There are many syntactic similarities between Japanese and Korean languages. Using these similarities, we can make out the Japanese-Korean translation system without most of syntactic analysis and semantic analysis. To improve the translation rates greatly, we have been developing the Japanese-Korean translation system using these similarities from several years ago. However, the system remains some problems such as a translation of inflected words, processing of multi-translatable words and so on. In this paper, we suggest the new method of Japanese-Korean translation by using relations of two neighboring words. To solve the problems, we investigated the connection rules of auxiliary verbs priority. And we design the translation table which is consists of entry tables and connection forms tables. A case of only one translation word, we can translate a Korean to Japanese by direct matching method use of only entry table, otherwise we have to evaluate the connection value by connection forms tables and then we can select the best translation word.
In this paper, we propose an efficient multi-object recognition and tracking scheme based on interest points of objects and their feature descriptors. To do that, we first define a set of object types of interest and collect their sample images. For sample images, we detect interest points and construct their feature descriptors using SURF. Next, we perform a statistical analysis of the local features to select representative points among them. Intuitively, the representative points of an object are the interest points that best characterize the object. in addition, we make the movement vectors of the interest points based on matching between their SURF descriptors and track the object using these vectors. Since our scheme treats all the objects independently, it can recognize and track multiple objects simultaneously. Through the experiments, we show that our proposed scheme can achieve reasonable performance.
One of the widely used methods for product recommendation in Internet storefronts is matching product features against target customer profiles. When using this method, it's very important to choose a suitable subset of features for recommendation efficiency and performance, which, however, has not been rigorously researched so far. In this paper, we utilize a dataset collected from a virtual shopping experiment in a Korean Internet book shopping mall to compare several popular methods from other disciplines for selecting features for product recommendation: the vector-space model, TFIDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency), the mutual information method, and the singular value decomposition(SVD). The application of SVD showed the best performance in the analysis results.
This paper proposes a skeleton-based hierarchical shape description scheme, called a skeleton tree, for accurate shape-based image retrieval. A skeleton tree represents an object shape as a hierarchical tree where high-level nodes describe parts of coarse trunk regions and low-level nodes describe fine details of boundary regions. Each node refines the shape of its parent node. Most of the noise disturbances are limited to bottom level nodes and the boundary noise is reduced by decreasing weights on the bottom levels. The similarity of two skeleton trees is computed by considering the best match of a skeleton tree to a sub-tree of another skeleton tree. The proposed method uses a hybrid similarity measure by employing both Fourier descriptors and moment invariants in computing the similarity of two skeleton trees. Several experimental results are presented demonstrating the validity of the skeleton tree scheme for the shape description and indexing.
To diagnose cardiac arrhythmia owing to reentry mechanism, cardiac conduction system was modeled by modified Hidden Markov modeled by evaluated. First, simulation of transient conduction states and output waves were made with initially assumed parametric values of cardiac muscle repolariztion time, conduction velocity and its automaticity. The output was a series of onset time and the name of the wave. Parameters determined the rate of beating, lengths of wave intervals, rate of abnormal beats, and the like. Several parameter sets were found to simulate normal sinus rhythm, supraventricular /ventricular tachycardia, atrial /vetricular extrasystole, etc. Then, utilizing the estimation theorems of Hidden Markov Model, the best conduction path was estimated given the previous output. With this modified estimation method, close matching between the simulated conduction path and the estimated one was confirmed.
The Spatial Image contents of Geomorphology 3-D environment is focused by the requirement and importance in the fields such as, national land development plan, telecommunication facility management, railway construction, general construction engineering, Ubiquitous city development, safety and disaster prevention engineering. The currently used DEM system using contour lines, which embodies geographic information based on the 2-D digital maps and facility information has limitation in implementation in reproducing the 3-D spatial city. Moreover, this method often neglects the altitude of the rail way infrastructure which has narrow width and long length. This As the results, We confirmed the solutions of varieties application for railway facilities management using 3-D spatial image contents and database design. Also, I suggested that U-city using railway modeling about matching methods of high density elevation value using 3-D aerial photo with laser data are best approach for detail stereo modeling and simulation.
Emissions inputs for use in air quality modeling of Korea were generated with the emissions inventory data from the National Institute of Environmental Research (NIER), maintained under the Clean Air Policy Support System (CAPSS) database. Source Classification Codes (SCC) in the Korea emissions inventory were adapted to use with the U.S. EPA's Sparse Matrix Operator Kernel Emissions (SMOKE) by finding the best-matching SMOKE default SCCs for the chemical speciation and temporal allocation. A set of 19 surrogate spatial allocation factors for South Korea were developed utilizing the Multi-scale Integrated Modeling System (MIMS) Spatial Allocator and Korean GIS databases. The mobile and area source emissions data, after temporal allocation, show typical sinusoidal diurnal variations with high peaks during daytime, while point source emissions show weak diurnal variations. The model-ready emissions are speciated for the carbon bond version 4 (CB-4) chemical mechanism. Volatile organic carbon (VOC) emissions from painting related industries in area source category significantly contribute to TOL (Toluene) and XYL (Xylene) emissions. ETH (Ethylene) emissions are largely contributed from point industrial incineration facilities and various mobile sources. On the other hand, a large portion of OLE (Olefin) emissions are speciated from mobile sources in addition to those contributed by the polypropylene industry in point source. It was found that FORM (Formaldehyde) is mostly emitted from petroleum industry and heavy duty diesel vehicles. Chemical speciation of PM2.5 emissions shows that PEC (primary fine elemental carbon) and POA (primary fine organic aerosol) are the most abundant species from diesel and gasoline vehicles. To reduce uncertainties in processing the Korea emission inventory due to the mapping of Korean SCCs to those of U.S., it would be practical to develop and use domestic source profiles for the top 10 SCCs for area and point sources and top 5 SCCs for on-road mobile sources when VOC emissions from the sources are more than 90% of the total.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.45
no.2
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pp.127-136
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2008
This paper proposes the efficient system for automatic design of FSS(Frequency Selective Surface) with periodic pattern and frequency characteristics specified by operator. The proposed system derives optimal design parameters through tool for analysis of FSS with arbitrary pattern, DB(Data Base) implemented from limited simulation and measurement data of FSS, and GA(Genetic Algorithm) for optimizing design parameters. FSS analysis tool consists of two analysis tools. One is the simulator for analysis of monolayer FSS that using moment method, another is the tool with approximated analysis method of FSS with dielectric layer. Given pattern configuration and characteristics specified by operators, the DB system searches the best matching FSS, and provides initial genes to GA from the searched parameters, which drastically reduces running time of GA for finding the FSS design parameters. In this paper, the proposed design system is verified through simulation and measurement about FSS with various patterns.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.4B
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pp.245-257
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2012
As one of the most challenging tasks in designing the Internet routers, packet classification is required to achieve the wire-speed processing for every incoming packet. Packet classification algorithm which applies binary search on trie levels to the area-based quad-trie is an efficient algorithm. However, it has a problem of unnecessary access to a hash table, even when there is no node in the corresponding level of the trie. In order to avoid the unnecessary off-chip memory access, we proposed an algorithm using Bloom filters along with the binary search on levels to multiple disjoint tries. For ACL, FW, IPC sets with about 1000, 5000, and 10000 rules, performance evaluation result shows that the search performance is improved by 21 to 33 percent by adding Bloom filters.
Good assessment is crucial for feedback on curriculum and to motivate students to learn. This study was conducted to perform item analysis on the Medical Education Assessment Consortium clinical knowledge mock examination (MEAC CKME) (2011-2016) and to evaluate several effects to improve item quality using both classical test theory and item response theory. The estimated difficulty index (P) and discrimination index (D) were calculated according to each course, item type, A (single best answer)/R (extended matching) type, and grading of item quality. The cut-off values used to evaluate P were: >0.8 (easy); 0.6-0.8 (moderate); and <0.6 (difficult). The cut-off value for D was 0.3. The proportion of appropriate items was defined as those with P between 0.25-0.75 and D ${\geq}0.25$. Cronbach ${\alpha}$ was used to assess the reliability and was compared with those of the Korean Medical Licensing Examination (KMLE). The results showed the recent mean difficulty and decimation index was 0.62 and 0.20 for the first MEAC CKME and 0.71 and 0.19 for the second MEAC CKME, respectively. Higher grade items evaluated by a self-checklist system had better D values than lower grade items and higher grade items gradually increased. The preview and editing process by experts revealed maintained P, decreased recall items, increased appropriate items with better D values, and higher reliability. In conclusion, the MEAC CKME (2011-2016) is deemed appropriate as an assessment to evaluate students' competence and prepare year four medical students for the KMLE. In addition, the self-checklist system for writing good items was useful in improving item quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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