• Soft Computing and Machine Intelligence
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• 제1권1호
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• pp.24-30
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• 2021

The accelerated growth of the internet and the enormous amount of data availability has become the primary reason for machine learning applications for data analysis and, more specifically, pattern recognition and decision making. In this paper, we focused on the crowdfunding site Kickstarter and collected the comments in order to apply neural networks to classify the projects based on the sentiments of backers. The power of customer reviews and sentiment analysis has motivated us to apply this technique in crowdfunding to find timely indications and identify suspicious activities and mitigate the risk of money loss.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.163-169
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• 2017

There are various algorithms evaluating a threshold for image segmentation. Among them, Otsu's algorithm sets a threshold based on the histogram. It finds the between-class variance for all over gray levels and then sets the largest one as Otsu's optimal threshold, so we can see that Otsu's algorithm requires a lot of the computation. In this paper, we improved the amount of computational needs by using estimated Otsu's threshold rather than computing for all the threshold candidates. The proposed algorithm is compared with the original one in computation amount and accuracy. we confirm that the proposed algorithm is about 29 times faster than conventional method on single processor and about 4 times faster than on parallel processing architecture machine.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권1호
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• pp.265-274
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• 2016

In this paper, we consider a diffusion risk process, in which, its surplus process behaves like a Brownian motion in-between adjacent epochs of claims. We assume that the claims occur following a Poisson process and their sizes are independent and exponentially distributed with the same intensity. Our main goal is to derive the exact formula of the joint moment generating function of the ruin time and the total amount of aggregated claim sizes until ruin in the diffusion risk process. We also provide a method for computing the related first and second moments using the joint moment generating function and the augmented matrix exponential function.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.11-23
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• 2004

The decomposition of a structuring element for a morphological operation reduces the amount of the computation required for executing the operation. In this paper, we present a new technique for the decomposition of convex structuring elements for morphological operations. We formulated the linear constraints for the decomposition of a convex polygon in discrete space, then the constraints are applied to the decomposition of a convex structuring element. Also, a cost function is introduced to represent the optimal criteria for decomposition. We use linear integer programming technique to find the combination of basis structuring elements which minimizes the amount of the computation required for executing the morphological operation. Formulating different cost functions for different implementation methods and computer architectures, we can determine the optimal decompositions which guarantee the minimal amounts of computation on different computing environment.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제17권4호
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• pp.62-65
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• 2018

We will provides a micro-pump infusion injector with the cloud networking for remote control. The existing infusion injector with controlled manually have an uncomfortable to use it inconveniently. The proposed remote control infusion, infusion system enables the identification and control of injected amount through the IOT function on th WEB. The micro-pump used is a piezo electric pump manufactured by using MEMS technology, and the amount of charge is varied depending on the frequency magnitude through the micro-controller. The micro-pump can adjust the speed of the fluid depending on the frequency and can be from 0.1ml / min to 7ml / min when the frequency is from 3 to 110Hz.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1482-1484
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• 2019

We present a method for transmitting 3D object information in real time in a telepresence system. Three-dimensional object information consists of a large amount of point cloud data, which requires high performance computing power and ultra-wideband network transmission environment to process and transmit such a large amount of data in real time. In this paper, multiple users can transmit object motion and facial expression information in real time even in small network bands by using GANs (Generative Adversarial Networks), a non-supervised learning machine learning algorithm, for real-time transmission of 3D point cloud data. In particular, we propose the creation of an object similar to the original using only the feature information of 3D objects using conditional GANs.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.51-59
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• 2024

In this work, we focused on reducing the amount of image data to be sent by extracting and progressively sending prominent image features to high-performance computing systems taking into consideration the right amount of image data required by object identification application. We demonstrate that with our technique called Progressive Object Detection over a Lossless Network using Fragmented DCT Coefficients (Proficient), object identification applications can detect objects with at least 70% combined confidence level by using less than half of the image data.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.53-61
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• 2002

본 논문은 이종 분산시스템을 위한 동적 부하균등 알고리즘을 제안하였다 본 알고리즘은 타스크들이 재배치할 수 있게 한다. 알고리즘의 핵심은 송신자로부터 수신자에게로 적절한 처리 요구량을 전송하는데 있다 본 전송량은 동적으로 송신자와 수신자간 협상과정에서 결정된다. 이러한 전송량이 결정될 때 고려되는 요소들은 다른 노드의 처리속도 현재 송신자와 수신자간의 부하상태, 재배치하기에 적절한 처리요구 등이다. 본 연구에서는 또한 이종시스템을 위해 특별히 설계된 부하상태 전략도 제안하였다. 연구결과는 제안한 알고리즘이 현존하는 알고리즘에 비해 뛰어난 성능을 보였고 시스템 속성이 다양한 측면에서 안정적이다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권1호
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• pp.58-71
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• 2002

일반적으로 이미지나 공간 데이터베이스와 같은 다차원의 특징을 갖는 데이터들은 대용량의 저장공간을 요구한다. 이 대량의 데이터를 하나의 워크스테이션에 저장하고 검색을 수행하는 데는 한계가 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 병렬 컴퓨팅 환경에서 이들에 대한 저장 및 검색을 수행한다면 훨씬 더 높은 성능 향상을 가져 올 수 있을 것이다. 이 논문에서는 기존에 존재하는 병렬 컴퓨팅 환경의 장점을 최대한 이용하는 병렬 고차원 색인구조를 제안한다. 제안하는 색인구조는 nP(프로세서)-nD(디스크)와 lP-nD의 결합 형태인 nP-n$\times$mD의 구조라고 볼 수 있다. 노드 구조는 팬-아웃을 증가시키고 트리의 높이를 줄일 수 있도록 설계되었다. 또한 I/O의 별렬성을 최대화하는 범위 탐색 알고리즘을 제안하고 이것을 K-최근접 탐색 알고리즘에 적용하여 탐색 성능향상을 꾀한다. 마지막으로, 다양한 환경에서의 실험을 통해 제안하는 색인구조의 탐색 성능을 테스트하고 기존에 제안된 병렬 다차원 색인구조와의 비교를 통해 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.53-65
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• 2012

기존의 Stereoscopy영상의 생성 방법은 2개의 촬영용 렌즈를 일정한 간격으로 띄워놓고 같은 피사체를 촬영하여 좌우 시점의 영상을 생성하는 방법을 이용하게 된다. 하지만 Stereoscopy 카메라를 이용한 3차원 TV 수신의 경우에 좌시점과 우시점에 대한 2개의 영상을 모두 동시에 전송해야 하기 때문에 대역폭의 부담이 크다. 이에 보다 효율적인 여러 방법들에 대한 논의가 이루어지고 있다. 그중 DIBR(Depth Image Based Rendering)은 한장의 영상과 이에 대한 Depth정보를 이용하여 좌시점과 우시점의 영상을 생성하기 때문에 전송 대역폭을 줄일 수 있으며, 이러한 점으로 인하여 기존의 Static Scene에서 DIBR Image 생성에 대한 다양한 Algorithm이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 반전된 Depth 영상을 이용하여 자연스럽게 Hole을 채움과 동시에 주변 배경의 왜곡 또한 최소화하는 Gaussian Hole-Filling 방법을 제안하려 한다. 또한 각 Algorithm들의 성능을 비교, 계산하여 각 Algorithm들의 효용성을 분석하였다.