본 논문에서는 기존의 중간조 처리 방법들의 단점을 개선하고 원영상의 색을 충실히 재현하기 위해 도트 패턴 데이터베이스를 사용한 모델 기반의 중간조처리 방법을 제안한다. 제안한 방법은 우수한 화질의 풀력 영상을 얻기 위해 BNM을 기반으로 도트 패턴을 생성한 후 원형 도트 중첩 모델과 하드웨어의 점이득을 적용하여 도트 패턴 데이터베이스를 생성한다. 도트 패턴 데이터베이스는 하나의 밝기값에 도트 패턴각각 하나씩 구성되므로 출력 영상에서 원영상 화소의 색을 충실히 재현할 수 있다. 이 과정에서 인간 시각특성을 적용하여 현재 화소의 색에 대해 국부적으로 인간 시각에 적합한 도트 패턴을 선택한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.4
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pp.396-403
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1999
본 논문에서는 새로운 블록기반 신경망을 제안하고 블록기반 신경망의 패턴류 성능을 확인하였다. 블록기반 신경망은 4개의 가변 입출력을 가지는 블록을 기본 구성요소로하고 있으며 블록들의 2차원배열 형태로 이루어진다. 블록기반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬수 있는 새로운 신경망 모델이다. 블록 기반 신경망의 구조와 가중치를 재고성 가능 하드웨어(FPGA)의 비트열에 대응시키고 유전자 알고리즘에 의하여 전역최적화를 하여 구조와 가중치를 최적화한다. 유전 알고리즘에 의하여 설계된 블록기반 신경망을 비선형 결정평면을 가지는 여러 학습패턴에 적용하여 패턴분류 성능을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.335-336
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2021
디자인 패턴은 클래스와 객체를 활용한 23가지의 개발자 의도를 만족시켜주는 최선의 실천법들을 정리한 것이다. 디자인 패턴은 설계 경험과 객체지향 패러다임의 기반 지식들을 필요하므로 실질적인 패턴 학습에 어려움이 있다. 디자인 패턴 학습에 대한 도움을 제시해 줄 수 있는 가이드라인으로 기술 습득 모델에 활용하는 드라이퍼스 모델을 적용하는 것을 제안하고자 한다. 드라이퍼스 단계별 모델을 기반으로 단계 별 디자인 패턴 학습 단계를 제시한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.209-214
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1999
패턴기반기계번역방식은 원시언어패턴과 그에 대한 대역언어패턴들의 쌍을 이용하여 구문분석과 변환을 수행하는 기계번역방식이다. 패턴기반 기계번역방식은 번역할 때 발생하는 애매성을 해소하기 위해 패턴의 길이를 문장단위까지 늘이기 때문에, 패턴의 수가 급증하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 패턴의 단위를 구단위로 한정시킬 때 발생하는 애매성을 해소하는 방법으로 시소러스를 기반으로 한 두단계 대역어 선택 방식을 제안함으로써 효과적으로 애매성을 감소시키면서 패턴의 길이를 줄이는 모델을 제시한다. 두단계 대역어 선택 방식은 원시언어의 한 패턴에 대해 여러 가능한 목적언어의 대역패턴들이 있을 때, 첫 번째 단계에서는 원시언어 내에서의 제약조건에 맞는 몇가지 대역패턴들을 선택하고, 두번째 단계에서는 목적언어 내에서의 제약조건에 가장 적합한 하나의 대역패턴을 선택하는 방식이다. 또한 본 논문에서는 이와 같은 모델에서 패턴의 수가 코퍼스의 증가에 따른 수렴가능성을 논한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.551-553
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1999
최근에는 기하학적인 www의 성장과 더불어 인터넷 서비스를 통한 정보 획득과 고유, 교환 및 원격 시스템 접속을 통한 인터넷 응용 처리 서비스에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그리고 이를 기반으로 소프트웨어 생산성과 품질 향상을 위한 재사용을 이루기 위해 명확한 해결책으로 설계 패턴 재사용이 제시되었다. 그러므로 이들 설계 패턴을 웹을 기반으로 다수의 사용자가 융통성 있는 시스템 구축시 필요로 하는 패턴을 공유할 수 있는 적절한 설계 패턴 라이브러리 시스템이 요구되어졌다. 이는 웹 상에서 설계 패턴의 효율적인 검색과 의도된 패턴의 생성을 재사용 가능하도록 패턴 구조를 다운로드하고 보다 도메인 한정적인 응용 생산을 지원하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 웹 상에서 설계 패턴 라이브러리를 ASP(Active Server Page)를 이용하여 구현하였다. 본 시스템을 통해 설계 패턴 재사용자들은 패턴을 등록, 수정, 삭제하고 또한 패턴을 대화적으로 검색하고 이해하며, 구조를 다운 받을 수 있다. 따라서 애플리케이션 시스템 구축에서 설계 패턴 사용자의 효율적인 방법을 제공한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.148-150
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2001
발견된 Web Usage 패턴들은 분석하는 전문가에게는 불필요하고 흥미롭지 못해 의사결정에 도움이 못되는 경우가 많다. 따라서 발견된 패턴에 대한 도메인 전문가의 사전 Belief에 기반한 패턴 검증 과정이 필요하다. 발견된 패턴의 유용성 여부는 패턴의 Unexpectedness를 측정함으로써 결정할 수 있다. 본 논문에서는 패턴의 Unexpectedness를 전문가의 Belief에 기반하여 검증하기 위한 새로운 방법론 제안한다. 발견된 패턴과 전문가 Belief를 매칭 알고리즘을 이용하여 패턴을 4가지(완전일치, 조건부 일치, 결과부 일치, 완전 불일치)로 분류하는 1차 검증과 1차 검증 결과의 4가지 분류데이터를 통계적 추론 방법인 Dempster-chafer에 적용한 2차 검증으로 나뉜다. 1차 검증 과정은 패턴의 분류 용이성을 부여하나 패턴의 Unexpectedness에 대한 신뢰성을 제공하지 못한다. 이 문제점을 2차 검증 과정을 통해 해결한다.
One of the popular methods used for pattern classification is the MBR (Memory-Based Reasoning) algorithm. Since it simply computes distances between a test pattern and training patterns or hyperplanes stored in memory, and then assigns the class of the nearest training pattern, it is notorious for memory usage and can't learn additional information from new data. In order to overcome this problem, we propose an incremental learning algorithm (iMPA). iMPA divides the entire pattern space into fixed number partitions, and generates representatives from each partition. Also, due to the fact that it can not learn additional information from new data, we present iMPA which can learn additional information from new data and not require access to the original data, used to train. Proposed methods have been successfully shown to exhibit comparable performance to k-NN with a lot less number of patterns and better result than EACH system which implements the NGE theory using benchmark data sets from UCI Machine Learning Repository.
Seo, Young-Ae;Huang, Yinxia;Hong, Mu-Xyo;Choi, Sung-Kwon
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.607-610
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2002
패턴에 기반한 자동번역 시스템에 있어서, 번역률을 결정하는 가장 중요한 요소는 패턴의 양과 질이다. 필요한 대량의 패턴을 단기에 구축하기 위해서 패턴 정보 기술상의 잉여성을 줄일 필요가 있다. '하다' 동사는 한국어에서 가장 빈번하게 사용되는 동사 중의 하나로서, 'X를 하다'와 'X하다'의 2가지 구문 구조를 갖는다. 본 논문에서는 동사구 패턴에 기반한 한중 자동 번역 시스템에서 'X를 하다'와 'X하다' 구문간의 상관성을 이용하여 두 구문이 'X하다' 동사에 대한 동사구 패턴을 공유하도록 함으로써 동사구 패턴 구축 시에 정보의 중복 기술을 피하고, 패턴의 적용 범위를 넓힌다. 패턴의 공유로 인해 발생하는 대역문 생성 시의 문제점은, 'X를 하다' 구문에 대응하는 중국어 대역 형태 별로 분류하여 해결함으로써 패턴을 공유하면서도 번역의 질은 유지시킬 수 있는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.11a
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pp.309-310
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2010
본 논문에서는 패턴 분석 기반의 비접촉 사용자 인터페이스 제어 기법을 제안한다. 본 기법은 카메라가 장착된 기기에서 입력 받은 실시간 영상을 사용하여 패턴의 정보를 분석한다. 정의된 패턴을 기반으로 최초의 패턴 위치를 예측하고, 특징점 추출 기반 추적 기법을 통해 패턴의 위치를 갱신한다. 휴대용 기기의 다양한 사용 환경에 적합하도록, 정규 상관 계수와 특징점 추출 정보를 사용하여 패턴의 예측, 추적을 수행함으로써 밝기 변화에 강인한 사용자 인터페이스 기법을 제안한다. 실험을 통하여 본 논문이 제안하는 알고리즘이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.399-401
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2024
본 논문에서는 텍스처 합성 기술을 활용하여 가상의 거품 패턴 텍스처를 생성하기 위한 합성 데이터 구축 방법을 소개한다. 물리 기반 유체 시뮬레이션에서 거품 표현은 2차 효과(Secondary effects)로 분류되며, 그만큼 계산량이 큰 작업이다. 게임 업계에서는 저사양 디바이스에서도 실시간으로 게임이 실행되어야 하므로 상대적으로 계산량이 큰 물리 기반 시뮬레이션을 통해 거품을 표현하기 어렵다. 대부분 사용자가 임의로 그린 거품 패턴을 화면에 매핑하여 적은 계산량을 통해 거품을 표현하지만, 시뮬레이션을 통해 만들어진 데이터가 아니기 때문에 품질을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 물리 기반 시뮬레이션을 통해 만들어진 거품 패턴을 텍스처 합성 기술을 통해 재생산(Reproduction)함으로써 수작업으로 그린 거품 패턴에서는 표현하기 어려운 고품질 거품 패턴 텍스처를 만들어 낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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