• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.91-92
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• 2010

계층적 부호화 구조는 H.264/AVC의 부호화 효율을 최대화하고 시간적 스케일러빌리티를 지원하는 등 다양한 장점을 제공한다. 이러한 구조에서 비트 할당 및 비트율 제어 기술은 비디오 코덱의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 요소들이다. 기존의 비트율 제어 기술에서는 계층적 구조의 특성을 고려하지 못한 비트율-양자화 모델을 사용하여 비디오 코덱의 성능을 최적화하기에 어려움이 있었다. 따라서, 본 논문에서는 계층적 구조에서도 효율적으로 비트 할당 및 비트율 제어를 할 수 있도록, 기존보다 향상된 비트율-양자화 모델을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 제안하는 비트율-양자화 모델이 기존 기술에 비해 정확함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.366-369
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• 2006

본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘을 통한 비선형시스템의 정보입자 기반 퍼지집합 퍼지집합 모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지집합 모델은 주로 전문가의 경험에 기반을 두어 얻어지기 때문에 동정과 최적화 과정이 필요하며 GAs를 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. GAs는 전역 해를 찾을 수 있는 최적화 알고리즘으로 잘 알려져 있지만 조기 수렴 문제를 포함하고 있다. 병렬유전자 알고리즘(PGA)은 조기수렴를 더디게 하고 전역 해를 찾기 위한 진화알고리즘이다. 적응형 계층적 공정 경쟁기반 유전자 알고리즘(AHFCGA)을 이용하여 퍼지모델의 입력변수, 멤버쉽함수의 수, 멤버쉽함수의 정점 등의 전반부 구조와 파라미터를 동정하였고, LSE를 사용하여 후반부 파라미터를 동정하였으며 실험적 예제를 통하여 제안된 방법의 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.709-711
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• 1998

범 구조적 병렬 컴퓨팅 모델인 린다 모델의 비결합성, 확장성, 부하균등, 동기화 문제 해결과 같은 많은 특성을 가지고 있는 반면, 튜플 스페이스로의 메시지 집중 현상으로 전체 시스템의 성능을 저하시키는 결정적인 문제를 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 계층적 튜플 스페이스를 제공함으로써 기존 린다 모델의 장점을 모두 수용함과 동시에 메시지 집중 현상을 줄일 수 잇는 계층적 튜플 스페이스 린다 몰델을 제안한다. 또한 RP층적 튜플 스페이스를 구성하기 위한 병렬 코드 생성 방법을 모색하고, 그 과정에서 분석결과 및 프로그램성능 분석을 통해 실제 시스템에 균등하게 사상함으로써 전체적인 프로세서의 효율적인 수행을 가능하게 하는 사상 기법을 제안한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.37 no.3
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• pp.17-30
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• 2000

In this paper, we propose an efficient algorithm to produce 3-D surface model from a set of range data, based on NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) surface fitting technique. It is assumed that the range data is initially unorganized and scattered 3-D points, while their connectivity is also unknown. The proposed algorithm consists of three steps: initial model approximation, hierarchical representation, and construction of the NURBS patch network. The mitral model is approximated by polyhedral and triangular model using K-means clustering technique Then, the initial model is represented by hierarchically decomposed tree structure. Based on this, $G^1$ continuous NURBS patch network is constructed efficiently. The computational complexity as well as the modeling error is much reduced by means of hierarchical decomposition and precise approximation of the NURBS control mesh Experimental results show that the initial model as well as the NURBS patch network are constructed automatically, while the modeling error is observed to be negligible.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.9
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• pp.542-549
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• 2017

Sequence-to-sequence models and similar pointer networks suffer from performance degradation when an input is composed of multiple sentences or when the length of the input sentence is long. To solve this problem, this paper proposes a hierarchical pointer network model that uses both the word level and sentence level information to encode input sequences composed of several sentences at the word level and sentence level. We propose a hierarchical pointer network based coreference resolution that performs a coreference resolution for all mentions. The experimental results show that the proposed model has a precision of 87.07%, recall of 65.39% and CoNLL F1 74.61%, which is an improvement of 21.83% compared to an existing rule-based model.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.513-515
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• 2023

본 논문에서는 그리드 탐색과 트랜스포머를 사용한 그룹 행동 인식 모델을 제안한다. 추출된 여러 사람의 스켈레톤 정보를 차분 벡터, 변위 벡터, 관계 벡터로 변환하고 사람별로 묶어 이를 TimeDistributed 함수에 넣고 풀링을 한다. 이를 트랜스포머 모델의 입력으로 넣고 그룹 행동 인식 분류를 출력하였다. 논문에서 3가지 벡터를 입력으로 하여 합치고 트랜스포머 계층을 거친 모델과 3가지 벡터를 입력으로 하고 계층적으로 트랜스포머 모델을 거쳐 행동 인식 분류를 출력하는 두 가지 모델을 제안한다. 3가지 벡터를 합친 모델에서 클래스 분류 정확도는 CAD 데이터 세트 96.6%, Volleyball 데이터 세트 91.4%, 계층적 트랜스포머 모델은 CAD 데이터 세트 96.8%, Volleyball 데이터 세트 91.1%를 얻었다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.80-82
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• 2000

본 논문은 Teriary 저장장치에 기반한 대용량 비디오 서버를 구현함에 있어 사용자 QoS의 보장과 효율적인 자원관리를 위한 계층적 저장장치의 구성, 계층적 마감시간 스케쥴링을 제안하고 설계한다. 저장장치의 효율적인 사용을 위해 디스크 캐쉬 모델과 연속 미디어의 선호도에 따른 디스크 캐쉬 풀의 구성을 통하여 Tertiary 저장장치를 스트리밍 시스템에 활용할 수 있는 모델을 제시한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.2 no.1
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• pp.193-204
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• 1990

This paper discusses a reasoning model of information retrieval with a hierarchical thesaurus.The model computes the conceptual distance between a query and an object,both are indexed with weighted terms from a hierarchical thesaurus. The proposed model allows Boolean operators for user queries and edge weights for a hierarchical thesaurus. Experimental results have shown that the proposed model simulates, with surprising accuracy, people in the assessment of conceptual closeness between queries objects.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.200-207
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• 1997

본 논문에서는 계층적 랜덤 그래프를 이용한 필기 한글 인식 방법론을 제안한다. 한글은 다른 문자와 달리 기본 자소의 조합으로 이루어진 문자로서 2차원 평면상에 표현된다. 이러한 한글의 특성과 필기된 한글에서 나타나는 다양한 변형을 통계적으로 모델링하기 위해서 계층 그래프를 이용하였다. 특히, 계층 그래프의 최 하위 계층에서는 필기된 획의 변형을 흡수할 수 있도록 확장된 랜덤 그래프를 적용하였다. 제안된 모델은 통계적 모델이기 때문에 필기 데이터베이스로부터 모델의 파라미터를 구할 수 있다는 장점이 있다. 실험에서 제안된 모델을 필기 한글 인식 문제에 적용하여 자소간 접촉된 문자나 어느 정도의 흘려 쓴 문자도 잘 인식할 수 있음을 보였다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.4 no.3
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• pp.55-64
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• 2004

A dynamic graph is suitable for representing and managing dynamic changable obstacles or terrain information in 2D/3D games such as RPG and Strategy Simulation Games. We propose a dynamic hierarchical graph model with fixed level to perform a quick A* path finding. We divide a graph into subgraphs by using space classification and space model, and construct a hierarchical graph. And then we perform a quick path fading on the graph by using our dynamic graph operators. With our experiments we show that this graph model has efficient properties for finding path in a dynamic game environment.