• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.959-974
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• 2020

High efficiency video coding (HEVC) employs quadtree coding tree unit (CTU) structure to improve its coding efficiency, but at the same time, it also requires a very high computational complexity due to its exhaustive search processes for an optimal coding unit (CU) partition. With the aim of solving the problem, a fast CU size decision optimal algorithm based on neighborhood prediction is presented for HEVC in this paper. The contribution of this paper lies in the fact that we successfully use the partition information of neighborhood CUs in different depth to quickly determine the optimal partition mode for the current CU by neighborhood prediction technology, which can save much computational complexity for HEVC with negligible RD-rate (rate-distortion rate) performance loss. Specifically, in our scheme, we use the partition information of left, up, and left-up CUs to quickly predict the optimal partition mode for the current CU by neighborhood prediction technology, as a result, our proposed algorithm can effectively solve the problem above by reducing many unnecessary prediction and partition operations for HEVC. The simulation results show that our proposed fast CU size decision algorithm based on neighborhood prediction in this paper can reduce about 19.0% coding time, and only increase 0.102% BD-rate (Bjontegaard delta rate) compared with the standard reference software of HM16.1, thus improving the coding performance of HEVC.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1467-1477
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• 2011

본 논문에서는 고객 맞춤 서비스의 선호도를 정확하게 예측하기 위하여 사용자 프로파일 분석, 사용자간 유사도 분석을 이용한 HPPS(Hybrid Preference Prediction System) 설계를 제안한다. 기존의 NBCFA(Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm)과 달리, 본 논문은 첫째, 선호도 예측식에서 이웃의 상품 평가가 없을 경우 상품에 대한 평균값을 이용하도록 하였고, 둘째, 선호도 예측식에서 사용자의 특성을 분석한 가중치를 반영하도록 하였고, 끝으로, 인접 이웃을 선정할 때 유사도, 상품 평가 여부, 평가 횟수를 반영하여 HPPS에 선호도의 정확도를 향상시켰다. 따라서 첫째와 둘째의 선호도 예측식을 이용하면 HPPS의 정확도는 기존의 NBCFA에 비해 97.24% 향상되었고, 인접이웃 선정방식에서도 HPPS 시스템의 정확도가 75% 향상되었다.

• 한국지역지리학회지
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• 제20권2호
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• pp.217-229
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• 2014

본 연구는 건강을 설명하는 지역 박탈 지표를 선별하고 이러한 지표들이 근린사회의 인구구성효과와 구분되는 독립적인 맥락효과를 지니는지 검증해 보았다. 이를 위하여 서울시를 대상으로 행정동 단위의 표준화사망비를 산출하여 소지역 건강불평등 실태를 분석하였고, 표준화사망비 격차를 설명하는 지역박탈 지표들을 선정하였다. 그리고 다수 준 모형을 통해 개인의 사회경제적 지위를 통제한 후 지역박탈 효과를 검증하였다. 분석 결과는 건강불평등의 지역 격차가 대부분 사회경제적 지위 요인을 반영할 뿐이며, 거주지 지역사회의 독립된 맥락효과는 미미한 것으로 나타났다. 분석에서 행정동별 표준화사망비 분포가 취약근린지수의 분포와 유사하고 더 나아가 공시지가, 하위교육수준, 복지수급자 비율, 여성가구주 가구의 개별 지표 분포와 유사한 패턴을 보이고 있는 것으로 나타나 전반적으로 인구집단의 취약성을 반영하는 것으로 보인다. 반면 빈곤 지역이 내생적으로 형성하는 건강문화나 보건의료접근성 등의 가능한 매개 요인들의 가능성은 인구 구성에 따른 빈곤과 결핍보다 상대적으로 저조할 것으로 보인다. 즉 건강의 지역별 격차는 다름 아닌 계층간 격차로 해석될 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제43권6호
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• pp.1058-1080
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• 2021

Crime is not a completely random event but rather shows a pattern in space and time. Capturing the dynamic nature of crime patterns is a challenging task. Crime prediction models that rely only on neighborhood influence and demographic features might not be able to capture the dynamics of crime patterns, as demographic data collection does not occur frequently and is static. This work proposes a novel approach for crime count and hotspot prediction to capture the dynamic nature of crime patterns using taxi data along with historical crime and demographic data. The proposed approach predicts crime events in spatial units and classifies each of them into a hotspot category based on the number of crime events. Four models are proposed, which consider different covariates to select a set of independent variables. The experimental results show that the proposed combined subset model (CSM), in which static and dynamic aspects of crime are combined by employing the taxi dataset, is more accurate than the other models presented in this study.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제11권2호
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• pp.1-9
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• 2008

The objective of the study is 10 know the relation of landslide occurrence with using TPI (Topographic Position Index) in the Pyungchang County. Total 659 landslide scars were detected from aerial photographs. To analyze TPI, 100m SN (Small-Neighborhood) TPI map, 500m LN (Large-Neighborhood) TPI map, and slope map were generated from the DEM (Digital Elevation Model) data which are made from 1 : 5,000 digital topographic map. 10 classes clustered by regular condition after overlapping each TPI maps and slope map. Through this process, we could make landform classification map. Because it is only to classify landform, 7 classes were finally regrouped by the slope angle information of landslide occurrence detected from aerial photography analysis. The accuracy of reclassified map is about 46%.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.55-62
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• 2009

협업여과는 추천시스템에서 널리 사용되는 기법으로 다른 사용자의 평가를 기반으로 아이템을 추천하는 기법이다. 사용자 데이터베이스를 이용하는 메모리기반 협업여과에는 사용자기반 기법과 아이템기반 기법이 있다. 사용자기반 협업여과는 유사한 선호도를 가지는 이웃사용자들의 선호도를 바탕으로 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하는 반면, 아이템기반 협업여과는 아이템들의 유사도를 바탕으로 특정 사용자의 선호도를 예측한다. 본 논문에서는 추천의 성능을 향상시키기 위하여 이웃사용자와 이웃아이템 크기의 비율을 가중치로 하여 사용자기반 예측값과 아이템기반 예측값을 결합함으로써 최종 예측값을 생성하는 결합예측기법을 제안한다. MovieLens 데이터 셋과 BookCrossing 데이터 셋을 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 결합예측기법이 영화와 책에 대하여 사용자기반과 아이템기반보다 예측의 정확성을 향상시킴을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권3호
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• pp.170-176
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• 2010

무손실영상 압축에서 높은 압축률을 얻기 위해 데이터의 예측을 정확하게 하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 정확한 예측을 통해 압축률을 향상시키고 다중 해상도 기법을 사용하여 "빠른 미리보기"를 제공할 수 있는 압축 및 복원 알고리즘을 제안한다. 각 해상도의 영상이 단계적으로 처리되며 각 픽셀은 이전 단계의 픽셀 정보를 포함한 주변 픽셀 정보를 이용하여 압축되고 복원된다. 이때, 수평, 수직, 대각 경계선 정보와 평균 및 가중평균 정보를 이용해 예측함으로써 JPEG-LS 보다 3.6%, HINT보다 2.5% 좋은 엔트로피를 가지는 예측 성능을 얻을 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제28권6호
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• pp.721-731
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• 2006

A fast intra skip detection algorithm based on the ratedistortion (RD) cost for an inter frame (P-slices) is proposed for H.264/AVC video encoding. In the H.264/AVC coding standard, a robust rate-distortion optimization technique is used to select the best coding mode and reference frame for each macroblock (MB). There are three types of intra predictions according to profiles. These are $16{\times}16$ and $4{\times}4$ intra predictions for luminance and an $8{\times}8$ intra prediction for chroma. For the high profile, an $8{\times}8$ intra prediction has been added for luminance. The $4{\times}4$ prediction mode has 9 prediction directions with 4 directions for $16{\times}16$ and $8{\times}8$ luma, and $8{\times}8$ chrominance. In addition to the inter mode search procedure, an intra mode search causes a significant increase in the complexity and computational load for an inter frame. To reduce the computational load of the intra mode search at the inter frame, the RD costs of the neighborhood MBs for the current MB are used and we propose an adaptive thresholding scheme for the intra skip extraction. We verified the performance of the proposed scheme through comparative analysis of experimental results using joint model reference software. The overall encoding time was reduced up to 32% for the IPPP sequence type and 35% for the IBBPBBP sequence type.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제16권2호
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• pp.53-65
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• 2010

Despite the overall success of neighbor-based CF methods, there are some fundamental questions about neighbor selection and prediction mechanism including arbitrary similarity, over-fitting interpolation weights, no trust consideration between neighbours, etc. This paper proposes a simple method to compute absolute interpolation weights based on similarity values. In order to supplement the method, two schemes are additionally devised for high-quality neighbour selection and trust metrics based on co-ratings. The former requires that one or more neighbour's similarity should be better than a pre-specified level which is higher than the minimum level. The latter gives higher trust to neighbours that have more co-ratings. Experimental results show that the proposed method outperforms the pure IBCF by about 8% improvement. Furthermore, it can be easily combined with other predictors for achieving better prediction quality.

• 대한안전경영과학회지
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• 제12권1호
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• pp.127-136
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• 2010

In this paper, the author proposed following two methods to improve the accuracy of the recommender system. First, in order to classify the users more accurately, the author used a EMC(Expanded Moving Center) heuristic algorithm which improved clustering accuracy. Second, the author proposed the Neighborhood-oriented preference prediction method that improved the conventional preference prediction methods, so the accuracy of the recommender system is improved. The test result of the recommender system which adapted the above two methods suggested in this paper was improved the accuracy than the conventional recommendation methods.