• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.43 no.6 s.312
• /
• pp.43-51
• /
• 2006

This paper proposes a metrics for example matching under the example-based machine translation for English-Korean machine translation. Our metrics served as similarity measure is based on edit-distance algorithm, and it is employed to retrieve the most similar example sentences to a given query. Basically it makes use of simple information such as lemma and part-of-speech information of typographically mismatched words. Edit-distance algorithm cannot fully reflect the context of matched word units. In other words, only if matched word units are ordered, it is considered that the contribution of full matching context to similarity is identical to that of partial matching context for the sequence of words in which mismatching word units are intervened. To overcome this drawback, we propose the context-weighting scheme that uses the contiguity information of matched word units to catch the full context. To change the edit-distance metrics representing dissimilarity to similarity metrics, to apply this context-weighted metrics to the example matching problem and also to rank by similarity, we normalize it. In addition, we generalize previous methods using some linguistic information to one representative system. In order to verify the correctness of the proposed context-weighted metrics, we carry out the experiment to compare it with generalized previous methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.319-321
• /
• 2001

본 논문에서는 스캐너로 입력된 한글 문서 영상에서 한글 문자를 인식하는 방법을 제시한다. 입력된 한글 문자를 한글의 구조적 특징에 따라 6개의 유형으로 분리하고, 각 유형에서의 모음의 형태학적 특징에 근거하여 모음을 인식한다. 각 유형에서의 자음의 인식을 위해서 가중치 패턴 클러스터를 생성하고 생성된 클러스터와 원영상간의 유사도 측정을 통해 자음을 인식하게 된다. 오인식 가능성이 있는 자음은 오인식 교정을 위한 세부 유사도 매칭과정을 통해 최종적으로 인식된다. 제안하는 알고리즘을 바탕으로 실험한 결과 스캐너로 입력받은 상용 한글 문자 14,983자에 대해 최종 95.68%의 인식률을 보였으며, 차후 정형화된 한글 문서 인식 시스템에 응용될 수 있을 것이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.30 no.3_4
• /
• pp.239-250
• /
• 2003

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.127-130
• /
• 2006

본 논문에서는 MPEG-7 의 특징 기술자를 이용하고, 초기 중요도 가중치를 고려한 관심영역(ROI: Region-Of-Interest) 기반의 의료 영상 검색 시스템을 제안한다. 의료 영상에서 의미 없는 배경 부분을 제거하고, 영역 추출 처리 시간을 줄이는 관심 윈도우(AW: Attention Window)를 생성하여 관심 영역 세그먼테이션을 수행한다. 또한 인간 시각에 부합하는 검색 성능의 향상을 위해 특징 벡터 거리 계산에서 영역의 초기 가중치를 설정하였다. 실험에서 구현된 시스템은 의료 영상을 효과적으로 찾아내며, 조합된 특징과 가중치를 이용한 유사도 측정으로 검색 성능이 향상됨을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2017.06a
• /
• pp.81-82
• /
• 2017

본 논문에서는 PSNR 을 높이도록 최적화된 HEVC 의 율-왜곡 최적화(RDO)를 MS-SSIM 를 높이도록 하여 RDO 를 수행 하도록 한다. 구현 방법으로는 MS-SSIM 도출 방법과 비슷하도록 원본과 4 단계의 저역 통과 필터(LPF)를 통과한 결과에 대한 DCT(Discrete Cosine Transform) 를 수행하고 그 AC 계수의 비율로 lagrange multiplier(${\lambda}$)를 수정하는 방식이다. AC 계수 비율과 MS-SSIM 에서 도출 된 가중치, LPF 특성 등에 따라 새롭게 각 스케일의 가중치를 결정하여 최종적으로 ${\lambda}$ 가중치를 결정하여 그 결과를 바탕으로 RDO 를 수행한다. 시뮬레이션을 통해 제안의 방법과 HEVC reference software 의 BD-rate 계산 결과 7%의 PNSR, -13.2%의 MS-SSIM 를 얻을 수 있었고 이에 따라 주관적 화질을 개선했다고 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.10c
• /
• pp.328-331
• /
• 2007

많은 연구원들이 자신의 연구 과제를 수행함에 있어 선행 연구 자료로 참고하는 것이 관련 주제에 관한 학술 자료이다. 현재 많은 학교와 기관 그리고 단체에서 관련 학술 자료를 발간하고 있으며 이를 참조하는 방식도 다양하다. 그러나 학술 자료를 참조함에 있어 단어 기반 검색이 사용되고, 발간된 자료의 양이 방대해짐에 따라 사용자가 원하는 정보를 참조하는 데 많은 어려움이 따른다. 본 논문은 이러한 기존 학술 자료 검색 방법을 보완하기 위하여 온톨로지를 기반으로 하는 가중치 부여 논문 검색 모델을 제안한다. 제안한 모델은 논문 관련 정보를 온톨로지로 구축하고, 검색 문서에 가중치를 부여하는 순위화 알고리즘을 적용한 것이다. 이는 기존 유사도 적용 기법에 시멘틱 개념을 적용한 것으로 효율적이고 정확한 논문 검색을 보장한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.9 no.4
• /
• pp.47-55
• /
• 2018

In this paper, we propose a novel face recognition(FR) method that takes advantage of combining weighted deep local features extracted from multiple Deep Convolutional Neural Networks(DCNNs) learned with a set of facial local regions. In the proposed method, the so-called weighed deep local features are generated from multiple DCNNs each trained with a particular face local region and the corresponding weight represents the importance of local region in terms of improving FR performance. Our weighted deep local features are applied to Joint Bayesian metric learning in conjunction with Nearest Neighbor(NN) Classifier for the purpose of FR. Systematic and comparative experiments show that our proposed method is robust to variations in pose, illumination, and expression. Also, experimental results demonstrate that our method is feasible for improving face recognition performance.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.18 no.3
• /
• pp.159-178
• /
• 2001

This paper presents an automatic text summarization model which selects representative sentences from sentence clusters to create a summary. Summary generation experiments were performed on two sets of test documents after learning the optimum environment from a training set. Centroid clustering method turned out to be the most effective in clustering sentences, and sentence weight was found more effective than the similarity value between sentence and cluster centroid vectors in selecting a representative sentence from each cluster. The result of experiments also proves that inverse sentence weight as well as title word weight for terms and location weight for sentences are effective in improving the performance of summarization.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2004.04a
• /
• pp.315-318
• /
• 2004

최적해 탐색 도구로 널리 알려진 유전 알고리즘을 이용하여 신경망의 학습을 위한 가중치를 탐색하는 방법은 신경망의 학습 방법의 하나로 사용되고 있다. 신경망의 가중치는 일정 시간의 유전자 연산을 수행하게 되면 최적화된 가중치의 값과 유사하게 되는 특징을 지닌다. 이는 유전자 연산 방법에 의해 가중치가 수렴되고 있음을 의미하며, 그 때의 가중치는 일정한 패턴을 지니는 특징을 발견할 수 있다. 이에, 본 논문에서는 탐색된 가중치의 패턴을 보존하기 위한 방법으로 유전자의 일정 부분을 고정한 후 유전자 연산을 수행하는 개선된 학습 방법을 제안하고자 한다. 이를 이용할 경우에 유전자 탐색의 문제점으로 제시되고 있는 탐색 시간을 효율적으로 감소시킬 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.161-164
• /
• 2004

You 와 Rao (2002)는 소지역 추정시 유사 최량선형 비편향 예측에서 설계 가중 값을 사용하는 방법을 발전시켰다. 특히 소지역 평균들을 추정하기 위하여 유사-최량선형 비편향 예측 추정량을 제안하였다. 우리는 소지역 추정에서 실용적으로 이용되는 몇 가지 추가적인 성질을 연구하였다.