• Title/Summary/Keyword: 가중치 변환

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Automatic Transformation of Semantic Roles between PropBank and Sejong using Similarity Estimation based on Tree Level (레벨 기반의 유사도 계산을 이용한 PropBank 의미역과 Sejong 의미역 간의 자동 변환)

  • Youn, Young-Shin;Seok, Mi-Ran;Kim, Yu-Seop
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2014.10a
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    • pp.221-224
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    • 2014
  • 의미 표지 부착 작업은 구문 표지 부착된 문장의 술어-논항 구조를 파악하여 논항에 적절한 의미역을 부착하는 과정이다. 이 작업을 통하여 생성되는 의미 표지 부착 말뭉치는 의미역 결정에 있어서 절대적으로 필요한 자원이 된다. 의미 표지 부착 말뭉치로는 세계적으로 PropBank가 널리 활용되고 있는데 이를 한국어에 적용시키기 위해서는 PropBank 의미역과 Sejong 의미역 간의 자동 변환이 필요하다. 이전에 제안되었던 이종 의미역 간의 자동변환 방법에서는 명사 계층의 구조 정보를 반영하지 않았다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보강하기 위하여 명사 계층구조를 반영하여 한국어 PropBank 의미역을 Sejong 의미역으로 자동 변환하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 PropBank와 Sejong의 맵핑관계 중에서 1:N으로 맵핑되는 PropBank 의미역을 기준으로 명사 계층구조에서 변환 대상 의미역을 가지고 있는 단어와 변환 후보 의미역을 가진 단어들의 개념번호를 뽑아 두 단어 간의 거리를 측정한다. 그리고 레벨 당 가중치를 주어 유사도 계산을 하여 유사도가 적은 값으로 의미역을 자동 변환한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 0.8의 성능을 보인다.

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Design of optimal contents translation node discovery mechanism applying node capability weight in application layer (응용 계층에서 노드 성능가중치 적용을 통한 최적의 컨텐츠 변환 노드 검색 메커니즘의 설계)

  • 전해조;임경식
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10c
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    • pp.580-582
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    • 2004
  • 본 논문에서는 사용자의 다양한 단말환경에 맞게 보다 효율적으로 컨텐츠 변환 서비스를 제공하는 최적의 컨텐츠 변환 노드(Contents Translation Node: CTN) 검색 메커니즘을 개발하였다 이 메커니즘은 컨텐츠 변환 노드로 구성된 서비스 오버레이 네트워크에서 노드부하가 적고, 근거리에 위치한 최적의 노드를 선택하여 신속하고 효율적인 서비스 제공을 가능케 하고 노드간의 부하 배분 기능을 지원한다 그리고 털러 노드 성능 요인들 간에 가중치를 적용하여 현재 상황에 맞게 시의적절한 최적의 노드를 선택할 수 있게 한다. 또한 본 논문에서는 이 메커니즘을 이용하여 인터넷 컨텐츠 최적화 서비스를 제공하는 인터넷 컨텐츠 분산 관리 시스템 (Internet Contents Distribution Management System: ICOMS)을 설계하였다.

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Transfer Function Optimization Using Crowd Sourcing (크라우드 소싱을 이용한 변환함수 최적화)

  • Nam, Jinhyun;Nam, Doohee
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.14 no.4
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    • pp.107-112
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    • 2014
  • This Study is Transfer function optimization plan of volume rendering of multi user environment. Each volume data, for appropriate transfer function, they should be adjusted parameter many times. To prevent this, we propose transfer function optimization plan using crowd sourcing. In multi user environment, we use weight value for reliability level for each user. Because transfer function parameter used previous users is provided next users, they can be used effectively optimized transfer function and can reduce attempts.

Weighted Census Transform and Guide Filtering based Depth Map Generation Method (가중치를 이용한 센서스 변환과 가이드 필터링 기반깊이지도 생성 방법)

  • Mun, Ji-Hun;Ho, Yo-Sung
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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    • v.54 no.2
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    • pp.92-98
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    • 2017
  • Generally, image contains geometrical and radiometric errors. Census transform can solve the stereo mismatching problem caused by the radiometric distortion. Since the general census transform compares center of window pixel value with neighbor pixel value, it is hard to obtain an accurate matching result when the difference of pixel value is not large. To solve that problem, we propose a census transform method that applies different 4-step weight for each pixel value difference by applying an assistance window inside the window kernel. If the current pixel value is larger than the average of assistance window pixel value, a high weight value is given. Otherwise, a low weight value is assigned to perform a differential census transform. After generating an initial disparity map using a weighted census transform and input images, the gradient information is additionally used to model a cost function for generating a final disparity map. In order to find an optimal cost value, we use guided filtering. Since the filtering is performed using the input image and the disparity image, the object boundary region can be preserved. From the experimental results, we confirm that the performance of the proposed stereo matching method is improved compare to the conventional method.

Progressive Image Transmission using LOT/CVQ with HVS Weighting (HVS가중치를 갖는 LOT/CVQ를 이용한 점진적 영상 전송)

  • 황찬식
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.18 no.5
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    • pp.685-694
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    • 1993
  • A progressive image transmission (PIT) scheme based on the classified transform vector quantization (CVQ) technique using the lapped orthogonal transform (LOT) and human visual system (HVS) weighting is proposed in this paper. Conventional block transform coding of images using DCT produces in general undesirable block-artifacts at low bit rates. In this paper, image blocks are transformed using the LOT and classified into four classes based on their structural properties and further divided adaptively into subvectors depending on the LOT coefficient statistics with HVS weighting to improve the reconstructed image quality by adaptive bit allocation. The subvectors are vector quantized and transmitted progressively. Coding tests using computer simulations show that the LOT/CVQ based PIT of images is a effective coding scheme. The results are also compared with those obtained using PIT/DCTVQ. The LOT/CVQ based PIT reduces the block-artifacts significantly.

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Korean Dependency Parsing Based on Learning Weights of Features (자질 가중치 학습을 이용한 한국어 의존파싱)

  • Kim, Young-Tae;Ra, Dong-Yul;Lim, SooJong
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2010.10a
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    • pp.63-67
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    • 2010
  • 본 논문에서는 자질(feature)의 가중치를 학습하여 이용하는 기계학습 기반 한국어 의존 파싱 기법을 소개한다. 이를 위하여 모든 가능한 의존관계에 대하여 각 의존관계마다 일정한 수의 자질을 생성한다. 자질마다 가중치에 의하여 그 중요도를 나타낸다. 자질의 가중치 값은 의존관계가 태깅된 구문구조 학습 말뭉치를 이용하여 학습한다. 이를 위해 본 논문에서는 간단한 가중치 기계학습 기법을 제시한다. 실험을 위한 언어 자원으로는 구구조부착 세종말뭉치를 변환하여 구한 의존관계 부착 말뭉치를 사용하였다. 실험 결과 약 86.5%의 정확률을 가지는 의존파싱이 가능함을 관찰하였다.

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Texture Classification by a Fusion of Weighted Feature (가중치 특징 벡터를 이용한 질감 영상 인식 방법)

  • 정수연;곽동민;윤옥경;박길흠
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2001.09a
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    • pp.407-410
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    • 2001
  • 최근 영상 검색(retrieval)과 분류(classification)에서 질감 특징(texture feature)을 이용한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 질감 특징 추출을 위해 명암도 상호발생 행렬법(gray level co-occurrence matrix)과 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하여 질감의 특징을 추출한 후 특징의 중요도에 따라서 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 이렇게 추출된 가중치 대표 벡터들을 기반으로 베이시안 분류기(Bayesian classifier)를 통해 임의의 질감을 인식하였다.

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Volume Modeling of Scattered Data based on Weighted Alpha Shapes (가중치 알파 쉐이프를 기반으로 하는 산포된 자료의 볼륨 모델링)

  • Paik Jung-Min;Lee Kun
    • The KIPS Transactions:PartA
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    • v.13A no.3 s.100
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    • pp.267-274
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    • 2006
  • This paper describes a method to achieve different level of detail for the given volumetric data by assigning weight for the given data points. The relation between wavelet transformation and alpha shape was investigated to define the different level of resolution. Scattered data are defined as a collection of data that have little specified connectivity between data points. The quality of interpolant in volumetric trivariate space depends not only on the distribution of the data points in ${\Re}^3$, but also on the data value (intensity). We can improve the quality of an approximation by using wavelet coefficient as weight for the corresponding data points.

Patch based Multi-Exposure Image Fusion using Gamma Transformation (감마 변환을 이용한 패치 기반의 다중 노출 영상 융합)

  • Kim, Jihwan;Choi, Hyunho;Jeong, Jechang
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2017.06a
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    • pp.59-62
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    • 2017
  • 본 논문에서는 평균 밝기 부분에 가중치 맵으로써 감마 변환에 기반한 선형 결합을 제안하고자 한다. 기존의 패치를 기반으로 한 가중치 맵은 평균 밝기 부분에서 영상 내 밝기 값이 한쪽으로 치우쳐 영상의 밝은 부분이 과포화 상태가 되어 세부 정보가 손실되는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 전역적 및 지역적 영상의 평균 밝기 값을 이용하여 감마 변환된 값을 선형 결합 시켜줌으로써 영역 내 세부 정보를 보존시키고 주관적 화질을 향상시켰다. 실험을 통해 결과를 분석하고 성능을 비교하여 기존 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬이 우수함을 증명하였다.

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Insect Footprint Recognition Using Trace Transform and Fuzzy Weighted Mean (Trace 변환과 퍼지 가중치 평균을 이용한 곤충 발자국 인식)

  • Shin, Bok-Suk;Kim, Kwang-Baek;Woo, Young-Woon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2008.06a
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    • pp.143-147
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    • 2008
  • 이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, Trace 변환을 이용하여 발자국의 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안한다. Trace 변환을 이용하면 패턴의 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 이 방법은 특징값을 추출하기 위해서 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특징들을 일차적으로 도출하고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 이동, 회전 반사에 관계없이 동일한 특징값이 추출됨을 확인할 수 있고, 곤충발자국의 고유한 패턴을 찾아 인식하기 위해서 추출된 특징값들은 퍼지 가중치 평균을 이용하여 인식 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.

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