To precisely and reliably analyze the contents of the satellite imagery, recognizing the clouds which are the obstacle to gathering the useful information is essential. In recent times, deep learning yielded satisfactory results in various tasks, so many studies using deep neural networks have been conducted to improve the performance of cloud detection. However, existing methods for cloud detection have the limitation on increasing the performance due to the adopting the network models for semantic image segmentation without modification. To tackle this problem, we introduced the multi-branch neural architecture search to find optimal network structure for cloud detection. Additionally, the proposed method adopts the soft intersection over union (IoU) as loss function to mitigate the disagreement between the loss function and the evaluation metric and uses the various data augmentation methods. The experiments are conducted using the cloud detection dataset acquired by Arirang-3/3A satellite imagery. The experimental results showed that the proposed network which are searched network architecture using cloud dataset is 4% higher than the existing network model which are searched network structure using urban street scenes with regard to the IoU. Also, the experimental results showed that the soft IoU exhibits the best performance on cloud detection among the various loss functions. When comparing the proposed method with the state-of-the-art (SOTA) models in the field of semantic segmentation, the proposed method showed better performance than the SOTA models with regard to the mean IoU and overall accuracy.
In this paper, we designed a teaching unit for the learning mathematization of secondary pre-service teachers through exploring the relationship between partition models and generalized fibonacci sequences. We first suggested some problems which guide pre-service teachers to make phainomenon for organizing nooumenon. Pre-service teachers should find patterns from partitions for various partition models by solving the problems and also form formulas front the patterns. A series of these processes organize nooumenon. Futhermore they should relate the formulas to generalized fibonacci sequences. Finding these relationships is a new mathematical material. Based on developing these mathematical materials, pre-service teachers can be experienced mathematising as real practices.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.78-80
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2000
XML로 기술된 전자 문서를 논리적 구조에 따라 분할하여 객체 지향 데이터베이스에 저장하기 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그러나, 그러한 접근은 몇몇 기본적인 접근 연산에 대해 성능이 떨어진다. 이 경우, 비분할 저장 구조 모델을 이용하면 이러한 문제를 어느 정도 보완할 수 있다. 본 논문에서는 구조화된 XML 문서의 효율적인 관리를 위해 혼합 저장 구조 모델을 제안한다. XML 문서를 분할과 비분할 모델이 혼합된 형태의 물리적 저장 구조로 구조 정보를 표현하면서 투명성을 제공하기 위한 객체 지향 메타 스키마를 제안하고, 이 메타 스키마로부터 동적으로 생성된 응용 데이터베이스 스키마를 통해 구조화된 문서를 객체 지향 데이터베이스에서 관리하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.548-550
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2003
본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 이용하여 XML 문서를 효과적으로 검색 및 갱신을 수행할 수 있는 데이터 저장 모델을 제안한다. 저장 시스템의 스키마는 DTD 독립적인 형태를 채택하였고, 가상 분할 모델과 분할 모델의 장점을 취합한 혼합형태로 설계하였다. 본 시스템에서는 엘리먼트 추가 또는 삭제시 문서의 구조정보 변경으로 인한 변경사항 발생을 방지하기 위하여 타 노드의 위치정보와 독립적인 position id를 사용하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10c
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pp.393-395
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1999
본 논문에서는 RFC 2022에서 제안한 MARS 모델을 기반으로 하여 ATM 망에서 다중의 멀티캐스팅 서버(MCS)를 이용한 두 가지 멀티캐스팅 모델을 제안하였다. 또한 멀티캐스트 주소 해석 서버(MARS) 방안에 기반한 기존의 두 가지 모델과 1:1 VC 및 1:n VC 자원의 소비량을 정량적으로 비교하였다. 하나의 멀티캐스트 그룹을 보다 작은 부그룹들로 나누어 관리하는 "다중 MCS-그룹 분할 모델"이 "다중 MCS-그룹 비 분할 모델"보다 1:n VC 자원 소비량은 많은 단점이 있으나 송신 노드와 수신 그룹 멤버들 사이에 형성되는 멀티캐스트 트리의 종단간 평균 지연 시간을 감소시킬 수 있는 여지를 제공하는 장점이 있다. 있는 여지를 제공하는 장점이 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.99-101
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1999
최근 들어 XML에 대한 연구가 늘어나면서, XML(eXtensible Markup Language)문서에 대한 저장/검색에 대한 다양한 방법들이 제시되고 있다. 특히 XML 문서의 구조적인 특성을 살리면서 문서의 저장 및 변경을 원활하게 지원할 수 있는 방안에 대한 요구가 늘고 있다. 기존의 저장관리 시스템을 위한 저장 모델로는 크게, XML 문서의 빠른 검색을 지원할 수 있는 가상분할모델(Virtual Fragmentation Model)과 문서에 대한 변경을 빠르게 지원해 줄 수 있는 분할모델(Decomposition Model)로 나누어 볼 수 있는데, 본 연구에서는 이 두가지 모델의 장점을 취합하여 문서의 검색 속도는 가상분할모델정도로, 문서의 변경속도는 분할모델정도로 빠르게 지원해 줄 수 있는 페이징(Paging)기법에 대해 설계하였다. 본 페이징 기법은 XML문서뿐만 아니라, HTML(HiperText Markup Language) 문서의 저장관리 시스템에서도 똑같이 적용될 수 있다. 본 연구의 후반부에서는 페이징 기법과 다른 기법에 대한 비교를 통하여 페이징 기법의 성능을 분석하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.45-46
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2024
본 논문에서는 Self-Attention 기반 딥러닝 기법인 Dense Prediction Transformer(DPT) 모델을 MVTec Anomaly Detection(MVTec AD) 데이터셋에 적용하여 실제 산업 제품 이미지 내 이상 부분을 분할하는 연구를 진행하였다. DPT 모델의 적용을 통해 기존 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 이상 탐지기법의 한계점인 지역적 Feature 추출 및 고정된 수용영역으로 인한 문제를 개선하였으며, 실제 산업 제품 데이터에서의 이상 분할 시 기존 주력 기법인 U-Net의 구조를 적용한 최고 성능의 모델보다 1.14%만큼의 성능 향상을 보임에 따라 Self-Attention 기반 딥러닝 기법의 적용이 산업 제품 이상 분할에 효과적임을 입증하였다.
Seo Eun-Kyoung;Choi Gab-Keun;Kim Soon-Hyob;Lee Soo-Jeong
Journal of Korea Multimedia Society
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v.9
no.1
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pp.23-32
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2006
This paper describes the optimization of a language model and an acoustic model to improve speech recognition using Korean unit digits. Since the model is composed of a finite state network (FSN) with a disyllable, recognition errors of the language model were reduced by analyzing the grammatical features of Korean unit digits. Acoustic models utilize a demisyllable pair to decrease recognition errors caused by inaccurate division of a phone or monosyllable due to short pronunciation time and articulation. We have used the K-means clustering algorithm with the transformed successive state splitting in the feature level for the efficient modelling of feature of the recognition unit. As a result of experiments, 10.5% recognition rate is raised in the case of the proposed language model. The demi-syllable fair with an acoustic model increased 12.5% recognition rate and 1.5% recognition rate is improved in transformed successive state splitting.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.175-178
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2002
본 논문에서는 Hidden Markov Model(HMM)을 이용하여 corpus 기반 TTS에 사용할 DB를 자동 음소 분할 해주는 시스템을 구현하였다. HMM을 이용해서 음소 분할 할 경우 HMM을 모델링 하는 방법에 따라 많은 성능의 차이가 난다. 따라서 본 논문에서는 HMM 모델링 방법에 따른 몇 가지 실험 및 성능 평가를 하였다. 실험 결과 음성 인식과는 달리 HMM모델링 시 triphone 모델보다 monophone 모델의 성능이 더 우수하였으며, 에너지 기반의 후처리를 통해 성능 향상을 얻을 수 있었다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.44
no.5
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pp.55-61
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2007
In this paper, we propose a three-dimensional(3D) active shape models for medical image segmentation. In order to build a 3D shape model, we need to generate a point distribution model(PDM) and select corresponding landmarks in all the training shapes. The manual determination method, two-dimensional(2D) method, and limited 3D method of landmark correspondences are time-consuming, tedious, and error-prone. In this paper, we generate a 3D statistical shape model using the 3D model generation method of a distance transform and a tetrahedron method for landmarking. After generating the 3D model, we extend the shape model training and gray-level model training of 2D active shape models(ASMs) and we use the integrated modeling process with scale and gray-level models for the appearance profile to represent the local structure. Experimental results are comparable to those of region-based, contour-based methods, and 2D ASMs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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