• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권6호
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• pp.501-508
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• 2009

본 논문에서는 상호연결망 폴디드 하이퍼-스타 연결망 FHS(2n,n)이 노드 대칭임을 증명하고, 이분할 연결망임을 증명한다. FHS(2n,n)이 오 드 연결망 On+1에 연장율 2, 밀집율 1로 임베딩 가능함을 보이고, 오드 연결망 Od이 FHS(2d,d)에 연장율 2, 밀집율 1로 임베딩 가능함을 보인 다. 또한 $2n{\time}n$ 토러스가 FHS(2n,n)에 연장율 2, 밀집율 2로 임베딩 가능함을 보인다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권1호
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• pp.43-56
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• 2023

With the development of the e-commerce market, various types of products continue to be released. However, customers face an information overload problem in purchasing decision-making. Therefore, personalized recommendations have become an essential service in providing personalized products to customers. Recently, many studies on GCN-based recommender systems have been actively conducted. Such a methodology can address the limitation in disabling to effectively reflect the interaction between customer and product in the embedding process. However, previous studies mainly use implicit feedback data to conduct experiments. Although implicit feedback data improves the data scarcity problem, it cannot represent customers' preferences for specific products. Therefore, this study proposed a novel model combining explicit and implicit feedback to address such a limitation. This study treats the average ratings of customers and products as the features of customers and products and converts them into a high-dimensional feature vector. Then, this study combines ID embedding vectors and feature vectors in the embedding layer to learn the customer-product interaction effectively. To evaluate recommendation performance, this study used the MovieLens dataset to conduct various experiments. Experimental results showed the proposed model outperforms the state-of-the-art. Therefore, the proposed model in this study can provide an enhanced recommendation service for customers to address the information overload problem.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권7호
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• pp.318-326
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• 2008

본 논문에서는 하이퍼큐브보다 망비용이 개선된 폴디드 하이퍼큐브 연결망과 이븐연결망, 오드 연결망 사이의 임베딩을 분석한다. 연구 결과로 폴디드 하이퍼큐브 $FQ_n$을 이븐연결망 $E_{n-1}$에 연장율 2, 밀집율 1에 임베딩 가능함을 보이고, 이븐연결망 $E_d$을 폴디드 하이퍼큐브 $FQ_{2d-3}$에 연장율 1에 임베딩 가능함을 보인다. 또한, 폴디드 하이퍼큐브 $FQ_n$는 오드연결망 $O_{n-1}$에 연장율 2, 밀집율 1에 임베딩 가능함을 보이고, 오드연결망 $O_d$는 폴디드 하이퍼큐브 $FQ_{2d-1}$에 연장율 2, 밀집율 1에 임베딩 가능함을 보인다. 마지막으로, 이븐연결망 $E_d$는 오드연결망 $O_d$에 연장을 2, 밀집을 1에 임베딩 가능함을 보이고, 오드연결망 $O_d$는 이븐연결망 $E_{d-1}$에 연장율 2, 밀집율 1에 임베딩 가능함을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.479-482
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• 1998

Whether a given tree is a subgraph of the interconnection network topology is one of the important problem in parallel computing. Trees are used as the underlying structure for divide and conquer algorithms and provide the solution spaces for NP-complete problems. Complete binary trees are the basic structure among those trees. Binomial trees play an important role in broadcasting messages in parallel networks. If binomial trees can be efficiently embedded in complex binary trees, broadcasting algorithms can be effeciently performed on the interconnection networks. In this paper, we present average dilation 2 embedding of binomial trees in complete binary trees.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권4호
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• pp.249-254
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• 2007

본 논문에서는 후위순회 피보나치 원형군의 임베딩 문제를 고려한다. 후위순회 피보나치 원형군은 피보나치 선형배열, 피보나치 메쉬, 피보나치 트리, 피보나치큐브와 하이퍼큐브를 부 그래프로 갖는다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권3호
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• pp.91-100
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• 2020

기존의 영상 기반 질문-응답(VQA) 문제들과는 달리, 새로운 영상 기반 상식 추론(VCR) 문제들은 영상에 포함된 사물들 간의 관계 파악과 답변 근거 제시 등과 같이 추가적인 심층 상식 추론을 요구한다. 본 논문에서는 영상 기반 상식 추론 문제들을 위한 새로운 심층 신경망 모델인 KG_VCR을 제안한다. KG_VCR 모델은 입력 데이터(영상, 자연어 질문, 응답 리스트 등)에서 추출하는 사물들 간의 관계와 맥락 정보들을 이용할 뿐만 아니라, 외부 지식 베이스인 ConceptNet으로부터 구해내는 상식 임베딩을 함께 활용한다. 특히 제안 모델은 ConceptNet으로부터 검색해낸 연관 지식 그래프를 효과적으로 임베딩하기 위해 그래프 합성곱 신경망(GCN) 모듈을 채용한다. VCR 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서는 제안 모델인 KG_VCR이 기존의 VQA 최고 모델과 R2C VCR 모델보다 더 높은 성능을 보인다는 것을 입증한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권12호
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• pp.79-90
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• 2005

본 논문에서는 의사무작위패턴만으로는 생산하기 힘든 결정론적 테스트 큐브의 생산확률을 높일 수 있는 새로운 clustered reconfigurable interconnect network (CRIN) 내장된 자체 테스트 기법을 제안한다. 제안된 방법은 주어진 테스트 큐브들의 신호확률에 기반을 둔 스캔 셀 재배치 기술과 규정 비트(care-bit: 0 또는 1)가 집중된 스캔 체인 테스트 큐브의 생산확률을 높이기 위한 전용의 하드웨어 블록을 사용한다. 테스트 큐브의 생산확률을 최대로 할 수 있는 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing) 기반 알고리듬이 스캔 셀 재배치를 위해 개발되었으며, CRIN 하드웨어 합성을 위한 반복 알고리듬 또한 개발되었다. 실험을 통하여 제안된 CRIN 내장된 자체 테스트 기법은 기존의 연구 결과보다 훨씬 적은 저장 공간과 짧은 테스트 시간으로 $100\%$의 고장검출율을 달성할 수 있음을 증명한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.238-246
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• 2021

The rapid rise of the Internet and social media has resulted in a large number of text-based reviews being placed on sites such as social media. In the age of social media, utilizing machine learning technologies to analyze the emotional context of comments aids in the understanding of QoS for any product or service. The classification and analysis of user reviews aids in the improvement of QoS. (Quality of Services). Machine Learning algorithms have evolved into a powerful tool for analyzing user sentiment. Unlike traditional categorization models, which are based on a set of rules. In sentiment categorization, Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) has shown significant results, and Convolution Neural Network (CNN) has shown promising results. Using convolutions and pooling layers, CNN can successfully extract local information. BiLSTM uses dual LSTM orientations to increase the amount of background knowledge available to deep learning models. The suggested hybrid model combines the benefits of these two deep learning-based algorithms. The data source for analysis and classification was user reviews of Indian Railway Services on Twitter. The suggested hybrid model uses the Keras Embedding technique as an input source. The suggested model takes in data and generates lower-dimensional characteristics that result in a categorization result. The suggested hybrid model's performance was compared using Keras and Word2Vec, and the proposed model showed a significant improvement in response with an accuracy of 95.19 percent.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.631-635
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• 2004

The rapid development of digital media and communication network urgently brings about the need of data certification technology to protect IPR (Intellectual property right). This paper proposed a new watermarking method for embedding contents owner's audio signal in order to protect color image IPR. Since this method evolves the existing static model and embeds audio signal of big data, it has the advantage of restoring signal transformed due to attacks. Three basic stages of watermarking include: 1) Encode analogue ID owner's audio signal using PCM and create new 3D audio watermark; 2) Interleave 3D audio watermark by linear bit expansion and 3) Transform Y signal of color image into wavelet and embed interleaved audio watermark in the low frequency band on the transform domain. The results demonstrated that the audio signal embedding in color image proposed in this paper enhanced robustness against lossy JPEG compression, standard image compression and image cropping and rotation which remove a part of image.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제1권2호
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• pp.139-145
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• 2001

In this paper, a coaxial sample holder is proposed with its de-embedding and parameter extraction procedure. The S-parameters were measured up to 1 GHz using network analyzer, HP8753D, and N-type connector together with the de-embedding of N-type connector. The proposed de-embedding procedure is performed to extract electrical parameters of blood glucose, which gives the permittivity of blood glucose. We also analyzed the error of extracted parameters, which are caused by instrument error and geometrical error. Using these error analyses, we reduced the error factors of extracted parameters. We extracted electrical parameters of glucose samples through these all extraction procedure and confirmed the possibility of glucose diagnosis system based on microwave system.