• Title/Summary/Keyword: 정규화

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Correction for Hangul Normalization (올바른 한글 정규화를 위한 수정 방안)

  • Ahn, Dae-Hyuk;Park, Young-Bae
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2006.10e
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    • pp.73-80
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    • 2006
  • 현재 유니코드에서 한글텍스트의 정규화 기법은 완성형 현대한글 음절과 옛 한글을 표현하는 조합형 한글 그리고 호환 자모등과 같이 사용할 경우 원래의 글자와는 전혀 다른 글자의 조합을 만들어내는 문제점이 있다. 이러한 문제점은 호환 한글 자모 및 기호들의 잘못된 정규화 변환과 유니코드의 한글자모 조합 규칙에서 자모와 완성형 현대한글 음절을 다시 조합하여 한글음절로 사용 할 수 있게 허용한 때문이다. 이는 정규화 형식을 처음 작성할 당시 옛 한글의 사용을 고려하지 않았거나, 한글에 대한 올바른 이해가 부족한 상태에서 작성 된데 따른 결과라 하겠다. 따라서 본 연구에서는 유니코드 환경에서의 한글코드와 특히 최근 들어 Web을 비롯하여 XML과 IDN에서 필연적으로 사용하는 정규화에 따른 문제점을 파악하고 이들을 올바르게 처리하기 위한 정규화의 수정 방안과 조합형 한글의 조합규칙에 대한 수정 방안을 제안한다.

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A Step-by-Step Approach for Ontology Normalization (단계적인 온톨로지 정규화 기법의 제안)

  • Yun Ho Choi;Hak Soo Kim;Jong Jin Kim;Seung Mi Lee;Jin Hyun Son
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.691-694
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    • 2008
  • 인간의 지식을 컴퓨터에 저장하기 위한 연구 중 하나로 온톨로지가 등장하게 되었다. 온톨로지는 최근 주목 받고 있는 시맨틱 웹을 구현하기 위해 필수적으로 필요할 뿐만 아니라 다른 형식으로 저장된 정보 사이의 공유를 위해서도 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 온톨로지의 초기 설계 후 변경을 하기 위해서는 매우 큰 비용이 소모된다는 점에서 온톨로지 설계에 대한 연구 역시 진행되고 있다. 본 논문에서는 온톨로지 설계를 위한 단계적인 온톨로지 정규화 기법을 제안한다. 제시된 온톨로지 정규화는 기존의 제시된 데이터베이스 정규화 기법을 활용하여, 단계적으로 더 엄격한 정규화가 가능하도록 설계되어 있다. 이러한 정규화 기법의 적용을 통해서 비효율적인 온톨로지 설계를 수정하고 짜임새 있는 설계가 가능하도록 온톨로지를 수정하는 기법을 제안한다.

Face Recognition with Normalized Wavelet Features (정규화된 웨이블렛 특징에 의한 얼굴 인식)

  • Lee, Chan-Ho;Park, Ju-Chul;Choi, Hyung-Il
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.27 no.10
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    • pp.1046-1053
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    • 2000
  • 본 논문에서는 정규화된 웨이블렛 방법에 기반한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 추출된 얼굴 영역의 크기를 정규화하고. 배경 영역을 제거하기 위해 이진화된 가우시안 윈도우를 사용하였으며, 또한 조명의 영향을 줄이기 위해 얼굴 영역의 히스토그램을 상세화하고, 왼쪽 부분의 밝기와 오른쪽 부분의 밝기를 평균하였다. 정규화된 얼굴 영역은 극좌표계로 표현하여 사각형의 형태를 가지게 하였다. 특징으로는 가보 웨이블렛 계수를 사용한다. 가보 웨이블렛 변환은 매개 변수와 정규화된 얼굴 영역의 해상도를 바꾸어 가며 여러 차례 적용하였다. 인식에 유용한 계수들을 선택하기 위해 FD 분석을 수행하였다. 선택된 특정들은 FD 값과 함께 인식에 사용되었다. 실험 결과를 보면 제안된 방법이 매우 유망하다는 것을 알 수 있다.

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Normalization of XQuery Queries for Efficient XML Query Processing (효율적인 XML질의 처리를 위한 XQuery 질의의 정규화)

  • 김서영;이기훈;황규영
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.10 no.5
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    • pp.419-433
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    • 2004
  • As XML becomes a standard for data representation, integration, and exchange on the Web, several XML query languages have been proposed. World Wide Web Consortium(W3C) has proposed XQuery as a standard for the XML query language. Like SQL, XQuery allows nested queries. Thus, normalization rules have been proposed to transform nested XQuery queries to semantically equivalent ones that could be executed more efficiently. However, previous normalization rules are applicable only to restricted forms of nested XQuery queries. Specifically, they can not handle FLWR expressions having nested expressions in the where clause. In this paper, we propose normalization rules for XQuery queries by extending those for SQL queries. Our proposed rules can handle FLWR expressions haying nested expressions in every clause. The major contributions of this paper are as follows. First, we classily nesting types of XQuery queries according to the existence of correlation and aggregation. We then propose normalization rules for each nesting type. Second, we propose detailed algorithms that apply the normalization rules to nested XQuery queries.

Multi-channel normalized FxLMS algorithm for active noise control (능동 소음 제어를 위한 정규화된 다채널 FxLMS 알고리즘)

  • Chung, Ik Joo
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.35 no.4
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    • pp.280-287
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    • 2016
  • In this paper, we propose a normalization algorithm that can be applied to adaptive filters for multi-channel active noise control. The FxLMS (Filtered-x Least Mean Square) algorithm for the single-channel active noise control can be normalized in the same way as the NLMS (Normalized Least Mean Square) algorithm, whereas in case of the multi-channel active noise control, the single-channel normalization for the FxLMS algorithm cannot be extended to the normalization for the multi-channel FxLMS algorithm straightforwardly. First, we adopt a generalized normalization algorithm for the multi-channel FxLMS algorithm based on the principle of minimal disturbance and then, proposed a normalized algorithm considering only diagonal elements to avoid computation for matrix inversion. We carried out performance comparisons of the proposed algorithm with other algorithms without normalization. It is shown that the proposed algorithm presents better convergence characteristics under non-stationary environments.

URL Normalization for Web Applications (웹 어플리케이션을 위한 URL 정규화)

  • Hong, Seok-Hoo;Kim, Sung-Jin;Lee, Sang-Ho
    • Journal of KIISE:Information Networking
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    • v.32 no.6
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    • pp.716-722
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    • 2005
  • In the m, syntactically different URLs could represent the same resource. The URL normalization is a process that transform a URL, syntactically different and represent the same resource, into canonical form. There are on-going efforts to define standard URL normalization. The standard URL normalization designed to minimize false negative while strictly avoiding false positive. This paper considers the four URL normalization issues beyond ones specified in the standard URL normalization. The idea behind our work is that in the URL normalization we want to minimize false negatives further while allowing false positives in a limited level. Two metrics are defined to analyze the effect of each step in the URL normalization. Over 170 million URLs that were collected in the real web pages, we did an experiment, and interesting statistical results are reported in this paper.

Supervised Rank Normalization for Support Vector Machines (SVM을 위한 교사 랭크 정규화)

  • Lee, Soojong;Heo, Gyeongyong
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.18 no.11
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    • pp.31-38
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    • 2013
  • Feature normalization as a pre-processing step has been widely used in classification problems to reduce the effect of different scale in each feature dimension and error as a result. Most of the existing methods, however, assume some distribution function on feature distribution. Even worse, existing methods do not use the labels of data points and, as a result, do not guarantee the optimality of the normalization results in classification. In this paper, proposed is a supervised rank normalization which combines rank normalization and a supervised learning technique. The proposed method does not assume any feature distribution like rank normalization and uses class labels of nearest neighbors in classification to reduce error. SVM, in particular, tries to draw a decision boundary in the middle of class overlapping zone, the reduction of data density in that area helps SVM to find a decision boundary reducing generalized error. All the things mentioned above can be verified through experimental results.

Self-Regularization Method for Image Restoration (영상 복원을 위한 자기 정규화 방법)

  • Yoo, Jae-Hung
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.11 no.1
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    • pp.45-52
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    • 2016
  • This paper suggests a new method of finding regularization parameter for image restoration problems. Wiener filter requires priori information such that power spectrums of original image and noise. Constrained least squares restoration also requires knowledge of the noise level. If the prior information is not available, separate optimization functions for Tikhonov regularization parameter are suggested in the literature such as generalized cross validation and L-curve criterion. In this paper, self-regularization method that connects bias term of augmented linear system and smoothing term of Tikhonov regularization is introduced in the frequency domain and applied to the image restoration problems. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.

A Unified Bayesian Tikhonov Regularization Method for Image Restoration (영상 복원을 위한 통합 베이즈 티코노프 정규화 방법)

  • Yoo, Jae-Hung
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.11 no.11
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    • pp.1129-1134
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    • 2016
  • This paper suggests a new method of finding regularization parameter for image restoration problems. If the prior information is not available, separate optimization functions for Tikhonov regularization parameter are suggested in the literature such as generalized cross validation and L-curve criterion. In this paper, unified Bayesian interpretation of Tikhonov regularization is introduced and applied to the image restoration problems. The relationship between Tikhonov regularization parameter and Bayesian hyper-parameters is established. Update formular for the regularization parameter using both maximum a posteriori(: MAP) and evidence frameworks is suggested. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.

An Improved Digit Recognition using Normalized mel-cepstrum (정규화된 Mel-cepstrum을 이용한 숫자음 인식성능 향상에 관한 연구)

  • 이기철
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1994.06c
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    • pp.403-406
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    • 1994
  • 음성은 화자의 상태 및 주변 환경에 따라 그 특징이 다양하게 변화한다. 본 논문에서는 음성신호의 특징 파라미터로 널리 쓰이고 있는 mel-cepstrum에 대해, 단어내에서의 변화를 정규화함으로써 인식성능을 향상시키고자 하였다. mel-cepstrum이란 단어 전체에 대한 mel-cepstrum의 평균 값으로 normalize 시킨 것이다. 한국어 숫자음에 대한 인식 실험결과, 본 논문에서 제안한 정규화된 mel-cepstrum이 정규화되지 않은 mel-cepstrum에 비해 우수한 인식 성능을 나타내었다. 또한 잡음 환경하에서 비교 실험한 결과에서도 상대적으로 우수한 인식률을 보였다.

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