Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.412-414
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2005
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 실현 가능성이 높아지면서 사용자가 존재하는 장소와 그곳의 환경에 따른 맞춤 서비스의 제공이 요구된다. 이러한 맞춤 서비스를 제공하기 위해서는 사용자 주변 환경을 인지 및 판단하여 서비스를 제공하는 소프트웨어가 필요하다. 소프트웨어가 환경을 인지하여 처리하려면 환경은 소프트웨어가 이해할 수 있도록 모델링 되고 언어로 표현되어야 한다. 기존의 Context 모델링 방법은 특정 상황에 초점이 맞추어져있어 다른 상황에의 적용이 쉽지 않다. 본 논문에서는 다양한 도메인에 적용 가능한 다단계 상황 모델링 방법, 이를 ontology언어 OWL을 사용하여 나타내는 방법, 이것을 적용하기 위한 적응형 소프트웨어 개발 framework를 제시한다.
본 논문에서는 구조, 행위, 리소스, 환경의 여러 관점을 적용한 다양한 모델들을 이용하는 적응 프레임워크를 제안한다. 또한, 대상 시스템에 대해 앞에서 언급한 4 가지 모델을 위한 모델링 방법론과 각 모델링 요소들에 대한 효과적인 표기법을 제시하였다. 다양한 모델들을 통해 시스템의 구성 요소들 간의 관계 구조와 시스템의 계층적 상태와 행위 정보, 실행 환경을 구성하는 시스템 의존적인 요소 및 독립적인 요소까지의 정보들이 표현된다. 이들 모델간의 유기적인 상호 운용으로 통합적인 추론과 보다 정확한 평가가 가능하다. 이를 통해 시스템은 예상치 못한 변화에 대해 통합된 관점의 더욱 정확한 진단과 반영할 수 있다. 이를 기반으로 다양한 수준에서 적응 동작의 조절을 수행함으로써 하이브리드하고 보다 확장된 적응이 가능해진다. 논문에서 정의한 모델과 제안 프레임워크는 다른 도메인으로 재사용이 가능하다. 제안 시스템은 평가를 위해 프로토타입을 구현하여 원격 화상 회의 시스템에 적용하였으며, 그 기능과 유효성을 확인하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.2
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pp.22-29
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2000
The purpose of this paper is to propose a method to maximize a content-based image retrieval efficiency in multiple images. To perform an image retrieval job efficiently, it is necessary to minimize the number of candidate-images. Furthermore, a miximum efficiency of image retrieval could not be expected if an image retrieval job in the multiple images is done on the basis of patterns of single image distinctive features. In this method, a multiple SOFM neural network system is adopted to select automatically distinctive feature patterns which have a maximum efficiency of image retrieval in the multiple images. In this method. an image retrieval efficiency is improved 3% than individual features and the number of candidate-images is reduced by the multiple SOFM neural network system.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11b
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pp.757-761
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2003
항만물류 산업에서는 ebXML이 부분적으로 이루어지고 있지만, 도메인 단위의 ebXML이 적응된 것은 거의 없는 실정이며, XML/EDI, ebXML 정보 시스템에 관한 연구가 진행되었지만 업무 전반에 적용되지 않고 있으며, 또한 항만물류 산업의 등록저장소가 따로 없는 실정이다. ebXML 기반의 선용품 SCM(Supply Chain Management) 시스템을 통해 각 업체간의 재고파악이 실시간으로 가능하게 되며, 이를 통해 각 업체간의 정보 공유는 물론 비용절감 면에서도 큰 효과를 거둘 수 있다. 본 논문에서는 SCM의 기본개념과 항만물류업무인 선용품 거래의 흐름을 분석하여, 차세대 전자상거래의 기반 구조가 될 ebXML 프레임워크에 기반한 선용품 SCM 시스템을 개발한 방법을 소개한다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.5
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pp.180-191
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2008
An Adaptive Random Testing (ART) is one of test case generation algorithms that are designed to detect common failure patterns within input domain. The ART algorithm shows better performance than that of pure Random Testing (RT). Distance-bases ART (D-ART) and Restriction Random Testing (RRT) are well known examples of ART algorithms which are reported to have good performances. But significant drawbacks are observed as quadratic runtime and non-uniform distribution of test case. They are mainly caused by a huge amount of distance computations to generate test case which are distance based method. ART through Iterative Partitioning (IP-ART) significantly reduces the amount of computation of D-ART and RRT with iterative partitioning of input domain. However, non-uniform distribution of test case still exists, which play a role of obstacle to develop a scalable algerian. In this paper we propose a new ART method which mitigates the drawback of IP-ART while achieving improved fault-detection capability. Simulation results show that the proposed one has about 9 percent of improved F-measures with respect to other algorithms.
In this paper, we suggest a new audio watermarking method for audio contents copyrights that can efficiently provide protection from MP3 compression attacks. Watermarks were inserted at the coefficients repeatedly from low frequencies to high frequencies after DCT transform in commonly used Cox's spread spectrum method. Because the methods using arbitrary coefficients are not effective, we use the new weight functions that make small losses for the watermark coefficients during attacks, using psychological acoustics. In the results of various sound clips, the suggested method had overall better outcomes than the Cox's method by preserving watermarks and reducing distortions of the original sounds.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.382-387
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2023
현재 GPT-4와 같은 거대한 언어 모델이 기계 번역, 요약 및 대화와 같은 다양한 작업에서 압도적인 성능을 보이고 있다. 그러나 이러한 거대 언어 모델은 학습 및 적용에 상당한 계산 리소스와 도메인 특화 미세 조정이 어려운 등 몇 가지 문제를 가지고 있다. In-Context learning은 데이터셋에서 추출한 컨택스트의 정보만으로 효과적으로 작동할 수 있는 효율성을 제공하여 앞선 문제를 일부 해결했지만, 컨텍스트의 샷 개수와 순서에 민감한 문제가 존재한다. 이러한 도전 과제를 해결하기 위해, 우리는 Super In-Context Learning (SuperICL)을 활용한 새로운 방법론을 제안한다. 기존의 SuperICL은 적용한 플러그인 모델의 출력 정보를 이용하여 문맥을 새로 구성하고 이를 활용하여 거대 언어 모델이 더욱 잘 분류할 수 있도록 한다. Super In-Context Learning for Generation은 다양한 자연어 생성 작업에 효과적으로 최적화하는 방법을 제공한다. 실험을 통해 플러그인 모델을 교체하여 다양한 작업에 적응하는 가능성을 확인하고, 자연어 생성 작업에서 우수한 성능을 보여준다. BLEU 및 ROUGE 메트릭을 포함한 평가 결과에서도 성능 향상을 보여주며, 선호도 평가를 통해 모델의 효과성을 확인했다.
We propose optimal contexts for context-adaptive coding of stereo parameters in parametric stereo (PS) of enhanced aacPlus. For the quantized indexes of stereo parameters, 8 context candidates were proposed based on the index values and their combinations adjacent to a source index in the time-stereo band domain, where the time-stereo band region was further divided into 4 regions based on refresh/non-refresh frames and stereo bands. The optimal contexts for each region were proposed by experiments, which are expected to be used for context-adaptive coding of PS for improved performance.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.7
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pp.443-450
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2013
The high portability and mobility of mobile devices have given rise to critical concerns with regard to mobile situation-aware services that utilize user situation information in the mobile domain. Mobile situation-aware services for mobile devices are provided by collecting and analyzing data, from which the user situation is inferred through an inference system. However, the high mobility of the mobile domain has made it difficult to infer the required results. In addition, previous studies have not identified a systematic approach to modifying and adapting. In this paper, we propose a systematic feedback process model based on software cybernetics in order to address the abovementioned problems. Further, we propose a MADA(Monitoring, Analysis, Determinating, Adaptation) framework for the feedback process model. Thus, the proposed approach supports the development of self-adaptive mobile situation-aware services that can infer appropriate results and manage the inferred results systematically.
The conventional fractal image compression based on discrete wavelet transform uses the fixed block size in fractal coding and reduces PSNR at low bit rate. This paper proposes a fractal image coding based on discrete wavelet transform which improves PSNR by using variable block size in fractal coding. In the proposed method. the absolute values of discrete wavelet transform coefficients are computed. and the discrete wavelet transform coefficients of different highpass subbands corresponding to the same spatial block are assembled. and the fractal code for the range block of each range block level is assigned. and then a decision tree C. the set of choices among fractal coding. "0" encoding. and scalar quantization is generated and a set of scalar quantizers q is chosen. And then the wavelet coefficients. fractal codes. and the choice items in the decision tree are entropy coded by using an adaptive arithmetic coder. This proposed method improved PSNR at low bit rate and could achieve a blockless reconstructed image. As the results of experiment. the proposed method obtained better PSNR and higher compression ratio than the conventional fractal coding method and wavelet transform coding.rm coding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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