Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.340-342
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2002
다중 값이란 속성 값이 집합인 것을 말한다. 즉, 관계형 데이터베이스에서 자료 유형이 집합인 속성을 의미한다. 이러한 다중 값 속성 처리는 기존 데이터마이닝 기술 자체로는 처리한 수 없으며 후처리나 선처리 과정을 이용하여 처리하고 있다. 전처리나 후처리 과정을 통해 처리할 경우 수행과장에 있어 많은 시간이 소요되고 혹은 타당하지 않은 규칙이 생성되는 문제점을 가지고 있다. 특히 연관화 기법 특성상 분석하고자 할 항목이 증가할수록 연관성의 수가 지수(exponential)단위이기 때문에 이를 해결하는데는 상당한 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 테이블 구조에서 데이터 마이닝의 수행을 위한 전처리나 후처리의 과정을 고려하지 않음으로 위에서 언급된 문제점들을 해결하고자 한다. 특히 데이터 변환 작업 없이 정량적(Quantitative)연관 규칙과 연관 규칙(Market Basket Analysis)의 혼합 형태의 규칙을 생성할 수 있게끔 알고리즘을 확장하여 보다 효율적인 규칙이 생성될 수 있도록 한다. 마지막으로 Each Movie 데이터를 사용하여 확장한 알고리즘의 다중 값 속성 처리 방법의 효율성과 타탕성을 검증한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.9
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pp.63-69
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2020
Image-image translation is a technology that creates a target image through input images, and has recently shown high performance in creating a more realistic image by utilizing GAN, which is a non-map learning structure. Therefore, there are various studies on image-to-image translation using GAN. At this point, most image-to-image translations basically target one attribute translation. But the data used and obtainable in real life consist of a variety of features that are hard to explain with one feature. Therefore, if you aim to change multiple attributes that can divide the image creation process by attributes to take advantage of the various attributes, you will be able to play a better role in image-to-image translation. In this paper, we propose Multi CycleGAN, a dual attribute transformation structure, by utilizing CycleGAN, which showed high performance among image-image translation structures using GAN. This structure implements a dual transformation structure in which three domains conduct two-way learning to learn about the two properties of an input domain. Experiments have shown that images through the new structure maintain the properties of the input area and show high performance with the target properties applied. Using this structure, it is possible to create more diverse images in the future, so we can expect to utilize image generation in more diverse areas.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.124-126
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2002
본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 움직임 궤적(moving objects'trajectories)에 대해 유사 부분 움직임 궤적 검색을 효율적으로 지원하는 N-워핑(N-warping) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 시계열 데이터베이스에서 유사 서브시퀸스 검색을 위해 사용되었던 타임 워핑 변환 기법(time-warping transformation)을 변형란 알고리즘이다. 또한 제안하는 알고리즘은 움직임 궤적을 모델링하기 위해 사용되는 단일 속성(property)인 각도뿐만 아니라, 거리와 시간과 같은 다중 속성을 지원하며, 사용자 질의에 대해 유사 부분 움직임 궤적 검색을 가능하게 하는 근사 매칭(approximate matching)을 지원한다
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.742-744
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2004
본 논문은 복잡한 배경에서의 얼굴 검출에 있어서 다중 특징 추출 데이터로 학습한 계단식 분류기에 의한 방법을 제안한다 얼굴 검출에서 얼굴의 패턴은 상당히 다양한 영상 표현으로 나타나기 때문에 하나의 특징 추출 방법은 사람의 얼굴을 모델링 하기에는 부족하다. 따라서 여기서는 얼굴의 전체적인 지역적인 특징을 나타내는 Subregion과, 얼굴의 주파수 특성에 따라 좀 더 세밀하고 다양한 속성들을 나타내는 Haar 웨이블릿 변환을 이용하여 다중으로 특징을 추출하여 효과적인 모델링을 시도하였다. 특징을 추출한 얼굴과 비얼굴의 패턴(pattern)을 구분하기 위해서 패턴들의 통계적인 특성을 이용하여 각 추출방법에 맞게 학습된 Bayesian 분류기를 직렬로 연결하여 사용하였으며 비얼굴은 얼굴과 유사한 비얼굴(face-like nonface) 패턴들을 사용하여 모델링 하였다. 제안한 얼굴 검출 방식의 성능은 MIT-CMU 시험 영상들을 이용하여 평가하였다. 그 결과 한 가지 특징 추출을 사용하는 것 보다 두 가지 특징 추출을 병행한 계단식 구성이 더 정확한 검출 결과를 나타내었다.
This paper is to suggest the method of embedding a signature to pictures secretly under the orthogonal wavelet transform which represents pictures as multi-resolution representations. As it is focused upon the differential output under the multi-resolution representation of pictures, this method can embed bit series to pictures. In doing so, it can compound approximately 6K byte of information with gray-level image $256{\times}256$. The method can include not only the database which designates copyright of pictures but also the author and usage of pictures, and the information of the picture itself. Therefore, this method can easily discriminate the inspection of picture database.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.6
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pp.69-78
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2017
Shannon of the 5G smartphone and Fourier of the signal processing meet in the sampling theorem (2 times the highest frequency 1). In this paper, the initial Shannon Theorem finds the Shannon capacity at the point-to-point, but the 5G shows on the Relay channel that the technology has evolved into Multi Point MIMO. Fourier transforms are signal processing with fixed parameters. We analyzed the performance by proposing a 2N-1 multivariate Fourier-Jacket transform in the multimedia age. In this study, the authors tackle this signal processing complexity issue by proposing a Jacket-based fast method for reducing the precoding/decoding complexity in terms of time computation. Jacket transforms have shown to find applications in signal processing and coding theory. Jacket transforms are defined to be $n{\times}n$ matrices $A=(a_{jk})$ over a field F with the property $AA^{\dot{+}}=nl_n$, where $A^{\dot{+}}$ is the transpose matrix of the element-wise inverse of A, that is, $A^{\dot{+}}=(a^{-1}_{kj})$, which generalise Hadamard transforms and centre weighted Hadamard transforms. In particular, exploiting the Jacket transform properties, the authors propose a new eigenvalue decomposition (EVD) method with application in precoding and decoding of distributive multi-input multi-output channels in relay-based DF cooperative wireless networks in which the transmission is based on using single-symbol decodable space-time block codes. The authors show that the proposed Jacket-based method of EVD has significant reduction in its computational time as compared to the conventional-based EVD method. Performance in terms of computational time reduction is evaluated quantitatively through mathematical analysis and numerical results.
As the XML data has been widely used in the Internet, it is necessary to store and retrieve the XML data by using DBMSs. However, relational DBMSs suffer from the model difference between graph structure of the XML data and table forms in relational databases. We propose an ORDBMS-based DTD-dependent XML data management system Xing. Xing stores XML data in a DTD-dependent form in an object database. Since the object database schema has a graph structure and supports multi-valued attributes, mapping from an XML data model and queries into an object data model and OQLs is a simple problem. For rapid storing of large quantities of the XML data, we use SAX parser with customized Xing-tree which requires a small memory space compared with the DOM-tree. Xing also returns the query result in an XML document form. We have implemented the Xing system on top of UniSQL object-relational DBMS for the validity checking and performance comparison. For XML genome data from GenBank, and experimental evaluation shows that Xing can provide significant performance improvement (maximum 10 times) compared with the relational approach.
Park, MyeongSeok;Cho, Yunsik;Cho, Dasom;Na, Giri;Lee, Jamin;Cho, Sae-Hong;Kim, Jinmo
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.28
no.3
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pp.91-100
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2022
This study proposes the metaverse content production pipeline using ZEPETO World, one of the representative metaverse platforms in Korea. Based on the Unity 3D engine, the ZEPETO world is configured using the ZEPETO template, and the core functions of the metaverse content that enable multi-user participation such as logic, interaction, and property control are implemented through the ZEPETO script. This study utilizes the basic functions such as properties, events, and components of the ZEPETO script as well as the ZEPETO player which includes avatar loading, character movement, and camera control functions. In addition, based on ZEPETO's properties such as World Multiplayer and Client Starter, it summarizes the core synchronization process required for multiplay metaverse content production, such as object transformation, dynamic object creation, property addition, and real-time property control. Based on this, we check the proposed production pipeline by directly producing multiplay metaverse content using ZEPETO World.
This study was conducted to develop a reservoir modelling workflow to reproduce the heterogeneous distribution of effective permeability that impacts on the performance of SAGD (Steam Assisted Gravity Drainage), the in-situ bitumen recovery technique in the Athabasca Oil Sands. Lithologic facies distribution is the main cause of the heterogeneity in bitumen reservoirs in the study area. The target formation consists of sand with mudstone facies in a fluvial-to-estuary channel system, where the mudstone interrupts fluid flow and reduces effective permeability. In this study, the lithologic facies is classified into three classes having different characteristics of effective permeability, depending on the shapes of mudstones. The reservoir modelling workflow of this study consists of two main modules; facies modelling and permeability modelling. The facies modelling provides an identification of the three lithologic facies, using a stochastic approach, which mainly control the effective permeability. The permeability modelling populates mudstone volume fraction first, then transforms it into effective permeability. A series of flow simulations applied to mini-models of the lithologic facies obtains the transformation functions of the mudstone volume fraction into the effective permeability. Seismic data contribute to the facies modelling via providing prior probability of facies, which is incorporated in the facies models by geostatistical techniques. In particular, this study employs a probabilistic neural network utilising multiple seismic attributes in facies prediction that improves the prior probability of facies. The result of using the improved prior probability in facies modelling is compared to the conventional method using a single seismic attribute to demonstrate the improvement in the facies discrimination. Using P-wave velocity in combination with density in the multiple seismic attributes is the essence of the improved facies discrimination. This paper also discusses sand matrix porosity that makes P-wave velocity differ between the different facies in the study area, where the sand matrix porosity is uniquely evaluated using log-derived porosity, P-wave velocity and photographically-predicted mudstone volume.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.18
no.2
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pp.143-155
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2000
With the increasing needs for the integrated use of topographic and cadastral data in order to build an efficient geo-spatial information system. it is urgently necessary to research into its solution. The intention of this study is to detect error types of data and to propose adjustment methods for solving the problems caused by integrating topographic and cadastral data. For this purpose a primary integrated data model is created to link attribute data(land management system) and graphic data within cadastral information in the first step. In next, a secondary integrated data model based on the improved method is formed to coincide the graphic data of cadastral map with that of topographic map. At the first, because a numerous error types md sources caused by separate management of graphic and attribute data are easily checked, it is possible to suggest an improved method to correct these errors using the primary integrated data model. In addition, the accuracy in position and area with coordinate transformation method based on multi-block adjustment is more efficient than rubber-sheeting method. As a result, the secondary integrated data model could be built by harmonizing cadastral map with topographic map using the improved solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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