The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.1
no.3
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pp.279-289
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1994
A Geographic Database System is a database system which supports map-formed output and allows users to store, retrieve, manage and analyze spatial and aspatial data. Because of large data amount, takes too much time to input spatial data into a Geographic Database System and too much storage. Therefore, an efficient spatial data collecting system is highly required for a Geographic Database System to reduce the input processing time and to use the storage efficiently. In this paper, we analyze conventional vectorizing methods and suggest a different approach. Our approach vectorizes specific geographic data when the users input its aspatial data, instead of vectorizing all the map data. And also, we propose optimized vector data format using tag bit to use the storage that collected data efficiently.
본 논문은 조명 변화, 표정 변화, 부분적인 오클루전이 있는 얼굴 영상에 강인하고 적은 메모리양과 계산량을 갖는 효율적인 얼굴 인식 방법을 제안한다. SKKUface(Sungkyunkwan University face)라 명명한 이 방법은 먼저 훈련 영상에 PCA(principal component analysis)를 적용하여 차원을 줄일 때 구해지는 특징 벡터 공간에서 조명 변화, 얼굴 표정 변화 등에 해당되는 공간이 최대한 제외된 새로운 특징 벡터 공간을 생성한다. 이러한 특징 벡터 공간은 얼굴의 고유특징만을 주로 포함하는 벡터 공간이므로 이러한 벡터 공간에 Fisher linear discriminant를 적용하면 클래스간의 더욱 효과적인 분리가 이루어져 인식률을 획기적으로 향상시킨다. 또한, SKKUface 방법은 클래스간 분산(between-class covariance) 행렬과 클래스내 분산(within-class covariance) 행렬을 계산할 때 문제가 되는 메모리양과 계산 시간을 획기적으로 줄이는 방법을 제안하여 적용하였다. 제안된 SKKUface 방법의 얼굴 인식 성능을 평가하기 위하여 YALE, SKKU, ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴 데이타베이스를 가지고 기존의 얼굴 인식 방법으로 널리 알려진 Eigenface 방법, Fisherface 방법과 함께 인식률을 비교 평가하였다. 실험 결과, 제안된 SKKUface 방법이 조명 변화, 부분적인 오클루전이 있는 얼굴 영상에 대해서 Eigenface 방법과 Fisherface 방법에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 전류품질 향상을 위해 다양한 전압벡터를 인가하는 모델 예측 제어 기반의 공간 벡터 변조 기법을 제안한다. 기존의 모델 예측 제어 기반의 전류제어는 제어주기 동안 하나의 스위치 상태가 인가되어 낮은 스위칭 횟수로 인해 높은 전류품질을 기대하기 힘들다. 이러한 이유로 본 논문에서 제안하는 방법은 공간 벡터도 상에서 전압벡터의 세분화를 통해 스위칭 횟수를 늘려 전류품질을 높일 수 있다. 또한 계통 위상각을 이용해 필요한 전압벡터만을 사용하여 비용함수를 계산하기 때문에 제어주기 동안 계산시간을 보장할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 기존의 모델 예측 제어 기법의 전류제어 기법보다 향상된 전류품질을 보장하는 것을 검증하였다.
본 논문에서는 한국어 문서의 분류 정밀도 향상을 위해 애매어와 해소어 정보를 이용한 확장된 벡터 공간 모델을 제안하였다. 벡터 공간 모델에 사용된 벡터는 같은 정도의 가중치를 갖는 축이 하나 더 존재하지만, 기존의 방법은 그 축에 아무런 처리가 이루어지지 않았기 때문에 벡터끼리의 비교를 할 때 문제가 발생한다. 같은 가중치를 갖는 축이 되는 단어를 애매어라 정의하고, 단어와 분야 사이의 상호정보량을 계산하여 애매어를 결정하였다. 애매어에 의해 애매성을 해소하는 단어를 해소어라 정의하고, 애매어와 동일한 문서에서 출현하는 단어 중에서 상호정보량을 계산하여 해소어의 세기를 결정하였다. 본 논문에서는 애매어와 해소어를 이용하여 벡터의 차원을 확장하여 문서 분류의 정밀도를 향상시키는 방법을 제안하였다.
Generally, vector spatial data, with richer information than raster spatial data enabledata, enables a mere flexible and effective manipulation of the data sets. However, one of challenges against the publication of vector spatial information on the Internet is the efficient transmission of the big and complex vector spatial datadata, which is both large and complex, across the narrow-bandwidth of the Internet. This paper proposes a new transmission method, namely, the Scale-Dependent Transmission method, with the purpose of improving the efficiency of vector spatial data transmission on the narrow-bandwidthacross the Internet. Simply put, its nam idea is “Transmit what can be seen””. Scale is regarded as a factor naturally associated with spatial features so that not all features are visible to users at a certain scale. With the aid of the Wavelet-Wavelet-based Map Generalization Algorithm, the proposed method filters out invisible features from spatial objects according to the display scale and then to transmit onlytransmits only the visible features as athe final answer for an individual operation. Experiments show that the response times ofan individual operation has been reducedoperations were substantially by the usage of reduced when using the proposed method.
In this paper, we cluster similar word senses applying vector space model and HAL (Hyperspace Analog to Language). HAL measures corelation among words through a certain size of context (Lund and Burgess 1996). The similarity measurement between a word pair is cosine similarity based on the vector space model, which reduces distortion of space between high frequency words and low frequency words (Salton et al. 1975, Widdows 2004). We use PCA (Principal Component Analysis) and SVD (Singular Value Decomposition) to reduce a large amount of dimensions caused by similarity matrix. For sense similarity clustering, we adopt supervised and non-supervised learning methods. For non-supervised method, we use clustering. For supervised method, we use SVM (Support Vector Machine), Naive Bayes Classifier, and Maximum Entropy Method.
기존의 주관식 문제 채점 보조 시스템은 자연어 처리의 어려움으로 인해 채점의 자동화가 어려워 전자우편 등을 통하여 채점자에게 채점 의뢰를 하는 수준이었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 문제 공간을 벡터 공간으로 정의하고 벡터를 구성하는 각 자질간의 상관관계를 고려한 방법을 적용하였다. 먼저 학습자가 답안을 작성할 때 동의어 사용을 한다는 가정하에 출제자가 여러 개의 모범 답안을 작성하고 이들 답안을 말뭉치에 첨가하여 구성한 다음 형태소 분석기를 통하여 색인을 추출한다. 그리고 학습자가 작성한 답안 역시 색인을 추출한 다음, 이들 색인들을 각 자질로 정의한 벡터를 구성한다. 이렇게 구성된 벡터들을 이용하여 답안들간 유사도 측정을 하고, 유사도 범위에 따라 답안을 자동으로 정답과 오답으로 분류하려는 시스템을 제안한다. 170 문항의 주관식 문제을 제안된 방법으로 실험하여, 기존 모델에 비해 성능과 신뢰성 향상을 이룰 수 있었다.
본 논문은 3-level NPC 인버터의 중성점 전압의 불균형 시 나타나는 공간 벡터 왜곡 현상을 보상하는 기법에 대해 제안하였다. NPC 인버터의 중성점 전압은 부하에 인가되는 상전압에 영향을 미치며, 이러한 출력 상전압의 변화에 의해 NPC의 공간벡터는 중성점 전압에 영향을 받게 된다. 이러한 중성점 불균형에 따른 공간 벡터 전압 왜곡 현상을 보상하기 위해 캐리어 전압 크기 및 옵셋 전압 인가 기법을 제안한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 NPC 인버터의 중성점 전압 불균형에 대한 영향 및 제안한 기법의 타당성을 입증하였다.
본 연구는 교사양성 대학에 적합한 현대대수학 강좌운영의 실례를 소개하고자 한다. 이를 위하여 군, 환, 벡터공간 내용을 적절히 재구성한다. 갈로아 정리는 고차방정식 근의 가해성과 밀접한 관련이 있으므로 중 ${\cdot}$ 고등학교육과정과도 관련지을 수 있다. 그러나 근론과 환룐, 벡터공간의 이론적 배경을 바탕으로 체론의 갈로아 정리로 나아가는 과정에서 많은 학생들이 어려움을 토로하는 것이 현실이다. 이처럼 그 내용의 중요성에 비해 실질적인 접근의 어려움으로 인하여 체론을 아예 배우지 않거나 배우더라도 그 본질을 이해하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는, 교사양성 대학의 학생들의 갈로아 정리의 핵심과 본질을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 함에 초점을 두고자 한다.
Seo, Jong-Pil;Lee, Yoon-Ju;Kwon, Dong-Seung;Lee, Myung-Hoon;Chung, Jae-Hak
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.7
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pp.23-28
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2010
We propose a reference vector diversity method in multi-cell multi-user uplink system with the subspace interference alignment to obtain higher sum rate capacity. The proposed method transmits several reference vectors before the data transmission, and selects the best reference vector to maximize the cell sum rate. The proposed method provides higher sum-rate capacity compared with the previous interferenc alignment. Simulation result exhibits the proposed method improves the sum-rate capacity by 60%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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