• Title/Summary/Keyword: 정렬정확도

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A method for comparing documents using fingerprinting and sequence alignment. (지문법과 서열정렬법을 결합한 다단계 정렬 방법의 문서 유사도 비교)

  • Seo, Jongkyu;Ock, Chang-Seok;Cho, Hwan-Gue
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.576-579
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    • 2012
  • 문서유사도를 비교하는 방법은 지문법과 서열 정렬법이 널리 알려져 있다. 지문법은 계산속도가 빠른 대신 정확도가 떨어지며, 서열정렬법은 계산속도가 느린 대신 정확도가 높다. 다단계 정렬은 두 방법의 비중을 조절하여 문서 유사도를 비교할 수 있는 방법으로, 각 방법의 장점을 얻으면서 단점을 보완하도록 고안되었다[1]. 이 논문에서는 다단계 정렬방법에 대해 설명하고, 다단계정렬 방법에서 발생 가능한 단편화 문제를 제거하여 정확도를 향상시키는 방법에 대해 소개한다.

Protein Secondary Structure System Design Using Clustering Protein Database and Data Distribution Scheme (클러스터링 단백질 데이터베이스와 데이터 분산 기법을 적용한 단백질 이차구조예측 시스템 설계)

  • 이수진;김재훈;정진원;이원태
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.82-84
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    • 2003
  • 생물학 데이터베이스의 크기가 점점 증가함에 따라 데이터베이스를 사용하여 서열을 정렬할 경우 많은 처리시간이 필요하게 되었다. 단백질 이차구조예측 시스템에서 단백질 서열 데이터베이스를 이용해 사용자의 서열들을 정렬하는 부분에서도 많은 처리 시간을 요구한다. 본 논문에서는 단백질 데이터베이스를 비슷한 크기로 나눠 여러 노드에서 서열 정렬을 분산 처리하여 처리율을 높이고자 했다. 또한, ClustalW에서 서열들의 관계에 따라 다양한 BLOSUM을 사용하여 정렬의 정확도를 높이는 휴리스틱 전략을 적용하기 위해 기존의 데이터베이스를 클러스터링 하였다. 클러스터링된 데이터베이스의 대표서열과 사용자 서열의 거리를 비교하여 적합한 BLOSUM을 선택하여 보다 정확한 서열 정렬을 통해 단백질 이차구조예측의 정확도를 높이게 될 것이다. 본 논문에서는 대용량의 단백질 데이터베이스를 여러 노드를 사용하여 병렬 클러스터링하여 이를 이차구조예측 시스템에 적용하여 처리율과 정확도를 높이고자 하였다.

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An effective method for comparing similarity of document with Multi-Level alignment (다단계정렬을 활용한 효율적인 문서 유사도 비교법)

  • Seo, Jong-Kyu;Hwang, Hae-Lyen;Cho, Hwan-Gue
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.04a
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    • pp.402-405
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    • 2012
  • 문서와 문서간의 유사도들 측정하는 방법 은 크게 지문법 (fingerprint)을 이용한 방법과 서열 정렬(sequence alignment)알고리즘을 이용한 방법이 있다. 두 방법은 각각 속도와 정확도라는 장점을 가지고 있다. 다단계정렬(MLA, Multi-Level alignment))는 이러한 두 방법을 조합하여 탐색 속도와 정확도 사이의 비중을 사용자가 결정할 수 있도록 하기 위한 방법이다.[1] 다단계 정렬은 두 문서를 단위 블록(basis block)로 나누고 블록 간의 벡터를 비교하여 유사도를 측정하게 되는데, 본 연구에서는 초성 추출 및 어간 추출을 통해 단위 블록의 벡터를 빠른 시 간에 생성하고 비교하는 방법과 다단계 탐색을 통해 정확도를 유지하면서 빠르게 유사도를 측정하는 방식에 대해 설명한다. 실험결과 제안 방법을 통해 다단계 정렬 방법을 이용한 대용량 문서 비교의 속도가 2 배 이상 빨라짐을 보인다.

A Study on Deep Learning Model for Container Load Status Monitoring (컨테이너 적재 상태 모니터링을 위한 딥러닝 모델 연구)

  • Oh, Seyeong;Jeong, Junho;Choi, Bulim;Yeon, Jeong Hum;Seo, Yonguk;Kim, Sangwoo;Youn, Joosang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.320-321
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    • 2022
  • 부두 내 컨테이너를 적재하는 과정에서 정렬 상태가 부정확한 경우 강풍으로 인한 안전사고가 발생할 가능성이 있다. 본 논문에서는 컨테이너 안전사고를 예방하기 위한 딥러닝 기반의 컨테이너 정렬 상태 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 정렬을 분류하는 기준을 제시하고 YOLO 기반의 모델을 구현했다. 추론 속도, 검출 정확도, 분류 정확도를 기준으로 각 모델의 성능을 평가했으며 성능 결과는 YOLOv4모델이 YOLOv3모델에 비해서 추론 속도는 느리지만, 검출 정확도와 분류 정확도는 높음을 보인다.

A Study on Satellite Alignment Measurements Accuracy Improvement (인공위성 정렬 측정 정확도 향상을 위한 연구)

  • Choi, Jung Su;Kim, In-Gul
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.48 no.12
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    • pp.987-995
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    • 2020
  • Accurate alignment between high-performance payloads and attitude control sensors is essential factor to guarantee accurate attitude orientation and high pointing stability of the satellite. Space craft developers often use theodolite measurement system for satellite alignment during ground AIT(Assembly Integration and Test) phase. When measuring theodolite, errors may occur due to line of sight error, tilting axis error, vertical index error, and vertical axis error. In addition, errors that can occur during alignment measurements with multiple theodolites are analyzed through the alignment cube measurements test. Based on the alignment cube measurements test, a technical method that can improve the alignment measurement accuracy was suggested and it's measurements results satisfied the satellite design requirements.

Image Search Algorithm with Tile Alignment (타일 정렬을 이용한 이미지 검색 알고리즘)

  • 박웅;전호윤;신종우;전명재;조환규
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10b
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    • pp.712-714
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    • 2004
  • 인터넷상의 대부분 이미지 검색엔진들은 이미지의 실제 내용보다는 이미지 파일명이나 부가적인 색인과 같은 문자 정보에 의존하여 이미지 검색을 하고 있다. 한편 이미지의 색상 정보를 비교에 사용하는 RGB 히스토그램 방법은 수행시간은 짧지만 형태는 고려하지 않기 때문에 높은 정확도는 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지의 실제 내용을 비교하여 비정형의 복잡한 물체를 검색하는 새로운 이미지 검색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 이미지의 색상과 형태 정보를 담은 타일 서열을 local alignment 알고리즘으로 정렬하여 이미지 검색을 한다 비정형 물체인 음식 사진을 사용한 실험에서 기존의 방법 RGB 히스토그램을 이용한 방법보다 월등히 향상된 정확도를 나타내었다.

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Measurement methodology for the alignment accuracy of wafer stepper (웨이퍼 스텝퍼의 정렬정확도 측정에 관한 연구)

  • Lee, Jong-Hyun;Jang, Won-Ick;Lee, Yong-Il;Kim, Doh-Hoon;Choi, Boo-Yeon;Nam, Byung-Ho;Kim, Sang-Cheol;Kim, Jin-Hyuk
    • Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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    • v.11 no.1
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    • pp.150-156
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    • 1994
  • To meet the process requirement of semiconductor device manufacturing, it is necessary to improve the alignment accuracy in exposure equipments. We developed the excimer laser stepper and will describe the methodology for alignment measurement and experimental results. Our wafer alignment system consists of off-axis optics, TTL(Through The Lens) optics and high precision stage. Off-axis alignment utilizes the image processing and /or diffraction from thealign marks of off-centered chip area. On the other hand, TTL alignment can be used for the die-by-die alignment using dual beam interferometry. When only off-axis alignment was used, the experimental alignment error(lml+3 .sigma. ) was 0.26-0.29 .mu. m, and will be reduced down to 0.15 .mu. m by adding TTL alignment.

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Speed Improvement of Sentence Aligner for Parallel Text (병렬 코퍼스 구축을 위한 문장 자동 정렬 프로그램의 속도 개선)

  • Jeong, Seon-Yi;Lee, Kong Joo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2012.10a
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    • pp.163-168
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    • 2012
  • 문서 또는 문장 단위의 정렬이 통계적 기계 번역에 활발히 이용되고 있다. 문장 정렬은 통계 기반의 기계 번역에서 가장 중요한 작업으로 정렬의 정확도와 속도는 기계 번역 시스템의 성능을 좌우할 수 있다. 문장 정렬을 수행 할 때 대용량의 문서입력이 있을 경우 처리 속도가 상당히 늦어지는 문제를 지적하고 그 문제를 해결하는 두 가지 방법을 제안한다. 문서의 구조적 특성을 이용하여 문서의 경계정보를 추출하거나 또는 단어 출현 빈도의 따른 경계 추출방법을 이용하여 문제를 해결한다. 상기의 방법이 정렬 속도 저하 개선에 비교적 효과가 있고 그에 따른 성능 저하가 없음을 실험을 통하여 확인하였다.

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Rapid Alignment for SDINS Using Equivalent Linear Transformation (등가선형변환적용 항법시스템 급속 정렬)

  • Yu, Myeong-Jong;Park, Chan-Ju
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.35 no.5
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    • pp.419-425
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    • 2007
  • A rapid one-shot alignment method of the Strapdown INS (SDINS) for a vertical launch is proposed. The proposed alignment is performed using the accelerometer output of the Slave INS and the attitude of the Master INS. To improve the accuracy and the speed of the alignment, the equivalent linear transformation and the pre-filtering method are developed. Experiment results show that the proposed method is effective in improving the accuracy and the speed of the alignment.

자이로 바이어스 추정값을 이용한 센서 정렬오차 확인

  • O, Si-Hwan;Yun, Seok-Taek;Yun, Hyeong-Ju;Kim, Jin-Hui
    • The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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    • v.37 no.2
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    • pp.183.1-183.1
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    • 2012
  • 인공위성의 자세 제어 및 자세 결정에 사용되는 센서들의 정렬오차는 자세명령생성 오차, 자세제어 오차, 자세결정 오차 등과 더불어 지향정밀도를 저하시키는 하나의 요인으로 작용한다. 본 연구에서는 자이로 센서에만 정렬오차가 존재한다고 가정하는 상황에서 별추적기와 자이로 센서를 이용한 자세결정 필터에 의해 추정되는 자이로 바이어스 값만을 이용하여 자이로 센서의 정렬오차를 확인(Identification)하는 방법 및 결과에 대해 기술한다. 이를 추정하는 다른 방법으로는 여러 가지가 있으며 대표적으로 위성의 다축기동 정보를 입력으로 사용하는 확장칼만필터를 이용한 궤도상 보정(On-orbit Calibration) 방법이 있으나 본 연구에서는 위성의 기동 또는 많은 계산량을 소모하지 않고 비교적 간단하게 자이로 정렬오차를 추정하는 방법을 제시하였다. 그리고 실제 궤도상 위성의 거동 데이터를 이용하여 제안한 방법의 효율성을 검증하였다. 결과적으로, 제안된 방법을 이용했을 때 소수점 둘째 자리 이하의 정확도를 가지고 정렬오차가 추정됨을 확인하였다.

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