• Title/Summary/Keyword: 제약실험

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Working memory and sensitivity to prosody in spoken language processing (언어 처리에서 운율 제약 활용과 작업 기억의 관계)

  • Lee, Eun-Kyung
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.23 no.2
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    • pp.249-267
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    • 2012
  • Individual differences in working memory predict qualitative differences in language processing. High span comprehenders are better able to integrate probabilistic information such as plausibility and animacy, the use of which requires the computation of real world knowledge in syntactic parsing (e.g.,[1]). However, it is unclear whether similar individual differences exist in the use of informative prosodic cues. This study examines whether working memory modulates the use of prosodic boundary information in attachment ambiguity resolution. Prosodic boundaries were manipulated in globally ambiguous relative clause sentences. The results show that high span listeners are more likely to be sensitive to the distinction between different types of prosodic boundaries than low span listeners. The findings suggest that like high-level constraints, the use of low-level prosodic information is resource demanding.

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Robust production and transportation planning for TFT-LCD industry under demand and price uncertainties using scenario model (시나리오 모델을 활용한 수요 및 가격 불확실성이 존재하는 TFT-LCD 산업에서의 Robust 생산 및 수송계획)

  • Shin, Hyun-Joon;Ru, Jae-Pil
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.11 no.9
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    • pp.3304-3310
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    • 2010
  • This study solves the decision making problems for TFT-LCD manufacturing supply chain with demand and price uncertainties by establishing robust production and distribution strategies. In order to control the decisions regarding production graded by quality, inventory level and distribution, this study develop scenario model based stochastic mixed integer linear programs (SMILPs) that consider demand and price uncertainties as well as realistic constraints such as capacities etc. The performance of the solution obtained from the SMILPs using robust algorithms will be evaluated through various scenarios.

Exemplar-based Image Inpainting with Geometric Constraints for View Synthesis (가상 시점 생성을 위한 기하학적 제약조건을 이용한 예제 기반 영상 인페인팅)

  • Choi, Sunghwan;Ham, Bumsub;Sohn, Kwanghoon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.369-372
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    • 2011
  • 본 논문에서는 가상 시점 생성 시 발생하는 홀 영역의 메움 기법에 관하여 기하학적 제약조건을 이용한 예제 기반 영상 인페인팅 기술을 제안한다. 생성된 가상 시점이 실제 카메라들의 중간에 위치하는 경우, 이 때 발생하는 홀 영역은 시점 간 보상으로 메울 수 있다. 하지만, 가상 시점이 실제 카메라들의 Field-of-View를 벗어난 경우에는 홀 영역에 대한 정보가 없기 때문에 이를 메우는데 어려운 문제가 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안한 방법은 예제 기반의 영상 인페인팅 기술을 이용하여 홀 영역을 메운다. 제안한 방법은 홀 영역의 기하학적 특성을 제약조건으로 우선순위(Priority)를 계산한다. 최적의 패치를 찾기 위해 컬러 정보뿐만 아니라 깊이 정보(Depth)를 활용한다. 또한, 전경 물체의 텍스쳐로 인하여 잘못된 패치가 선택되는 문제를 해결하기 위해 적응적으로 패치 크기를 변경한다. 실험 결과에서 제안한 방법은 일반적인 홀 메움 방식과 비교하여 객관적 평가와 주관적 평가 모두에서 시각적으로 우수한 결과를 보여주었다.

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MRF-based Adaptive Noise Detection Algorithm for Image Restoration (영상 복원을 위한 MRF 기반 적응적 노이즈 탐지 알고리즘)

  • Nguyen, Tuan-Anh;Hong, Min-Cheol
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.16 no.12
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    • pp.1368-1375
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    • 2013
  • In this paper, we presents a spatially adaptive noise detection and removal algorithm. Under the assumption that an observed image and the additive noise have Gaussian distribution, the noise parameters are estimated with local statistics, and the parameters are used to define the constraints on the noise detection process, where the first order Markov Random Field (MRF) is used. In addition, an adaptive low-pass filter having a variable window sizes defined by the constraints on noise detection is used to control the degree of smoothness of the reconstructed image. Experimental results demonstrate the capability of the proposed algorithm.

Analysis of Multiple Links Services for Development of Bluetooth Based Application (블루투스 기반 어플리케이션 개발을 위한 다중 링크 서비스 분석)

  • Song, Young-Ho;Lee, Tae-Yang;Yeo, Jong-Yun;Moon, Chan-Woo;Jeong, Gu-Min
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.10 no.5
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    • pp.173-178
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    • 2010
  • In this paper, we analyze the performance of multilink Bluetooth service and design the multilink application between various Bluetooth devices. There are many restrictions for the Bluetooth based multilink services. Especially, these restrictions occur due to SCO and ACL which construct logical links. In forming ake a scatternet, only one SCO link can be utilized. Also, the number of ACL link depends on the number of RFCOMM channels. High quality audio data streaming cannot be supported by using SCO link. In that case, ACL link should be used for the audio streaming and the data rate of other data links decreases. We implemented the multilink services to verify the considerations for the multilink service.

Using Local Dependency for Dependency Parser of Korean (한국어 파서에서의 지역 의존관계의 이용)

  • Ryu, Pum-Mo;Lee, Jong-Hyeok;Lee, Geun-Bae
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1996.10a
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    • pp.464-468
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    • 1996
  • 본 논문에서는 한국어 의존관계 파서의 정확성 및 효율성을 높이기 위해 구구조 내의 지역적 수식 특성을 반영할 수 있는 지역 의존관계의 사용을 제안한다. 의존문법은 자유어순 언어를 잘 설명할 수 있는 장점이 있지만, 전체 문장구조에 관한 의존제약이 너무 미약하기 때문에 단순히 어절간 구문 의존 제약만으로는 원하지 않는 분석 결과가 너무 많이 생성된다. 그러나 자유어순 언어라 하더라도 지역적인 구구조에는 일정한 어순 제약이 존재한다. 명사구, 용언구 등과 같은 구구조를 분석해 보면 수식어의 지배소는 반드시 그 구 안에 있다. 이러한 구조 정보에 기반을 둔 지역 의존관계 규칙을 이용하면 하나의 의존소에 대해서 지배소로 사용될 수 있는 어절의 범위를 제한하여, 원하지 않는 분석 결과를 줄일 수 있다. 한국어는 기본 문장 구조가 그대로 사용되기보다는 하나 이상의 수의 요소들이 첨가되어 보다 긴 문장 구조로 사용되는 경우가 많기 때문에, 본 논문에서 제안한 방법은 시스템 전체의 성능 및 효율을 크게 향상시킬 수 있다. 실험에서는 파싱의 첫 번째 단계에서 지역 의존관계 규칙을 사용하였을 경우 사용하지 않았을 때에 비해서 의존관계의 수가 평균 69% 정도로 줄어들었다.

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Fast Blind Image Denoising Algorithm Based on Estimating Noise Parameters (노이즈 매개변수 예측 기반 고속 노이즈 제거 방식)

  • Nguyen, Tuan-Anh;Kim, Beomsu;Hong, Min-Cheol
    • Journal of IKEEE
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    • v.18 no.4
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    • pp.523-531
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    • 2014
  • In this paper, a fast single image blind denoising algorithm is presented, where noise parameters are estimated by local statistics of an observed degraded image without a prior information about the additive noise. The estimated noise parameters are used to define the constraints on the noise detection which is coupled with the 1st-order Markov Random Field. In addition, an adaptive modified weighted Gaussian filter is introduced, where variable window sizes and weighting coefficients defined by the constraints are used to control the degree of the smoothness of the reconstructed image. The experimental results demonstrate the capability of the proposed algorithm. Please put the abstract of paper here.

An Adaptive Genetic Algorithm with a Fuzzy Logic Controller for Solving Sequencing Problems with Precedence Constraints (선행제약순서결정문제 해결을 위한 퍼지로직제어를 가진 적응형 유전알고리즘)

  • Yun, Young-Su
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.17 no.2
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    • pp.1-22
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    • 2011
  • In this paper, we propose an adaptive genetic algorithm (aGA) approach for effectively solving the sequencing problem with precedence constraints (SPPC). For effective representation of the SPPC in the aGA approach, a new representation procedure, called the topological sort-based representation procedure, is used. The proposed aGA approach has an adaptive scheme using a fuzzy logic controller and adaptively regulates the rate of the crossover operator during the genetic search process. Experimental results using various types of the SPPC show that the proposed aGA approach outperforms conventional competing approaches. Finally the proposed aGA approach can be a good alternative for locating optimal solutions or sequences for various types of the SPPC.

CS-RANSAC Algorithm using Machine Learning Technique (머신러닝 기법올 적용한 CS-RANSAC 알고리즘)

  • Ko, Seunghyun;Yoon, Ui-Nyoung;Alikhanov, Jumabek;Jo, Geun-Sik
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2016.10a
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    • pp.632-635
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    • 2016
  • 증강현실에서 영상과 증강된 콘텐츠 간의 이질감을 줄이기 위해서 정확한 호모그래피 행렬을 추정해야 하며, 정확한 호모그래피 행렬을 추정할때 RANSAC 알고리즘이 널리 사용된다. 그러나 RANSAC 알고리즘은 랜덤 샘플링 과정을 반복적으로 거치기 때문에 불필요한 연산 과정이 발생하고 이로 인해 알고리즘의 효율이 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해 DCS-RANSAC 알고리즘이 제안되었다. 제안된 DCS-RANSAC 알고리즘은 이미지를 특징점 분포 패턴에 따라 그룹으로 분류하고 각 그룹에 제약조건 문제를 적용하여 불필요한 연산 과정을 줄이고 정확도를 향상시킨 알고리즘이다. 그러나 DCS-RANSAC 알고리즘에서 사용된 이미지 그룹 데이터는 수동적인 방법을 통해 직관적으로 분류되어 있지만 특징점 분포 패턴이 다양하지 않아 분류시 정확도가 저하되는 경우가 있다. 위의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 머신러닝 기법을 통해 이미지들을 자동으로 분류하고 각 그룹마다 각기 다른 제약조건을 적용하는 MCS-RANSAC 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 머신러닝 기법을 사용하여 전처리 단계에서 이미지를 분류하고 분류된 이미지에 제약조건을 적용시켜 알고리즘의 처리시간을 줄이고 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 MCS-RANSAC은 DCS-RANSAC 알고리즘에 비해 수행시간이 약 6% 단축되었고 호모그래피 오차율은 약 15% 줄어들었으며 참정보 비율은 2.8% 증가한 것으로 확인되었다.

Reducing Power Consumption of a Scheduling for Reuse Module Selection under the Time Constraint (시간 제약 조건 하에서의 모듈 선택 재사용을 위한 전력 감소 스케줄링)

  • 최지영;김희석
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.29 no.3A
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    • pp.318-323
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    • 2004
  • In this paper, we present a reducing power consumption of a scheduling for reuse module selection under the time constraint. Traditional high-level synthesis do not allow reuse of complex, realistic datapath component during the task of scheduling. On the other hand, the proposed scheduling of reducing power consumption is able to approach a productivity of the design the low power to reuse which given a library of user-defined datapath component and to share of resource sharing on the switching activity in a shared resource. Also, we are obtainable the optimal the scheduling result in experimental results of our approach various HLS benchmark environment using chaining and multi-cycling in the scheduling techniques.