• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.5 no.12
• /
• pp.3151-3156
• /
• 1998

대학의 시간표 문제를 해결하기 위해서 시간표의 문제는 종종 그래프 착색 알고리즘으로 표현된다. 각 노드를 강좌로, 에지는 연결된 강좌간에는 동일한 시간에 서로 배정이 불가능한 조건으로 표시한다. 그러나 순수한 그래프 착색 알고리즘은 바로 대학의 시간표 문제에 적용하기 곤란하다. 그 이유는 대부분의 시간표 문제에서 강좌는 한시간 이상으로 존재하고 이들은 반드시 연속된 시간에 배정이 되어야 한다는 등의 제약 조건을 갖기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위하여 적용된 것이 가중치 그래프 착색 알고리즘이다. 이 경우 각 노드는 강의 시간의 길이의 값을 갖게 된다. 이와 관련된 기존의 연구가 진행되었으나 탐색의 시간이 지수적으로 증가하거나 해의 질이 뛰어나지는 못하였다 라는 단점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 새로운 가중치 그래프의 착색 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
• /
• v.3 no.2
• /
• pp.65-76
• /
• 1997

본 논문은 인체의 최종효과기 (예: 손)가 주어진 공간상의 목표위치를 성취하도록 새로운 동작을 다수의 기존 동작을 혼합하여 생성하는 동작혼합기법을 제시한다. 전형적인 동작혼합기법에서는 동작들을 구성하는 관절커브들에 사용자가 적절한 가중치를 주고 이들의 가중치 합을 구하여 새로운 동작의 관절커브로 삼는다. 그러나 생성될 동작이 특정 제약조건 (예: 손의 최종위치)를 만족해야 될 경우에는 사용자가 성분동작에 적절한 가중치를 부여하는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문은 원하는 동작의 타입 (예: 걷기, 손 뻗기) 과 동작의 최초 및 최종상태가 주어지연, 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 새로운 동작을 기존동작들을 혼합하여 자동적으로 생성하는 기법을 제안한다. 이 기법은 성분동작들의 집합을 연속적이고 완만한 곡면으로 표현하고 사용자가 생성하기 원하는 동작의 최초 및 최종상태를 정하면 이 곡면상에 있으면서 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 특정 동작을 구하여 원하는 동작으로 삼는다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.662-663
• /
• 2020

최근 MPEG 에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축 표현할 수 있는 NNR(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description and Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 MPEG-NNR 에서 CNN 모델을 압축하기 위한 지역 비선형 양자화(Local Non-linear Quantization: LNQ) 기법을 제시한다. 제안하는 LNQ 는 균일 양자화된 CNN 모델의 각 계층의 가중치 행렬 블록 단위로 추가적인 비선형 양자화를 적용한다. 또한, 제안된 LNQ 는 가지치기(pruning)된 모델의 경우 블록내의 영(zero) 값의 가중치들은 그대로 전송하고 영이 아닌 가중치만을 이진 군집화를 적용한다. 제안 기법은 음성 분류를 위한 CNN 모델(DCASE Task)의 압축 실험에서 기존 균일 양자화를 대비 동일한 분류 성능에서 약 1.78 배 압축 성능 향상이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.277-279
• /
• 2002

웹 로그 기반의 웹 사용 마이닝은 명시적 평가 의존, 확장성 결여, 그리고 다차원 및 희박한 데이터에 성능이 떨어지는 협력적 여과의 문제를 다소 해결할 수 있다. 그러나 k-Means 군집화 방법으로 생성된 군집속 유사 사용자 이동 패턴으로는 클러스터속 사용자 전체의 선호도를 표현할 수 없으므로 사용자 이동 패턴인 트랜잭션들로부터 사용 프로파일을 유도해야 한다. 본 논문에서는 유사 군집 사용자들의 관심과 기호를 표현할 수 있도록 클러스터 내부 데이타로부터 평균 가중치 및 빈발 지지도 임계값을 사용하여 개선된 사용 프로파일을 생성하고 실험 데이터를 통한 예측력과 추천에 대한 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.451-452
• /
• 2019

논문 검색 서비스 응용에서는 공저자, 출판 정보 등을 표현하기 위해서 다양한 정점 레이블 (논문,저자) 및 간선 정보(주저자, 공저자)를 이용하여 그래프로 표현한다. 이와 함께 다양한 간선 특징 정보를 질의로 입력하는 연속 서브 그래프 매칭에 대한 요구가 존재한다. 본 논문에서는 간선의 다양한 특성을 지원하고 색인의 부하를 감소시킨 연속 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 거리 값과 질의 연관 정보만을 관리하여 간선의 다양한 특성을 지원하는 효율적인 서브 그래프 매칭을 수행한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.9 no.4
• /
• pp.47-55
• /
• 2018

In this paper, we propose a novel face recognition(FR) method that takes advantage of combining weighted deep local features extracted from multiple Deep Convolutional Neural Networks(DCNNs) learned with a set of facial local regions. In the proposed method, the so-called weighed deep local features are generated from multiple DCNNs each trained with a particular face local region and the corresponding weight represents the importance of local region in terms of improving FR performance. Our weighted deep local features are applied to Joint Bayesian metric learning in conjunction with Nearest Neighbor(NN) Classifier for the purpose of FR. Systematic and comparative experiments show that our proposed method is robust to variations in pose, illumination, and expression. Also, experimental results demonstrate that our method is feasible for improving face recognition performance.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.40 no.4
• /
• pp.347-358
• /
• 2021

The objective of this study is to optimize the shape of doubly curved surface where a conformal array is equipped. That surface is modeled with a double-ellipsoid solid controlled by four parameters. By analyzing the performance of the conformal array beams with the beam pattern synthesis, two design parameters are determined. Then, we define the weighted object function which is formulated as the sum of sharp indexes for directivity index, the elevation resolution, and the bearing resolution. The direct calculation on all grids is used to evaluate the weighted object function and seek the optimal value of two design parameters when the weightings are given. In the simulation, four kinds of weighting cases are respectively applied to evaluate the weighted object function. The optimal shapes of double-ellipsoid solid are shown in each case. Especially, when the uniform weightings are used, the double-ellipsoid solid with more smooth surface is obtained.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.27-31
• /
• 2011

차량의 대형화 및 고속화, 그리고 기존 교량의 노후화를 고려하였을 때, 교량의 건전성 평가는 매우 중요해지고 있다. 거동을 예측하는데 사용되는 유한요소 모델의 신뢰도는 이상적인 가정과 모델링 오차, 교량의 노후화 등에 의해 실제 거동을 반영하지 못하는 경우가 많다. 유한요소 모델의 신뢰도를 높이기 위해, 실제 교량의 거동을 계측하여, 이를 기반으로 물리적 의미를 가지는 변수들과 지점의 조건을 수정하는 모델의 개선이 주로 행해진다. 이러한 모델 개선은 최적화 기법을 통해 수행된다. 본 연구에서는 목적함수간 가중치에 의한 모델 개선 결과의 영향과 다중 목적 함수 최적화 기법을 통해, 가중치의 영향을 줄이고, 다양한 개선 모델들을 구하는데 적용하였다. 팔곡 3교의 실제 계측 데이터를 이용하여 단일 다중 목적 함수 기반의 모델 개선을 수행하였다. 단일 목적 함수의 경우, 정의되는 목적함수는 주로 고유진동수와 모드 형상에 관한 차이의 가중치 합으로 표현되어 지며, 이러한 가중치에 따라, 모델 개선의 결과에 영향을 가함을 확인하였다. 다중 목적 함수 기반의 모델 개선을 통해, 구해진 모델 개선 결과를 단일 목적 함수 기반 모델 개선의 결과들과 비교하였으며, 모델 개선에 대한 다중 목적 함수 최적화 적용을 분석하였다.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.17 no.5
• /
• pp.359-366
• /
• 2016

In order to provide useful services for user in ubiquitous environment, a technique that can get the helpful information considering user activity and preference is needed and also user's interest actually changes as time passes. Therefore, the discovering method which reflects the concern degree of service information is needed. In this paper, we present the finding method of frequent pattern with dynamic weight on individual item based on service ontology we design. Our method can be applied to provide interested service information for user depending on context.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.29 no.4
• /
• pp.213-219
• /
• 2002

A secret sharing scheme is a kind of cryptographic protocol to maintain secret information by splitting it to many small pieces of shares and sharing between shareholders. In case of shareholders having different authorization to reconstruct the original secret, it is required a new secret sharing scheme to reflect any hierarchical structure between shareholders. In this paper, we propose a new weighted secret sharing scheme, that is, each shareholder has a weight according to the authorization of reconstructing the secret and an access set which is a subset of shareholders can reconstruct the secret if the sum of weights is equal or greater than a predefined threshold.