• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.4 no.2
• /
• pp.57-61
• /
• 1999

In the field of image compression, Classified Vector Quantization(CVQ) reveals attractive characteristics for preserving perceptual features, such as edges. However, the classification scheme is not generalized to effectively reconstruct different kinds of edge patterns in the original CVQ that predefines several linear-type edge classes: vortical edge horizontal edge diagonal edge classes. In this paper, we propose a new classification scheme, especially for edge blocks based on the similarity measure for edge patterns. An edge block is transformed to a feature vector that describes the detailed shape of the edge pattern The classes for edges are formulated automatically from the training images to result in the generalization of various shapes of edge patterns. The experimental results show the generated linear/nonlinear types of edge classes. The integrity of all the edges is faithfully preserved in the reconstructed image based on the various type of edge codebooks generated at 0.6875bpp.

• The Magazine of the IEIE
• /
• v.31 no.5
• /
• pp.35-41
• /
• 2004

지난 50여년간 사용해 왔던 아날로그TV가 디지털로 전환되면서, HDTV급 고화질과 CD급고음질의 TV 서비스를 안방에서 즐길 수 있게 되었다. 그러나, 사회가 매우 다양화됨에 따라 시청자의 활동성 및 생활 패턴도 과거와는 매우 달라졌으며, 휴대폰, PDA, 노트북 컴퓨터 등 휴대용 기기가 일반화됨에 따라 이동 중에도 선명한 화질의 TV를 즐기고자 하는 요구가 급속히 증대되고 있다.(중략)

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2008.10a
• /
• pp.118-123
• /
• 2008

온톨로지란 실세계에 존재하는 사물 및 개념, 그리고 용어들 간의 관계들을 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 표현한 것이다. 온톨로지 구축에 있어서 대용량 코퍼스의 활용은 해당코퍼스에서 등장하는 용어들과 이들 사이에서 나타나는 문자열을 일종의 패턴으로 취급하여 특정 패턴과 함께 나타나는 용어 쌍들을 해당 패턴이 대표하는 의미 관계로 설정하는 방식을 취한다. 그러나 기존의 방법은 주로 두 용어들 사이에서 나타나는 문자열만을 고려하여 패턴을 추출하기 때문에 해당 문장에 포함된 보다 다양한 문장 정보들을 활용할 수 없다. 본 논문은 이러한 한계점을 감안하여, 용어 쌍 사이에서 나타나는 문자열과 주변 동사 정보를 함께 고려함으로써 패턴의 정교성을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 동사들의 동의어를 활용하여 다양한 용어들을 포괄할 수 있는 일반화된 패턴을 구축한다. 본 방법론은 is-a 관계의 경우 64%, part-of 관계의 경우 83%, made-of 관계의 경우 73%, use 관계의 경우 72%의 정확률을 보였으며 모두 기존 방법보다 향상된 결과를 가져왔다.

• Journal of Educational Research in Mathematics
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.67-86
• /
• 2011

This study aimed to examine first graders' recognition and thinking about mathematical patterns. To attain the goal, this paper analyzed 116 students' response with regard to repeating, growing, and changing patterns represented in both picture and number, and also analyzed four students' thinking process of the patterns through interview. It was found that students showed high recognition in repeating, growing, and changing patterns in order. Whereas there was no significant difference between picture and number representation in both repeating and growing patterns, pictures gained a bit higher scores than numbers in changing patterns. Also, according to the result of examining the thinking process by the patterns, students tended to consider the patterns as a bundle and tried to solve problems with counting strategies. The result of this paper provides an empirical foundation on how first graders recognize and think of various patterns.

• Explosives and Blasting
• /
• v.22 no.1
• /
• pp.15-22
• /
• 2004

일반적으로 석회석 광산에서의 발파는 ANFO를 사용하여 주로 시행되어지고 있다. Bulk장전 시스템의 도입으로 장약, 발파가 간편하여 효과적으로 발파를 할 수 있고 그 비용도 저렴하다는 장점을 가지고 있다. 그러나 수공에서의 장약이 불가능하고 낮은 위력으로 인해 저항선 및 공간격의 제한이 커서 이에 따르는 발파효율의 저하가 불가피 하였다. 본 연구는 현재 해외에서 일반화되어 사용되고 있는 Bulk EMX(HiMEX)폭약을 국내 현장에 적용함으로 그 적용 방법과 이점을 규명하고자 시행되었다. 대규모 석회석 광산을 대상으로 적정 패턴을 산출하기 위해 기존의 발파 패턴과 비교하여 시험발파를 시행하여 저항선 및 공간격을 산정 하였으며 이를 토대로 해서 성신양회, 현대시멘트 영월사업소와 함께 장기간 시험발파를 실시하고 그 자료를 검증하였다. 그 결과 HiMEX는 초유폭약에 비해 비중이 높아 공당 장약량은 45%정도 증가하나, 1발파 당 생산 물량이 증가하여 5%이상의 장약량 감소효과를 볼 수 있었다. 또한 35∼50%정도의 천공비용이 감소되는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.481-484
• /
• 2004

가상현실에 생성되는 NPC(Non-Player Character)의 인공지능을 설계하는 AI 디자이너가NPC 행동 패턴을 효율적으로 모델링을 할 수 있게 도와주는 FSM(Finite-State Machines) 도구를 제시한다. 이 도구는 FSM 각 상태와 상태의 변이에 따른 여러 가지 행동 패턴을 쉽게 모델링 할 수 있으며, AI를 디자인하는 디자이너가 가상현실 속에 존재하는 NPC의 AI를 설계 하고 프로그래머가 AI를 구현하는데 필요한 시간을 줄여준다. 또한 행동 패턴의 FSM 구조가 일반화되어 재사용성이 높아질 뿐만 아니라 AI를 하드코딩으로 구현 하는 것을 방지 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.230-232
• /
• 2007

최근의 온라인 응용 환경에서는 다양한 종류의 데이터 스트림을 다루고 있으며 이러한 데이터 스트림은 빠른 속도로 무한히 생성되고 실시간의 빠른 처리를 필요로 한다. 따라서 데이터 스트림 실시간 처리 및 분석 작업에서는 데이터 스트림을 지속적으로 모니터링하여 앞으로의 변화와 이에 따른 부하를 예측하고 성능을 조절하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 끊임없이 발생하는 데이터를 관찰하여 데이터가 발생하는 패턴을 찾아내고, 찾아낸 패턴을 기반으로 미래의 특정 시점에서 발생할 데이터 값을 미리 예측하는 효율적인 기법을 제안한다. 무한한 양의 데이터를 제한된 크기의 메모리 내에서 처리하여 현재부터 과거 특정시점까지 발생한 데이터의 패턴을 가장 정확히 일반화할 수 있는 함수를 찾아내고 그 함수를 기반으로 미래에 발생할 데이터의 값을 예측한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.5 no.2
• /
• pp.44-57
• /
• 1995

In this paper GFI (Generalized Fuzzy Isodata) and FI (Fuzzy Isodata) algorithms are studied and applied to the tire tread pattern classification problem. GFI algorithm which repeatedly grouping the partitioned cluster depending on the fuzzy partition matrix is general form of GI algorithm. In the constructing the binary tree using GFI algorithm cluster validity, namely, whether partitioned cluster is feasible or not is checked and construction of the binary tree is obtained by FDH clustering algorithm. These algorithms show the good performance in selecting the prototypes of each patterns and classifying patterns. Directions of edge in the preprocessed image of tire tread pattern are selected as features of pattern. These features are thought to have useful information which well represents the characteristics of patterns.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.4 no.2
• /
• pp.456-464
• /
• 1997

We describe a random prcess model that prvides sets of patterms whth prcisely contrlolled within-class varia-bility and between-class distinctions.We used these pattems in a simulation study wity the back-propagation netwoek to chracterize its perfotmance as we varied the process-controlling parameters,the statistical differences between the processes,and the random noise on the patterns.Our results indicated that grneralized statistical difference between the processes genrating the patterns provided a good predictor of the difficulty of the clssi-fication problem. Also we analyzed the performance of the Bayes classifier whith the maximum-likeihood cri-terion and we compared the performance of the neural network to that of the Bayes classifier.We found that the performance of neural network was intermediate between that of the simulated and theoretical Bayes classifier.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.13 no.2
• /
• pp.216-224
• /
• 2010

A RAM-based Neural Network(RNN) has the advantages of processing speed and hardware implementation. In spite of these advantages, it has a saturation problem, weakness of repeated learning and extract of a generalized pattern. To resolve these problems of RNN, the 3DNS model using cumulative multi discriminator was proposed. But that model does not solve the saturation problem yet. In this paper, we proposed a adaptive weight cumulative neural net(AWCNN) using the adaptive weight neuron (AWN) for solving the saturation problem. The proposed nets improved a recognition rate and the saturation problem of 3DNS. We experimented with the MNIST database of NIST without preprocessing. As a result of experimentations, the AWCNN was 1.5% higher than 3DNS in a recognition rate when all input patterns were used. The recognition rate using generalized patterns was similar to that using all input patterns.