• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.12
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• pp.1548-1555
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• 1999

본 논문에서는 하이퍼그래프의 {{{{k분 분할을 위한 서열화(vertex ordering) 알고리즘의 효율을 개선하기 위한 후처리 알고리즘인 재서열법을 소개한다. 제안된 알고리즘은 {{{{k분 분할을 위한 다양한 알고리즘에 쉽게 적용될 수 있다. 보통 초기 분할은 서열화를 기반으로 하는 알고리즘에 의해 형성된다. 그 후 제안된 알고리즘은 클러스터와 정점을 재배열하여 분할하는 과정을 반복함으로써 분할의 효율을 향상시켜간다. 이 방법을 여러 가지 그래프에 적용하여 향상된 결과를 얻었다.Abstract This paper addresses the post-processing algorithm for {{{{k-way hypergraph partitioning by using a cluster and vertex reordering method. The proposed algorithm applies to several {{{{k-way partitioning algorithm. Generally, the initial partition generating method is based on a vertex ordering algorithm. Our reordering algorithm construct an enhanced partitioning by iteratively partition the reodered clusters and vertices. Experimental results on several graphs demonstrate that reodering provides substantial enhancement.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.4
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• pp.354-358
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• 2001

This paper presents a fuzzy neural network model which solves the underutilization problem. This fuzzy neural network has both stability and flexibility because it uses the control structure similar to AHT(Adaptive Resonance Theory)-l neural network. And this fuzzy nenral network does not need to initialize weights and is less sensitive to noise than ART-l neural network is. The learning rule of this fuzzy neural network is the modified and fuzzified version of Kohonen learning rule and is based on the fuzzification of leaky competitive leaming and the fuzzification of conditional probability. The similarity measure of vigilance test, which is performed after selecting a winner among output neurons, is the relative distance. This relative distance considers Euclidean distance and the relative location between a datum and the prototypes of clusters. To compare the performance of the proposed fuzzy neural network with that of Kohonen Self-Organizing Feature Map the IRIS data and Gaussian-distributed data are used.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.49 no.5
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• pp.541-547
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• 2011

Nanorod-clustered $MnO_2$ precursors with ${\alpha}$-, ${\beta}$-, and ${\gamma}$-phases are synthesized by hydrothermal reaction of $MnSO_45H_2O$ and $(NH_4)S_2O_8$. The formation of nanorod-clustered ${\beta}-MnO_2$ is particularly confirmed under the conditions of high reactant concentration and hydrothermal reaction at $150^{\circ}C$. The spinel $LiMn_2O_4$ nanorod-clusters are also prepared by lithiating the $MnO_2$ precursors, varying the concentration of lithiating agent ($LiC_3H_3O_2{\cdot}2H_2O$) and heat treatment temperature, and characterized for use as cathode material of lithium-ion batteries. As a result, the nanorod-clustered $LiMn_2O_4$ prepared from the ${\beta}-MnO_2$ at higher $LiC_3H_3O_2{\cdot}2H_2O$ concentration and the annealing at $800^{\circ}C$ is proven to show the cubic spinel structure and to achieve the high initial discharge capacity of 120 mAh/g.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2008.11a
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• pp.37-37
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• 2008

고온에서 안정적인 DLC막을 성막하기 위해 PECVD공정에서 실리콘을 첨가하여 제조하였다. 기존의 실리콘첨가 DLC막과는 다르게 고온에서 생성됨으로 마이크로 클러스터 형태의 DLC구조로서 disordered 영역이 넓게 존재하고 있어 I(D)/I(G)비에서의 변화가 있는 것이 관찰되었다. 실리콘 양이 증가할수록 값이 낮아지는 것이 관찰되는데 이는 실리콘량이 증가하면서 수소의 위치에 실리콘이 결합하면서 sp3 단일구조형태의 코팅 막을 만드는 것이 관찰된다. 고온 어닐링효과로 내부구조에서 다량의 sp2구조가 관찰되는 것으로서 DLC막이 어느 정도 흑연화되지만, 실리콘이 SiC에서 SiOx로 $SiO_2$와 SiOH막으로 바뀌는 면서 마찰계수가 낮은 DLC막을 유지할 것으로 기대되며, XPS와 FT-IR분석에 의해 이러한 상들의 존재를 관찰할 수 있었다. 특히 공정상 TMS이 증가하면 첨가된 Si에 의해 형성되는 막이 초기부터 OH기를 다량 포함하고 있는 것을 알 수 있었고, 온도 상승에 의해서 실리콘표층에 더욱 많은 SiOx계열의 물질이 생성되는 것이 명확하게 발견되었다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.16A no.6
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• pp.411-418
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• 2009

Vector quantization algorithm based on fuzzy clustering has been widely used in the field of data compression since the use of fuzzy clustering analysis in the early stages of a vector quantization process can make this process less sensitive to its initialization. However, the process of fuzzy clustering is computationally very intensive because of its complex framework for the quantitative formulation of the uncertainty involved in the training vector space. To overcome the computational burden of the process, this paper introduces an array architecture for the implementation of fuzzy vector quantization (FVQ). The arrayarchitecture, which consists of 4,096 processing elements (PEs), provides a computationally efficient solution by employing an effective vector assignment strategy during the clustering process. Experimental results indicatethat the proposed parallel implementation providessignificantly greater performance and efficiency than appropriately scaled alternative array systems. In addition, the proposed parallel implementation provides 1000x greater performance and 100x higher energy efficiency than other implementations using today's ARMand TI DSP processors in the same 130nm technology. These results demonstrate that the proposed parallel implementation shows the potential for improved performance and energy efficiency.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.5
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• pp.871-876
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• 2006

In this thesis, to accurately measure 3D face information using the spatial encoding patterns, the new algorithm to segment the pattern images from initial face pattern image is proposed. If the obtained images is non-homogeneous texture and ambiguous boundary pattern, the pattern segmentation is very difficult. Furthermore. the non-encoded areas by accumulated error are occurred. In this thesis, the FCM(fuzzy c-means) clustering method is proposed to enhance the robust encoding and segmentation rate under non-homogeneous texture and ambiguous boundary pattern. The initial parameters for experiment such as clustering class number, maximum repetition number, and error tolerance are set with 2, 100, 0.0001 respectively. The proposed pattern segmentation method increased 8-20% segmentation rate with conventional binary segmentation methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.06a
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• pp.183-185
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• 2014

The purpose of this paper aims at contributing to the national economic development through global competitiveness enhancement by marine finance's hub and marine logistics cluster by finance specialization and finance support as a creative-type service industry in global shipping port logistics. This study adopted the integrated approach and applied it to policy implementation to achieve the effectiveness. Creative-type marine finance development stages as a tool of policy implementation and the guide line for the time of policy implementation are followed by Stage 1(Construction & Growth Policy) for 2013~2016, Stage 2(Forstering & Activation Policy) for 2017~2019) and Stage 3(Continuous Development Policy) after 2020 until its completion. Korea has the inferiority over the competitiveness in global marine finance and needs a strategic approach to secure the liquidity of marine finance; interim, Islamic finance has been come to the force as a new alternative in financial transaction being accompanied by a spot transaction since the crisis of global finance. In order to create a potential slack of Korea in marine finance practice, in addition, this study suggests a consortium with the circle of Islamic finance as a clue of an easier policy implementation at the beginning stage.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.7-12
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• 1999

정보 검색 시스템은 사용자 질의의 키워드들과 문서들의 유사성(similarity)을 기준으로 관련 문서들을 순서화하여 사용자에게 제공한다. 그렇지만 인터넷 검색에 사용되는 질의는 일반적으로 짧기 때문에 보다 유용한 질의를 만들고자 하는 노력이 지금까지 계속되고 있다. 그러나 키워드에 포함된 정보가 제한적이기 때문에 이에 대한 보완책으로 사용자의 적합성 피드백을 이용하는 방법을 널리 사용하고 있다. 본 논문에서는 일반적인 적합성 피드백의 가장 큰 단점인 빈번한 사용자 참여는 지양하고, 시스템에 기반한 적합성 피드백에서 배제한 사용자 참여를 유도하는 검색 문서의 분류 정보에 기반한 용어 클러스터 질의 확장 모델(Term Cluster Query Expansion Model)을 제안한다. 이 방법은 검색 시스템에 의해 검색된 상위 n개의 문서에 대하여 분류기를 이용하여 각각의 문서에 분류 정보를 부여하고, 문서에 부여된 분류 정보를 이용하여 분류 정보의 수(m)만큼으로 문서들을 그룹을 짓는다. 적합성 피드백 알고리즘을 이용하여 m개의 그룹으로부터 각각의 용어 클러스터(Term Cluster)를 생성한다. 이 클러스터가 사용자에게 문서 대신에 피드백의 자료로 제공된다. 실험 결과, 적합성 알고리즘 중 Rocchio방법을 이용할 때 초기 질의보다 나은 성능을 보였지만, 다른 연구에서 보여준 성능 향상은 나타내지 못했다. 그 이유는 분류기의 오류와 문서의 특성상 한 영역으로 규정짓기 어려운 문서가 존재하기 때문이다. 그러나 검색하고자 하는 사용자의 관심 분야나 찾고자 하는 성향이 다르더라도 시스템에 종속되지 않고 유연하게 대처하며 검색 성능(retrieval effectiveness)을 향상시킬 수 있다.사용되고 있어 적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.5
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• pp.375-381
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• 2016

Recently, a foreground-background segmentation using codebook model has been researched actively. The codebook is created one for each pixel in the image. The codewords are vector-quantized representative values of same positional training samples from the input image sequences. The training is necessary for a long time in the most of codebook-based algorithms. In this paper, the initial codebook model is generated simply using median operation with several image frames. The initial codebook is updated to adapt the dynamic changes of backgrounds based on the frequencies of codewords that matched to input pixel during the detection process. We implemented the proposed algorithm in the environment of visual c++ with opencv 3.0, and tested to some of the public video sequences from PETS2009. The test sequences contain the various scenarios including quasi-periodic motion images, loitering objects in the local area for a short time, etc. The experimental results show that the proposed algorithm has good performance compared to the GMM algorithm and standard codebook algorithm.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.5
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• pp.299-303
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• 2017

By piling up hidden layers in artificial neural networks, deep learning is delivering outstanding performances for high-level abstraction problems such as object/speech recognition and natural language processing. Alternatively, deep-learning users often struggle with the tremendous amounts of time and resources that are required to train deep neural networks. To alleviate this computational challenge, many approaches have been proposed in a diversity of areas. In this work, two of the existing Apache Spark-based acceleration frameworks for deep learning (SparkNet and DeepSpark) are compared and analyzed in terms of the training accuracy and the time demands. In the authors' experiments with the CIFAR-10 and CIFAR-100 benchmark datasets, SparkNet showed a more stable convergence behavior than DeepSpark; but in terms of the training accuracy, DeepSpark delivered a higher classification accuracy of approximately 15%. For some of the cases, DeepSpark also outperformed the sequential implementation running on a single machine in terms of both the accuracy and the running time.