• 제목/요약/키워드: 3-Dimensional data structuring

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자기조직화 지도를 이용한 한국 기업의 재무성과 평가 (Financial Performance Evaluation using Self-Organizing Maps: The Case of Korean Listed Companies)

  • 민재형;이영찬
    • 한국경영과학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.1-20
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    • 2001
  • The amount of financial information in sophisticated large data bases is huge and makes interfirm performance comparisons very difficult or at least very time consuming. The purpose of this paper is to investigate whether neural networks in the form of self-organizing maps (SOM) can be successfully employed to manage the complexity for competitive financial benchmarking. SOM is known to be very effective to visualize results by projecting multi-dimensional financial data into two-dimensional output space. Using the SOM, we overcome the problems of finding an appropriate underlying distribution and the functional form of data when structuring and analyzing a large data base, and show an efficient procedure of competitive financial benchmarking through clustering firms on two-dimensional visual space according to their respective financial competitiveness. For the empirical purpose, we analyze the data base of annual reports of 100 Korean listed companies over the years 1998, 1999, and 2000.

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3차원 형상 복원을 위한 수학적 모폴로지 기반의 초점 측도 기법 (A New Focus Measure Method Based on Mathematical Morphology for 3D Shape Recovery)

  • ;최영규
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제6권1호
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    • pp.23-28
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    • 2017
  • Shape from focus (SFF) 기법은 카메라 렌즈를 다양한 초점 거리로 놓고 촬영한 영상을 이용해 물체의 3차원 정보를 추출하는 방법이다. 이 논문에서는 미소 객체(microscopic object)의 3차원 깊이 정보를 추출하기 위해 수학적 모폴로지의 기울기 연산자를 이용하는 새로운 SFF방법을 제안한다. 전통적으로 SFF 기법에서는 초점의 품질을 측정하기 위해 하나의 초점 측도(focus measure)를 사용한다. 그러나 미소 객체의 복잡한 형태와 텍스쳐 특성에 따라 하나의 초점 측도만을 사용하는 것은 충분하지가 않은데, 본 논문에서는 향상된 초점 측도를 위해 다수의 형태소(multi-structuring elements)를 사용하는 모폴로지 연산자를 사용하는 방법을 제안한다. 최종적으로 모든 초점 측도 결과를 통합하여 최적의 깊이 맵을 계산하게 된다. 실험을 통해 제안된 알고리즘이 기존의 방법들에 비해 3차원 형상 복원 측면에서 더 정밀한 깊이 맵을 제공하는 것을 알 수 있었다.

슬랙스 원형에 따른 착의 평가의 피복인간공학적 연구 (제1보) (Clothing-ergonomical Analysis of Wearing Test According to the Basic Slacks' Patterns (I))

  • 김혜경;문영애
    • 한국의류학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.396-405
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    • 1997
  • The purpose of this study was to investigate the wearing condition according to different basic slacks'patterns and to provide fundamental data on structuring slacks' pattern using the multi-dimensional measuring method. 3 different kinds of basic slacks' patterns (A, B, C) were used and cross-sectional measurements of 6 parts were analysed. The results were as follows; 1) It revealed that the girth of waist, hip and thigh effected the degree of ease amounts. 2) Moira pattern shape fully supported that the considerable body parts affected the change of ease amounts. 3) Basic pattern A was usually expected to be suitable for standard-sized or unmarried women who had not experienced body-type change. 4) Basic pattern B and C were suitable for large-sized or married women whose body·type had changed. Therefore the crotch length and depth, gredient of center back line has to be set up accurately.

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구조성 데이터의 입체식 계수기법에 의한 벡터 처리개념의 설계 (An Architecture of Vector Processor Concept using Dimensional Counting Mechanism of Structured Data)

  • 조영일;박장춘
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제3권1호
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    • pp.167-180
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    • 1996
  • 스칼라 처리지향의 기계에서 벡터 처리를 위해서는 스칼라 처리가 벡터 요소 수 만큼 수행되어야 한다. 소위 von Neumann원리에 의한 벡터 처리기법이다. 메모리를 악세스 하는 장치로는 명령어의 순차적 계수를 위한 프로그램 계수기 뿐이기 때문에 벡터 데이터의 악세스는 명령어의 지시나 또는 ALU 의 주소 계산에 의해 수행되어 야 한다. 여기서는 재래식 개념의 하드웨어적 결합을 보충하기 위해 벡터 요소들을 입체적으로 악세스하기 위한 악세스 장치의 설계를 제안한다. 벡터의 구조 처리를 위한 필요성은 명령어군에 포함되었고 그들 명령어들은 데이터 처리와 동시에 데이터 악세스 안에 처리되도록 한다.

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복합 문서의 의미적 분해를 통한 다중 벡터 문서 임베딩 방법론 (Multi-Vector Document Embedding Using Semantic Decomposition of Complex Documents)

  • 박종인;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제25권3호
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    • pp.19-41
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    • 2019
  • 텍스트 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 최근 비정형 텍스트 데이터를 구조화하는 방안에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. doc2Vec으로 대표되는 기존 문서 임베딩 방법은 문서가 포함한 모든 단어를 사용하여 벡터를 만들기 때문에, 문서 벡터가 핵심 단어뿐 아니라 주변 단어의 영향도 함께 받는다는 한계가 있다. 또한 기존 문서 임베딩 방법은 하나의 문서가 하나의 벡터로 표현되기 때문에, 다양한 주제를 복합적으로 갖는 복합 문서를 정확하게 사상하기 어렵다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 기존의 문서 임베딩이 갖는 이러한 두 가지 한계를 극복하기 위해 다중 벡터 문서 임베딩 방법론을 새롭게 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 전체 단어가 아닌 핵심 단어만 이용하여 문서를 벡터화하고, 문서가 포함하는 다양한 주제를 분해하여 하나의 문서를 여러 벡터의 집합으로 표현한다. KISS에서 수집한 총 3,147개의 논문에 대한 실험을 통해 복합 문서를 단일 벡터로 표현하는 경우의 벡터 왜곡 현상을 확인하였으며, 복합 문서를 의미적으로 분해하여 다중 벡터로 나타내는 제안 방법론에 의해 이러한 왜곡 현상을 보정하고 각 문서를 더욱 정확하게 임베딩할 수 있음을 확인하였다.