• Journal of Information Processing Systems
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• 제6권4호
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• pp.521-536
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• 2010

Spatio-temporal patterns extracted from historical trajectories of moving objects reveal important knowledge about movement behavior for high quality LBS services. Existing approaches transform trajectories into sequences of location symbols and derive frequent subsequences by applying conventional sequential pattern mining algorithms. However, spatio-temporal correlations may be lost due to the inappropriate approximations of spatial and temporal properties. In this paper, we address the problem of mining spatio-temporal patterns from trajectory data. The inefficient description of temporal information decreases the mining efficiency and the interpretability of the patterns. We provide a formal statement of efficient representation of spatio-temporal movements and propose a new approach to discover spatio-temporal patterns in trajectory data. The proposed method first finds meaningful spatio-temporal regions and extracts frequent spatio-temporal patterns based on a prefix-projection approach from the sequences of these regions. We experimentally analyze that the proposed method improves mining performance and derives more intuitive patterns.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.664-671
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• 1999

Itakura and Nakamura proposed the first multisignature scheme based on RSA signature scheme. But if many users sign on one paper, then their scheme has a reblocking problem. In 1991, Ohta and Okamoto proposed a multisignature scheme by using Fiat-Shamir signature scheme. But in this scheme, the group of signers must generate common random number in the first round, and in the second round, they sign the message with common random number. Also L.Harn proposed a multsignature scheme which is based on the ElGamal's. In korea, S.D.Kim et al. at ICEIC'95 conference, proposed an efficient sequential multisignature scheme by using the modified Park-Won scheme. This scheme is not require an additional round to generate common random number, and has fixed signature length. In this paper, we analyze problem of Kim's multisignature scheme, and propose a new multisignature scheme based on ${\gamma}$\ulcorner residuosity problem.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.653-656
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• 2002

본 논문에서는 연속된 영상 정보를 이용하여 물체를 추적하는 시스템에 대하여 기술한다. 물체를 추적하는 시스템은 물체를 구별하는 단계에서 자동으로 물체를 추적하는 단계로 구성된다. 물체를 구별 하기 위해서는 영상에서 사용자가 원하는 물체를 추출해야 한다. 이를 위해서 여러 가지 전처리 과정을 거쳐서 물체를 추출하고, 물체에 대한 정보를 추출한다. 추출된 정보와 미리 입력된 물체에 대한 정보와 비교하여 사용자가 원하는 물체인지를 구별한다. 사용자가 원하는 물체라고 판단이 될 경우 추적 시스템은 추적 알고리즘을 이용하여 물체를 추적한다. 이 시스템을 평가하기 위해서 본 논문은 conveyor belt에서 물체를 추적, 추적된 물체를 잡는 실험을 하였고 성공적인 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.819-821
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• 2018

본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법과 비교하여 예측화질은 거의 유지하면서 무의미한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 PDE 기반으로 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이에 따라 다음 단계에서 진행할 후보들을 선별하고, 최소 에러지점의 최적후보에 대해 단계별 안정성을 비교 판단하여 그 다음 단계의 진행 여부를 결정함으로써 최적의 움직임 벡터를 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소블록매칭에러를 갖는 지점을 조기에 발견하고, 불필요한 후보들을 더 빨리 제거함으로써 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도 향상을 얻을 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권8호
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• pp.2137-2153
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• 1998

네트워크로 연결된 워크스테이션들인 NOW(Network of Workstations)가 순차 프로그램과 병렬 프로그램들을 모두 효율적으로 수행할 수 있는 환경을 제공하려면 이 두 종류의 프로그램들이 어떻게 상호 영향을 주는지 이해할 필요가 있다. 본 논문에서는 순차 프로그램의 부하의 변화에 따른 병렬 프로그램의 성능 변화를 알아보았다. 이러한 목적으로 NOW 시뮬레이터를 구현하고 실험을 하였다. 구현에서 순차 프로그램과 병렬 프로그램들은 합성 부하를 사용하였고 병렬 프로그램의 수행 환경으로는 코스케쥴링과 프로세스 이주가 가능하다고 가정하였다. 실험을 통해서 순차 프로그램들에 의해 변하는 유휴 워트스테이션의 수가 병렬 프로그램의 성능에 어떠한 영향을 미치는지와 동시에 수행되는 여러 개의 병렬 프로그램들이 서로의 성능에 어떠한 영향을 미치는 가에 대해 결과를 수집하고 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1013-1016
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• 2002

제어 시스템에 사용되는 흐름 제어 언어로는 IL(Instruction List), ST(Structured Text), FBD(Function Block Diagram), SFC(Sequential Function Chart), LD (Ladder Diagram)가 있다. 일반적으로 제어 시스템에 탑재하여 사용하는 언어는 상기 언어 중 두 종류 이하의 특정 언어로 제한되어 있다. 이러한 제약을 보완하기 위해, 모든 흐름 제어 언어를 통합 분석할 수 있는 통합 분석기가 필요하다. 본 논문에서는 흐름 제어 언어의 통합 분석 처리가 가능하도록 그래픽 표현의 FBD 를 문자 표현의 EST(Extended Structured Text)로 변형하는 규칙과 문자 표현의 EST 를 IL 로 변형하는 규칙을 제시한다. 언어간의 변형 과정에서 FBD 를 ST 로 표현할 수 없는 부분을 EST 로 정의한다. 또한 본 논문에서 제안된 EST 를 기반으로 통합 분석기의 구조를 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.740-747
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• 2017

A fast cell contour extraction method using CUDA parallel processing technique is presented. The cell contour extraction is one of important processes to analyze cell information in pathology. However, conventional sequential contour extraction methods are slow for a huge high-resolution medical image, so they are not adequate to use in the field. We developed a parallel morphology operation algorithm to extract cell contour more quickly. The algorithm can create an inner contour and fail to extract the contour from the concave part of the cell. We solved these problems by subdividing the contour extraction process into four steps: morphology operation, labeling, positioning and contour extraction. Experimental results show that the proposed method is four times faster than the conventional one.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1365-1368
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• 2012

순차 패턴 탐사 기법은 순서를 갖는 패턴들의 집합 중에 빈발하게 발생하는 패턴을 찾아내는 기법이다. 순차 패턴 탐사 분야 중에 동적 가중치 순차 패턴 탐사는 가중치가 시간에 따라 변화하는 컴퓨팅 환경에 적용하는 마이닝 기법으로 동적인 중요도 변화를 마이닝에 적용하여 다양한 환경에서 활용 가능하다. 이 논문에서는 다양한 순차 데이터에서 동적 가중치를 적용하여 순차 패턴을 탐사하는 새로운 시퀀스 데이터 마이닝 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 시간 순서에 의한 상대적인 동적 가중치를 사용하여 탐색해야 하는 후보 패턴을 줄여줄 수 있어 빈발한 시퀀스 패턴을 빠르게 찾을 수 있다. 이 기법을 사용하면 기존 가중치를 적용하는 방식보다 메모리 사용과 처리 시간을 줄여줘 매우 효율적이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.23-30
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• 2021

Sentiment Analysis has become very important field of research because posting of reviews is becoming a trend. Supervised, unsupervised and semi supervised machine learning methods done lot of work to mine this data. Feature engineering is complex and technical part of machine learning. Deep learning is a new trend, where this laborious work can be done automatically. Many researchers have done many works on Deep learning Convolutional Neural Network (CNN) and Long Shor Term Memory (LSTM) Neural Network. These requires high processing speed and memory. Here author suggested two models simple & bidirectional deep leaning, which can work on text data with normal processing speed. At end both models are compared and found bidirectional model is best, because simple model achieve 50% accuracy and bidirectional deep learning model achieve 99% accuracy on trained data while 78% accuracy on test data. But this is based on 10-epochs and 40-batch size. This accuracy can also be increased by making different attempts on epochs and batch size.

• Asia Marketing Journal
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• 제24권3호
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• pp.96-108
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• 2022

This study investigates how affects elicited by visual images in print ads are integrated to form a liking for the ads. Assuming a sequential rather than simultaneous processing of still-cut images, we adopt the 'think-aloud' method to capture consumers' spontaneous responses to visual images. We hypothesize that not only would consumers show mixed affects toward a still-cut visual image but that they would also integrate their serial affects heuristically rather than simply averaging the affects as suggested by the compensatory hypothesis. By comparing the effects of two contradictory affect integration hypotheses (i.e., peak-affect and mood-maintenance) with compensatory integration, using a single regression model, we found that peak-negative along with mood maintenance integration of serial affects for a print ad works best in the formation of ad liking. The results also support our initial premise that people can have mixed valence even toward a still-cut ad.