed RPPWM each of three phase pulses is located randomly in each switching interval. Based on the Space vector modulation technique the duty ratio of the pulses is calculated Along with the randomization of the PWM pulses. we can obtain the effects of spread spectra of votlage, current as in the case of randomly changed switching frequency, To verify the validity of the proposed RPPWM simulation study was tried using Matlab/Simulink The main model described in Simulink block diagrams includes the space vector modulation block pulse position randomization block inverter block 3 phase induction motor block and so on By the simulation study, the harmonics of the output voltage and the current of inverter are predicted in different PWM methods- SVPWM, LLPWM proposed RPPWM.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.2
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pp.347-354
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2015
This paper deals with a method for intrablock anlaysis of balanced incomplete block designs on the basis of projections under the assumption of mixed effects model. It shows how to construct a model at each step by the stepwise procedure and discusses how to use projection for the analysis of intrablock. Projections are obtained in vector subspaces orthogonal to each other. So the estimates of the treatment effects are not affected by the block effects. The estimability of a parameter or a function of parameters is discussed and eigenvectors are dealt for the construction of estimable functions.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.6
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pp.710-715
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2003
In this paper, we propose the new emotion recognition method for intelligently recognizing the human's emotion using the template vector and neural network. In the proposed method, human's emotion is divided into four emotion (surprise, anger, happiness, sadness). The proposed method is based on the template vector extraction and the template location recognition by using the color difference. It is not easy to extract the skin color area correctly using the single color space. To solve this problem, we propose the extraction method using the various color spaces and using the each template vectors. And then we apply the back-propagation algorithm by using the template vectors among the feature points). Finally, we show the practical application possibility of the proposed method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.5
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pp.185-192
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2004
This paper presents face recognition using vector quantization in the eigenspace of the faces. The existing eigenface method is not enough for representing the variations of faces. For making up for its defects, the proposed method use a clustering of feature vectors by vector quantization in eigenspace of the faces. In the trainning stage, the face images are transformed the points in the eigenspace by eigeface(eigenvetor) and we represent a set of points for each people as the centroids of vector quantizer. In the recognition stage, the vector quantizer finds the centroid having the minimum quantization error between feature vector of input image and centriods of database. The experiments are performed by 600 faces in Faces94 database. The existing eigenface method has minimum 64 miss-recognition and the proposed method has minimum 20 miss-recognition when we use 4 codevectors. In conclusion, the proposed method is a effective method that improves recognition rate through overcoming the variation of faces.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2000.11b
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pp.137-142
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2000
많은 정보를 포함하고 있는 영상 자료에서 빠른 검색과 분류를 위해서 색깔이나 질감 등의 특징을 나타내는 기술자가 필요하다. 또한 한 영상 안에서도 각 영역별로 다른 특징을 나타내고 있기 때문에 영역별 검색과 분류를 위한 영역 단위의 특징 추출이 중요하다. 본 논문에서는 색깔 특징으로 영역화된 영상의 각 영역에서 색깔 특징 벡터와 질감 특징 벡터를 추출하고 추출된 특징 벡터를 다른 영역에서 추출된 특징 벡터와의 거리를 이용하여 비슷한 특징을 보이는 영역을 검색한다. 기존의 전체 영상의 색깔이나 질감 어느 하나만을 이용한 검색과 달리 이러한 특징을 공간적 위치와 색깔, 질감을 조합하여 검색함으로써 보다 만족스러운 검색 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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