Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10c
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pp.42-44
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1999
주문형 비디오(Video On Demand) 서버를 구현하는데, 현재까지도 많은 부분에서 한계에 부딪치고 있으며, 이를 해결하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 주문형 비디오 서비스에서의 한계는 대부분이 자원(디스크, 버퍼)의 제한 때문에 발생하고 있으며, 디스크어레이나, 메모리 뱅크와 같은 특수한 하드웨어를 사용하여 해결하고 있다. 또한, 이에 맞추어 여러 가지 소프트웨어적인 방법도 제안되었다. 본 논문에서는 주문형 비디오 서버의 한계 중 디스크대역폭과 버퍼 공간의 한계점에 의한 문제를 해결하기 위하여 기존의 연구분야인 버퍼 공유 및 관리 방법을 제안한다. 제안하는 버퍼 공유 및 관리 방법은 버퍼의 크기 및 디스크의 대역폭 가용량에 따른 적응적 병합, 분할 방식을 사용한다. 제안한는 병합, 분할방식은 피기백킹(piggybacking) 개념을 도입한 방법을 사용한다. 이러한 적응적 버퍼관리의 효율성을 보기 위해 주워진 환경을 설정한 시뮬레이션을 통해 제안방법의 성능을 보였다.
In this paper, we propose an effective method for the distinction between machine-printed and handwritten Korean address images. It is important to know whether an input image is handwritten or machine-printed, because methods for handwritten image are quite different from those of machine-printed image in such applications as address reading, form processing, FAX routing, and so on. Our method consists of three blocks: valid connected components grouping, feature extraction, and classification. Features related to width and position of groups of valid connected components are used for the classification based on a neural network. The experiment done with live Korean address images has demonstrated the superiority of the proposed method. The correct classification rate for 3,147 testing images was about 98.85%.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.10
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pp.129-139
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2013
Java bytecodes are executed not on target machine but on the Java virtual machines. Since this bytecodes use a higher level representation than binary code, it is possible to decompile most bytecodes back to Java source. Obfuscation is the technique of obscuring code and it makes program difficult to understand. However, most of the obfuscation techniques make the code size and the performance of obfuscated program bigger and slower than original program. In this paper, we proposed an effective Java obfuscation techniques using assignment statements merging that make the source program difficult to understand. The basic approach is to merge assignments statements to append side effects of statement. An additional benefit is that the size of the bytecode is reduced.
Flash memory based storage has been used in various mobile systems and now is to be used in Laptop computers in the name of Solid State Disk. The Flash memory has not only merits in terms of weight, shock resistance, and power consumption but also limitations like erase-before-write property. To overcome these limitations, Flash memory based storage requires special address mapping software called FTL(Flash-memory Translation Layer), which often performs merge operation for block recycling. In order to reduce block recycling cost in NAND Flash memory based storage, we introduce another block recycling scheme which we call migration. As a result, the FTL can select either merge or migration depending on their costs for each block recycling. Experimental results with Postmark benchmark and embedded system workload show that this cost-based selection of migration/merge operation improves the performance of Flash memory based storage. Also, we present a solution of macroscopic optimal migration/merge sequence that minimizes a block recycling cost for each migration/merge combination period. Experimental results show that the performance of Flash memory based storage can be more improved by the macroscopic optimization than the simple cost-based selection.
Recent recommender system user a method of combining collaborative filtering system and content based filtering system in order to slove the problem of the Sparsity and First-Rater in collaborative filtering system. In this paper, to make up for the prediction accuracy in hybrid Recommender system, the harmonic mean weight(CBCF_harmonic_mean) is used for calculating the user similarity weight. After setting up the threshold as 45 considering the performance of content based filtering, we apply significance weight of n/45 to user similarity weight. To estimate the performance of the proposed method, it if compared with that of combing both the existing collaborative filtering system and the content- based filtering system. As a result, it confirms that the suggested method is efficient at improving the prediction accuracy as solving problems of the exiting collaborative filtering system.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.21
no.1
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pp.59-71
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2008
In this paper, a software framework that integrates computational and experimental simulation has been developed to simulate and test a large-scale structural system under earthquake loading. The proposed software framework does not need development of the computer codes for both dynamic and static simulations. Any general-purpose software can be utilized with a main control module and interface APIs. This opens up a new opportunity to facilitate use of sophisticated finite elements into hybrid simulation regime to enhance accuracy and efficiency of simulations. The software framework described in the paper is modular and uses object oriented programming concepts. A series of illustrative examples demonstrate that the system is fully-functional and is capable of running any number of experimental and/or analytical components.
In this paper, we suggest dynamic genetic tree-maps(DGTM) using optimal features on recognizing data. The DGTM uses the genetic algorithm about the importance of features rarely considerable on conventional neural networks and introduces GTM(genetic tree-maps) using tree structure according of the priority of features. Hence, we propose the extended formula, DGTM(dynamic GTM) has dynamic functions to separate and merge the neuron of neural network along the similarity of features.
야외에서 인지되는 자연 경치는 다양한 개체, 빛의 산란, 또는 변화를 주는 많은 요소들 때문에 컴퓨터 영상처리에서 인식하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 다층 인지 신경망을 이용하여 도로가 포함된 야외영상에 나타나는 개체들을 인식하는 방법을 연구하였다. 자연 영상을 영역화한 후, 각각의 영역들에 대하여 색상과 기하학적인 특성에 근거하여 특성벡터를 추출하고 이를 신경망에 입력하여 각 영역을 구분하는 2단계의 알고리듬을 제안한다. 먼저 야외 영상들을 개선된 영역 확장법과 병합과정에 의하여 개체별로 영역화하였다. 영역화된 연상은 자연 영상과 함께 영상 데이타베이스에 저장되고, 이 자료들을 이용하여 각 영역의 특성벡터를 계산하였다. 이 특성 벡터를 구성된 신경망의 입력층에 전달하면, 각 영역은 27개의 개체 중의 하나로 출력층에서 인식된다. 제안된 방법은 학습에 사용된 데이타, 학스베 사용되지 않은 새로운 데이타, 그리고 모두 합하여 놓은 데이타의 세가지 데이타 군에서 무작위로 선별하여 인식률을 측정하였다. 학습된 데이타에서는 99.4%까지의 인식률을 보여주었고, 학습되지 않은 데이타에 대해서도 최고 89.1%까지의 인식률을 나타내었다. 제안된 방법은 평균적으로 88.1%~97.9%의 인식률을 보여주어 자연 경치의 인식에 신뢰성이 있는 방법으로 사용될 수 있음을 증명하였다.
멀티미디어 사용자 인터페이스는 사용자의 동작을 통한 입력, 사용자에 대한 시스템의 응답, 사용자와 시스템 사이의 대화를 관리하고 운영하는 환경이다. 최근에 신호처리 기술, 인식 기술, 소프트웨어 기술, 인공지능 기술을 기반으로한 MMUI에 관한 연구활동이 많은 관심을 끌고 있다. 사용자가 시스템에 정보를 보다 자연스럽고 다양하게 제공하고 시스템으로부터 필요한 정보를 다양한 형태로 효율적으로 제공하기 위한 MMUI를 설계하기 위하여 분야의 경계선을 넘어 상호 동조하는 연구팀을 구성하여 활발히 진행되고 있다. MMUI개발자는 비디오나 오디오 입출력을 고려해야 하므로 이러한 매체들을 통합하는 문제와 시간에 따라 변하는 시스템을 위한 모델링을 하는 문제들을 대면하게 된다. MMUI개발자들이 대면하는 대표적인 문제는 매체 병합, 모델과 메타포(metaphor) 사용, 네비게이션(navigation),입출력 다루기, 동기화, 새로운 매체 개발이다. 그러므로 본 고에서는 멀티미디어 제품 및 서비스를 위한 MMUI기술과 그 연구방향을 살펴본다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘과 피라미드(다단계 또는 다 해상도)를 결합한 새로운 영상분할 방법을 제안하다. 먼저, 영상을 피라미드의 해상도가 낮은 상위 단계로 분할하고 좋은 적합도를 가진 염색체의 개체군을 얻는다. 둘째, 해상도를 높인 다음 단계의 입력으로 앞 단계에서 얻은 염색체들을 사용하며, 더욱 세분화된 분할이 이루어지도록 염색체를 진화시키다. 유전자 알고리즘의 적합함수는 각 영역의 규질성과 peakiness를 이용하여 정의하였다. 교차는 교차점을 중심으로 영상을 2분하여 서로 교환하는 1점 교환법을 사용하였으며, 돌연변이는 병합과 분할이 이루어지도록 설계하였다. 본 논문은 저 해상도에서 가능성(적합성)이 큰 유전자를 신속히 구한 훙 단계적으로고 해상도에서 적합한 유전자로 진화시켜 나가는 방법으로 처음부터 최고 해상도에 유전자 알고리즘을 적용하는 종전의 방법보다 훨씬 더 효율적이며 유전자 알고리즘과 다단계 기법의 이상적인 결합이라 할 수 있다. 분할 결과에서도 타 알고리즘에 비하여 우수하거나 비슷한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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