• Title/Summary/Keyword: 순위변환

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An Efficient Lossless Gray-level Image Compression using Sequential Ranking-Transformation (순차적 순위 변환을 이용한 그레이레벨 영상의 효율적인 무손실 압축)

  • Kim, Nam-Yee;You, Kang-Soo;Kwak, Hoon-Sung
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2008.04a
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    • pp.107-108
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    • 2008
  • 본 논문에서는 8-bits의 그레이레벨 영상에서 그레이레벨(gray-level) 값들의 발생 빈도(frequency)에 따른 순위 변환(Ranking-Transformation)을 이용한 효율적인 무손실 압축을 제안한다. 제안한 기법은 서로 인접한 픽셀의 그레이레벨의 쌍에 대한 발생 빈도를 토대로 원 영상의 그레이레벨 값을 이에 대응하는 순위 값으로 변환시킨다. 이때 부가정보가 발생하지 않도록 입력영상의 픽셀들에 대하여 한 픽셀씩 순차적으로 지정한 순위로 재구성한다. 실험결과, 부가 정보 없이 입력 영상을 압축하게 되어 엔트로피 부호화기를 통한 디지털 영상들의 효율적인 압축 성능 향상을 기대할 수 있다.

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Re-Ranking Retrieval Model Using Similarity Transformation Based on Gene Algorithm (유전자 알고리즘 기반 유사도 변환을 이용한 순위 재조정 검색 모델)

  • 이재훈;이성주
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.331-334
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    • 2005
  • 정보$\cdot$통신과학의 발달로 다양한 영역에서 수많은 정보들이 발생하고 있다. 그 결과 사용자의 요구에 무분별한 응답을 제시하는 검색 모델도 발생하였다. 본 논문은 정보들 사이의 유사도를 변환하고 순위를 재조정하여 더욱 적합한 정보를 상위 순위에 제시함으로써 사용자 요구에 더욱 적합한 정보를 획득할 수 있는 모델에 대해 연구하였다.

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Power analysis for 3 ${\times}$ 3 Latin square design (3 ${\times}$ 3 라틴방격모형의 검정력 분석)

  • Choi, Young-Hun
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.20 no.2
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    • pp.401-410
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    • 2009
  • Due to the characteristics of 3 ${\times}$ 3 Latin square design which is composed of two block effects and one main effect, powers of rank transformed statistic for testing the main effect are very superior to powers of parametric statistic without regard to the type of population distributions. By order of when all three effects are fixed, when on one block effect is random, when two block effects are random, the rank transform statistic for testing the main effect shows relatively high powers as compared with the parametric statistic. Further when the size of main effect is big with one equivalent size of block effect and the other small size of block effect, powers of rank transformed statistic for testing the main effect demonstrate excellent advantage to powers of parametric statistic.

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Fuzzy Linear Regression Using Distribution Free Method (분포무관추정량을 이용한 퍼지회귀모형)

  • Yoon, Jin-Hee;Choi, Seung-Hoe
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.16 no.5
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    • pp.781-790
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    • 2009
  • This paper deals with a rank transformation method and a Theil's method based on an ${\alpha}$-level set of a fuzzy number to construct a fuzzy linear regression model. The rank transformation method is a simple procedure where the data are merely replaced with their corresponding ranks, and the Theil's method uses the median of all estimates of the parameter calculated from selected pairs of observations. We also consider two numerical examples to evaluate effectiveness of the fuzzy regression model using the proposed method and of another fuzzy regression model using the least square method.

Mean Shift Clustering을 이용한 영상 검색결과 개선

  • Kwon, Kyung-Su;Shin, Yun-Hee;Kim, Young-Rae;Kim, Eun-Yi
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.138-143
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    • 2009
  • 본 논문에서는 감성 공간에서 mean shift clustering과 user feedback을 이용하여 영상 검색 결과를 개선하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 인터페이스, 감성 공간 변환, 검색결과 순위 재지정(re-ranking)으로 구성된다. 사용자 인터페이스는 텍스트 형태의 질의 입력과 감성 어휘 선택에 따른 user feedback에 의해 개선된 검색결과를 보인다. 사용된 감성 어휘는 고바야시가 정의한 romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern 등의 8개 어휘를 사용한다. 감성 공간 변환 단계에서는 입력된 질의에 따라 웹 영상 검색 엔진(Yahoo)에 의해 검색된 결과 영상들에 대해 컬러와 패턴정보의 특징을 추출하고, 이를 입력으로 하는 8개의 각 감성별 분류기에 의해 각 영상은 8차원 감성 공간으로의 특징 벡터로 변환된다. 이때 감성 공간으로 변환된 특징 벡터들은 mean shift clustering을 통해 군집화 되고, 그 결과로써 대표 클러스터를 찾게 된다. 검색결과 순위 재지정 단계에서는 user feedback 유무에 따라 대표 클러스터의 평균 벡터와 user feedback에 의해 생성된 사용자 감성 벡터에 의해 검색 결과를 개선할 수 있다. 이때 각 기준에 따라 유사도가 결정되고 검색결과 순위가 재지정 된다 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 7개의 질의의 각 400장, 총 2,800장에 대한 Yahoo 검색 결과와 제안된 시스템을 개선된 검색 결과를 비교하였다.

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Effective Korean Speech-act Classification Using the Classification Priority Application and a Post-correction Rules (분류 우선순위 적용과 후보정 규칙을 이용한 효과적인 한국어 화행 분류)

  • Song, Namhoon;Bae, Kyoungman;Ko, Youngjoong
    • Journal of KIISE
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    • v.43 no.1
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    • pp.80-86
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    • 2016
  • A speech-act is a behavior intended by users in an utterance. Speech-act classification is important in a dialogue system. The machine learning and rule-based methods have mainly been used for speech-act classification. In this paper, we propose a speech-act classification method based on the combination of support vector machine (SVM) and transformation-based learning (TBL). The user's utterance is first classified by SVM that is preferentially applied to categories with a low utterance rate in training data. Next, when an utterance has negative scores throughout the whole of the categories, the utterance is applied to the correction phase by rules. The results from our method were higher performance over the baseline system long with error-reduction.

Statistical Ranking Recommendation System of Hangul-to-Roman Conversion for Korean Names (한글-로마자 인명 변환의 통계적 순위 추천 시스템)

  • Lee, Jung-Hun;Kim, Minho;Kwon, Hyuk-Chul
    • Journal of KIISE
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    • v.44 no.12
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    • pp.1269-1274
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    • 2017
  • This paper focuses on the Hangul-to-roman conversion of Korean names. The proposed method recognizes existing notation and provides results according to the frequency of use. There are two main reasons for the diversity in Hangul-to-roman name conversion. The first is the indiscreet use of varied notation made domestically and overseas. The second is the customary notation of current notation. For these reasons, it has become possible to express various Roman characters in Korean names. The system constructs and converts data from 4 million people into a statistical dictionary. In the first step, the person's name is judged through a process matching the last name. In the second step, the first name is compared and converted in the statistical dictionary. In the last step, the syllables in the name are compared and converted, and the results are ranked according to the frequency of use. This paper measured the performance compared to the existing service systems on the web. The results showed a somewhat higher performance than other systems.

Translation statecharts to ACSR for Real-Time System with shared resource (실시간 시스템의 효과적 명세를 위한 Statecharts의 ACSR 변환)

  • 장성호;최진영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10d
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    • pp.34-36
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    • 2002
  • Statecharts는 복잡한 Reactive System의 행위적인 부분을 가시적으로 명세하는데 효과적이다. CCS에 근간을 둔 ACSR은 실시간 시스템을 명세하기 위하여 시간, 우선순위, 자원의 개념을 추가하여 엄격한 명세가 가능하다. 본 논문에서는 Statecharts와 ACSR의 공통점과 차이점을 보이고, 동기적인 시간을 적용한 Statecharts를 ACSR로 변환할 수 있음을 보인다. 또한, 변환된 ACSR에 공유자원에 대한 명세를 추가함을 보인다.

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A Ranking Method for Improving Performance of Entropy Coding in Gray-Level Images (그레이레벨 이미지에서의 엔트로피 코딩 성능 향상을 위한 순위 기법)

  • You, Kang-Soo;Sim, Chun-Bo
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.12 no.4
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    • pp.707-715
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    • 2008
  • This paper proposes an algorithm for efficient compression gray-level images by entropy encoder. The issue of the proposed method is to replace original data of gray-level images with particular ranked data. For this, first, before encoding a stream of gray-level values in an image, the proposed method counts co-occurrence frequencies for neighboring pixel values. Then, it replaces each pay value with particularly ranked numbers based on the investigated co-occurrence frequencies. Finally, the ranked numbers are transmitted to an entropy encoder. The proposed method improves the performance of existing entropy coding by transforming original gray-level values into rank based images using statistical co-occurrence frequencies of gray-level images. The simulation results, using gray-level images with 8-bits, show that the proposed method can reduce bit rate by up to 37.85% compared to existing conventional entropy coders.

An Empirical Comparative Study on the Clustering Measurement Using Fuzzy(Average Index Transformation) DEA and Cross-efficiency Models (퍼지(평균지수변환)DEA모형과 교차효율성모형을 이용한 클러스터링측정에 대한 실증적 비교연구)

  • Park, Ro-Kyung
    • Journal of Korea Port Economic Association
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    • v.31 no.1
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    • pp.85-110
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    • 2015
  • The purpose of this paper is to show the clustering trend and the empirical comparison and to choose the clustering ports for 3 Korean ports(Busan, Incheon and Gwangyang Ports) by using the Fuzzy(Average Index Transformation) DEA and Cross-efficiency models for 38 Asian ports during 11 years(2001-2011) with 4 input variables(birth length, depth, total area, and number of crane) and 1 output variable(container TEU). The main empirical results of this paper are as follows. First, clustering results by using Fuzzy(AIT)DEA show that 3 Korean ports[Busan(56.29%), Incheon(57.96%), and Gwangyang(66.80%) each]can increase the efficiency. Second, according to Cross-efficiency model, Busan(Hongkong, Kobe, Manila, Singapore, and Kaosiung etc.), Incheon(Aquaba, Dammam, Karachi, Mohammad Byin Oasim and Davao), and Gwangyang(Damman, Yokohama, Nogoya, Keelong, Kaosiung, and Bangkok) should be clustered with those ports in parentheses. Third, when both Fuzzy(AIT)DEA and Cross-efficiency models are mixed, the empirical result shows that 3 Korean ports[Busan(71.38%), Incheon(103.89%), and Gwangyang(168.55%) each]can increase the efficiency. The efficiency ranking comparison among the three models by using Wilcoxon Signed-rank Test was matched with the average level of 66%-67%. The policy implication of this paper is that Korean port policy planner should introduce the Fuzzy(AIT)DEA, and Cross-efficiency models with the mixed two models when clustering is needed among the Asian ports for enhancing the efficiency of inputs and outputs. Also, the results of SWOT analysis among the clustering ports should be considered.