• Title/Summary/Keyword: 트리모형

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A Beta-distributed Timed Petri Net Model for Specification, Analysis and Playout Control of Multimedia Titles (멀티미디어 응용의 명세, 분석 및 재생제어를 위한 베타분포형 시간 패트리넷 모형)

  • 이진석;이강수
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.2 no.2
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    • pp.200-216
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    • 1999
  • In this paper, we propose a BTPN (Beta-distributed Timed Petri Net) model which is not only an effective multimedia synchronization and authoring specification model, but also a direct control model for playout of a title. Methods of specification of relationships among all media objects in a title by using the BTPN structure and language, as well as methods of analysis of the BTPN by means of a Remaining Timed Reachability Graph and Timing diagram, are proposed. A concept of critical object path, coming from PERT/CPM, is useful for modeling the uncertainty of playout of a multimedia title and editing of title.

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Rate-Distortion Model for HEVC Quadtree Coding (HEVC 쿼드트리 부호화를 위한 율-왜곡 모델)

  • Lee, Bumshik;Kim, Munchurl
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.169-172
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    • 2011
  • 최근 ISO/IEC의 MPEG과 ITU-T의 VCEG이 JCT-VC (Joint Collaborative Team for Video Coding)를 구성하여 HEVC (High Efficiency Video Coding) 차세대 비디오 압축 표준 제정을 위한 작업을 진행 중이다. 과거 압축률이 가장 좋은 것으로 알려진 H.264/AVC 보다 최대 50%까지 부호화 효율 향상을 목표로 하고 있다. HEVC는 H.264/AVC와는 상이한 부호화 구조를 채택하고 있고 작은 크기의 영상뿐만 아니라 크기가 큰 영상까지도 효율적으로 부호화할 수 있도록 설계되고 있다. 예측 및 변환 부호화 과정이 계층적 쿼드트리 구조를 가지며, 특히 변환 부호화는 작은 크기의 변환 블록으로부터 $32{\times}32$ 크기의 변환 블록까지 크게 확장되어 계층적 변환 구조를 이루며 부호화하도록 되어 있다. 본 논문에서는 기존 코덱과는 상이한 부호화 구조를 갖는 쿼드트리 부호화 기반 HEVC 코덱 표준을 위한 율-왜곡 (Rate-Distortion) 모델을 제안한다. 기존의 코덱에서는 부호화되는 기본 단위가 $16{\times}16$로 일정하고, 변환 및 양자화되는 블록의 크기 역시 $4{\times}4$또는 $8{\times}8$ 크기 단위로 그 블록의 크기가 작을 뿐만 아니라 고정된 크기를 사용한다. 따라서 단일 확률 모형을 사용하여 율-왜곡 모델을 만들었으며, 그 정확도 역시 비교적 정확한 결과를 얻었다. 그러나 HEVC에서는 계층적 가변 블록 크기를 갖는 기본 부호화, 예측 및 변환/양자화 기법을 사용하기 때문에 기존의 단일 모델로는 정확한 율-왜곡 모델을 만들어 내기 어렵다. 제안하는 방법은 HEVC의 기본 단위인 CU (Coding Unit)별로 독립적인 확률 모형을 사용하여 율-왜곡모델을 사용하는 것으로 CU의 크기가 가변적이고 CU 내의 텍스처 역시 크기에 따라 매우 다른 특성을 가지고 있기 때문에 단일 모델을 사용하는 것보다 매우 효율적인 것을 실험을 통하여 확인하였다.

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A Two-Phase Shallow Semantic Parsing System Using Clause Boundary Information and Tree Distance (절 경계와 트리 거리를 사용한 2단계 부분 의미 분석 시스템)

  • Park, Kyung-Mi;Hwang, Kyu-Baek
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.16 no.5
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    • pp.531-540
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    • 2010
  • In this paper, we present a two-phase shallow semantic parsing method based on a maximum entropy model. The first phase is to recognize semantic arguments, i.e., argument identification. The second phase is to assign appropriate semantic roles to the recognized arguments, i.e., argument classification. Here, the performance of the first phase is crucial for the success of the entire system, because the second phase is performed on the regions recognized at the identification stage. In order to improve performances of the argument identification, we incorporate syntactic knowledge into its pre-processing step. More precisely, boundaries of the immediate clause and the upper clauses of a predicate obtained from clause identification are utilized for reducing the search space. Further, the distance on parse trees from the parent node of a predicate to the parent node of a parse constituent is exploited. Experimental results show that incorporation of syntactic knowledge and the separation of argument identification from the entire procedure enhance performances of the shallow semantic parsing system.

Backward Reasoning in Fuzzy Petri - net Representation for Fuzzy Production Rules (퍼지생성규칙을 위한 퍼지페트리네트표현에서 후진추론)

  • Cho, Sang-Yeop
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.5 no.4
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    • pp.951-958
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    • 1998
  • In this paper, we propose a backward reasoning algorithm which can be utilized in the fuzzy Petri-net representation representing fuzzy production rules. The fuzzy Petri-net representation can be used to model a approximate reasoning system and implement a fuzzy inference engine. The proposed algorithm, which uses the proper belief evaluation functions according to fuzzy concepts in antecedentes and consequents of fuzzy production rules, is more closer to human intuition and reasoning than other methods. This algorithm generates the backward reasoning path from the goal to the initial nodes and evaluates the belief value of the goal node using belief evaluation functions.

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방파제케슨에 사용하는 신형식 푸팅구조의 역학적 특성과 구조해석

  • 한국어항협회
    • 어항어장
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    • s.2
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    • pp.86-127
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    • 1988
  • 버트리스 푸팅 케슨(Buttress footing caisson) 및 상형 푸팅 케슨의 역학특성을 해명하고 구조설계법을 검토할 목적으로 재하실험을 실시했다. 재하실험에는 배근의 제약등을 고려해서 실구조물의 1/4정도의 대형모형공시체를 사용해서 푸팅부를 중심으로 해석하기위해 푸팅에 선분포하중을 재하했다. 유한요소법에 따른 선형구조해석을 실시하여 변위, 단면력과 한계상황설계법에서의 산정식에서 얻어진 단면내력과를 비교하여 동설계법의 케슨구조물에 대한 적용성에 관하여 고찰했다. 이 보고로써 얻어진 주요한 결론은 아래와 같다. (1) 재하실험에 의하면 버트리스 푸팅공시체의 파괴형식은 버트리스부의 철근에 연한 부착할열파괴였다. 또 상형푸팅공시체에서는 푸팅부의 내면전단파괴였다. 양구조물을 설계할 때는 종래의 면외력만의 검토뿐아니라 면내력도 적절히 평가할 필요가 있다. (2) 양공시체 함께 푸팅 케슨본체와의 접합부 및 푸팅과 상자옆쪽의 벽과의 접합부에 변형이 일어나 종래의 판구조설계에서 가정하고 있는 판주변의 고정조건이 만족되지 않았다. 따라서 케슨구조물의 구조해석에서 구조전체계를 취급할 필요가 있고 부재단위에서는 단면력을 과대 또는 과소로 산정할 우려가 있다. (3) 철근강복시정도까지는 구조전체계를 모델화한 유한요소법에 의한 선형구조해석결과와 실험결과가 잘 일치했다. (4) 한계상태설계법에서의 굽음내력, 전단내력 및 구열폭의 산정식은 실험결과와 비교해서 어느쪽이나 안전측의 치를 부여했다.

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Link Weight Discrimination Analysis based Design of Input Nodes in ANN Models for Bankruptcy Prediction: Strong-Linked Neurons Selection and Weak-Linked Neurons Elimination Approach (연결강도판별분석에 의한 부도예측용 신경망 모형의 입력노드 설계 : 강체연결뉴론 선정 및 약체연결뉴론 제거 접근법)

  • 이웅규;손동우
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.469-477
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    • 2000
  • 본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.

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Design of Optimal Input Nodes in Artificial Neural Network Models for Bankruptcy prediction: Link Weight Discrimination Analysis Approach (부도예측용 인공신경망모형의 최적 입력노드 설계: 연결강도판별분석 접근)

  • 이웅규;손동우
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.251-258
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    • 2000
  • 인공신경망에 의해 부도예측을 하기 위해서는 여러 개의 재무비율을 입력변수 즉, 입력노드로 이용하는데, 이 가운데 적절한 입력노드를 선정하는 일은 예측력을 결정하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 새로운 입력노드 선정 휴리스틱을 제안하기 위하여 적절한 훈련이 끝난 인공신경망 모델에서 각 입력노드와 연결되는 가중치들의 합에 대한 절대값인 연결강도가 작은 경우 해당 노드는 출력값에 대한 설명력이 약할 것이다라는 연결강도판별 명제를 제시한다. 즉, 연결강도가 연결강도임계치보다 작은 입력노드는 제거 대상으로 분류할 수 있을 것이고, 이들 노드를 제외한 입력노드는 그렇지 않은 경우보다 더 나은 예측력을 보여 줄 수 있을 것이다. 연결강도판별 명제를 실증적으로 입증하기 위해 본 연구에서는 연결강도판별 선처리 과정에 대한 방법론을 제안하고 제안된 방법론에 의해 부도예측을 실시하여 아무런 선처리를 거치지 않은 모형과 비교하였고, 또 기존의 입력변수 선정방식 중에 하나인 의사결정트리 방식에 의한 입력변수 선정 모형과도 비교하여 더 나은 결과를 얻었다.

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Development of Rainfall-Runoff Model on Han River(I) - Data setting - (한강수계 유역유출 분석 모형 구축(I) - 자료구성을 중심으로-)

  • Maeng, seung-jin;Chanda, trivedi
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.784-787
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    • 2008
  • Growing needs for efficient management of water resources urge the joint operation of dams and integrated management of whole basin. As one of the tools for supporting above tasks, this study aims to constitute a hydrologic model that can simulate the streamflow discharges at some control points located both upper and down stream of dams. One of the currently available models is being studied to be applied with a least effort in order to support the ongoing project of KWATER (Korea Water Resources Corporation), "Establishment of integrated operation scheme for the dams in Han River Basin".

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Predicting Financial Success of a Movie Using Multiple Regression Analysis (다중회귀 분석을 이용한 영화 흥행 예측)

  • Jeong, Hoe-Yun;Yang, Hyung-Jeong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2013.07a
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    • pp.275-278
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    • 2013
  • 영화의 흥행 요소를 파악하여 영화의 흥행 여부를 예측하는 것은 영화의 수익성 부분에서 아주 중요하다. 영화 시장이 과거와는 다르게 증가함에 따라, 다양한 영화 흥행에 관한 예측 연구들이 개발되었다. 본 논문에서는 영화 흥행 요소들을 수집하고 다중회귀 분석을 통해서 유의수준을 만족하는 흥행 요소들을 선택한다. 그 후, 이러한 요소들을 예측 방법들의 입력값으로 사용하여 영화 흥행을 예측한다. 성능을 비교하기 위해 본 논문에서 제안한 방법과 현재 개발된 영화 흥행 예측 방법(다중회귀, 의사결정트리, 인공신경망)들을 정확도와 평균제곱근오차를 통해 예측 모형의 성능을 비교한다. 그 결과, 다중 회귀 분석을 통해 유의한 흥행요소들만을 고려한 예측 방법의 정확도가 모든 흥행 요소들을 고려한 예측 방법보다 평균 8.2% 향상되었고, 현재까지 개발된 영화 흥행 예측 방법보다 더 높은 예측 성능을 보여준다.

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A Model and Practical Example of the Thinking Extension Education Program for the Elementary Information-Gifted Students Using the Trees (트리를 이용한 초등정보영재의 사고력 신장을 위한 교육 프로그램 모형과 실제)

  • Jung, Deok-Gil;Kim, Byung-Joe;Ahn, Hyun-Jung;Lho, Young-Uhg
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.11 no.7
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    • pp.1400-1406
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    • 2007
  • The core part of education program of the gifted students in information is the thinking ability extension of the programming. We propose four phases of the education model : (1) problem understanding (2) visualization (3) symbolization (4) algorithmization. This model of four phases is applied to learn the abstract concept of recursion using the data structure of Tree. This model is verified by presenting the example of 'Hanoi Tower' to stimulate intellectual curiosity of the students and help to expand their thinking strength. Also, we show the characteristics of which the teaching subjects and learning activities have, by presenting and clarifying the type of education program, properties of the learning contents, and lower level components. The students can deepen and foster the growth of the learning contents by the students' activities of self-evaluation, and their thinking abilities are increased by the guidances of their teachers.