• 전기전자학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.491-494
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• 2018

본 논문은 표본 기반 단일 영상 초해상도 복원 방식의 성능 개선을 위한 혼합 놈을 이용한 패치 유사도 검색 방식에 대해 제안한다. 초해상도 영상 복원 과정에서 패치의 국부 통계 특성을 반영하기 위해 패치 경사도에 따른 놈의 차수를 결정하고, 놈의 차수를 패치간의 유사도 검색을 위한 함수로 사용하는 방식에 대해 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 유사도 검색 방식은 기존 검색 방식의 성능을 개선할 수 있는 능력이 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1993년도 추계학술대회논문집
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• pp.124-132
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• 1993

This study compared two prediction methods-regression and artificial neural network (ANN) on the visual search performance when monitoring a multi-parameter screen with different occurrence frequencies. Under the highlighting condition for the highest occurrence frequency parameter as a search cue, it was found from the requression analysis that variations of mean search time (MST) could be expained almost by three factors such as the number of parameters, the target occurrence frequency of a highlighted parameter, and the highlighted parameter size. In this study, prediction performance of ANN was evaluated as an alternative to regression method. Backpropagation method which was commonly used as a pattern associator was employed to learn a search behavior of subjects. For the case of increased number of parameters and incresed target occurrence frequency of a highlighted parameter, ANN predicted MST's moreaccurately than the regression method (p<0.000). Only the MST's predicted by ANN did not statistically differ from the true MST's. For the case of increased highlighted parameter size. both methods failed to predict MST's accurately, but the differences from the true MST were smaller when predicted by ANN than by regression model (p=0.0005). This study shows that ANN is a good predictor of a visual search performance and can substitute the regression method under certain circumstances.

• 한국도서관정보학회지
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• 제31권1호
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• pp.87-114
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• 2000

The purpose of this study is offering appropriate system and training program to helf the system designer and the trainer in addition to analyze information use behavior about the web search tools and evaluate the estimated system by user groups. The results of the study are as follows $\circledS1$ It is desirable to consider age than other demographic variables in the case of web search tool. $\circledS2$ It is desirable to design Directory Search Tool in the case of web search tool which serves the student user group. $\circledS3$ An Intelligent Search Tool is more appropriate for the students who are using keyword search tool than any other tools. $\circledS4$ A discussion about standard classification of the web information should be accomplished soon because users feel confused in using web search tools due t o absence of standard mode of classification about classified item. $\circledS5$ Librarians need the cognition about data on internet s a source of information and need positive service and user training program about these information because student users hardly get help from librarians or library orientation for learning method to use web search tool. $\circledS6$ Internet use experience and years of computer use had effect on their use ability when using web search tool, whereas computer use experience, library use experience and Online Public Access Catalogs (OPAC) use experience had no effect on it. Especially, OPAC use experience had no effect on use ability of web search tool of student user group because student user groups had no information about internet and web search tool and they did not recognized the difference about search method between web search tool and OPAC. $\circledS7$In the case of web search tool, it si important to index the increasing web resource automatically by a searching robot. But in the case of student users, web search tool is much more needed to index by index expert due to the absence of ability about selecting and combining keyword.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권6호
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• pp.195-204
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• 2020

현재 웹에서 존재하는 웹페이지는 16억개 이상이며 이중에서 원하는 검색결과를 얻기란 쉽지 않은 일이다. 대부분의 검색엔진에서는 정밀한 검색결과를 제공하기 위하여 논리식의 형태로 검색할 수 있게 하고 있다. 하지만 일반적인 경우 사람들은 원하는 정보를 논리식 형태로 검색하는데 익숙하지 않다. 때문에 복잡한 논리식 형태로 검색하기 보다는 자연어로 검색한다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 입력하는 자연어 질의를 검색엔진의 고급검색을 사용할 수 있는 논리식으로 변환하여 검색결과의 품질을 향상시켜주는 검색방법을 제안한다. 또한 사용자들은 검색형태의 특징 중 하나인 단순성에 의해 길게 검색하기 보다는 여러 번의 짧은 검색을 이용하는 경우가 훨씬 많다. 이에 따라 사용자들에게 편리성을 제공하기 위하여 앞에서 제안한 검색방법을 활용한 히스토리 검색방법을 제안한다. 본 논문의 검색방법들을 사용한 결과 자연어 상태의 검색결과보다 논리식으로 변환한 검색결과의 정확도가 개선되었고 누락되는 키워드 없이 사용자가 검색하고자하는 모든 키워드를 반영할 수 있다. 이러한 검색방법이 검색엔진의 발전에 기여할 것으로 기대한다.

• 음성과학
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• 제8권3호
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• pp.143-148
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• 2001

We propose a new scheme for VQ codebook search. The procedure is in between the binary-tree-search and full-search and thus might be called N-ary search of a codebook. Through the experiment performed on 7200 frames spoken by 25 speakers, we confirmed that the best codewords as good as by the full-search were obtained at moderate time consumption comparable to the binary-tree-search. In application to speech recognition by HMM/VQ with Bakis model, where appearance of a specific codeword is essential in the parameter training phase, the method proposed here is expected to provide an efficient training procedure.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.181-187
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• 2004

3상 4선식 배전계통을 채용하는 우리나라는 비선형 부하의 증가로 중성선에는 많은 중성선 고조파 전류가 관측되고 있다. 또한 접지 임피던스는 고조파가 있는 중성선 전류에 영향 끼친다고 알려져 있다. 전위 강하법에 따라 현장에서 실측한 고조파 전류와 전압을 측정하고, Pattern Search 기법으로 고조파 해석용 접지 임피던스를 모델링 하였다. 여기서 구한 임피던스 모델은 현장 시험에 의한 임피던스 모델과 비교하여 유사한 결과를 얻었고, 접지 시스템의 고조파 및 과도 응답 특성을 평가하는데 활용될 것으로 사료된다.

• Bioinformatics and Biosystems
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• 제1권1호
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• pp.46-50
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• 2006

According to the advancement of experimental techniques in molecular biology, genomic and protein sequence databases are increasing in size exponentially, and mean sequence lengths are also increasing. Because the sizes of these databases become larger, it is difficult to search similar sequences in biological databases with significant homologies to a query sequence. In this paper, we present the N-gram indexing method to retrieve similar sequences fast, precisely and comparably. This method regards a protein sequence as a text written in language of 20 amino acid codes, adapts N-gram tokens of fixed-length as its indexing scheme for sequence strings. After such tokens are indexed for all the sequences in the database, sequences can be searched with information retrieval algorithms. Using this new method, we have developed a protein sequence search system named as ProSeS (PROtein Sequence Search). ProSeS is a protein sequence analysis system which provides overall analysis results such as similar sequences with significant homologies, predicted subcellular locations of the query sequence, and major keywords extracted from annotations of similar sequences. We show experimentally that the N-gram indexing approach saves the retrieval time significantly, and that it is as accurate as current popular search tool BLAST.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1219-1223
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• 2010

본 논문은 모션 속도와 다수의 초기 중심점에 기반한 빠른 모션 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 시공간적 이웃 모션 벡터들에 의해 초기 탐색점을 예측한다. 모션벡터를 빠르게 구하기 위하여 모션 속도와 예측된 초기 중심점들에 기반한 동적인 탐색 패턴이 이용된다. 제안한 방법은 시공간 정보와 동적 탐색 패턴을 이용하여 탐색 속도를 매우 빠르게 할 뿐만 아니라 양질의 영상화질을 유지할 수 있다. 실험결과를 통해 제안한 방법이 완전 탐색, 새로운 삼단계 탐색, 사단계 탐색 방법들과 비교하여 검색시간을 줄이면서 PSNR 관점에서 양질의 영상화질을 제공함을 알 수 있다.

• 대한산업공학회지
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• 제41권4호
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• pp.389-395
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• 2015

According to much research on cognitive science, the impact of the scene-context on human visual search in real-world images could be as important as the saliency. Therefore, this study proposed a method of Adaptive Control of Thought-Rational (ACT-R) modeling of visual search in real-world images, based on saliency and scene-context. The modeling method was developed by using the utility system of ACT-R to describe influences of saliency and scene-context in real-world images. Then, the validation of the model was performed, by comparing the data of the model and eye-tracking data from experiments in simple task in which subjects search some targets in indoor bedroom images. Results show that model data was quite well fit with eye-tracking data. In conclusion, the method of modeling human visual search proposed in this study should be used, in order to provide an accurate model of human performance in visual search tasks in real-world images.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.177-185
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• 2006

문제해결학습을 수행하는데 있어서 가장 큰 문제점은 학생들이 문제 해결에 필요한 학습 정보를 수집하는데 많은 시간과 노력이 필요하다는 점이다. 이는 기존의 웹 기반 검색 시스템이 단순 키워드 매칭 검색 방법을 사용하고 있기 때문이다. 단순 키워드 매칭 검색방법은 단순히 키워드의 매칭 여부만으로 학습 정보를 검색하게 된다. 따라서 학생들이 정보를 찾는데 많은 시간과 노력을 투자하여야 하며, 학습 방향을 잃을 수 있는 문제점들을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 온톨로지 기반 검색 시스템을 설계 구 현하고 중학교 사회과 문제해결학습에 적용해 보았다. 그 결과 온톨로지 기반 검색이 기존의 웹 검색보다 더 효과적인 것으로 나타났다.