Journal of The Korean Association of Information Education
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v.7
no.2
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pp.219-226
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2003
It takes a lot of time to classify official documents in schools and educational institutions. In order to reduce the overhead, we propose an automatic document classification method using word information of the titles of documents in this paper. At first, meaningful words are extracted from titles of existing documents and Inverse Document Frequency(IDF) weights of words are calculated against each category. Then we build a word weight dictionary. Documents are automatically classified into the appropriate category of which the sum of weights of words of the title is the highest by using the word weight dictionary. We also evaluate the performance of the proposed method using a real dataset of a middle school.
An algorithm for detecting a line segment in an image is presented using incremental pixel extension. We use a different approach from conventional algorithms, such as the Hough transform approach and the line segment grouping approach. The Canny edge is calculated and an arbitrary point is selected among the edge elements. After the arbitrary point is selected, a base line approximating the line segment is calculated and edge pixels within an arbitrary radius are selected. A weighted value is assigned to each edge pixel, which is selected by using the error of the distance and the direction between the pixel and the base line. A line segment is extracted by Jilting a line using the weighted least square method after determining whether selected pixels are linked or delinked using the sum comparison of the weights. The proposed algorithm is compared with two other methods and results show that our algorithm is faster and can detect the real line segment.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1997.10a
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pp.65-71
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1997
이 논문은 부산대학교 전자계산학과 인공지능 연구실에서 개발한 정보검색 시스템 "미리내"의 적합성 피드백 방법을 분석하고, 그 방법들의 검색 효율을 비교 분석하였다. "미리내"에서 질의문은 자연언어 질의문을 사용하고 재검색을 위한 적합성 피드백은 원질의문에서 검색된 문서 중 이용자가 직접 선택한 적합 문서에서 추출한다. 적합성 피드백은 크게 단어 확장(Term Expansion)을 위한 단어 선택 방법과 추가될 단어에 가중치를 부여하는 단어 가중치 부여(Term Weighting)의 2가지 요소로 이루어진다. 단어 선택을 위해서는 적합 문서에 나타난 단어 빈도합(tf), 역문헌빈도(idf), 적합 문서 중에서 해당 단어가 있는 적합 문서의 비율(r/R) 등의 정보를 이용한다. 단어 가중치 부여 방법으로는 정규화 또는 코사인 함수를 이용하여 부여하였다. 단어확장에는 tfidf가 tfidf(r/R)보다 정확도 면에서 나은 향상율을 보였으나, 30위 내 검색된 적합문서의 수를 비교해 보았을 때 tfidf(r/R)의 정확도가 높았다. 단어 선택 방법에서 계산된 값을 정규화하여 가중치를 부여하였을 때 보다 코사인 함수를 이용하여 가중치를 부여하였을 때 정확도가 높았다. 실험은 KT-Set 2.0 (4391 건), 동아일보 96 년 신문기사(70459 건)를 대상으로 수행하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.04a
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pp.273-276
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2005
본 논문은 고유얼굴 방법을 이용한 얼굴인식 시스템의 성능을 분석하였다. 제안한 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 방법은 훈련집합의 얼굴 이미지 사이의 중요한 변화를 가지고 있는 특징공간으로 투영시키면서 이루어진다. 중요한 특징들은 얼굴집합의 고유벡터(주성분)들이기 때문에 고유얼굴이라 한다. 특징 공간으로의 투영은 고유얼굴의 가중치의 합으로 입력얼굴을 기술할 수 있으며, 입력 얼굴의 인식은 훈련집합의 가중치와 입력 영상의 가중치를 비교하면서 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 방법의 검증을 위해서 Harvard 데이터베이스를 이용하였으며, 시스템의 성능 분석을 위하여 조명에 대한 인식성능의 변화, 사용한 고유얼굴의 수에 대한 인식률의 변화, 전처리를 통하여 얻을 수 있는 인식률의 변화, 인식 거부 곡선을 통하여 시스템의 적용 가능성에 대한 실험을 수행하여 분석한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.1
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pp.11-20
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2017
In this paper, we introduced linear spatial time series (space-time autoregressive and moving average model) and nonlinear spatial time series (space-time bilinear model). Also we estimated the parameters by Kalman Filter method and made comparative studies of power of forecast in the final model. We proposed several weight matrices such as equal proportion allocation, reciprocal proportion between distances, and proportion of population sizes. For applications, we collected Mumps data at Korea Center for Disease Control and Prevention from January 2001 until August 2008. We compared three approaches of weight matrices using the Mumps data. Finally, we also decided the most effective model based on sum of square forecast error.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2011.04a
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pp.27-31
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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.
Highway traffic safety evaluation of area on the basis of the accident rate has a limitation, thus its result is dependent on the exposure variables. It works an obstacle to decision making for effective budget execution. In this paper, we developed a methodology of taking simultaneously macroscopic exposure indicators into account in evaluating the safety using least squares method. The weight of exposure indicators to make up of highway traffic safety evaluation index is that accident rate per population, accident rate per registration vehicle and accident rate per length of road is 0.29, 0.52 and 0.19 respectively and calculated the highway traffic safety index of total local governments in Korea. The methodology to calculate highway traffic safety evaluation index proposed in this paper can be utilized in executing the traffic safety policies to increase the efficiency of investment about traffic safety budget.
Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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2003.04a
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pp.132-134
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2003
직물에 부직포 심지를 부착하면, 각각 단독으로 있을 때와는 다른 새로운 특성을 나타내게 되고, 그러한 복합재료의 역학적 성질들을 그것의 구성성분들의 성질들로부터 예견하려는 시도가 많이 행해지고 있다. 이에 대해서는 복합재료와 구성성분들의 역학적 성질들 비교[1,2]에서부터 구성성분들의 역학적 성질들의 합에 가중치를 적용해서 구성성분들과 복합재료의 역학적 성질들의 상관관계를 구하려는 노력[3,4,5], 구성성분들 뿐만 아니라 접착제의 상태가 최종 복합재료의 역학적 성질에 미치는 영향에 대한 연구[6,7]까지 다양한 관점에서 연구가 행해지고 있다. (중략)
Kim, Jong-Gurl;Um, Sang-Jun;Choi, Sung-Won;Kim, Dong-Nyuk
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2013.04a
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pp.581-591
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2013
제조공정에서 사용되어 지는 SPC(Statistical Process Control)관리 기법은 가피원인을 탐지하여 변동을 감소시키는 통계적 공정관리 시스템이다. SPC의 대표적인 관리 기법으로는 Shewhart관리도, Cusum관리도, EWMA관리도가 있으며 이러한 관리 기법들은 공정을 보다 안정적으로 관리 할 수 있도록 유지 및 예측하는데 사용 되어 진다. 하지만 제조 공정의 유형에 따라 샘플링 방법, 관리한계선 등을 다양하게 설정하여 보다 효율적인 관리를 모색하고 있다. 공정 형태에 따라 다양한 관리 방법과 분석 결과가 나타난다. 일반적으로 Xbar-R 관리도와 같은 Shewhart 관리도를 사용하지만 Batch 단위의 공정, 연속 공정의 라인에서 사용되기에는 부분적인 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 일반적인 관리도와 공정 변화에 민감하게 반응 할 수 있는 누적합 관리도와 지수가중치이동평균 관리도를 비교해 보고 작은 변동에 대한 탐지 능력이 우수한 지수가중치이동평균 관리도에 대한 연구동향과 사례를 분석하여 제조 공정에 적합한 관리 방법을 모색하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.420-423
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2011
두 카메라 혹은 다수의 카메라에서의 컬러 보정은 알고리즘의 성능 향상 및 양안식 3D 카메라에서 매우 중요한 기술이다. 최근 컬러 보정 방법들이 다수 제안되었지만 이 방법들의 결과에 대한 정확한 측정 방법이 많지 않으며 기존의 측정 방법은 두 영상이 카메라의 위치에 따른 서로 다른 장면을 가지고 있을 경우에 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 컬러 보정을 위한 컬러 간의 유사성 측정 기법을 제안한다. 이 기법은 대상이 되는 두 영상의 장면이 일치하지 않는 경우를 고려하여 대응점 검색을 통해 두 장면 간의 같은 컬러를 가져야 하는 대응점을 찾고 이 대응점 주위의 영역으로부터 통계치를 계산하여 컬러의 유사성을 비교한다. 이 경우 두 영상의 위치 변화에 따른 장면 변화와 대응점의 약간의 어긋남에 대해서 고려할 수 있다. 또한 대응점들이 영상의 모든 영역을 포함하지 않을 수 있기 때문에 전체 영상의 통계치를 계산하여 컬러의 유사성을 비교도 동시에 수행하여 결과적인 컬러의 유사성은 대응점 기반과 전체 영상 기반의 유사성의 가중치의 합으로 결정되며 이 가중치는 대응점 기반의 컬러 비교가 영상 내의 얼마만큼의 영역을 포함하는지에 따라서 결정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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