• Title/Summary/Keyword: 실제기억

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Detection of Signal Frequency Lines for Acoustic Target using Autoassociative Momory Neural Network (자동 연상 기억장치 신경망을 이용한 음향 표적의 신호 주파수선 탐지)

  • Lee, Sung-Eun;Hwang, Soo-Bok;Nam, Ki-Gon;Kim, Jae-Chang
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.15 no.5
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    • pp.118-124
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    • 1996
  • Signal frequency lines generated from the acoustic targets are of particular importance for target detection and classification in passive sonar systems. The underwater noise consists of a mixture of ambient noise and radiated noise of targets. Detction of exact signal frequency lines depends on signal detection threshold and variation of ambient noise. In this paper, a detection method of signal frequency lines for acoustic targets using autoassociative memory (ASM) neural network, which is not sensitive to variation of signal detection threshold and ambient noise, is proposed. It is confirmed by simulation and application of real acoustic targets that the proposed method shows good performance for detection of signal frequency lines.

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A study on medical herb recommendation system using word2vec (word2vec을 이용한 한약재 추천 시스템 연구)

  • Ahn, Joo-Eon;Kim, Yeon-Ju;Kim, Hun-Sung;Kim, Woo-je;Lee, Yunho
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2017.01a
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    • pp.83-85
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    • 2017
  • 여러 약재의 복합적인 작용으로 치료를 행하는 한의학의 특성으로 여러 처방과 약재 조합들을 기억하고 있어야 하는 한의사의 어려움을 줄이고 환자에게 보다 높은 질의 의료 서비스를 제공할 수 있는 환경을 만드는 것이 목적이다. 다양하고 복합적인 약재의 조합으로 증상을 치료하는 한의학의 특성 때문에 셀 수 없이 많은 약재의 조합이 존재하며 한의사가 이 모든 조합을 기억하기는 어렵기 때문에 한의사들이 환자를 처방함에 있어 조금이라도 보탬이 될 수 있는 처방 지원 시스템을 개발할 필요가 있다. word2vec을 이용하여 처방과 약재의 조합을 추천해주며 분석을 통해 산출된 약재의 조합과 그 조합이 실제 의서에 존재하는지의 여부를 함께 알려주어 한의사가 보다 더 주의하여 환자에게 처방할 수 있다.

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Some Possibities of Community Archivs (공동체아카이브, 몇 가지 단상)

  • Lee, Young-Nam
    • The Korean Journal of Archival Studies
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    • no.31
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    • pp.3-42
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    • 2012
  • This paper considers some possibilities of community archives by exploring the concepts ans meanings of archival description. The author deals with two interesting cases -Herstory Writers Workshop Collection of Stony Brook University in New York and Poolmoo Collection of Poomoo Agricultural School in Korea. The author argues that archivists should know the specifications of Community Archives related to National Archives when they organizing and preserving records and archives of community archives.

A Compression Method for the True Color Images Using the Similarities of Data (데이타의 유사성을 이용한 실제 색상 화상의 압축 기법)

  • Kim, Tai-Yun;Song, Gil-Yeong;Jo, Gwang-Mun;Choe, Chang-Won
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.1 no.3
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    • pp.398-408
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    • 1994
  • It is true color that is allocated 1 byte to three basic colors, red, green, and blue in order to represent a pixel of an image. It is a merit that almost all colors are representable by using the true color. However, it requires a lot of storages. An efficient image compression method is necessary. Most of the existing compression methods have not considered the characteristics of the true color images. Therefore, the efficient compression has been almost impossible. The differences of each pixel and its adjacent pixels in the true color images are few. Only a few bits in 3 bytes data which represent a pixel have different values. But the different bits are scattered in 3 bytes, so efficient compression results are not achieved. Therefore, in the study it is shown that the similarities of data are increased by relocating the data structures of true color images. And an efficient compression strategy which uses the similarities of data is proposed.

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An Attention Method-based Deep Learning Encoder for the Sentiment Classification of Documents (문서의 감정 분류를 위한 주목 방법 기반의 딥러닝 인코더)

  • Kwon, Sunjae;Kim, Juae;Kang, Sangwoo;Seo, Jungyun
    • KIISE Transactions on Computing Practices
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    • v.23 no.4
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    • pp.268-273
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    • 2017
  • Recently, deep learning encoder-based approach has been actively applied in the field of sentiment classification. However, Long Short-Term Memory network deep learning encoder, the commonly used architecture, lacks the quality of vector representation when the length of the documents is prolonged. In this study, for effective classification of the sentiment documents, we suggest the use of attention method-based deep learning encoder that generates document vector representation by weighted sum of the outputs of Long Short-Term Memory network based on importance. In addition, we propose methods to modify the attention method-based deep learning encoder to suit the sentiment classification field, which consist of a part that is to applied to window attention method and an attention weight adjustment part. In the window attention method part, the weights are obtained in the window units to effectively recognize feeling features that consist of more than one word. In the attention weight adjustment part, the learned weights are smoothened. Experimental results revealed that the performance of the proposed method outperformed Long Short-Term Memory network encoder, showing 89.67% in accuracy criteria.

The Expression changes of AMPK, ERK-1/2, and p38 protein associated with Exercise in the Mouse hippocampus exposed to Radiofrequency Radiation (전자파(電磁波)에 노출된 생쥐의 해마에서 운동이 AMPK, ERK-1/2, p38 단백 발현 변화에 미치는 생체 영향)

  • Lee, Min-Sun;Park, Oak Jin;Kim, Hyun Taeg;Kim, Myeung Ju
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.18 no.3
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    • pp.267-273
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    • 2020
  • To determine the biological effects of exercise on hippocampus in mice brain exposed to radiofrequency radiaton (RF), the expression of AMPKα, p-AMPKα, ERK1/2, p-ERK1/2, p38, and p-p38 protein in the mouse exposed to RF were investigated in the hippocampal tissues, Western blot method was used to compare the protein expression levels for each molecule. Significant increases in protein expression of individual and phosphorylated molecules were observed in the spontaneous exercise group, and the expression of these molecules was notably decreased in the RF exposure and spontaneous exercise group. This study shows that neuroplasticity can be increased by exercise in hippocampus that is responsible for memory, but memory and cognitive function may be affected by exposure to RF. We may expect clinically interesting results on dementia or Alzheimer disease if we proceed further investigation on the effect of RF.

Buying vs. Using: User Segmentation & UI Optimization through Mobile Phone Log Analysis (구매 vs. 사용 휴대폰 Log 분석을 통한 사용자 재분류 및 UI 최적화)

  • Jeon, Myoung-Hoon;Na, Dae-Yol;Ahn, Jung-Hee
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2008.02b
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    • pp.460-464
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    • 2008
  • To improve and optimize user interfaces of the system, the accurate understanding of users' behavior is an essential prerequisite. Direct questions depend on user' s ambiguous memory and usability tests depend on the researchers' intention instead of users'. Furthermore, they do not provide with natural context of use. In this paper we described the work which examined users' behavior through log analysis in their own environment. 50 users were recruited by consumer segmentation and they were downloaded logging-software in their mobile phone. After two weeks, logged data were gathered and analyzed. The complementary methods such as a user diary and an interview were conducted. The result of the analysis showed the frequency of menu and key access, used time, data storage and several usage patterns. Also, it was found that users could be segmented into new groups by their usage patterns. The improvement of the mobile phone user interface was proposed based on the result of this study.

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Applying Collaborative Filtering for Analysis of User's behavior (사용자의 행동 분석을 위한 과거 기록의 협력 필터링 적용)

  • Kim, Yong-Jun;Park, Jung-Eun;Oh, Kyung-Hwan
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2006.02a
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    • pp.1289-1297
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    • 2006
  • 모든 곳에 존재하는 네트워크 환경을 의미하는 '유비쿼터스' 시대와 최신 기술로 구현되어 인간을 도와주는 '지능형 로봇'의 시대가 도래하고 있다. 기술의 흐름은, 이제 우리에게 공장과 공원 등의 공공 장소뿐 만이 아니라, 생활의 기본이 되는 가정 안에서의 로봇을 받아들일 준비를 요구하고 있다. 로봇과 사용자는 실제 생활 속에서 많은 상호 작용을 하게 되며, 필연적으로 여러 가지의 불확실성을 내포하게 되는데, 각각의 요청들과 상황들은, 미리 정해진 규칙에 의거해 처리하기에는 너무 다양하다. 그 어려움을 극복하는 방법으로, 어떤 상황에 적응하는 방법으로 기억을 사용 하는 인간과 마찬가지로, 로봇은 새로운 요청을 처리하기 위해 과거의 기록을 사용할 수 있다. 여러 가지 과거의 기록들을 잘 정리해서 분류하여 저장해둔 후, 현재의 요청에 대한 답으로, 가장 가능성 있는 과거의 기록을 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 사용자와 로봇 사이에서 상호 작용에서 발생할 수 있는 불확실성을 과거기록의 탐색을 통해 해결하고자 하였다. 과거 기록은 시간, 장소, 대상 물건, 행동 유형으로 구분되어 저장하였으며, 각각의 유사 가능성(Possibility)들의 합을 기준으로, 전체 기록을 K-Means 알고리즘을 통하여 군집화하고 협력 필터링을 기반으로 현재의 요청이 담고 있는 불확실성에 대한 가능성 있는 값을 추천해 주었다. 제한된 공간과 제한된 자료의 수에 의한 실험 결과로서의 한계를 가지고 있지만, 실제 가정용 로봇에서의 적용 가능성을 보여주었다.

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Digital Audio Contents Retrieval System Using a Content-based Query Method (내용기반 질의법을 이용한 디지털 오디오 콘텐츠 검색 시스템)

  • Heo Sung-Phil;Lim Woo-Young;Han Pyong-Hee
    • 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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    • 2004.08a
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    • pp.81-85
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    • 2004
  • 내용기반 질의법 (Content-based Query Method)은 멀티미디어 데이터가 가지고 있는 고유의 특성을 검색의 단서로 하여 질의하는 방법이다. 따라서 이러한 내용 기반의 디지털 오디오 콘텐츠 시스템은 유저가 데이터베이스 내에서 찾고자 하는 오디오 관련 정보의 질의 방법으로써 그 노래의 멜로디 정보를 입력함으로써 이루어지게 된다. 본 논문에서는 가수명이나 노래 제목, 혹은 가사의 일부 등 기존의 음악 검색에 필수적인 텍스트 정보인 키워드를 전혀 모르는 상태에서, 휴대폰이나 컴퓨터의 마이크를 통해 자신이 기억하고 있는 노래의 일부분을 흥얼거리는 것만으로, 각종 오디오 정보를 손쉽게 찾아주는 내용기반 질의법을 이용한 디지털오디오 검색시스템 (MuseFinder)을 소개한다. 또한 실제 유저의 편이성을 고려한 GUI에 기초한 고성능의 검색시스템을 구현하는데 있어 주요 이슈와 고려사항에 대해서 살펴보고 그 해결 방법을 제안한다.

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Design of a Voltage Synthesizer Using.Microprocessor for Television Channel Selection (마이크로프로세서를 이용한 전압합성방식의 텔리비젼 채널 선국회로 설계)

  • 조진호;이건일
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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    • v.17 no.2
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    • pp.1-9
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    • 1980
  • A voltage synthesizing channel selection circuit was designed to improve on the conventional vol tape synthesizer which has been memorized each charnel's tuning vol cage itself. In the course of this study, tuning voltage was calculated by channel number entered from 10 keys. Then this circuit has tie function of direct access channel selection and rear display of channel number for the whole range of UHF and VHF, Attention was also given to realize the fine tuning by searching each commended channel, and the sequential selection by using 2keys, and the flash of channel indicator in case of inactive station.

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