Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.384-386
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2012
최근, 온라인 소셜 네트워크 서비스의 사용자가 크게 늘어나면서 온라인 사용자들의 특성을 연구하기위한 방안으로 소셜 네트워크 분석이 주목받고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법은 두 노드 사이의 최단경로를 계산해야하므로 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 휴리스틱 탐색방법의 하나인 최상우선 탐색 방법을 온라인 소셜 네트워크에 적합하도록 수정한 최단경로 탐색 방법을 제안한다. 제안한 방법은 그래프에서 아크의 개수를 평가 값으로 사용하는 휴리스틱 함수를 사용하며 탐색의 효율성을 위하여 경사트리를 제거한 후 경로를 탐색한다. 그리고 검증을 위하여 약 16만 사용자로 구성된 실제 온라인 소셜 네트워크를 수집하여 너비우선 탐색 방법과 비교 실험을 하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 너비우선 탐색 방법에 비해 정확도는 80% 정도로 다소 떨어지지만 계산 속도가 약 7.4배 향상됨을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 다양하게 분석하는데 유용하다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.7A
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pp.828-835
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2004
An adaptive hexagon based search(AHBS) algorithm is proposed in this paper to perform block motion estimation in video coding. The AHBS evaluates the value of a given objective function starting from a diamond-shaped checking block and then continues its process using two hexagon-shaped checking blocks until the minimum value is found at the center of checking blocks. Also, the determination of which checking block is used depends on the position of minimum value occurred in previous searching step. The AHBS is compared with other fast searching algorithms including full search(FS). Experimental results show that the proposed algorithm provides competitive performance with slightly reduced computational complexity.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.494-496
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2020
기계학습 모델을 이용한 분류 및 회귀 문제해결에는 다양한 전처리 알고리즘 및 기계학습 모델이 활용된다. 하지만 합리적인 성능을 위해서는 주어진 데이터에 따라 적절한 알고리즘 조합에 대한 탐색 및 최적화 과정이 펄수적이다. 본 논문에서는 최적의 알고리즘 조합을 탐색하는 방법 중 랜덤 탐색과 유전 알고리즘 탐색 방법을 구현하고 8가지 데이터에 대한 성능 비교를 통해 여러 기계학습 모델을 고려하는 탐색 방법의 필요성을 보인다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.397-399
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2002
영상압축 인코더에서 가장 많은 계산량을 차지하는 부분이 움직임 벡터를 추정하는 부분이다. 일반적인 3단계 탐색 (Three-Step Search: TSS) 방법은 한 개의 매크로 블록에 대해 25개의 탐색점에 대해서 탐색을 한다. 본 논문에서는 주변 움직임 벡터로부터 예측된 움직임 벡터를 또 하나의 탐색 점으로 추가하는 수정된 3 단계 탐색 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법 보다 일반적으로 속도를 향상시키면서 최대 15% 정도 비트율을 감소시킬 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.228-231
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2011
최근 표절에 대한 사회적 관심이 꾸준히 높아지고 있는 가운데, 기계적으로 유사한 문서를 탐색하는 방법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 중 생물정보학에서 유전자 서열을 분석하기 위해 사용되는 '지역 정렬(local alignment)' 기법은 문서 간 유사 영역을 탐색하는 데에 유용하다. 한편 한글에는 조사가 존재하는데, 이 때문에 한글 문장은 각 품사의 순서에 큰 영향을 받지 않는다. 이러한 한글의 특성을 이용해 기존 문서의 어순만 바꾼 문장을 생성할 경우, 지역 정렬을 이용한 탐색 방법으로는 이를 찾아내기 힘들다. 본 논문에서는 한글의 특성을 고려하여 어순과 관계없이 해당 영역의 유사성을 찾아내는 새로운 한글 유사 문서 탐색 방법을 제시한다. 이를 위하여, 성분 정렬(composition alignment) 기법을 적용한다. 성분 정렬 기법은 생물학에서 생물의 진화 과정이나 돌연변이 DNA 등 서열의 순서가 일부 뒤바뀌는 것을 허용하면서 유사한 시퀀스를 찾는 기법으로 기존의 방법보다 더욱 유연하고 민감한 방법이라 할 수 있다. 이를 적용하여 한글 문서를 탐색한 결과, 일반적인 문장 및 거의 동일한 문장 간의 유사도 점수는 큰 변화가 없었으나, 어순을 바꾼 문장의 경우 기존의 방법보다 평균 35.34% 가량 민감하게 탐색할 수 있었다. 추후 한글에 대한 초성 추출 및 성분 정렬 방법을 응용하여 다단계 구조의 유사 문서 탐색 방법에 대해 연구할 계획이다.
Measures of exploration and exploitation fall into three categories, patent-based measures, survey-based measures, and press-based measures. Such variety stems from the lack of consensus on definitions of exploration and exploitation. Given a dynamic nature of exploration and exploitation, I suggested how to improve existing press-based measures by suggesting strategies and procedures for constructing valid and reliable press-based measures in a single industry context. I illustrate my arguments through a study of the worldwide optical disk industry.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10b
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pp.931-934
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2000
움직임 추정 및 보상을 위한 방법 중 가장 많이 사용하는 블록 정합 방법은 어떤 평가 함수와 탐색방법(Search Procedure)을 사용했느냐에 따라 그 성능이 달라지게 된다. 본 논문에서는 평가 함수로써 평균 제곱 오차(Mean Squared Error; MSE), 평균 절대값 오차(Mean Absolute Error; MAE), 화소 차분류(Pel Difference Classification: PDC)을, 탐색 방법으로써 전체 탐색 방법(Full Search Method : FSM), 3단계 탐색 방법(Three Step Search : TSS), 대각 탐색 방법(Cross Search Algorithm ;CSA)을 사용하여 이들의 성능을 각각 비교 분석하여 봄으로써 블록 정합 방법을 이용한 움직임 추정에 대한 전반적인 이해를 도모하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.244-246
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2000
유전자 프로그래밍은 고정적인 구조가 아닌 가변 길이의 트리 구조를 가지고 있어서 여러 세대를 통하여 다양한 개체들을 만들어 낸다. 이러한 특징은 위원회 머신(committee machines)을 구축하는데 있어서 자연스럽고 또한 효과적인 알고리즘일 수 있다.하지만 해결해야 할 요소 중 하나는 다수의 개체들에서 결합할 개체의 선택과 개체의 수를 결정하기 위한 방법이다. 본 논문에서는 효과적인 개체들의 결합이 되기 위한 새로운 탐색방법을 소개한다. 이 방법은 확률적인 진화 탐색을 바탕으로 하고 있다. 제안된 방법을 여러 가지 분류 문제에 적용하였으며 실험을 통하여 탐색의 특성과 일반화 성능을 분석하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05a
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pp.129-132
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2003
그리드와 같은 대규모 컴퓨팅 자원이 연결되어 이용되는 분산처리 환경에서 가장 중요한 기능중에 하나가 자원 탐색(lookup)기능이다. 찾기 기능은 미리 정해진 형태로 지원을 등록하고 이 정보를 중앙에서 관리하는 단일기관이나 소규모로 분산된 컴퓨팅 자원을 공유하는 환경에서는 문제되지 않는다. 그러나 임의로 가입과 탈퇴가 가능하고 대규모로 자원이 연결된 그리드 환경에서는 빠른 자원 탐색이 성능의 기본 요소가 된다. 이 논문에서 그리드 환경에서 자원탐색 방법으로 분산형 자원탐색 방법인 Chord시스템을 이용하고 자원탐색방법을 신뢰성 있게 유지하기 위해 메시지큐를 이용하여 시스템을 모델링하고 시스템을 설계한 내용을 기술하였다. 이를 위하여 Chord시스템에 Message Queue System을 통합하여 응용 프로그램에서 요청한 자원탐색을 메시지 큐에 저장하여 노드가 failure되거나 네트워크가 분할이 되더라도 메시지 큐에 저장된 내용을 바탕으로 일관성을 유지할 수 있는 방법을 제시하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10c
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pp.457-459
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2004
본 논문은 움직임 벡터 재 산출 방법에 있어서 제한된 영역 내의 움직임 벡터 재 탐색 과정을 보다 효율적으로 운용함으로써 기존의 방법보다 빠르게 동작하는 크기조절 트랜스코딩 방법을 제안한다 기존의 크기조절 비디오 트랜스코딩은 크기 조절된 비디오의 정형화된 재 산출 과정을 통해 움직임 벡터를 구하고, 화질 열화의 최소화를 위해 재 산출된 움직임 벡터를 제한된 탐색 영역 내재 탐색을 통해 좀더 정확한 움직임 벡터를 구하는 방법을 사용한다 그러나 움직임 벡터 재 탐색과정은 않은 계산이 요구되어 속도 저하의 원인이 되며, 비디오의 특성에 따라 움직임 벡터 재 탐색 과정이 불필요한 경우가 발생한다. 따라서, 움직임이 없는 비디오에 대해서는 움직임 벡터 재탐색 과정을 수행하지 않음으로써 트랜스코딩 과정의 수행 속도를 개선하고, 움직임이 많은 프레임에 대해서는 움직임 벡터 재 탐색을 수행하여 화질 열화를 최소화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용하였을 때. 움직임이 적은 비디오일수록 화질 열화 없이 트랜스코딩 속도가 약 15%의 향상된 성능을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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