• 월간포장계
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• 통권196호
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• pp.76-80
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• 2009

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.38-41
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• 2002

Many scientifc applications include manipulation of data points tying in a space. We describe a method, based on sector labeling to generate a space-filling curve for partitioning such given data points. Our method is straightforward and flexible, equipping a one-one correspondence between point-values on the curve and data points in space in more efficient than designated methods found in the literature. It is widely believed that the Hilbert curve achieves the desired properties on linear mappings due to the locality between data points. Therefore we focus on the Hilbert curve since, later on, we identify it as the most suitable for our application. We demonstrate on using our method for the data particles of an n-body simulation that based on Barnes-Hut algorithm.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2455-2458
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• 2003

In this paper, the Classification of Energy Labeling has been Proposed. Energy Parameters of input signal which is extracted from each phoneme is labelled. And groups of labelling according to detected energies of input signals are detected. Next, DTW processes in a selected group of labeling. This leads to DTW processing faster than a previous algorithm. In this Method, because an accurate detection of parameters is necessary on the assumption in steps of a detection of speeching duration and a detection of energy parameters, variable windows which are decided by pitch period is used. Extract algorithms don't search for exact frame energy, because 256 frame window-sizes is fixed. For this reason, a new energy extraction method has been proposed. A pitch period is detected firstly; next window scale is decided between 200 frames and 300 frames. The proposed method make it possible to cancel an influence of windows.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.25-36
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• 2020

Topics calculated using LDA topic modeling have to be labeled separately. When labeling a topic, we look at the words that represent the topic, and label the topic. Therefore, it is important to first make a good set of words that represent the topic. This paper proposes a method of calculating a set of words representing a topic using TextRank, which extracts the keywords of a document. The proposed method uses Relevance to select words related to the topic with discrimination. It extracts topic keywords using the TextRank algorithm and connects keywords with a high frequency of simultaneous occurrence to express the topic with a higher coverage.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1297-1309
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• 2016

In this paper, an efficient connected component labeling (CCL) method was proposed. The proposed method is based on GPU parallelism. The CCL is very important in various applications where images are analysed. However, the label of each pixel is dependent on the connectivity of adjacent pixels so that it is not very easy to be parallelized. In this paper, a GPU-based parallel CCL techniques were proposed and applied to the analysis of radar signal. Since the radar signals contains complex and large data, the efficiency of the algorithm is crucial when realtime analysis is required. The experimental results show the proposed method is efficient enough to be successfully applied to this application.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권4호
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• pp.302-306
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• 2021

Indoor localization is one of the basic elements of Location-Based Service, such as indoor navigation, location-based precision marketing, spatial recognition of robotics, augmented reality, and mixed reality. We propose a Voxel Labeling-based visual positioning system using object simultaneous localization and mapping (SLAM). Our method is a method of determining a location through single image 3D cuboid object detection and object SLAM for indoor navigation, then mapping to create an indoor map, addressing it with voxels, and matching with a defined space. First, high-quality cuboids are created from sampling 2D bounding boxes and vanishing points for single image object detection. And after jointly optimizing the poses of cameras, objects, and points, it is a Visual Positioning System (VPS) through matching with the pose information of the object in the voxel database. Our method provided the spatial information needed to the user with improved location accuracy and direction estimation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.77-83
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• 2004

본 논문에서는 입력된 음성의 음소단위로 추출된 에너지 파라미터를 이용하여 에너지를 라벨링(energy labeling)하고 라벨링된 값에 따라 입력 음성을 그룹화하였다. 그리고 동적패턴정합 수행 시 입력된 실험음성에서 검출된 에너지의 크기에 따라 선택된 라벨의 그룹 내에서 DTW를 수행시켜 처리시간을 단축시켜 저가형 프로세서에서도 고속으로 동작할 수 있게 하고자 하였다. 본 논문의 음성 라벨링 단계는 음성의 구간 검출 및 에너지 파라미터의 추출 단계에서 정확한 파라미터의 검출을 전제로 하기 때문에 이를 보완하기 위해 피치의 주기에 따른 가변윈도우를 사용하였다. 피치주기를 먼저 구하고 그 주기에 200 프레임에서 300프레임 사이에서 윈도우의 크기를 결정함으로써 윈도우의 영향이 제거된 에너지를 구하는 방법을 제안하였다. 실험결과 제안된 방법이 약 $25\%$ 정도의 연산량을 감소시켰다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.236-241
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• 2009

분산되어 있거나 이기종의 데이터베이스 통합을 위해 많은 연구가 수행되었으며, 특히 데이터베이스 통합을 위해 데이터베이스의 스키마 매칭이 이슈가 되고 있다. 본 연구에서는 해양GIS 데이터베이스 통합을 위해 해양GIS 데이터베이스 구조를 XML 응용스키마로 변환하고 유사도 측정법과 relaxation labeling 기법을 이용하여 매칭 방법을 연구하였다. XML 응용스키마의 항목 간 유사도 측정은 각 항목이 가지고 있는 범주와 속성으로 계산하며, 각 항목이 계층간 의미적 연계관계를 적용하기 위하여 relaxation labeling 기법을 이용하여 초기 유사도 측정값에 반복적으로 적용하여 유사도 측정값의 변이를 측정하였다. 본 연구에서는 해양GIS 메타데이터 응용 스키마의 예시를 들어 알고리즘을 통한 매칭을 시도하였고, 실험 결과 알고리즘에 따른 초기 계산 값의 변화를 확인하였다.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제29권1호
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• pp.31-42
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• 1991

폐흡충(Paragonimus westermani)에 감염된 숙주에 대해 항체 생성을 유도하는 물질이 분포하고 있는 부위를 화인하기 위하여 대조군의 IgG와 폐홉충에 감염된 실험 개의 특이 IgG를 폐흡충 유약성충 조직에 반응시키고 면역황금표식법을 이용하여 전자현미경으로 관찰하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 대조군의 IgG를 반응시킨 유약성충 표피층은 표피세포에서 분비되는 물질이 포함된 표피 합포체로 구성되어 기저층과 분명하게 구별되었으며 근육층도 잘 발달되어 있었다. 난황세포는 크기가 다양한 분비과립 등을 포함하고 있었으며 특히 조면소포체가 발달되어 있었다. 맹관의 막구조물은 잘 발달되었으며 장상피 합포체도 잘 발달되어 있었다. 한펀, 폐흡충에 감염된 실험동물의 특이 항체로 반응시킨 유약성충 표피충의 표피 합포체와 표피세포의 세포질에 황금입자의 매우 특이적인 표식가 관찰되었고 난황세포에서는 분필과립에 황금 입자가 높은 밀도로 관찰되었다. 그리고 맹관 상피 합포체는 미약하게 황금 표지가 되었고 맹관 막구조물과 맹관 내강에도 특이하게 황금 표지가 관찰되었지만 표피 합포체와 표피세포보다 밀도가 낮게 관찰되었다. 이상의 결과로 폐홉충에 감염된 실험 개는 폐흡충의 표피 합포체와 표피세포에서 생성된 물질과 난황세포에서 생성된 물질에 의하여 면역항체가 형성되며 일부는 맹관 내용물에 의해 약간의 면역항체가 유도되는 것으로 생각되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.662-667
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• 2022

의미역 결정 작업은 서술어와 문장 내 행위자, 피행위자, 장소, 시간 등 서술어와 관련 있는 논항들을 추출하는 작업이다. 기존 의미역 결정 방법은 문장의 언어학적 특징 추출을 위한 파이프라인을 구축하는데, 파이프라인 내 각 추출 작업들의 오류가 의미역 결정 작업의 성능에 영향을 미치기 때문에 현재는 End-to-End 방법의 신경망 모델을 이용한 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 의미역 결정 작업을 위해 Biaffine Average Attention 구조를 이용한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 기존 연구에서 제안된 특정 시점에 대한 레이블 예측을 위해 주변 시점 정보를 이용하는 LSTM 모델 대신 문장 내 서술어와 논항의 거리에 상관없이 문장 전체 정보에 집중할 수 있는 Biaffine Average Attention 구조로 이루어져 있다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해 F1 점수를 이용하여 기존 연구에서 제안한 BERT 기반의 모델들과 비교하였으며, 76.21%의 성능으로 비교 모델보다 높은 성능을 보였음을 확인하였다.