The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.1
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pp.63-76
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1996
In this paper, we propose a new dynamic spatial index structure, called PR -file, for handling spatial objects and the modified hierarchical variance which measures the degree of spatial locality at each level. Under the assumption that a multidimensional search space has a circular domain, PR-file uses the modified hierarchical variance for clustering spatially adjacent objects. The insertion and splitting algorithms of PR_file preserve and index which has a low hierarchical variance regardless of object distributions. The simulation result shows that PR- file has a high hit ratio during a retrieval of objects by using an index with low hierarchical variance. And it shows a characteristic that the larger the bucket capacity, the higher the bucket utilization.
Kim, Young-Chang;Hong, Seung-Tae;Jo, Kyung-Jin;Chang, Jae-Woo
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.15
no.12
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pp.948-952
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2009
Recently, a new distributed grid scheme, called DS-GRID(distributed S-GRID), has been proposed to manage the location information of moving objects in a spatial network[1]. However, because DS-GRID uses uniform grid cells, it cannot handle skewed data which frequently occur in the real application. To solve this problem, we propose a dynamic distributed grid scheme which splits a grid cell dynamically based on the density of moving objects. In addition, we propose a k-nearest neighbor processing algorithm for the proposed scheme. Finally, it is shown from the performance analysis that our scheme achieves better retrieval and update performance than the DS-GRID when the moving objects are skewed.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.4
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pp.1-7
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2017
Clipart is artificial visual contents that are created using various tools such as Illustrator to highlight some information. Here, the style of the clipart plays a critical role in determining how it looks. However, previous studies on clipart are focused only on the object recognition [16], segmentation, and retrieval of clipart images using hand-craft image features. Recently, some clipart classification researches based on the style similarity using CNN have been proposed, however, they have used different CNN-models and experimented with different benchmark dataset so that it is very hard to compare their performances. This paper presents an experimental analysis of the clipart classification based on the style similarity with two well-known CNN-models (Inception Resnet V2 [13] and VGG-16 [14] and transfers learning with the same benchmark dataset (Microsoft Style Dataset 3.6K). From this experiment, we find out that the accuracy of Inception Resnet V2 is better than VGG for clipart style classification because of its deep nature and convolution map with various sizes in parallel. We also find out that the end-to-end training can improve the accuracy more than 20% in both CNN models.
In the current field of Medical Informatics, the information increases, and changes fast, so we can access the various data types which are ranged from text to image type. A small number of technician digitizes these data to establish database, but it is needed a lot of money and time. Therefore digitization by many end-users confronting data and establishment of searching database is needed to manage increasing information effectively. New data and information are taken fast to provide the quality of care, diagnosis which is the basic work in the medicine. And also It is needed the medical database for purpose of private study and novice education, which is tool to make various data become knowledge. However, current medical database is used and developed only for the purpose of hospital work management. In this study, using text input, file import and object images are digitized to establish database by people who are worked at the medicine field but can not expertise to program. Data are hierarchically constructed and then knowledge is established using a tree type database establishment method. Consequently, we can get data fast and exactly through search, apply it to study as subject-oriented classification, apply it to diagnosis as time-depended reflection of data, and apply it to education and precaution through function of publishing questions and reusability of data.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.719-722
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2009
The purpose of this paper is to develop a robot that moves independently, communicates with a human, and explicitly extracts information from the human mind that is rarely expressed verbally. In a spoken dialog system for information collection, it is desirable to continue communicating with the user as long as possible, but not if the user does not wish to communicate. Therefore, the system should be able to terminate the communication before the user starts to object to using it. In this paper, to enable the construction of a decision model for a system to decide when to stop communicating with a human, we acquired speech and motion data from individuals who were asked many questions by another person. We then analyze their speech and body motion when they do not mind answering the questions, and also when they wish the questioning to cease. From the results, we can identify differences in speech power, length of pauses, speech rate, and body motion.
Extended path expressions are used to denote multiple paths concisely by using '$\ast$' character. They are convenient for expressing OQL queries to retrieve XML data stored in OODBs. In this paper, we propose a multi-path index scheme as a new index scheme to efficiently process queries with extended path expressions. Our proposed index scheme allocates a unique path identifier for every possible single path in an extended path expression and provides functionalities of both a single path indexing and multiple path indexing through the composition of index key and path identifier while using only a index structure. The proposed index scheme provides better performance than single-path index schemes, and is practical since it can be implemented by little modification of leaf records of a B+-tree index.
본 논문에서는 새로운 HAC(Histogram Area Calculation)방법과 영상의 객체분할 방법을 소개한다. 히스토그램을 이용한 영상은 색상 공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하여 빛의 강도에 따라 유사성이 저하되는 경우가 있다. 또한 공간적 정보를 가지고 있지 않아, 전혀 다른 모양의 영상일지라도 칼라 분포가 같은 영상으로 볼 수 있다. 이 논문에서 제안한 방법은 히스토그램 영역을 임의의 영역으로 나눠, 영역들의 유사성을 매칭(matching) 시킨다. 2차 검색방법으로 원 영상에서의 색상 질감 정보가 동일한 영역을 군집화 하여, 영상 분할된 객체들을 이용하여 검색하는 방법이다. 실험 결과, 제안한 방법이 전통적인 히스토그램 방법보다 검색 성능이 효율적인 결과를 얻었다.
To increase the retrieval performance in spatial database systems, it is required to develop spatial indexing methods considered the spatial locality. The spatial locality is related to the location property of objects. The previous spatial indexing methods are not considered the circular location property that objects will be taken. In this paper, we propose a dynamic spatial index structure called $Cr^*$-tree, and evaluate the performance of the proposed index structure. This is a new spatial index structure considered the circular location property of objects in which a search space is constructed with the circular and linear domains. By the simulation results, the $Cr^*$-tree shows that the number of disk across is low and the bucket utilization is high regardless of object distribution and bucket capacity.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.45
no.3
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pp.235-257
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2011
In this study, we proposed the FRAD concept model of authority data schema for author, organization and journal titles included in the academic papers. Academic information includes author names, affiliations, publishers, journals and conferences. They are used as access points, and there are multiple relationships among these entities. It is expected that the use of authority data for academic information based on FRAD conceptual model could improve more accurate retrieval of information, systematic management of academic information, and various forms of knowledge representation. In this study, our entity-relationship authority data will be linked to the document, and included the several properties and relationship to identify the object.
This paper proposes 3D visualization method of compound knowledge which will be able to identify and search easily compound knowledge objects based the multidimensional relationship. For this, we structurized a compound knowledge with link and node which become the semantic network. and we suggested 3D visualization method using SOM. Also, to arrange compound knowledge from 3D space and to provide the chance of realistic and intuitional information retrieval to the user, we proposed compound knowledge 3D clustering methods using object similarity. Compound knowledge 3D visualization and clustering using SOM will be the optimum method to appear context of compound knowledge and connectivity in space-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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