Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.284-288
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2006
본 논문은 시맨틱 웹 기술이 융합된 지식기반 정보유통 플랫폼(OntoFrame-K$^{(R)}$)의 추론 서비스 시스템 (OntoThink-K$^{(R)}$)에서 이용되는 Persistent Model인 DBMS기반의 온톨로지 확장 모델에 대해 설명하고자 한다. OntoFrame-K$^{(R)}$는 대용량의 지식 데이터를 다루기 때문에 기존에 개발된 온톨로지 추론 엔진을 이용할 경우 많은 한계점을 가지게 된다. 따라서 우리는 대용량의 지식 데이터를 안정적으로 처리할 수 있으며 추론의 신뢰성과 정합성을 가지는 온톨로지 확장 모델을 설계, 구현하였다. 본 모듈은 OWL과 인스턴스 데이터를 트리플 형태로 변환하여 입력 받은 후, 온톨로지 스키마 규칙과 사용자 정의 규칙을 이용한 정방향 추론 방법으로 추론 서비스에서 필요한 지식데이터들을 생성하는 역할을 한다. 본 모델은 DBMS를 이용하여 대용량의 지식 데이터를 저장할 수 있으며, 추론 규칙에 따른 정방향 추론을 통해 지식 모델을 확장하기 때문에 데이터의 정합성이 보장된다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.3
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pp.587-594
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2019
This paper proposes a personalized web search technique that produces ranked results reflecting user's query intents and individual interests. The performance of personalized search relies on an effective users' profiling strategy to accurately capture their interests and preferences. User profile is a data set of words and customized weights based on recent user queries and the topic words of web documents from their click history. Personal profile is used to expand a user query to the personalized query before the web search. To determine the exact meaning of ambiguous queries and topic words, this strategy uses WordNet to calculate semantic similarities to words in the user personal profile. Experimental results with query expansion and re-ranking modules installed on general search systems shows enhanced performance with this personalized search technique in terms of precision and recall.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.9
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pp.2164-2170
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2010
Digital Radio Frequency Memory, ( as DRFM ), is a device with the ability to restore output to the input RF signal in the required time after storing the incoming RF signals. Therefore DRFM is widely used in Jammer, EW Simulator, Target Echo Generator, and so on. This paper proposes its hardware implementation composed with the high frequency part and the digital processing part consisting of RF input/output module and local oscillator module. It is also proposed the replicated signal generation method which is consisted of the Analog-Digital conversion in the form of pulsed RF signal quantization, and FPGA to save and produce the playback signal, and RF signals to produce a Digital-Analog Conversion in the digital processing unit. This proposed scheme applied to test board and confirmed the validity of the proposed scheme through the test results obtained by the simulated input signals.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.7
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pp.37-44
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2021
Automatic classification of brain MRI images play an important role in early diagnosis of brain tumors. In this work, we present a deep learning-based brain tumor classification model in MRI images using ensemble of deep features. In our proposed framework, three different deep features from brain MR image are extracted using three different pre-trained models. After that, the extracted deep features are fed to the classification module. In the classification module, the three different deep features are first fed into the fully-connected layers individually to reduce the dimension of the features. After that, the output features from the fully-connected layers are concatenated and fed into the fully-connected layer to predict the final output. To evaluate our proposed model, we use openly accessible brain MRI dataset from web. Experimental results show that our proposed model outperforms other machine learning-based models.
In Korea highway bridges, most piers are the type of one-column or multi-column ones. So, in this study, under an environment applying BIM so fast, to activate researches on two-column piers subjected to bidirectional seismic loading, a 3D parametric modeling method was selected when the model of two-column piers and one-column piers were formed. Also, interface module between input data in structural analysis and 3D model of RC pier was developed. The module can create the input data for non-linear structural analysis like material, geometric properties and additional coefficients.
The use of line memory is essential for image filtering in image processing hardware. After input data is stored in line memory, filtering is performed after synchronization to use the stored data. A sync generator is used for synchronization, and in the case of a conventional sync generator, the input sync signal is delayed by one row of the input image. If a signal delayed by two rows is required, it is necessary to connect two modules. This approach increases the size of the hardware and cannot be designed efficiently. In this paper, we propose a sync generator that generates multiple types of delayed signals by adding a finite state machine. The hardware design was coded in Verilog HDL, and performance is verified by applying it to image processing hardware using field programmable gate array board.
As BIM application continues to increase in civil engineering, in this study, 3D information model for RC(Reinforced Concrete) bridge pylon was developed and verified its effectiveness at the structural-design stage. To define 3D information model of RC A-Type pylon, characteristics of pylon were analyzed and 3D model structure was constructed. The 3D information model, one of the core product of BIM, manages all information generated during all life-cycle of a structure and consequently maximizes the efficiency of utilizing information. Also, this study proposes interface module between input data in structural analysis and 3D model of RC pylon. The module can create the input data for non-linear structural analysis. It is essential to study on method of developing 3D information model and propose a structural analysis model by utilizing 3D model for the effective use of BIM techniques in construction industry. The results of this study can be used as the base data for developing the 3D information model of RC pylon in the structural analysis field.
Zhao, Bi-Cheng;Rosli, Ahmad Nurzid;Jang, Chol-Hee;Lee, Kee-Sung;Jo, Geun-Sik
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.18
no.1
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pp.1-21
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2012
In recent years, mobile phone has experienced an extremely fast evolution. It is equipped with high-quality color displays, high resolution cameras, and real-time accelerated 3D graphics. In addition, some other features are includes GPS sensor and Digital Compass, etc. This evolution advent significantly helps the application developers to use the power of smart-phones, to create a rich environment that offers a wide range of services and exciting possibilities. To date mobile AR in outdoor research there are many popular location-based AR services, such Layar and Wikitude. These systems have big limitation the AR contents hardly overlaid on the real target. Another research is context-based AR services using image recognition and tracking. The AR contents are precisely overlaid on the real target. But the real-time performance is restricted by the retrieval time and hardly implement in large scale area. In our work, we exploit to combine advantages of location-based AR with context-based AR. The system can easily find out surrounding landmarks first and then do the recognition and tracking with them. The proposed system mainly consists of two major parts-landmark browsing module and annotation module. In landmark browsing module, user can view an augmented virtual information (information media), such as text, picture and video on their smart-phone viewfinder, when they pointing out their smart-phone to a certain building or landmark. For this, landmark recognition technique is applied in this work. SURF point-based features are used in the matching process due to their robustness. To ensure the image retrieval and matching processes is fast enough for real time tracking, we exploit the contextual device (GPS and digital compass) information. This is necessary to select the nearest and pointed orientation landmarks from the database. The queried image is only matched with this selected data. Therefore, the speed for matching will be significantly increased. Secondly is the annotation module. Instead of viewing only the augmented information media, user can create virtual annotation based on linked data. Having to know a full knowledge about the landmark, are not necessary required. They can simply look for the appropriate topic by searching it with a keyword in linked data. With this, it helps the system to find out target URI in order to generate correct AR contents. On the other hand, in order to recognize target landmarks, images of selected building or landmark are captured from different angle and distance. This procedure looks like a similar processing of building a connection between the real building and the virtual information existed in the Linked Open Data. In our experiments, search range in the database is reduced by clustering images into groups according to their coordinates. A Grid-base clustering method and user location information are used to restrict the retrieval range. Comparing the existed research using cluster and GPS information the retrieval time is around 70~80ms. Experiment results show our approach the retrieval time reduces to around 18~20ms in average. Therefore the totally processing time is reduced from 490~540ms to 438~480ms. The performance improvement will be more obvious when the database growing. It demonstrates the proposed system is efficient and robust in many cases.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.6B
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pp.325-333
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2007
An OS requires the device driver to control hardware IPs at application level. Development of a device driver requires specific acknowledge for target hardware and OS. In this paper, we present a system which generates a device driver together with an interface circuit. In the proposed system, an efficient device driver is generated by selecting a basic device driver skeleton, a function module code, and a header file table from the pre-constructed library and an interface circuit is constructed such that the generated device driver operates correctly. The proposed system is evaluated by generating a TFT-LCD device driver on the ARM922T core with 3.5 inch Samsung TFT-LCD in ARM-Linux environment. Experiment result shows that the writing time on the LCD is decreased by 1.12% and the compiled code size is increased by 0.17% compared to the manually generated one. The automatically generated device driver has no performance degradation in the latency of hardware control at the application program level. The system development time can be reduced using the proposed device driver generation system.
Kim, Jonghoon;Lee, Seokjun;Kim, Dongha;Kim, Incheol
Journal of KIISE
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v.43
no.12
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pp.1365-1375
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2016
One of the most important capabilities for autonomous service robots working in living environments is to recognize and understand the correct context in dynamically changing environment. To generate high-level context knowledge for decision-making from multiple sensory data streams, many technical problems such as multi-modal sensory data fusion, uncertainty handling, symbolic knowledge grounding, time dependency, dynamics, and time-constrained spatio-temporal reasoning should be solved. Considering these problems, this paper proposes an effective dynamic context management and spatio-temporal reasoning method for intelligent service robots. In order to guarantee efficient context management and reasoning, our algorithm was designed to generate low-level context knowledge reactively for every input sensory or perception data, while postponing high-level context knowledge generation until it was demanded by the decision-making module. When high-level context knowledge is demanded, it is derived through backward spatio-temporal reasoning. In experiments with Turtlebot using Kinect visual sensor, the dynamic context management and spatio-temporal reasoning system based on the proposed method showed high performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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