• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.18 no.4
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• pp.9-15
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• 2012

Color harmony is affected by order of colors or orderly arrangement as well as harmonious colors themselves. In this paper, we show people perceive the degree of harmony differently according to the orderly arrangement of colors. Especially, we use the order of colors in color themes, or color schemes which have been largely used for color selection. We first present the method for harmony calculation of Ou's researches[1][2] and then suggest a method considering minimum color distance of component colors. For a design consisting of multiple colors, we show overall harmony of colors is more important than each harmony of adjacent component colors. By user study, we conclude that the suggested method can enhance the harmony of color theme.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.193-195
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• 2000

구조적 문서는 문서로의 다양한 접근 경로를 제공하므로, 구조적 문서들에 대한 정보 검색 시스템들은 문서의 구조를 사용한 구조 검색 질의를 지원하여 검색의 신뢰도를 높일 수 있다. 그러므로, 구조적 문서가 가지는 엘리먼트간의 구조적 포함관계나 순서등 문서 구조에 바탕을 둔 다양한 유형의 사용자 질의를 지원할 수 있는 색인 구조가 필요하다. 본 논문에서는 엘리먼트와 엘리먼트 사이의 구조적 상관관계나 엘리먼트의 발생순서에 관련된 질의등 여러 유형의 순수 구조 질의를 처리할 수 있는 세가지 색인 구조를 제시하고 그 성능을 평가한다. 제안된 색인 알고리즘은 GDIT 개념[5]에 바탕을 두고, GDIT기반의 색인 기법을 사용한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.207-210
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• 2008

채색화는 흑백 영상에 색 정보를 추가하거나 영상의 색을 변환하는 영상 개선 기법이다. 본 연구는 최소한의 사용자 개입을 통해 흑백 영상을 자연스러운 칼라 (color) 영상으로 전환하는 채색화 기법을 제안한다. 우리는 우선 자연스러운 채색 결과를 위한 채색화 함수를 정의한다. 제안하는 채색화 함수는 유사한 밝기 정보를 가지는 이웃 픽셀들은 비슷한 색 정보를 가질 확률이 높다는 간단한 가정 하에 MRF (Markov Random Field)에 기반하여 모델링한다. 채색화 함수에 의해 색이 전체적으로 자연스럽게 분포될 수 있도록, 확산 신뢰도를 정의한 후 신뢰도에 따라 채색 순서를 결정한다. 이후, 채색 순서에 따라 각 픽셀에 채색화 함수를 적용하여 자연스러운 채색 결과를 도출한다. 실험 결과에서 보듯이, 제안 기법은 적은 색상 정보의 입력을 통해 효과적으로 채색화 하며, 기존 기법에 비해 자연스러운 결과를 제시한다.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.41-45
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• 2017

본 논문에서는 컨볼루션 신경망 네트워크(CNN:Convolution Neural Network)을 기반으로 단어의 의미와 순서를 고려하는 문서 색인 방법을 이용하여 한글 문서 분류 방법을 제안한다. 먼저 문서를 형태소 분석하여 어절 단위로 분리 한 후, 불용어를 처리 하고, 문서의 단어 의미를 고려하는 문서 표현하고, 문서의 단어 순서까지 고려하여 CNN의 입력으로 사용하였다. 실험결과 CNN 분류기를 기반으로 본 논문에서 제안하는 문서 색인 방법은 TF-IDF를 이용하는 방법보다 4.2%, Word2vec만 단독으로 사용하는 것보다 1.4%의 성능 상승을 이루었다. 이러한 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 문서범주화 데이터 셋에서 문서 분류 성능향상에 영향을 미친다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.18-20
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• 2000

XML 문서의 구조검색을 위한 기존 방법들은 특정 엘리먼트의 조상, 자손, 형제에 대한 다양한 구조검색을 효율적으로 지원하지 못한다. 본 논문에서는 XML 문서의 효율적인 관리와 구조검색을 위해 DTD(Document Type Definition)의 논리적 구조를 따르는 XML 문서에 대해 구조정보를 표현하기 위한 방법을 제시한다. 구조정보는 엘리먼트 이름을 식별할 수 있는 EID, 부모와 자식 엘리먼트간의 계층정보를 위한 ETID, 동일한 부모 엘리먼트를 갖는 자식 엘리먼트들의 순서정보를 위한 SORD, 그리고 동일한 부모 엘리먼트를 갖는 자식들 중 동일한 타입의 엘리먼트들에 대한 순서정보를 위한 SSORD로 구성된다. 이런 구조정보를 이용해 빠른 검색을 위한 내용 색인, 구조 색인, 애트리뷰트 색인을 설계한다. 설계된 색인을 통하여 질의를 처리하는 과정을 설명함으로써 다양한 구조적 질의를 효과적으로 처리할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.171-173
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• 1999

공간 데이터베이스에서 사용되는 데이터는 그 양이 방대하고 복잡하여 이를 효율적으로 저장, 관리하는 색인이 필요하다. 여러 공간 색인 방법들 중에서 R-tree는 삽입과 삭제가 빈번히 발생하는 동적인 환경에서 효율적인 질의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. R-tree는 삽입되는 데이터의 순서에 따라 트리의 구조가 달라질 수 있는데, 주어진 데이터가 수정이 자주 발생하지 않는다며 데이터 입력 순서를 결정하여 질의 성능이 가장 좋은 트리를 구성할 수 있다. 본 논문에서는 데이터가 자주 수정되지 않는 환경에서 노드간의 중첩을 가장 최소화 할 수 있는 데이터 입력 순서를 결정하기 위해 클러스터링을 이용한 새로운 방법인 CSR-tree를 제안하고자 한다. CSR-tree는 일반 R-tree와 hilbert packed R-tree 방법보다 향상된 질의 성능을 보인다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.1
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• pp.177-186
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• 2020

This paper deals with the car paint sequencing problem (CPSP) that the entrance sequence is to same colored group with maximum sequenced cars for the buffer arriving cars from the body shop. This problem classified by NP-complete problem because of the exact solution has not obtained within polynomial time. CPSP is aim to minimum pugging number that each pugging must be performs at color changing time in order to entirely cleaning the remaining previous color. To be obtain the minimum number of moving distance with window concept and minimum number of pugging, this paper sorts same color and arriving sequence. Then we basically decide the maximum length section color time to winner team using stage race method. For the case of the loser team with no more racing or yield to loser team and more longer stage in upcoming racing, the winner team give way to loser team. As a result, all cars(runners) are winner in any stage without fail. For n cars, the proposed algorithm has a advantage of simple and fast with O(nlogn) polynomial time complexity, this algorithm can be get the minimum number of moving distance and purging for all of experimental data.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.5
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• pp.420-436
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• 2007

The choice of an effective indexing method is crucial to guarantee the performance of the spatial join operator which is heavily used in geographical information systems. The $R^*$-tree based method is renowned as one of the most representative indexing methods. In this paper, we propose an efficient spatial join technique based on the DOT(Double Transformation) index, and compare it with the spatial Join technique based on the $R^*$-tree index. The DOT index transforms the MBR of an spatial object into a single numeric value using a space filling curve, and builds the $B^+$-tree from a set of numeric values transformed as such. The DOT index is possible to be employed as a primary index for spatial objects. The proposed spatial join technique exploits the regularities in the moving patterns of space filling curves to divide a query region into a set of maximal sub-regions within which space filling curves traverse without interruption. Such division reduces the number of spatial transformations required to perform the spatial join and thus improves the performance of join processing. The experiments with the data sets of various distributions and sizes revealed that the proposed join technique is up to three times faster than the spatial join method based on the $R^*$-tree index.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.505-509
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• 2007

색 변환(Color Transfer) 기법은 컴퓨터 비전 및 영상 처리 분야에서 점점 더 많은 연구가 되고 있는 분야이다. 이는 참조 영상의 분위기를 원본 영상에 반영하는 기법이다. 본 논문에서는 채도가 낮은 색상에서 나타나는 잘못된 연산 결과를 해결하기 위해 채도 문턱치에 따라 유채색과 무채색으로 분류하여 인덱싱 하고, Lab색 모델에서 색상 채널인 a, b를 사용하여 그림 영상에서의 색 변환하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 화소들의 채도 문턱치를 이용하여 유채색과 무채색으로 분류하는 단계, 분류된 화소들의 색 특성을 이용한 cylindrical metric를 이용한 인덱싱 하는 단계, 각 인덱스 내의 위치적 표준편차와 화소수를 이용하여 인덱스들의 우열을 가리는 단계, 인덱스들의 우세한 순서로 Lab 색 모델에서 a 채널과 b 채널을 이용하여 색 변환하는 단계 등 4단계로 구성된다. 실험결과는 제안한 방법이 무채색과 유채색이 잘 분류되어 인덱싱 되었음을 보이고 원본 영상의 색이 참조영상의 색으로 잘 변환된 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.46-48
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• 2004

차량항법장치(Car Navigation System ： CNS)나 지리정보시스템(Geographic Information System ： CIS)에서 공간 객체를 효율적으로 다루는 색인기법에 대한 다양한 논의가 있어왔다 기존의 방법에서는 공간 객체의 인접성(cluster)과 밀집성 만을 고려해서 색인 트리를 생성하므로, 편향된 접근 빈도론 가진 공간 객체이 대해서 효과적인 탐색시간을 제공하지 못한다. 접근 빈도를 반영한 색인 기법은 공간 데이터가 갖는 특성-2개 이상의 차원에 대한 순서 할당이 불가능-에 의해서 지리적으로 인접된 객체들을 묶지 못하고, 이로 인해서 공간 객체에 대한 효율적인 색인 기법을 제공할 수 없다. 지리 데이터에 대한 위치와 접근 빈도가 주어질 매, 색인 트리는 좌표 정보뿐 아니라 공간 객체에 대한 접근 빈도도 고려해서 생성되어야 한다 본 논문에서 제안하는 기법을 전체 영역을 세부영역으로 분할하고, 각 세부 영역에 대해서 편향색인 트리를 생성한 뒤에 트리를 병합함으로써 밀집도와 접근 빈도를 반영한, 편향된(skewed) 색인 트리를 생성하도록 한다. 편향된 색인 트리는 접근 빈도가 높은 공간객체를 상위계층(level)에 위치시킴으로써 탐색비용을 줄인다.