• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권4호
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• pp.1424-1440
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• 2015

It is a challenging problem to search the intended images from a large number of candidates. Content based image retrieval (CBIR) is the most promising way to tackle this problem, where the most important topic is to measure the similarity of images so as to cover the variance of shape, color, pose, illumination etc. While previous works made significant progresses, their adaption ability to dataset is not fully explored. In this paper, we propose a similarity learning method on the basis of probabilistic generative model, i.e., probabilistic latent semantic analysis (PLSA). It first derives Fisher kernel, a function over the parameters and variables, based on PLSA. Then, the parameters are determined through simultaneously maximizing the log likelihood function of PLSA and the retrieval performance over the training dataset. The main advantages of this work are twofold: (1) deriving similarity measure based on PLSA which fully exploits the data distribution and Bayes inference; (2) learning model parameters by maximizing the fitting of model to data and the retrieval performance simultaneously. The proposed method (PLSA-FK) is empirically evaluated over three datasets, and the results exhibit promising performance.

• 한국도서관정보학회지
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• 제30권4호
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• pp.255-278
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• 1999

The Korean oldbooks that represent the spiritual product of the ancestors in the form of physical shape are absolute need for retrieval and new evaluation through research and discovery. To earn Korean oldbooks that have these values, catalogue of Korean oldbooks and annotation book were used as secondery materials. But since there haven't been publications of Korean oldbook catalogue that can be used as Korean oldbook search engine, Korean oldbooks that has same title was valued differently by the different authors and defined differently according to bibliographic study. And there even has been a case when, even though there is same edition it was consider the only one. Therefor it can cause a lot of mistakes when you can't over look totally. So you can expert better results in structuring DB with computer then publicized catalogue of Korean oldbooks. But at this present time, since all of the DB that have been structured are not unified as one system and operated separately in their organizations, there has been a problem like creating different bibliographic information for same Korean oldbooks. In this study, as one of the solution to the problems of searching Korean oldbooks, we are making a plan to develop the unified retrieval system of Korean oldbooks using hypertext system. And with these finding, we are suggesting the further way of developing retrieval system of Korean oldbooks.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제29권1호
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• pp.57-61
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• 2012

Binary companions are often invoked to explain the axial and point symmetry seen in the majority of planetary nebulae and proto-planetary nebulae (PPNs). To explore this hypothesis, we have undertaken a long-term (20 year) study of light and velocity variations in PPNs. From the photometric study of 24 PPNs, we find that all vary in brightness, and from a subset of 12 carbon-rich PPNs of F-G spectral type we find periods of 35-155 days, with the cooler having the longer periods. The variations are seen to be due to pulsation; no photometric evidence for binarity is seen. A radial velocity study of a sub-sample of seven of the brightest of these shows that they all vary with the pulsation periods. Only one shows evidence of a longer-term variation that we tentatively identify as being due to a binary companion. We conclude that the present evidence for the binary nature of these PPNs is meager and that any undetected companions of these PPNs must be of low mass (< 0.25 $M_{\odot}$) or long period (> 30 years).

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권4호
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• pp.440-448
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• 2006

자기 조직화 신경망 (SOM: Self-Organizing Map)은 자율 학습 신경망으로 사전 지식이 존재하지 않는 자료에 존재하는 구조적 관계성을 보전하는데 이용된다. 자기 조직화 신경망은 벡터 양자화, 조합 최적화, 패턴 인식과 같은 복잡한 문제 해결을 위한 연구에 많이 이용되어 왔다. 이 논문에서는 좀더 효율적인 유전 알고리즘을 얻기 위한 스키마 변환 도구로서 자기 조직화 신경망을 이용하는 새로운 사용법에 대해서 제안한다. 즉, 각 자식해는 탐색 공간에서 좀더 바람직한 모양을 가지는 동질의 인공 신경망으로 변환된다. 이 변환으로 인해 강한 상위(epistasis)를 가지는 유전자들은 염색체 상에서 서로 인접하게 되는 것이다. 실험 결과는 기존 결과에 비해서 주목할만한 성능 개선이 있음을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9A호
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• pp.1419-1424
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• 1999

형태학적 필터를 영상 처리 시스템에 효율적으로 구현하기 위하여서는 영상 처리 시스템의 구조적인 제약으로 인하여 형태소의 크기가 작아야 하며, 따라서 크기가 큰 형태소를 가지는 필터의 구현을 위하여 주어진 형태소를 작은 크기의 형태소로 분해하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 임의의 형태학적 필터를 3$\times$3 Pipeline Machine에 효율적으로 구현하기 위하여 모양과 크기에 아무 제한 없이 행태소를 분해하는 알고리즘을 개발한다. 먼저 주어진 형태소를 순차적 방법으로 합집합 분해하고, 각 분해된 결과를 다시 3$\times$3 크기의 형태소로 최적 분해하여 최종 형태소 분해 결과를 얻는다. 개발된 분해 알고리즘을 형태소에 적용하여 분해 결과를 구하였으며, 최적에 매우 근접한 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Magnetics
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• 제11권4호
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• pp.182-188
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• 2006

The search for high-density recording materials has been one of most active and vigorous field in the field of magnetism. $FePt-L1_{0}$ nanoparticle has emerged as a potential candidate because of its high anisotropy. In this paper, we provide an overview of recent work at Argonne National Laboratory that contributes to the ongoing dialogue concerning the relation between structure and properties of the FePt nanoparticle system. In particular we discuss the ability to control structure and properties via dosing with Cr. Cr-dosed FePt films were grown via molecular beam epitaxy and annealed at $550^{\circ}C$ in an ultrahigh vacuum chamber, and were studied with the surface magneto-optic Kerr effect (SMOKE), scanning electron microscopy (SEM) and x-ray magnetic circular dichroism (XMCD). We found that small dosage of Cr helps to generate $L1_{0}$ phase FePt magnetic nanoparticles with small size, defined shape and regular spatial distribution on MgO (001) substrate. The nanostructures are ferromagnetic with high magnetic coercivity (${\sim}0.9T$) and magnetic easy axis in the desired out-of-plane orientation. We also show that controlling the lateral region where nanostructures exist is possible via artificial patterning with Cr.

• 한국환경생태학회지
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• 제28권4호
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• pp.419-423
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• 2014

우리나라에서 개미가 종자를 분산시키는 식물종과 그 종자의 특성을 밝히고자, 2012년 4월부터 2013년 10월까지 열매 수집, 전파체 특성, 관련된 개미종을 조사하였다. 개미가 종자를 퍼뜨리는 엘라이오솜을 종자에 부착한 8종의 식물을 추가로 확인하였다. 종자에 부착된 엘라이오솜의 형태는 종마다 형태나 크기가 매우 다양하였다. 전파체를 물어가는 개미종은 곰개미, 곰뿔개미, 누운털개미, 주름개미, 긴호리가슴개미, 고동털개미 등 6종이었으며, 일본왕개미나 몸집이 작은 사쿠라개미 등은 전파체를 물어가지 않았다. 이러한 결과는 여름철에 개화하는 식물종도 개미와 엘라이오솜을 매개로 하는 상리공생함을 확인하였다. 앞으로 개미가 종자를 퍼뜨리는 자생 식물종을 파악하기 위한 많은 연구가 필요하다.

• 한국디지털건축인테리어학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.77-86
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• 2013

Uigwe is official reports of the Joseon dynasty. They published from early Joseon but remain from 17C. We can search many hidden informations in them. Ga-Jungjagak (temporary T-shaped house) is one of them. It is unique architecture of the Joseon dynasty but it doesn't exist now at all. We can see many drawings describing Ga-Jungjagak (temporary T-shaped house) located next to Jungjagak in Uigwe. Jungjagak (T-shaped house) was built in royal tombs for sacrifice. Ga-Jungjagak was built in royal tombs for sacrifice as Jungjagak but existed temporarily. In this study, I want to find the process of norms Ga-Jungjagak in old records, official reports and annals of the Joseon Dynasty. Results are as follows: Ga-Jungjagak is the sacrifice space for queens in royal tombs. It is need to avoid sacrifice of delight and sorrow at the same time. They sacrifice to represent sorrow after the death of kings and queens for three years. After three year, they sacrifice to represent delight for kings and queens became ancestral gods. Ga-Jungjagak was destroyed three years later to combined sacrifices. The shape of Ga-Jungjagak is similar to Jungjagak in the same tomb. But dimensions of Ga-Jungjagak are equal or smaller than Jungjagak and decorations are abstemious.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.445-450
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• 2004

본 논문은 실질적인 최적화 구조물의 설계를 위한 시스템에 대한 것으로 퍼지이론에 바탕을 둔 자동 유한요소 생성 망 기술과 계산 기하학적 기술, 해석코드 및 솔리드모델러를 시스템에 통합시켰다. 최적해 또는 만족해는 자동해석 시스템과 함께 탐색공간을 위한 유전자 알고리즘을 이용하여 자동적으로 탐색되어 진다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용함으로써 본 설계 시스템은 다차원 해를 얻을 수 있다. 개발된 시스템은 터널전류에 바탕을 둔 마이크로 가속도계의 형상설계에 적용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 춘계종합학술대회
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• pp.356-359
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• 2000

본 논문에서는 움직이는 배경에서 이동물체를 추적하는 모델 기반 이동물체 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 물체의 이동시 발생하는 형태 변화에 적응하기 위하여 영상 사이의 유사도 이용과 Hausdorff 거리 모델을 사용하였으며, 이동 물체의 위치 탐색 시간을 줄이기 위하여 2D-Logarithmic 탐색 기법을 사용하였다. 도로에 운행중인 모터사이클을 실험영상으로 하였으며 실험 결과 실제 위치와 추적 결과에 대한 평균자승 오차는 1.845로써 비교적 우수한 추적 정합 결과를 얻었다.