Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.6
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pp.991-998
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2009
This paper deals with directivity forecasting of time series which is useful for futures trading in stock market. Directivity forecasting of time series is to forecast whether a given time series will rise or fall at next observation time point. For directional forecasting, we consider time regression model and ARIMA model. In particular, we study two statistics, intra-model and extra-model deviation and then show usefulness of intra-model deviation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.10
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pp.2409-2416
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2015
This paper presents an orientation-based adaptive prediction method for effective lossless image compression. For a robust prediction, the proposed method estimates the directional information and the property near the current pixel in a support region-based fashion, not a pixel-based one which is sensitive to a small variation. We improve the prediction performance effectively by selection of the prediction pixel adaptively according to the similarity between support regions of the current pixel and the neighboring pixels. Comprehensive experiments demonstrate that the proposed scheme achieves excellent prediction performance measured in entropy of the prediction error compared to a number of conventional prediction methods such as MED, GAP, and EDP. Moreover the complexity of the proposed algorithm measured by average execution time is low compared to MED which is the simplest prediction method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.11a
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pp.222-223
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2014
본 논문에서는 HEVC의 화면내 모드에서 예측을 수행할 블록의 주변적 특성을 이용한 고속 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 기존의 화면내 예측 방법으로는 33가지 방향성 예측방법과 두 가지의 무 방향성 방법을 이용하게 된다. 이때 최적의 예측 모드를 선택하기 위하여 RD cost 계산을 하게 된다. 본 논문에서는 모드 선택의 복잡성을 줄이고 고속 모드를 결정하기 위하여 예측 할 블록의 주변 중 가장 자리와 가중치 특성을 고려하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.482-485
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2021
최근 지식 그래프를 확장하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 지식 그래프를 확장하기 위해서는 relation을 기준으로 entity의 방향성을 고려하는 것이 매우 중요하다. 지식 그래프를 확장하기 위한 대표적인 연구인 관계 추출은 문장과 2개의 entity가 주어졌을 때 relation을 예측한다. 최근 사전학습 언어모델을 적용하여 관계 추출에서 높은 성능을 보이고 있지만, entity에 대한 방향성을 고려하여 relation을 예측하는지 알 수 없다. 본 논문에서는 관계 추출에서 entity의 방향성을 고려하여 relation을 예측하는지 실험하기 위해 문장 수준의 Adversarial Attack과 단어 수준의 Sequence Labeling을 적용하였다. 또한 관계 추출에서 문장에 대한 이해를 높이기 위해 BERT모델을 적용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 관계 추출에서 entity에 대한 방향성을 고려하지 않음을 확인하였다.
본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2002.11a
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pp.45-48
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2002
본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다. 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화 하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.9
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pp.2117-2123
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2014
To cope with the explosive growth of traffic which is considered as one of the most biggest threat to current mobile communication systems, various solutions such as small cell and device-to-device communication have been exploited. Directional transmission in which transmission power of base station is focused onto the direction where the mobile station is located, can be used to increase throughput of the system. In this work, we develop a system-level simulator for cellular mobile communication systems using directional transmission and adaptive interference estimation scheme for directional transmission has been proposed. By using the developed simulator, the performance of cellular mobile communication systems with directional transmission is examined. Moreover, it is shown that the overall throughput of cellular system can be improved by utilizing directional transmission.
Stock market prediction has been long dream for researchers as well as the public. Forecasting ever-changing stock market, though, proved a Herculean task. This study proposes a novel stock market sentiment lexicon acquisition system that can predict the growth (or decline) of stock market index, based on economic news. For this purpose, we have collected 3-year's economic news from January 2015 to December 2017 and adopted Word2Vec model to consider the context of words. To evaluate the result, we performed sentiment analysis to collected news data with the automated constructed lexicon and compared with closings of the KOSPI (Korea Composite Stock Price Index), the South Korean stock market index based on economic news.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.847-849
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2004
애드혹 네트워크에서 그룹 이동성을 고려할 경우, 주요한 이슈 중 하나가 그룹의 파티션 문제이다. 파티션 시간의 예측을 위해서, 기존의 모델들은 파티션이 발생하는 두 그룹의 대칭적 이동을 가정한다. 그러나, 실제 상황에서 파티션은 다양한 방향으로 일어나므로 대칭적 방향만을 고려한다면, 정확한 파티션 시간을 예측할 수 없다. 본 논문은 대칭적 이동뿐만 아니라, 모든 방향을 고려한 네트워크 파티션 분석 모델을 제시하고 수학적인 분석을 통해 이를 증명한다. 따라서, 정확한 파티션 시간의 예측이 가능하다.
The proposed watermark embedding algorithm uses histogram of difference image between a modified original image and predicted image. To increase the prediction performance of the predicted image, the reference pixels for prediction are adaptively selected and the other pixels are directionally interpolated with the reference pixels. The simulation result shows that the proposed algorithm gives good performances in the embedding capacity and the PSNR values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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