Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.105-108
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2010
쌍방향으로 질문과 답변을 하는 커뮤니티 기반의 지식검색서비스에서는 질의를 통해 원하는 답변을 얻을 수 있지만, 수많은 사용자들이 참여함에 따라 방대한 문서 속에서 검증된 문서를 찾아내는 것은 점점 더 어려워지고 있다. 지식검색서비스에서 기존 연구는 사용자들이 생성한 데이터 즉 추천수, 조회수 등의 비텍스트 정보를 이용하거나 답변의 길이, 자료첨부, 연결어 등의 텍스트 정보 이용하여 전문가를 식별하거나 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색에 반영하여 검색성능을 향상시키는 데 활용했다. 그러나 비텍스트 정보는 질의/응답의 초기에 사용자들에 의해 충분한 정보를 확보할 수 없는 단점이 제기 되며, 텍스트 정보는 전체의 문서를 답변의 길이, 자료 첨부등과 같은 일부요인으로 판단해야하기 때문에 품질평가의 한계가 있다고 볼 수 있겠다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보와 텍스트 정보의 문제점을 개선하기 위한 품질평가 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 품질지수는 텍스트/비텍스트 정보와 소셜 네트워크 사용자 중앙성을 고려하여 질문에 적합하고 신뢰성 있는 답변을 랭킹화 함으로써 지식검색문서를 분별하는 지표가 되며, 이는 지식검색서비스의 성능향상에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
In order to recognize the facial expressions, good features that can express the facial expressions are essential. It is also essential to find the characteristic areas where facial expressions appear discriminatively. In this study, we propose a directional LBP feature for facial expression recognition and a method of finding directional LBP operation and feature region for facial expression classification. The proposed directional LBP features to characterize facial fine micro-patterns are defined by LBP operation factors (direction and size of operation mask) and feature regions through AdaBoost learning. The facial expression classifier is implemented as a SVM classifier based on learned discriminant region and directional LBP operation factors. In order to verify the validity of the proposed method, facial expression recognition performance was measured in terms of accuracy, sensitivity, and specificity. Experimental results show that the proposed directional LBP and its learning method are useful for facial expression recognition.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.5
no.5
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pp.484-489
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2004
Isolation of phycobiliprotein from S. platensis was performed by using $30-60{\%}$ ammomium sulfate fractionation, Sephadex G-100 gel filtration and DEAE-Sephacel anionic exchange chromatography. Isolated phycobiliprotein was determined to be a c-phycocyanin with a maximum absorption wavelength at 620 nm. This phycobiliprotein consisted of $({\alpha}$ and $({\beta}$ subunit when analyzed through SDS-PAGE. The molecular weights of $({\alpha}$ and $({\beta}$ subunit were 14.5 kDa and 16 kDa, respectively. The native molecular weight of phycobiliprotein through gel filtration was about 100 kDa. These results show that the structure of phycobiliprotein from S. platensis might be aggregated form of $({\alpha}{\beta})_{3}-trimer$.
Kim, Changsik;Jeon, Yongun;Park, Jungsun;Cho, Jin Yeon
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.1
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pp.13-20
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2021
In this paper, a new algorithm is proposed to estimate the damage size by combining the reflected area with the reflected position and extracting contours in proportion to the maximum value of pixels from the visible image. The cumulative summation feature vector algorithm is used to obtain the area of the reflected signal. To get the position of the reflected signal, the signal correlation algorithm is used to decompose the reflected signal from the damage. The proposed algorithm is tested and validated for composite panels. Repetitive experiments are performed and it is confirm that the proposed algorithm is reproducible. Further, it is verified that the damage size can be estimated appropriately by the proposed algorithm.
The purpose of this study is to examine the aesthetic value of alea, which is placed in negative discourse with a focus on gambling. Alea has not been properly evaluated for its value based on pathological interpretation. Therefore, in order to objectively examine the aesthetic value of alea, This study attempts to look at alea from the perspective of digital remediation and explore the significance which can be distinguished from gambling. The purpose of this study is to examine the difference between RNG mechanism and the analog mechanism, and to find out what changes occur in the aesthetic framework of alea.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.398-401
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2011
워드프로세서에서의 한자를 가진 한글 어휘의 한자 변환 작업은 사용자에 의해 음절/단어 단위의 변환으로 많은 시간이 소요되어 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 한글 문장의 의미처리를 통해 문맥에 맞는 한자를 자동 변환하는 시스템을 제안한다. 문맥에 맞는 한글-한자 변환을 위해서는 우선 정확한 형태소 분석 및 동형이의어 분별이 선행되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 은닉마르코프모델 기반의 형태소 및 동형이의어 동시 태깅 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 형태의미 세종 말뭉치 1,100만여 어절을 이용하여 unigram과 bigram을 추출 하였고, unigram을 이용하여 어절의 생성확률 사전을 구축하고 bigram을 이용하여 전이확률 학습사전을 구축하였다. 그리고 품사 및 동형이의어 태깅 후 명사를 표준국어대사전에 등재된 한자로 변환하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능 확인을 위해 전체 세종 말뭉치를 문장단위로 비학습 말뭉치를 구성하여 실험하였고, 실험결과 한자를 가진 동형이의어에 대한 한자 변환에서 90.35%의 정확률을 보였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.6
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pp.73-81
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2009
TCP assumes that packet loss is always happened by congestionlike wired networks because is can not distinguish between congestion loss and transmission error loss,. This assumption results in unnecessary TCP performance degradation in wireless networks by reducing sender's congestion window size and retransmitting the lost packets. Also, repeated retransmissions loed to waste the limited battery power of mobile devices. In this paper, we propose the new congestion control scheme that add the algorithms monitoring networks states and the algorithms preventing congestion to improve TCP throughput performance and energy efficiency in wireless ad-hoc networks. Using NS2, we showd our scheme improved throughput performance and energy efficiency.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.311-315
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2021
근래의 자연어처리 분야에서는 잘 만들어진 도구(Library)를 이용하여 생산성 높은 개발과 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 이 중에 대다수는 깊은 학습(Deep-Learning, 딥러닝) 기반인데, 이런 모델들은 학습 속도가 느리고, 비용이 비싸고, 사용(Run-Time) 속도도 느리다. 이뿐만 아니라 라벨(Label)의 가짓수가 굉장히 많거나, 라벨의 구성이 단어마다 달라질 수 있는 의미분별(동형이의어, 다의어 번호 태깅) 분야에서 딥러닝은 굉장히 비효율적인 문제가 있다. 이런 문제들은 오히려 기존의 얕은 학습(Shallow-Learning)기반 모델에서는 없던 것들이지만, 최근의 연구경향에서 딥러닝 비중이 급격히 증가하면서, 멀티스레딩 같은 고급 기능들을 지원하는 얕은 학습 기반 언어모델이 새로이 개발되지 않고 있었다. 본 논문에서는 학습과 태깅 모두에서 멀티스레딩을 지원하고, 딥러닝에서 연구된 드롭아웃 기법이 구현된 자연어처리 도구인 혼합 자질 가변 표지기 ManiFL(Manifold Feature Labelling : ManiFL)을 소개한다. 본 논문은 실험을 통해서 ManiFL로 다의어태깅이 가능함을 보여주고, 딥러닝과 CRFsuite에서 높은 성능을 보여주는 개체명 인식에서도 비교할만한 성능이 나옴을 보였다.
In the malware distribution network existing on the web, there is a central node that plays a key role in distributing malware. If you find and block this node, you can effectively block the propagation of malware. In this study, a centrality search method applied with risk analysis in a complex network is proposed, and a method for finding a core node in a malware distribution network is introduced through this approach. In addition, there is a big difference between a benign network and a malicious network in terms of in-degree and out-degree, and also in terms of network layout. Through these characteristics, we can discriminate between malicious and benign networks.
Journal of the Korean Institute of Rural Architecture
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v.25
no.4
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pp.1-8
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2023
This study is meaningful in figuring out how much the Korean people's awareness of hanok has increased even though interest in hanok has also increased due to the Korean Wave craze. Therefore, with respect to the exterior of hanok, which is visually recognized first, the level of experts and ordinary people is grasped through a semantic discrimination scale, and the degree of visual recognition is to be investigated centering on the color image of hanok buildings. This is the process of thinking about how the Korean image should be reflected in the design, and we want to suggest the direction that modern hanok should go. The study compared and analyzed the difference in visual color based on the elevation of the hanok using a 7-point and 5-point scale method for the general public and experts, and utilized the IRI adjective vocabulary scale and the color matching image scale to construct new hanoks with insufficient differences in appearance and shape. It can be applied to design and image preservation and construction of existing hanok.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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