Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
/
2003.11a
/
pp.371-374
/
2003
서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 기존에 제안된 서브시퀀스 매칭 기법인 FRM과 Dual-Match를 대상으로 다양한 실험을 통하여 윈도우 크기 효과를 정량적으로 분석한다. 또한, 이러한 분석 결과를 기반으로 서브시퀀스 매칭 처리의 성능 개선을 위한 향후의 연구 방향을 제시한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2004.04b
/
pp.781-783
/
2004
본 논문에서는 실외 환경의 실시간 감시 시스템에 응용할 배경 모델링을 설계 구현한다. 일반적인 감시 시스템은 배경 모델링, 오브젝트 검출, 그리고 오브젝트 추적으로 나뉜다. 실시간으로 배경 모델링과 갱신을 수행하고 객체를 추적하기 위해서는 연산 시간이 적어야하며 노이즈 제거를 수행해야 한다. 노이즈 제거를 위하여 메디안 검출 방법을 이용하고 있으나 정렬 시간이 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 윈도우 기반의 러닝 윈도우 리스트 (running window list)를 제안하여 메디안 정렬 시간을 최소화하고 실시간으로 배경 모델링과 배경 갱신을 수행하는 방법을 제안한다.
LiDAR 데이터의 필터링은 원 데이터로부터 건물, 수목 등과 같은 비지면점을 제거하는 과정이며, 이러한 필터링을 통해 DEM을 생성할 수 있다. 대표적인 필터링 방법들로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, local maxima 필터 등이 있으며 이러한 기존의 기법들의 단점을 보완하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 필터링 기법들은 필터의 크기(윈도우의 크기)와 같은 인자를 대상 지역에 적합하게 사용자가 직접 설정해주어야 한다. 더욱이 복잡한 지형, 지물이 존재하는 지역에 적용하기 위해서는 인자를 변형시켜줘야 하며 특히, 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 적용하기 위해서는 가변적인 크기의 필터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 필터의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행할 수 있는 연산기법을 제안하였다. 본 연구에서는 수목이나 자동차 등과 같은 작은 개체의 제거를 위해 고정된 작은 크기의 윈도우를 가지는 모폴로지 필터를 우선 적용한다. 그 후 건물과 같은 큰 개체의 포인트는 이웃 포인트와의 고도차이를 이용하여 인식하고 이웃에 위치하는 지면 포인트로 대체하며, 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영 되도록 한다. 또한 상, 하, 좌, 우 네 방향에 대하여 라인별로 독립된 연산을 수행한 후에 이들을 비교함으로써 오차를 보정한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.19
no.3
/
pp.636-644
/
2015
This research aims to suggest methods to improve object tracking performance by combining CAM shift algorithm with 8-way search window, and reduce arithmetic operation by reducing the number of frame used for tracking. CAM shift has its adverse effect in tracking methods using signature color or having difficulty in tracking rapidly moving object. To resolve this, moving search window of CAM shift makes it possible to more accurately track high-speed moving object after finding object by conducting 8-way search by using information at a final successful timing point from a timing point missing tracking object. Moreover, hardware development led to increased unnecessary arithmetic operation by increasing the number of frame produced per second, which indicates efficiency can be enhanced by reducing the number of frame used in tracking to reduce unnecessary arithmetic operation.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.14
no.1
/
pp.113-119
/
2004
Exponentiation is widely used in practical applications related with cryptography, and as the discrete log is easily solved in case of a low exponent n, a large exponent n is needed for a more secure system. However. since the time complexity for exponentiation algorithm increases in proportion to the n figure, the development of an exponentiation algorithm that can quickly process the results is becoming a crucial problem. In this paper, we propose a parallel exponentiation algorithm which can reduce the number of rounds with a fixed number of processors, where the field elements are in GF($2^m$), and also analyzed the round bound of the proposed algorithm. The proposed method uses window method which divides the exponent in a particular bit length and make idle processors in window value computation phase to multiply some terms of windows where the values are already computed. By this way. the proposed method has improved round bound.
In this paper, we propose a dual-structured self-attention method that improves the lack of regional features of the vision transformer's self-attention. Vision Transformers, which are more computationally efficient than convolutional neural networks in object classification, object segmentation, and video image recognition, lack the ability to extract regional features relatively. To solve this problem, many studies are conducted based on Windows or Shift Windows, but these methods weaken the advantages of self-attention-based transformers by increasing computational complexity using multiple levels of encoders. This paper proposes a dual-structure self-attention using self-attention and neighborhood network to improve locality inductive bias compared to the existing method. The neighborhood network for extracting local context information provides a much simpler computational complexity than the window structure. CIFAR-10 and CIFAR-100 were used to compare the performance of the proposed dual-structure self-attention transformer and the existing transformer, and the experiment showed improvements of 0.63% and 1.57% in Top-1 accuracy, respectively.
Recently introduced image classification methods using Transformers show remarkable performance improvements over conventional neural network-based methods. In order to effectively consider regional features, research has been actively conducted on how to apply transformers by dividing image areas into multiple window areas, but learning of inter-window relationships is still insufficient. In this paper, to overcome this problem, we propose a transformer structure that can reflect the relationship between windows in learning. The proposed method computes the importance of each window region through compression and a fully connected layer based on self-attention operations for each window region. The calculated importance is scaled to each window area as a learned weight of the relationship between the window areas to re-calibrate the feature value. Experimental results show that the proposed method can effectively improve the performance of existing transformer-based methods.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
1999.10c
/
pp.24-26
/
1999
본 논문에서는 주어진 윈도우에 대하여 수퍼스칼라 프로세서의 하드웨어를 구성하는 기본 요소인 인출율과 연산 유닛의 개수로 표현되는 성능 예측 모델을 제시하였다. 이때, 수퍼스칼라 프로세서에서 실행되는 벤치마크 프로그램은 매 싸이클당 각 명령어 개수가 시행되는 확률과 분기 예측 정확도에 의하여 특성화된다. 초기의 실험으로 각종 파라미터를 획득한 후에는 다양한 연산유닛과 인출율을 갖는 수퍼스칼라 프로세서의 성능을 본 논문에서 제안하는 모델에 의하여 간단하게 구할 수 있다. 명령어 자취 모의실험(trace-driven simulation)으로 측정한 성능과 본 논문에서 제안하는 성능 예측 모델에 의한 성능을 비교한 결과, 3.8%의 평균오차를 기록하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
/
1998.04a
/
pp.71.1-75
/
1998
NOD 데이터는 VOD 데이터에 비해서 life cycle이 짧다. 그리고 사용자의 접근성이 높으며, 접근패턴도 시간에 따라 달라질 수 있다. VOD 데이터와 같이 NOD 뉴스기사의 경우 특정 기사들에 집중적으로 접근된다. 그리고 이러한 인기 있는 기사들은 시간대에 따라 변할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 인기도의 변화를 예측하기 위해서 시계열분석방법중의 하나인 지수평활법(exponenital smoothing method)을 사용한다. 시간대별 타임윈도우로 나누고 이전의 윈도우들의 접근패턴을 분석하여 다음 접근을 예측한다. 그리고 이 예측값을 이용해서 캐시정책을 새운다. 즉 예측값이 높은 기사순으로 캐시에 배치하는 것이다. 실시간 멀티미디어데이터의 경우 데이터의 방대함으로 연산의 오버헤드가 크다. 따라서 정적인 캐싱전략을 사용하는데, 하나의 윈도우동안 재배치하는 한번으로 한다는 것이다. 전통적인 block 단위 캐싱은 멀티미디어데이터에 적합하지 않다. 따라서 기사단위의 캐시구조를 제안한다. 사용자는 기사단위로 요청을 하기 때문에 재사용을 위해서는 기사단위로 캐시되야 한다.
신호처리 방법이 다양해지고 복잡해짐에 따라서, 신호를 보다 정확하게 처리하고자 하는 관심이 높아지고 있다. 특히, 실세계에 존재하는 신호들의 통계적특성이 비정상성을 나타내고 있기 때문에 이를 위한 새로운 해석방법이 많이 연구되고 있다. 본 글에서는 최근들어서 신호처리의 여러 영역에서 사용되고 있는 웨이브렛 변환과 웨이브렛 변환평면에서의 신호처리 기술에 대해서 언급하였다. 웨이브렛 변환은 고주파 신호성분에 대해서는 짧은 윈도우를 사용하므로써 시간분해능을 좋게하기 때문에 스파이크형태를 갖는 고주파 신호를 분리하기에 용이하게하고, 저주파 신호성분에 대해서는 긴 윈도우를 사용하므로써 주파수 분해능을 좋게하여 관측시간이 길어야 하는 저주파 신호의 분리가 용이하다. 특히, 하나의 모 웨이브렛의 병진과 스케일에 의해서 가변적인 윈도우가 생성되기 때문에 해석방법이 간단하며, 필터뱅크를 이용하여 구현하므로써 적은 연산량으로 손쉽게 구현이 가능하다는 장점을 갖고 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.