• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.6
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• pp.716-723
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• 2019

Fingerprint matching accuracy is essential in deploying a music search service. This paper deals with a method to improve fingerprint matching accuracy by utilizing an auxiliary information which is called power weight. Power weight is an expected robustness of each hash bit. While the previous power mask binarizes the expected robustness into strong and weak bits, the proposed method utilizes a real-valued function of the expected robustness as weights for fingerprint matching. As a countermeasure to the increased storage cost, we propose a compression method for the power weight which has strong temporal correlation. Experiments on the publicly-available music datasets confirmed that the proposed power weight is effective in improving fingerprint matching performance.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.2
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• pp.81-88
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• 2016

The general frequent pattern mining considers frequency and support of items. To extract useful information, it is necessary to consider frequency and weight of items that reflects the changing of user interest as time passes. The suitable services considering time or location is requested by user so that the weighted mining method is necessary. We propose a method of weighted frequent pattern mining based on service ontology. The weight considering time and location is given to service items and it is applied to association rule mining method. The extracted rule is combined with stored service rule and it is based on timely service to offer for user.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.4
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• pp.959-966
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• 2010

Quantitative ultrasound analysis provides fundamental information of various ultrasound parameters using spectral information of the short-gated radiofrequency(RF) data. Therefore, accurate extraction of spectral information from backscattered RF signal is crucial for further analysis of medical ultrasound parameters. In this paper, we propose two techniques for calculating a more accurate power spectrum which are based on the phase-compensation using the normalized cross-correlation to minimize estimation errors due to phase variations, and the weighted averaging technique to maximize the signal-to-noise ratio(SNR). The simulation results demonstrate that the proposed method estimates better results with 10% smaller estimation variances compared to the conventional methods.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.1
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• pp.105-111
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• 2004

DNA computing has been using to solve TSP (Traveling Salesman Problems). However, when the typical DNA computing is applied to TSP, it can`t efficiently express vertices and weights of between vertices. In this paper, we proposed ACO (Algorithm for Code Optimization) that applies DNA coding method to DNA computing to efficiently express vertices and weights of between vertices for TSP. We applied ACO to TSP and as a result ACO could express DNA codes which have variable lengths and weights of between vertices more efficiently than Adleman`s DNA computing algorithm could. In addition, compared to Adleman`s DNA computing algorithm, ACO could reduce search time and biological error rate by 50% and could search for a shortest path in a short time.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.322-325
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• 2018

영상의 관심 영역 검출은 영상처리 및 컴퓨터 비전 응용 분야에서 꾸준하게 사용되고 있는 기법이다. 특히, 근래 심층신경망 연구의 급격한 발전에 힘입어 심층신경망을 이용한 관심 영역 검출 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 한편 Fully Convolutional Network(이하 FCN)은 본래 심층 예측(Dense Prediction)을 통한 의미론적 영상 분할(Semantic Segmentation)을 수행하기 위해 제안된 심층신경망 구조이다. FCN을 영상의 관심 영역 검출에 활용하여도 기존 관심 영역 검출 기법과 비교하여 충분히 좋은 성능을 발휘할 수 있다. 그러나 FCN에 사용되는 convolution 층의 수가 많고, 이에 따른 가중치(weight)의 개수도 기하급수적으로 늘어나 검출에 필요한 시간 복잡도가 매우 크다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 FCN이 가진 검출 시간 복잡도의 문제점을 convolution 층의 가중치 관점에서 해결하고자 이를 조절하여 FCN의 관심 영역 검출 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 적절한 convolution 층의 가중치를 조절함으로써, MSRA10K 데이터셋 환경에서 검출 정확도를 크게 저하시키지 않고도 최대 약 20.5%만큼 검출 속도를 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.257-260
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• 2021

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 쿼드트리(Quadtree) 기반의 합성곱 신경망을 통해 빠르게 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 적응형 트리인 쿼드트리를 기반으로 유의미한 영역만을 분류한다. 이 과정에서 손실 없이 온전하게 DoF영역을 추출하기 위한 필터링 과정을 거친다. 이러한 과정에서 얻어진 이미지 패치들은 전체 이미지에 비해 적은 영역으로 나타나며, 이 적은 개수의 패치들을 이용하여 네트워크 단계에서 사용할 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 네트워크 과정에서 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 쿼드트리 기반 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 결과적으로 학습에 필요한 데이터 영역이 줄어듦으로써 학습 시간과 메모리를 절약했으며, 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 더욱더 빠른 시간 내에 찾아낸다.

• Journal of Information Technology and Architecture
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• v.10 no.2
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• pp.251-261
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• 2013

The appearance of various mobile Internet environment access to existing networks of mobile devices is easier to tell. In addition, mobile device users to use the wireless environment than a wired environment, user profile information is readily available features. Mobile devices have features that use alone. These characteristics of mobile devices to apply the personalization service is the best system. This paper proposes for mobile device users a personalized mobile music content recommendation service. This service propose to utilizes the user's access history information using time-weighting and collaborative filtering. Access history information can find out information of user interest. Using this information, consider the preference of music genre and time-weighted based on the recommendations makes the music. This method the problem of the traditional music recommendation system, point user's favorite music genre is changing over time do not consider that to solve the problem.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.25 no.2
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• pp.39-47
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• 2020

This paper introduces a novel system-level framework that derives energy efficient electric vehicle (EV) driving speed profile to extend EV driving range without additional cost. This paper first implements an EV power train model considering forces acting on a driving vehicle and motor efficiency. Then, it derivate the minimum-energy driving speed profile for a given driving mission defined by the route. This framework first formulates an optimization problem and uses the dynamic programming algorithm with a weighting factor to derive a speed profile minimizing both of energy consumption and driving time. This paper introduces various weighting factor tracking methods to satisfy the driving time constraint. Simulation results show that runtime of the proposed scaling algorithm is 34% and 50% smaller than those of the binary search algorithm and greedy algorithm, respectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.499-501
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• 2002

최근의 합성음성단위 연결을 통한 음성합성 방법의 잘 알려진 문제점은 연결 부분에서 불연속이 발생한다는 것이다. 본 논문에서는 음성을 합성할 때 나타나는 스펙트럼의 불연속을 제거하기 위하여 개선된 스펙트럼 스무딩 방법을 제안한다. 그리고 보다 좋은 스무딩의 결과를 얻기 위하여 음성합성의 단위로는 문맥에 민감한 클러스터링된 다이폰을 사용한다. 스무딩 방법에서는 연결 구간에서의 다이폰 바운더리에서의 양쪽 스펙트럼의 분포를 고려하여 시간에 따라 가중치를 다르게 주어 스무딩을 수행한다. 또한 가중치를 결정할 때 비선형 함수인 B-Spline함수를 사용하여 스무딩을 수행하여 보다 자연스러운 스펙트럼을 생성 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.730-732
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• 2001

클러스터 환경에서 최근의 다양한 서비스의 증가로 인해 단순한 부하의 균등화만으로 적절한 지연 시간을 기대할 수 없게 되어, 내용-기반 맵핑(content-based mapping)이 제안되었다. 본 논문에서는 요구되는 내용을 기반으로 맵핑하며, 이질적 서버들에 대해 능력에 따라 우선 순위를 부여하여, 내용-기반 맵핑 방식을 이질적 환경에 적합하도록 개선시킨 우선순위 최상임의 가중치 맵핑(Prioritized Highest Random Weight Mapping, PHRW Mapping)을 제안하였다.