• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.16 no.5
• /
• pp.892-898
• /
• 2012

Rough classification methods are used to improving the recognition speed in many character recognition problems. In this case, some irreversible result can occur by an error in rough classification. Methods for duplicating each model in several classes are used in order to reduce this risk. But the errors by rough classfication can not be completely ruled out by these methods. In this paper, an recognition method is proposed to increase speed that matches models selectively without any increase in error. This method constructs a model graph using similarity between models. Then a search process begins from a particular point in the model graph. In this process, matching of unnecessary models are reduced that are not similar to the input pattern. In this paper, the proposed method is applied to the recognition problem of handwriting numbers and upper/lower cases of English alphabets. In the experiments, the proposed method was compared with the basic method that matches all models with input pattern. As a result, the same recognition rate, which has shown as the basic method, was obtained by controlling the out-degree of the model graph and the number of maintaining candidates during the search process thereby being increased the recognition speed to 2.45 times.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.5 no.8
• /
• pp.2061-2074
• /
• 1998

In pattern recognition and image analysis upplications, a graph is a useful tool for complex obect representation and recognition. However it takes much time to pair proper nodes between the prototype graph and an input data graph. Futhermore it is difficult to decide whether the two graphs in a class are the same hecause real images are degradd in general by noise and other distortions. In this paper we propose a matching algorithm using a matrix. The matrix is suiable for simple and easily understood representation and enables the ordering and matching process to be convenient due to its predefined matrix manipulation. The nodes which constitute a gaph are ordered in the matrix by their geometrical positions and this makes it possible to save much comparison time for finding proper node pairs. for the classification, we defined a distance measure thatreflects the symbo's structural aspect that is the sum of the mode distance and the relation distance; the fornet is from the parameters describing the node shapes, the latter from the relations with othes node in the matrix. We also introduced a subdivision operation to compensate node merging which is mainly due t the prepreocessing error. The proposed method is applied to the recognition of musteal symbols and the result is given. The result shows that almost all, except heavily degraded symbols are recognized, and the recognition rate is approximately 95 percent.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.24 no.12
• /
• pp.1682-1687
• /
• 2020

We study the problem of sampling a subset of nodes of graphs for bandlimited graph signals such that the signal values on the sampled nodes provide the most information in order to reconstruct the original graph signal. Instead of directly minimizing the reconstruction error, we focus on minimizing the upper bound of the reconstruction error to reduce the complexity of the selection process. We further simplify the upper bound by applying useful approximations to propose a low-weight greedy selection process that is iteratively conducted to find a suboptimal sampling set. Through the extensive experiments for various graphs, we inspect the performance of the proposed algorithm by comparing with different sampling set selection methods and show that the proposed technique runs fast while preserving a competitive reconstruction performance, yielding a practical solution to real-time applications.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.11 no.6
• /
• pp.23-28
• /
• 2020

A comment system is essential for communication on the Internet. However, there are also malicious comments such as inappropriate expression of others by exploiting anonymity online. In order to protect users from malicious comments, classification of malicious / normal comments is necessary, and this can be implemented as text classification. Text classification is one of the important topics in natural language processing, and studies using pre-trained models such as BERT and graph structures such as GCN and GAT have been actively conducted. In this study, we implemented a comment classification system using BERT, GCN, and GAT for actual published comments and compared the performance. In this study, the system using the graph-based model showed higher performance than the BERT.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.17 no.1
• /
• pp.34-42
• /
• 2014

In this paper an embedding algorithm based on commute time is implemented by organizing patches according to the graph-based metric, and its performance is analyzed by comparing with the results of principal component analysis embedding. It is usual that the dimensionality reduction be done within some acceptable approximation error. However this paper shows the proposed manifold embedding method generates the intrinsic geometry corresponding to the signal despite severe approximation error, so that it can be applied to the areas such as pattern classification or machine learning.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.16-18
• /
• 2005

웹은 사용자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 검색할 수 있도록 웹 문서를 자료구조화하여 보다 신뢰성 있는 패턴을 추출하고 사용자의 특성과 행동 패턴을 적용하여 개인화 하여야한다. 본 논문에서는 개인화하기 위한 전처리 과정으로서 웹 문서를 구조화 하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 기본적으로 웹 문서 태그의 하이퍼링크를 깊이 우선 탐색 알고리즘을 사용하여 방향그래프를 만드는 것이다. 이때 웹 문서 태그 탐색 시 플래시, 스크립트 등의 찾기 힘든 하이퍼링크를 찾는 문제와 '뒤로' 버튼 사용 시 웹 접근로그에 기록되지 않는 문제점을 보완한다. 이를 위해 클릭 스트림을 스택에 저장하여 이미 만들어진 방향그래프와 비교하여 새롭게 찾은 정점과 간선을 추가함으로써 보다 신뢰성높은 방향그래프를 만든다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2011.10a
• /
• pp.9-15
• /
• 2011

여러 언어로 작성되는 위키피디아의 경우 언어 간에 등록되어 있는 정보의 양과 내용이 달라 언어 간 정보를 상호 추출하고 서로 통합하는 연구에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히, 위키피디아의 요약본으로써 의미가 있는 인포박스는 위키피디아 아티클에 존재하는 구조화된 정보 중 가장 근간이 되는 정보로, 본 논문에서는 위키피디아에 존재하는 인포박스를 1)소스 언어 자원으로부터 획득하여 타겟 언어로 번역하고, 2)번역된 결과물과 웹그래프를 이용하여 타겟 언어 데이터에서 획득하는 정보와 결합하는 과정을 통해 자동으로 인포박스를 생성하는 기법에 대하여 설명한다. 웹그래프는 위키피디아에 존재하는 링크 구조를 통해 서로 다른 두 용어간의 관련도를 측정하여 인포박스에 추가될 내용을 파악하는데 사용한다. 본 논문의 기법은 언어 간 인포박스를 생성하는 측면에서, 영어 인포박스 데이터를 입력으로 하여 한국어 인포박스 데이터를 생성하는 방식으로 진행하였다. 평가를 위하여 기존 한국어에 실제 존재하는 인포박스 데이터와 비교 실험하는 방식을 사용하여 평균적으로 40%의 정확률과 83%의 재현율을 나타내었다. 하지만, 기존 한국어에 존재하는 인포박스 데이터의 내용이 인포박스에 포함될 완전한 데이터를 모두 포함했다고 볼 수 없으므로 본 논문에서 제안하는 수행한 실험의 정확률이 상대적으로 낮게 나온 것으로 분석되었다. 실제 사람이 수작업으로 새롭게 생성된 인포박스 데이터의 적합성을 판별한 경우 평균 76%의 정확률과 91%의 재현율을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07a
• /
• pp.898-900
• /
• 2005

모듈러 멱승은 양수 x, E, N에 대하여 $x^Emod$ N로 정의된다. 모듈러 멱승 연산은 대부분의 공개키 암호화 알고리즘과 전자서명 프로토콜에서 핵심적인 연산으로 사용되고 있으므로, 그 효율성은 암호 프로토콜의 성능에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 모듈러 멱승 연산에 필요한 곱셈 수를 감소시키기 위하여, 슬라이딩 윈도우를 적용한 CLNW 방법이나 VLNW 방법이 가장 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 조합론(combinatorics)에서 많이 응용되는 그래프 모델을 모듈러 멱승 연산에 적용할 수 있음을 보이고, 일반화된 그래프 모델을 통하여 VLNW 방법보다 더 적은 곱셈 수로 모듈러 멱승을 수행하는 방법을 설명한다. 본 논문이 제안하는 방법은 전체 곱셈 수를 감소시키는 새로운 블록들을 일반화된 그래프 모델의 초기 블록 테이블에 추가할 수 있는 초기 블록 테이블의 두 가지 확장 방법들로써, 접두사 블록의 확장과 덧셈 사슬 블록의 확장이다. 이 방법들은 새로운 블록을 초기 블록 테이블에 추가하기 위해 필요한 곱셈의 수와 추가한 뒤의 전체 곱셈 수를 비교하면서 초기 블록 테이블을 제한적으로 확장하므로, 지수 E에 non-zero bit가 많이 나타날수록 VLNW 방법에 비해 좋은 성능을 보이며 이는 실험을 통하여 검증하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.12B no.2 s.98
• /
• pp.209-214
• /
• 2005

The use of protein interaction data is highly reliable for predicting functions to proteins without function in proteomics study. The computational studies on protein function prediction are mostly based on the concept of guilt-by-association and utilize large-scale interaction map from revealed protein-protein interaction data. This study compares graph-based approaches such as neighbor-counting and $\chi^2-statistics$ methods using protein-protein interaction data and proposes an approach that is effective in analyzing large-scale protein interaction data. The proposed approach is also based protein interaction map but sequence similarity and heuristic knowledge to make prediction results more reliable. The test result of the proposed approach is given for KDD Cup 2001 competition data along with those of neighbor-counting and $\chi^2-statistics$ methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.34-34
• /
• 2022

우리나라의 하천은 그 중요도와 규모에 따라 국가·지방·소하천 및 세천 등으로 분류하고 있다. 우리나라 하천 관리는 주로 국가 지방하천을 중심으로 이루어지고 있다. 특히 수리량 계측에 있어서 대부분의 수위 유량 관측시설이 국가 지방하천에 위치해 있으며, 소하천에 대한 관측은 거의 이루어 지지 않고 있다. 이로 인해 소하천 설계기준의 홍수량 산정 공식은 국내 중규모 이상 하천의 경험식이나 외국의 소하천 경험식에 기반한 매개변수를 따르고 있어, 국내 소하천의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국립재난안전연구원에서는 국내 소하천 특성에 적합한 설계기준 개발 및 홍수량 산정을 위해 소하천 자동유량계측기술을 개발하고, 전국 소하천의 10%(2,230개소)에 설치·운영하는 것을 목표로 행정안전부 및 지자체와 협력하여 확대 구축을 추진 중이다. 소하천은 유로연장이 짧고 유역면적이 크지 않아 도달시간이 짧은 것이 특징으로, 강우-유량 노모그래프를 사용하여 소하천 홍수 예·경보를 위한 홍수량 산정이 가능하다. 강우-유량 관계는 선행강우에 따른 토양의 포화상태와 강우 발생 시점의 기저유량 등에 영향을 많이 받는다. 본 연구에서는 자동유량계측기술 설치 시범소하천 5개소의 계측데이터를 사용하여 선행강우를 고려한 강우-유량 노모그래프를 개발하였다. 또한, 뉴로-퍼지 기법과 회귀분석을 사용한 홍수량 예측결과와 비교 연구를 수행하였다.