본 논문은 스테레오 매칭에서 깊이 맵의 정확도를 높이기 위해 폐색 영역의 매칭 오류를 줄이면서 파라메터의 수를 줄일 수 있는 신경망을 제안한다. 이미지를 이용한 상황인식을 보다 정확하게 하기 위해 많은 분야에서 스테레오 매칭기반 객체인식이 활용된다. 복잡한 이미지에 많은 객체가 있을 때 객체간의 겹침과 배경에 의한 가림으로 폐색영역이 발생하여 깊이 맵의 정확도를 낮추게 된다. 이를 해결하기 위해 context 정보를 만들어 cost volume에 결합하거나 폐색영역에 RoI를 만들어 선택하는 기존 연구 방법은 신경망의 복잡도를 높여서 학습의 어려움과 구현에 비용이 많이 들게 된다. 본 논문에서는 cost volume 생성전에 지역적인 특징추출을 보다 강화하는 depthwise seperable 신경망을 만들어 파라메터의 수를 줄이고 폐색 오류에 강인한 신경망을 제안한다. 제안한 신경망은 PSMNet에 비하여 파라메터 수를 30% 줄이면서 페색오류에서 5.3%, 테스트 손실에서 3.6% 개선하였다.
Employment rate of graduating students has been one of the most important issues at universities. Recently interest on internship abroad has been increased significantly due to globalization of the society In particular, central and local governments have developed policies and encouraged university students to participate in internships abroad. However, activities and resources for internships abroad are very limited to a few organizations. This paper investigated the current status of internship in the U.S. and Korea. Then, this paper analyzed differences in demand and supply of the internship and matching mechanism of the internship between the U.S. and Korea. From the results of those analyses, this paper developed an international network model which can help effective and efficient increase in the demand and supply of the internship as well as the internship matching mechanism in Korea. This network model utilizes international NGOs in order to develop internationally cooperative environment. This model provides mechanism for (1) effectively identifying intern applicants who like to work abroad and evaluating thent (2) effectively identifying new internship positions and evaluating companies which plan to hire interns, (3) efficiently matching demand for and supply of internship by identifying appropriate candidates, (4) monitoring companies for their quality of working conditions and interns for their qualities of work This model for internship has been applied for a NGO which is International CBMC (Christian Businessman Committee International)
Sun, Guolin;Dingana, Timothy;Adolphe, Sebakara Samuel Rene;Boateng, Gordon Owusu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2258-2276
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2019
Resource sharing is one of the main goals achieved by network virtualization technology to enhance network resource utilization and enable resource customization. Though resource sharing can improve network efficiency by accommodating various users in a network, limited infrastructure capacity is still a challenge to ultra-low latency service operators. In this paper, we propose an inter-slice resource borrowing schema based on the device-to-device (D2D) potentiality especially for ultra-low latency transmission in cellular networks. An extended and modified Kuhn-Munkres bipartite matching algorithm is developed to optimally achieve inter-slice resource borrowing. Simulation results show that, proper D2D user matching can be achieved, satisfying ultra-low latency (ULL) users' quality of service (QoS) requirements and resource utilization in various scenarios.
대규모 링크드 데이터에 어떻게 지식을 임베딩하고, 엔티티 매칭을 위해 어떻게 신경망 모델을 적용할 것인가에 대한 연구는 상대적으로 많이 부족한 상황이다. 이에 대한 가장 근본적인 문제는 서로 다른 레이블이 어휘 이질성을 초래한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 어휘 이질성 문제를 해결하기 위해 재정렬 구조를 결합한 확장된 GCN(Graph Convolutional Network) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존 임베디드 기반 MTransE 및 BootEA 모델과 비교하여 각각 53% 및 40% 성능이 향상되었으며, GCN 기반 RDGCN 모델과 비교하여 성능이 5.1% 향상되었다.
본 연구에서는 ISM 밴드의 블루투스 응용을 위한 2단 CMOS E급 전력증폭기를 설계하였다. 제안된 전력증폭기는 2.4GHz의 주파수에서 동작하며 0.35um CMOS기술과 Hspice 툴을 이용하여 설계 및 시뮬레이션 되었고 Mentor 툴을 이용하여 레이아웃되었다. 전력증폭기의 구조는 간단한 2단으로 설계하였다. 첫단에는 입력매칭네트웍과 전압증폭단인 전치증폭기로, 둘째단은 최대효율과 최대전력을 위한 E급 전력증폭단과 출력 매칭네트웍으로 구성하였다 내부단은 가장 간단한 구조의 L구조의 매칭네트웍을 이용하여 제작될 전체칩의 크기를 최소화하였다. 본 연구에서 제안된 전력증폭기는 2.4GHz의 동작주파수와 2.5V의 낮은 공급전압에서 25.4dBm의 출력전력과 약 39%의 전력부가효율을 얻을 수 있었다. 패드를 제외한 칩의 크기는 약 0.9${\times}$0.8(mm2)였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권6호
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pp.675-685
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2011
본 연구는 구직자의 구직희망조건과 구인기업의 구인조건을 동시에 고려하여 특정 구직자가 특정 기업에 잡매칭될 가능성을 판단할 수 있는 잡매칭 함수를 제안하였다. 그리고 사회연결망분석(social network analysis)을 이용하여 구직자와 구인기업간의 상호작용의 가능성을의미하는 연결정도 중심성을 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 연결정도는 일부의 구직자 또는 구인기업에게 심하게 편중되어 있음을 알 수 있다. 그리고 전혀 매칭되지 않는 구직자와 구인기업의 수도 다수인 것으로 나타났다. 둘째, 의사결정나무 분석 결과에 의하면, 구직자 특성들 중 연결정도 중심성에 가장 많은 영향을 미친 특성은 성별이었고, 그 다음으로 연령, 학력 등의 순으로 나타났다. 그리고 구인기업특성들 중 연결정도 중심성에 가장 많은 영향을 미친 특성은 제시임금이었고, 그 다음으로 업종, 기업규모의 순으로 나타났다.
본 논문에서는 RF 스위치 역할을 하는 핀-다이오드를 이용하여 정합 회로의 형상을 변경하는 새로운 형태의 재구성 안테나를 제안하였다. 개발된 안테나는 HSDPA 대역(2.1~2.2 GHz), WiBro WiFi 대역(2.3~2.5 GHz)에서 Mode 1과 Mode 2의 두 가지 모드로 동작할 수 있도록 하였으며, polyarcylate 기판의 양면을 이용하여 제작 및 측정을 하였다. 측정 결과, Mode 1과 Mode 2의 동작 주파수에서 547 MHz($S_{11}$ <-3 dB, 2.035~2.582 GHz), 600 MHz($S_{11}$ <-3 dB, 2.2~2.8 GHz)의 대역폭을 보였으며, 각각 -4.4 dBi, -4.5 dBi의 x-y 평면 평균 수직 복사 성능을 보였다.
Network based intrusion detection system is a computer network security tool. In this paper, we present an intrusion detection system based on Self-Organizing Maps (SOM) and Resilient Propagation Neural Network (RPROP) for visualizing and classifying intrusion and normal patterns. We introduce a cluster matching equation for finding principal associated components in component planes. We apply data from The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition (KDD cup'99) for training and testing our prototype. From our experimental results with different network data, our scheme archives more than 90 percent detection rate, and less than 5 percent false alarm rate in one SYN flooding and two port scanning attack types.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제1권1호
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pp.35-53
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1997
This paper analyzes the time complexity of Genetic Algorithm based Task Scheduling (GATS) which is designed for the scheduling of parallel programs with diverse embedded parallelism types in a heterogeneous network systems. The analysis of time complexity is performed based on two representation methods (REIA, REIS) which are proposed in this paper to encode the scheduling information. And the heterogeneous network systems consist of a set of loosely coupled parallel and vector machines connected via a high-speed network. The objective of heterogeneous network computing is to solve computationally intensive problems that have several types of parallelism, on a suite of high performance and parallel machines in a manner that best utilizes the capabilities of each machine. Therefore, when scheduling in heterogeneous network systems, the matching of the parallelism characteristics between tasks and parallel machines should be carefully handled in order to obtain more speedup. This paper shows how the parallelism type matching affects the time complexity of GATS.
In computer vision, visual tracking method addresses the problem of localizing an specific object in video sequence according to the bounding box. In this paper, we propose a tracking method by introducing the feature correlation comparison into the siamese network to increase its matching identification. We propose a way to compute location of object to improve matching performance by a correlation operation, which locates parts for solving the searching problem. The higher layer in the network can extract a lot of object information. The lower layer has many location information. To reduce error rate of the object center point, we built a siamese network that extracts the distribution and location information of target objects. As a result of the experiment, the average center error rate was less than 25%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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