Although UCI Identification metadata is not represented in the UCI syntax, it means a set of elements that enable users to easily and quickly identify. Against this backdrop, we research on how to design identification metadata for UCI. First of all, we check ISO/IEC 11179 and compare this with UCI properties. And then we defines nine components (such as UCI, Identifier, Title, Type, Mode, Format, Contributor, ContributorEntitiy, and ContributorRole) as elements of the identification metadata and establish encoding scheme with several parts (such as List of Encoding Scheme, Encoding Scheme of Identifier, Encoding Scheme of Type, Encoding Scheme of Mode, Encoding Scheme of Format, and Encoding Scheme of ContributorRole).
문자 인코딩은 문자나 기호를 컴퓨터로 표현하기 위해 사용되는 방법이며 문자 인코딩 판별 소프트웨어들이 존재한다. 기존의 널리 쓰이는 인코딩 판별 소프트웨어인"uchardet"의 경우 변조되지 않은 일반 문서의 인코딩 판별 정확도는 91.39% 이지만 언어 판별 정확도는 32.09%에 불과하다. 또한 문서가 치환 암호에 의해 암호화 된 경우 인코딩 판별 정확도는 3.55%, 언어 판별 정확도는 0.06%로 매우 낮은 정확도를 보였다. 따라서 본 논문에서는 Deep learning 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용한 문서의 인코딩 및 언어 판별 방법을 제안하며, 기존의 인코딩 판별 소프트웨어"uchardet"보다 뛰어난 결과를 보였다. 제안하는 방법을 이용한 일반 문서의 인코딩 판별 정확도는 99.89%이며, 언어 판별 정확도는 99.92%이다. 또한 문서가 치환 암호에 의해 암호화된 경우에는 제안하는 방법의 인코딩 판별 정확도는 99.26%이며, 언어 판별 정확도는 99.77%로 매우 뛰어나다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.832-854
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2019
Action recognition has been studied in computer vision field for years. We present an effective approach to recognize actions using a dimension reduction method, which is applied as a crucial step to reduce the dimensionality of feature descriptors after extracting features. We propose to use sparse matrix and randomized kd-tree to modify it and then propose modified Local Fisher Discriminant Analysis (mLFDA) method which greatly reduces the required memory and accelerate the standard Local Fisher Discriminant Analysis. For feature encoding, we propose a useful encoding method called mix encoding which combines Fisher vector encoding and locality-constrained linear coding to get the final video representations. In order to add more meaningful features to the process of action recognition, the convolutional neural network is utilized and combined with mix encoding to produce the deep network feature. Experimental results show that our algorithm is a competitive method on KTH dataset, HMDB51 dataset and UCF101 dataset when combining all these methods.
The purpose of the present study was to investigate the age-related and encoding-, or retrieval- conditions-related differences in recall and to assess any possible interaction between encoding and retrieval conditions. 108 first and fifth grade children and college adults were presented a 30 item set of pictures for recall it a 2-trial study-test procedure. The data were analyzed in 3(age) x 3(encoding condition) x 3(retrieval condition) x 2(trials) mixed analyses of variance with repeated measures on the last factor. The results indicated the age-related differences in recall and encoding conditions-related differences in recall in the fifth-graders and college adults. Also, the first and fifth grade children's recall was influenced by retrieval conditions. The fifth graders' recall was a function of the interaction of encoding and retrieval conditions.
Instead of the surface pattern arranged repeatedly in two axial direction on a plane, we propose double patterns superposing two one-axial linear patterns as a reference target for surface encoding. A upper layer of the superposed pattern is the transparent glass with grooves cut in it at a fixed pitch. The position is sensed by detecting a shift of beam due to difference of a refractive index. And a lower layer is the aluminum with color-coated grooves. The amount of beam reflected on the layer varies according to its targeting position and is detected for encoding. For the above reference pattern, we can detect two-axial positions using only the single beam. Furthermore, the pattern size can be expanded with a size of the detector kept constant, meaning that the measured range can be expanded easily. In this paper, we review the existing optical encoding methods for grid pattern, and discuss the hardware implementation of the suggested surface encoding method.
웨이브렛 변환을 이용한 인공위성 영상의 압축을 보다 효과적으로 수행할 수 있는 필터의 조합을 살펴보았다. 압축정도를 표현하는 방법으로 encoding ratio를 이용하였고, 웨이브렛의 선택에 따라 PSNR값과 encoding ratio값이 변하는 양상을 보았다. 웨이브렛의 선택에 따라 PSNR값은 대략 13.2-21.6% 정도의 차이를 보였고 encoding ratio는 16.8-45.5%까지의 차이를 보였다. SAR 영상의 경우 encoding ratio는 16%20% 변동이 있지만, 일반영상의 경우는 웨이브렛의 선택에 따라 40% 이상 변화였다. 영상 압축시 웨이브렛의 선택효과는 인공위성 영상보다 일반영상에서 큰 영향을 미쳤다. PSNR, encoding ratio의 지수에서 인공위성 영상은 웨이브렛 선택에 영향을 덜 받는다. 인공위성 영상의 압축에 대한 웨이브렛 선택효과를 보여주기 위하여 새로운 지수인 ECR을 제안하였다. ECR은 일반영상보다 인공위성영상에서 웨이브렛의 종류에 따른 영향이 더 적게 나타났다. 그러나 인공위성 영상 압축시 3개의 지수에서 웨이브렛의 선택효과는 최소한 10% 이상으로 선택의 중요성은 무시될 수 없을 것이다.
A capability of performing the optical logic and arithmetic operations is followed by an effective encoding technique. In this paper, we proposed the color light encoding technique. By using this encoding technique, the space bandwidth product(SBP) is minimized in the output plane. In addition, we proposed the pre-operation pro-carry processing method that performs faster than the same time operation and carry processing method in optical computing. We proposed that the color liquid crystal device(CLCD) is used as the encoded color light input source.
본 논문은 Geometry Compression 분야에서 다뤄지는 압축기법 중 delta encoding 과정을 보완하여 좀 더 높은 압축률을 얻고자 하는 vertex position prediction 과정에 대한 내용으로 구성되어 있다. 이것은 triangle strip 형태의 입력을 받아서 그 vertex data 중 position 정보들간의 delta encoding 과정을 예측 기법을 이용한 encoding 과정으로 대체하여 Huffman encoding 과정에서의 symbol 개수를 줄여 압축률을 향상시키자는 개념에서 출발한다. triangle strip 생성 기법 중 greedy algorithm을 적용한 후, 기존의 parallelogram 방식과 이 논문에서 새로이 제안하는 방식을 비교하여 보다 나은 압축 방식을 제시하는 것이 이 논문의 목적이다. 이 논문에서 제시하는 방식을 실험한 결과, 기존의 예측 기법에 비해 2.4% 정도의 향상을 보여주고 있다.
본 논문에서는 고속, 저전력 비디오 부호화에 적합한 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화기를 더욱 고속화하기 위한 병렬처리 방법을 제안한다. 기존의 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 방법은 양자화 된 변환계수를 비트플레인 단위로 분해한 후 비트플레인별로 순차적으로 LDPCA 채널코드로 부호화함에 따라 전체 부호화 연산량에서 LDPCA 부호화가 평균적으로 60% 정도 차지하였고, 이러한 복잡도는 고비트율로 부호화 할수록 더욱 증가하였다. 본 논문에서는 이런 분산비디오부호화 방법의 복잡도 문제를 개선하기 위해 여러 개의 비트플레인들을 하나의 메시지묶음으로 묶어서 한 번의 연산으로 여러 개의 데이터를 동시에 고속 LDPCA 채널코드 부호화하는 병렬화 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 순차적 방법에 비해 저비트율에서는 8배, 고비트율에서는 55배까지 LDPCA 채널코드 부호화 속도를 향상시켰다. 결과적으로 전체 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화에서 LDPCA 채널코드 부호화의 상대적인 복잡도 비율을 평균 9%까지 낮출 수 있었으며, Wyner-Ziv 영상의 부호화 속도도 QCIF 크기 영상을 2.5GHz 속도의 CPU를 가진 PC환경에서 GOP 길이가 64인 경우 초당 700 ~ 2,300장을 부호화 할 수 있음을 확인했다. 제안 방법은 LDPCA를 사용하는 화소영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화에도 적용 가능하여 고속의 부호화가 요구되는 다양한 응용에 활용이 기대된다.
The purpose of the present study was to investigate the age-related differences in recall and to assess effects of presentation modality, encoding condition and cue modality on recall in terms of encoding specificity principles and dual-coding theory. Eighty children in each of 3grades(first, third and fifth) were presented a 30-item set of pictures or words on cars for recall in a study-test procedure. The experiment was designed as a 3(age) x 2(presentation modality:picture or word) x 2(encoding condition:random or category) x 2(cue modality:picuture or word) factorial design. Statistical analyses were with four-way ANOVA and $Scheff\acute{e}$ test. It was concluded from these results that when the stimulus was presented by pictures, encoded by category and the cues were also presented by pictures, recall increased in all ages. These results were interpreted in terms of encoding specificity principles and dual-coding theory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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