• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.93-102
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• 2007

시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용하여 질의를 처리하기 때문에 보다 정확한 검색 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 추론을 통하여 얻어진 새로운 지식도 검색 결과에 포함시킬 수 있다. 메타데이터와 온톨로지를 기술하기 위한 시맨틱 웹 언어 중 RDF와 RDF 스키마가 보편적으로 많이 활용되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마로 기술된 시맨틱 웹 언어에 대한 효과적인 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 키워드 질의 처리 결과의 기본 단위를 전체 웹 문서나 부분이 아닌 정보 리소스로 정의하였다. 그리고 메타데이터와 온톨로지 정보를 모두 고려한 시맨틱 웹 환경의 키워드 질의를 3가지 유형으로 분류하고 다양한 관련 질의에 대한 처리를 효과적으로 지원하기 위하여 키워드 인덱스와 저장 구조를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 키워드 인덱스는 질의 조건으로 주어진 키워드를 직접 포함하고 있는 리소스는 물론 의미적 관계에 의해 간접적으로 포함하고 있는 리소스에 관련된 정보를 쉽게 제공할 수 있다. 그리고 본 논문에서는 클래스와 속성의 일반적인 정보와 계층 정보를 단순한 레이블링 기법을 이용하여 표현한 후 제안된 저장 구조를 이용해 정보를 유지하여 시맨틱 웹 환경에 적합한 키위드 질의 처리를 지원하고자 한다.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권8호
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• pp.1-6
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• 1992

This paper proposed a neural computer architecture for the learning of script character pattern recognition categories. Oriented filter with complex cells preprocess about the input script character, abstracts contour from the character. This contour normalized and inputed to the ART. Top-down attentional and matching mechanisms are critical in self-stabilizing of the code learning process. The architecture embodies a parallel search scheme that updates itself adaptively as the learning process unfolds. After learning ART self-stabilizes, recognition time does not grow as a function of code complexity. Vigilance level shows the similarity between learned patterns and new input patterns. This character recognition system is designed to adaptable. The simulation of this system showed satisfied result in the recognition of the hand written characters.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권2호
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• pp.147-156
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• 2006

이벤트 로깅은 시스템 및 네트워크 관리에 있어 그 역할이 증대되고 있으며, syslog는 해당 분야에 있어 사실상의 표준으로 사용되고 있다. 그러나 대부분의 로그 분석은 반구조적 특징을 보이는 로그 형식으로 인하여 빈번히 출현하는 패턴에만 집중하고 있다. XML은 syslog 데이터를 구조화하는 데 있어 유용한 방식을 제공하고 정보 탐색을 용이하게 해 준다. 하지만 이전의 XML 형식들 및 어플리케이션들은 로그 데이터를 위한 순위 기반 검색이나 유사도 측정 등과 같은 의미론적 접근에 적합하지 않다. 본 논문에서는 XML 기반의 순위 키워드 검색 기법을 기초로, 새로운 로그 데이터 모델링을 통해 syslog 데이터를 위한 XML 트리 구조를 제안한다. 그리고 기존의 XML 구조보다 의미론적 검색에 적합함을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권12호
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• pp.565-572
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• 2017

본 연구는 기존의 수요 예측 등의 시계열 연구에서 주로 사용되는 ARIMA 모형의 어려움을 극복하고자 인공신경망(Artificial neural network) 모형을 이용하여 한국 프로 야구 관중 수를 예측하였다. 훈련 자료로는 2015년 3월부터 9월까지의 일별 KBO 관중 수 자료를 대상으로 하였다. 전방향 신경망(Feedforward neural network)의 모형 훈련 과정에서, 그리드 탐색(Grid search)을 적용하여 최적의 초모수(Hyperparameter)를 찾고자 하였다. 그 결과, 그리드 탐색법의 최적 모형을 이용한 평균 절대 백분율 오차(MAPE)는 평균 20.9% 였다. 앙상블 기법을 이용한 모형의 MAPE는 평균 20.0%였다. 이는 다중회귀와 비교해보았을 때, 평균적으로 각각 26.3%, 30.3% 높은 예측력을 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.60-70
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• 1999

웹 서비스를 기반으로 한 인터넷은 비약적으로 발전하고 있으며, 차세대 웹 표준화를 위한 노력이 전세계적으로 진행 중에 있다. 처음 개발된 당시 웹은 텍스트 기반의 구조에 맞추어 HTTP, HTML, URL이 제안되어 이를 통해 비동기적인 형태의 검색과 단순하고 단일한 방식의 표현 방식을 사용해 왔다. 그러나 최근 인터넷 상의 상당수의 데이터들은 보다 복잡해지고 구조화되어 가고 있으며 동기적인 멀티미디어 정보를 포함하는 등 새로운 구조 및 표현 방식을 요구하게 되었다. W3C의 사용자 인터페이스 도메인 중 멀티미디어 동기화 그룹에서 현재 표준화 작업중인 언어는 SMIL SMIL은 웹 상에서 멀티미디어 요소들이 잘 통합되어 어느 위치에서 얼마동안 표현되는지를 기술하는 XML-기반 언어이다. 본 논문에서는SMIL 관련 표준화 동향 및 주요 이슈들을 연구 분석하고 기술 개발 내용에 대하여 논의한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.1-19
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• 2001

웹 서비스를 기반으로 한 인터넷은 비약적으로 발전하고 있으며, 차세대 웹 표준화를 위한 노력이 전세계적으로 진행 중에 있다. 처음 개발된 당시 웹은 텍스트 기반의 구조에 맞추어 HTTP, HTML, URL이 제안되어 이를 통해 비동기적인 형태의 검색과 단순하고 단일한 방식의 표현 방식을 사용해 왔다. 그러나 최근 인터넷 상의 상당수의 데이터들은 보다 복잡해지고 구조화되어 가고 있으며, 동기적인 멀티미디어 정보를 포함하는 등 새로운 구조 및 표현 방식을 요구하게 되었다. W3C의 사용자 인터페이스 도메인 중 멀티미디어 동기화 그룹에서 현재 표준화 작업중인 언어는 SMIL로 SMIL은 웹 상에서 멀티미디어 요소들이 잘 통합되어 어느 위치에서 얼마동안 표현되는지를 기술하는 XML-기반 언어이다. 본 논문에서는 SML 관련 표준화 동향 및 주요 이슈들을 연구 분석하고 기술 개발 내용에 대하여 논의한다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제14권4호
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• pp.391-406
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• 2014

The performance of General-Purpose computation on Graphics Processing Units (GPGPU) is heavily dependent on the memory access behavior. This sensitivity is due to a combination of the underlying Massively Parallel Processing (MPP) execution model present on GPUs and the lack of architectural support to handle irregular memory access patterns. Application performance can be significantly improved by applying memory-access-pattern-aware optimizations that can exploit knowledge of the characteristics of each access pattern. In this paper, we present an algorithmic methodology to semi-automatically find the best mapping of memory accesses present in serial loop nest to underlying data-parallel architectures based on a comprehensive static memory access pattern analysis. To that end we present a simple, yet powerful, mathematical model that captures all memory access pattern information present in serial data-parallel loop nests. We then show how this model is used in practice to select the most appropriate memory space for data and to search for an appropriate thread mapping and work group size from a large design space. To evaluate the effectiveness of our methodology, we report on execution speedup using selected benchmark kernels that cover a wide range of memory access patterns commonly found in GPGPU workloads. Our experimental results are reported using the industry standard heterogeneous programming language, OpenCL, targeting the NVIDIA GT200 architecture.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.861-864
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• 2009

최근에는 손의 다양한 부위에서 정맥을 인식하기 위한 생체인식 기술이 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 정맥 패턴을 검출하기 위한 계층적 슬라이싱 방법을 제안한다. 스캔한 정맥 이미지를 다양한 두께 값으로 슬라이싱한다. 슬라이스된 이미지에서 평균 밝기값을 구하고 이를 곡률 값으로 변환하여 정맥 후보 구역을 검출한다. 이 정맥 후보 지역을 재검색하여 중복 검출된 지점을 분석하여 실제의 정맥 패턴을 찾아낸다. 이를 통해 원래 이미지에서 정맥 패턴을 검출하는 새로운 알고리즘을 제안한다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제31권3호
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• pp.205-214
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• 2014

In this study, a star identification algorithm which utilizes pivot patterns instead of apparent magnitude information was developed. The new star identification algorithm consists of two steps of recognition process. In the first step, the brightest star in a sensor image is identified using the orientation of brightness between two stars as recognition information. In the second step, cell indexes are used as new recognition information to identify dimmer stars, which are derived from the brightest star already identified. If we use the cell index information, we can search over limited portion of the star catalogue database, which enables the faster identification of dimmer stars. The new pivot algorithm does not require calibrations on the apparent magnitude of a star but it shows robust characteristics on the errors of apparent magnitude compared to conventional pivot algorithms which require the apparent magnitude information.

• 전기학회논문지
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• 제58권5호
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• pp.1025-1034
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• 2009

In steel making production line, steel slabs are given a unique identification number. This identification number, Slab management number(SMN), gives information about the use of the slab. Identification of SMN has been done by humans for several years, but this is expensive and not accurate and it has been a heavy burden on the workers. Consequently, to improve efficiency, automatic recognition system is desirable. Generally, a recognition system consists of text localization, text extraction, character segmentation, and character recognition. For exact SMN identification, all the stage of the recognition system must be successful. In particular, the text localization is great important stage and difficult to process. However, because of many text-like patterns in a complex background and high fuzziness between the slab and background, directly extracting text region is difficult to process. If the slab region including SMN can be detected precisely, text localization algorithm will be able to be developed on the more simple method and the processing time of the overall recognition system will be reduced. This paper describes about the slab region localization using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) features in the image. First, SIFT algorithm is applied the captured background and slab image, then features of two images are matched by Nearest Neighbor(NN) algorithm. However, correct matching rate can be low when two images are matched. Thus, to remove incorrect match between the features of two images, geometric locations of the matched two feature points are used. Finally, search rectangle method is performed in correct matching features, and then the top boundary and side boundaries of the slab region are determined. For this processes, we can reduce search region for extraction of SMN from the slab image. Most cases, to extract text region, search region is heuristically fixed [1][2]. However, the proposed algorithm is more analytic than other algorithms, because the search region is not fixed and the slab region is searched in the whole image. Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance.