The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.9A
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pp.1392-1400
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1999
In this paper, we propose a two-stage fast full search algorithm for block motion estimation that produces the same performance to that of full search algorithm (FSA) but with remarkable computation reduction. The proposed algorithm uses the search region subsampling and the difference of adjacent pixels in the current block. In the first stage, we subsample the search region by a factor of 9, and then calculate mean absolute error (MAE) at the subsampled search points. And in the second stage, we reduce the search points that need block matching process by using the lower bound of MAE value at each search Point. We Set the lower bound of MAE value for each search point from the MAE values which are calculated at the first stage and the difference of adjacent pixels in the current block. The experimental results show that we can reduce the computational complexity considerably without any degradation of picture quality.
Query languages for XML use paths in a data graph to represent queries. Actually, paths in a data graph are used as a basic constructor of an XML query. User can write more expressive Queries by using Patterns (e.g. regular expressions) for paths. There are many identical paths in a data graph because of the feature of semi-structured data. Current researches for indexing XML utilize identical paths in a data graph, but such an index can grow larger than source data graph and cannot guarantee efficient access path. In this paper we propose a partitioning technique that can partition all the paths in a data graph. We develop an index graph that can find appropriate partitions for a path query efficiently. The size of our index graph can be adjusted regardless of the source data. So, we can significantly improve the cost for index graph traversals. In the performance study, we show our index much faster than other graph based indexes.
Kim, Jae-In;Song, Myung-Jin;Han, Dae-Young;Kim, Dae-In;Hwang, Bu-Hyun
The KIPS Transactions:PartD
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v.16D
no.4
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pp.507-516
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2009
In stream data processing system, generally the interval queries are in advance registered in the system. When a data is input to the system continuously, for realtime processing, a query indexing method is used to quickly search queries. Thus, a main memory-based query index with a small storage cost and a fast search time is needed for searching queries. In this paper, we propose a LVC-based(Limited Virtual Construct-based) query index method using a hashing to meet the both needs. In LVC-based query index, we divide the range of a stream into limited virtual construct, or LVC. We map each interval query to its corresponding LVC and the query ID is stored on each LVC. We have compared with the CEI-based query indexing method through the simulation experiment. When the range of values of input stream is broad and there are many short interval queries, the LVC-based indexing method have shown the performance enhancement for the storage cost and search time.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.12
no.6
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pp.693-703
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2006
Keeping the balance between exploration of new possibilities and exploitation of existing certainties in organizational innovation is getting its significance as business environments become more turbulent This paper focused on the relationship between two different types of innovation and network configuration. For this purpose, we conducted the empirical studies of 168 IT SMEs located in Gyeongbuk. For this analysis, we defined two innovation types as exploratory innovation and exploitative innovation. Also, we considered network scope and strength of tie as network configuration. The results showed that the exploratory innovation had sparse network of network scope and weak tie of strength. On the contrary the exploitative innovation had dense network and strong tie.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.8B
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pp.1506-1517
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1999
In this paper, we propose two fast block matching algorithm using the distribution of mean absolute difference (MAD) at the search region overlapped with neighbor blocks and pixel subsapmling. The proposed methods use the lower and upper bound of MAD at the overlapped search region which is calculated from the MAD of neighbor block at that search position and MAD between the current block and neighbor block. In the first algorithm, we can reduce the computational complexity by executing the block matching operation at the only necessary search points. That points are selected using the lower bound of MAD. In the second algorithm, we use the statictical distribution of actual MAD which exists between the lower bound and upper bound of MAD. By using the statistical distribution of actual MAD, we can significantly reduce the computational complexity for motion estimation. after striking space key 2 times.
Park, Seok-In;Kim, Taek-Hyun;Lee, Kwang-Jo;Yang, Sung-Bong
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06d
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pp.254-257
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2010
최근 모바일 컴퓨팅 기술이 급격이 발전하면서, 이동 애드-혹 네트워크(Mobile Ad-Hoc Network, MANET)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대다수의 MANET에 관한 연구는 하나의 MANET 내에서 이루어지는 라우팅 방법이나 에너지 관리에 대한 것으로 MANET 내에서 검색에 실패 했을 경우에 대한 해결 방법은 없는 상태이다. 본 논문에서는 하나의 MANET에서 검색에 실패한 경우에 기반망인 무선 AP를 이용하여 또 다른 MANET으로 연결하고 정보를 검색 할 수 있도록 탐색범위 확장을 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 보다 넓은 범위에서 필요로 하는 정보를 가진 단말을 탐색할 수 있게 함으로써 MANET에서의 검색 성공률을 높일 수 있다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.1B
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pp.128-140
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2000
In this paper, we propose a fast block matching algorithm using the mean absolute error (MAE) of neighbor search point and search region reduction. The proposed algorithm is composed of two stages. At the first stage,the search region is divided into nonoverlapped 3$\times$3 areas and MAE of the center point of each area iscalculated. The minimum MAE value of all the calculated MAE's is determined as reference MAE. At thesecond stage, because the possibility that final motion vector exist near the position of reference MAE is veryhigh, we use smaller search region than first stage, And, using the MAE of center point of each area, the lowerbound of rest search point of each area is calculated and block matching process is performed only at the searchpoints that the lower bound is smaller than reference MAE. By doing so, we can significantly reduce thecomputational complexity while keep the increasement of motion estimation error small.
In this paper. we propose a fast search algorithm for nearest neighbor vector quantization (NNVQ). The proposed algorithm rejects those codewords which can not be the nearest codeword and reduces the search range of codebook. Hence it reduces computational time and complexity in encoding process, while it provides the same SD performance as the conventional full search algorithm. We apply the proposed algorithm to the adaptive multi-rate (AMR) speech coder and a general vector quantizer designed by LBG. algorithm. Simulation results show effectiveness of the proposed algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.151-154
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2013
We typically have a variety of equipment that can detect and track targets, and detect and track target quickly and accurately through the exchange of the information between each piece of equipment. These equipments have similar detection area(FOV), but some are different due to the limits of the resolution of the equipments. In this paper, we studied the method of reducing time to search and detect target, and also did the method of tracking automatically it.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.32
no.2
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pp.189-209
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1998
The purpose of this study is to verify the difference of behavioral characteristics between the primary and secondary search, the influence of the primary search results on Online databases. Data is collected by surveying the professional and end-user searchers in 33 online information service centers. 262 valid responses out of 308 questionaire are analyzed by the t-test, ANOVA, $\chi^2-test$ using SAS program. The major findings are as follows : (1) Preparatory searches(the levels of expectation, the degree of question comprehension), search results(the number of output documents, precision ratio, recall ratio, degree of satisfaction) are significantly different between the primary and secondary searches on Online Databases. But the number of search terms, Boolean logics, files, systems, relevant documents are not significantly different between the primary and secondary searches. (2) The results of the primary search affect the secondary searches. The number of output documents in the primary search affect the modification of search strategies and objects in the secondary searches. The number of relevant documents affect the variation of search scopes in the secondary searches. The precision ratio affect the change of search strategies and scopes in the secondary searches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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