We give a mathematically rigorous description of the recently popular latent semantic indexing (LSI) method in text information retrieval theory. Also, a related problem of finding a document ranking function in linear relevance feedback is discussed.
본 논문에서는 900 MHz 대역에서 동작하는 RF 전력증폭기의 선형성 향상을 위한 디지털 전치 왜곡을 구현하였다. 비선형 인덱싱 함수로 tanh를 사용하여 디지털 전치 왜곡을 구현하여, 신호 진폭에 비례하는 인덱싱 함수로 구현하기 이전의 디지털 전치 왜곡과 비교하여 선형성 향상을 검증하였다. 디지털 전치 왜곡은 Look-up Table(LUT) 방식으로 구현하였으며, 시뮬레이션을 위하여 전력증폭기의 모델링은 Saleh 모델을 적용하였고, 실제 측정을 위하여 상용 증폭기를 사용하였다. LUT의 크기는 256개의 Table로 구현하였으며, 추정을 위한 적응형 알고리즘으로는 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘을 사용하였다. 제안한 방법을 사용하여 인접 채널 누설비(ACLR)를 15 dB까지 개선시킬 수 있었다.
정보검색시스템은 전자문서를 효율적으로 저장하고, 정보수요자들이 요구하는 자료를 검색을 통해 빠르게 제공하기 위한 시스템으로 정보화사회에 있어서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 특히 색인은 데이터 베이스에 저장된 문서를 효과적으로 검색하기 위한 정보검색시스템의 필수 기능이다. 본 논문에서는 교육용 문서를 적은 자원으로 짧은 시간에 색인할 수 있는 텍스트분할에 의한 색인기법을 제안한다. 제안한 색인기법은 실제 검색시스템에 적용하고, 실험을 통해 우수성을 증명한다.
색인은 데이터베이스에 저장된 문서를 효과적으로 검색하기 위한 정보검색시스템의 필수 기능이다. 컴퓨터의 발달로 전자정보가 점점 많아짐에 따라 데이터베이스에 저장해야할 문서가 대량화되고 있고, 이러한 대용량 문서를 색인하기 위해서는 많은 시스템 자원과 처리 시간을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 대용량 문서를 적은 자원으로 짧은 시간에 색인할 수 있는 개선된 텍스트분할에 의한 색인기법을 제안한다. 제안한 색인기법은 실제 검색시스템에 적용하고, 실험을 통해 우수성을 증명한다.
A design for a system to perform rapid recognition of three dimensional objects is presented, focusing on efficient indexing. In order to retrieve the best matched models without exploring all possible object matches, we have employed a bayesian framework. A decision-theoretic measure of the discriminatory power of a feature for a model object is defined in terms of posterior probability. Detectability of a featrue defined as a function of the feature itselt, viewpoint, sensor charcteristics, nd the feature detection algorithm(s) is also considered in the computation of discribminatory power. In order to speed up the indexing or selection of correct objects, we generate and verify the object hypotheses for rfeatures detected in a scene in the order of the discriminatory power of these features for model objects.
본 연구에서는 시청각 정보를 이용한 비교사 토론 인덱싱 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 BIC (Bayesian Information Criterion)에 의한 음성 클러스터링 결과와 거리기반 함수에 의한 영상 클러스터링 결과를 결합한다. 시청각 정보의 결합은 음성 또는 영상 정보를 개별적으로 사용하여 클러스터링할 때 나타나는 문제점을 줄일 수 있고, 토론 데이터의 효과적인 내용 기반의 분석이 가능하다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 서로 다른 5종류의 토론 데이터에 대해 음성, 영상 정보를 개별적으로 사용할 때와 두 가지 정보를 동시에 사용할 때의 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과 음성과 영상 정보를 결합한 방법이 음성, 영상 정보를 개별적으로 사용할 때 보다 토론 인덱싱에 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 이동 P2P 환경에서 피어의 콘텐츠와 이동성을 고려한 데이터 전송을 이용한 피어 색인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 콘텐츠 검색을 위한 데이터 전송 비용 및 검색 정확성과 탐색 비용을 보장하기 위해 인덱스 테이블, 버디 테이블, 라우팅 테이블로 구성한다. 제안하는 기법에서 이동 피어는 수신 신호 변화 함수를 통해 이웃 피어를 인식하고 타임스탬프 메시지를 통해 데이터 전송 비용을 감소시킨다. 전송된 데이터는 시간과 관심항목 가중치를 고려한 피어 색인 구조에 저장되어 검색 정확도를 향상 시키고 탐색 비용을 감소시킨다.
In wireless mesh sensor networks (WMSNs), sensor nodes are connected in the form of a mesh topology and transfer sensor data by multi-hop routing. A data aggregation method for WMSNs is required to minimize the number of routing hops and the energy consumption of each node with limited battery power. This paper presents a shortest path data aggregation method for WMSNs. The proposed method utilizes a simple hash function based on shuffled row major indexing for addressing sensor nodes. This allows sensor data to be aggregated without complex routing tables and calculation for deciding the next hop. The proposed data aggregation algorithms work in a fractal fashion with different mesh sizes. The method repeatedly performs gathering and moves sensor data to sink nodes in higher-level clusters. The proposed method was implemented and simulations were performed to confirm the accuracy of the proposed algorithms.
멀티미디어 정보 검색에서 멀티미디어 데이터는 고차원 공간상의 벡터로 표현된다. 이러한 특정 벡터를 효율적으로 검색하기 위하여 다양한 색인 기법이 제안되어 왔다. 그러나 특정 벡터의 차원이 증가하면서 색인 기법의 효율성이 급격히 떨어지는 차원의 저주 문제가 발생한다. 차원의 저주 문제를 해결하기 위하여 색인하기 이전에 원 특정 벡터를 저차원 공간상의 벡터로 사상하는 차원 축소 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 벡터의 놈과 각도 성분을 이용하여 유클리드 거리를 근사하는 함수를 기반으로 하는 새로운 차원 축소 기법을 제안한다. 먼저, 유클리드 거리 근사를 위하여 추정된 각도의 오차의 발생 원인을 분석하고 이 오차를 줄이기 위한 기본 방향을 제시한다. 또한, 고차원 특정 벡터를 다수의 특징 서브 벡터들의 집합으로 분리하고 각 특징 서브 벡터로부터 놈과 각도 성분을 근사하여 차원을 축소하는 새로운 기법을 제안한다. 각도 성분을 정확하게 근사하기 위해서는 올바른 기준 벡터의 설정이 필수적이다. 본 연구에서는 최적 기준 벡터의 조건을 제시하고, Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 기준 벡터를 선정하는 방법을 제안한다. 또한, 축소된 저차원 공간상의 벡터틀을 위한 새로운 거리 함수를 정의하고, 이 거리 함수가 유클리드 거리 함수의 하한 함수가 됨을 이론적으로 증명한다. 이는 제안된 기법이 착오 기각의 발생을 허용하지 않으면서 효과적으로 차원을 줄일 수 있음을 의미하는 것이다. 끝으로, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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