• ETRI Journal
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• 제33권3호
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• pp.344-354
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• 2011

In this paper, a model is introduced named double relation chains (DRC) based on ordered sets. It is proved that using DRC and special relationships among the members of an alphabet, vectors of this alphabet can be stored and searched in a tree. This idea is general; however, one special application of DRC is the longest prefix matching (LPM) problem in an IP network. Applying the idea of DRC to the LPM problem makes the prefixes comparable like numbers using a pair of w-bit vectors to store at least one and at most w prefixes, where w is the IP address length. This leads to good compression performance. Based on this, two recently introduced structures called coded prefix trees and scalar prefix trees are shown to be specific applications of DRC. They are implementable on balanced trees which cause the node access complexity for prefix search and update procedures to be O(log n) where n is the number of prefixes. As another advantage, the number of node accesses for these procedures does not depend on w. Additionally, they need fewer number of node accesses compared to recent range-based solutions. These structures are applicable on both IPv4 and IPv6, and can be implemented in software or hardware.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.153-162
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• 2008

본 논문은 밴드 매칭과 경계제거 두 부분으로 나누어진 새로운 인페인팅 방법을 제안한다. 밴드 매칭은 삭제하고자하는 영역(인페인팅 영역)을 둘러싸는 밴드와 영상의 나머지 영역을 비교하여 그 차이가 가장 작은 영역을 인페인팅 영역에 채워 넣는 것이고, 경계제거는 밴드매칭으로 채워진 영역과 주변영역 사이에 나타나는 경계를 제거하는 것이다. 제안하는 방법은 인페인팅 영역으로 연속된 선이 지나는 경우 좋지 못한 결과를 얻는 경우가 있는데, 이러한 경우 영역분할이라는 과정을 더한다. 영역분할 방법은 인페인팅 영역을 작게 나누고, 분할된 각각의 영역에 대해 밴드 매칭과 경계제거를 수행하는 것이다. 영역분할을 이용하는 경우 분할 개수에 따라 여러 개의 다른 결과를 얻을 수 있고, 사용자는 그 결과들 중에서 가장 좋은 결과를 선택할 수 있다.

• 품질경영학회지
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• 제45권4호
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• pp.829-846
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• 2017

Purpose: This paper compares the effectiveness of typical selective assembly criteria and suggests the most promising one. Based on the result of a computer simulation, the key issues of selective assembly are examined and the best criterion is recommended from the effectiveness perspective. Methods: Using JAVA program, production of ten thousand units for each pair of components are simulated for selective assembly of the two types. And the number of mismatching and the fraction nonconforming for each criterion are determined. Results: The best match criterion appeared to be most promising from the perspectives of both mismatching and nonconforming problems. Its effectiveness appears to be also good even when the precision of one component is different from that of the other. Conclusion: For designing an optimal method for selective assembly, the best match criterion is recommendable as the base criterion.

• 농촌계획
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• 제30권1호
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• pp.81-97
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• 2024

This study examines the effects of adopting Information and Communication Technology (ICT) in livestock farm management on farm sales revenue. Using the 2020 Census of Agriculture, Forestry, and Fisheries, a nationally representative data set constructed by Statistics Korea, this study focuses on a sample of 9,020 livestock farms in South Korea. We employ Propensity Score Matching (PSM) methods to address the potential selection bias between 2,076 farms that used ICT for livestock farm management and 6,944 farms that did not. The findings consistently show that the use of ICT significantly increases farm revenue, taking into account the selection bias. The utilization of ICT in livestock farms leads to a higher increase in sales revenue, particularly for farms with greater sales.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권8호
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• pp.2061-2074
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• 1998

패턴 인식의 분야에서 그래프는 복잡한 대상체의 표현 및 인식의 도구로서 많이 사용되지만, 그래프간의 유사성 비교에는 많은 시간이 소요될 뿐아니라 실제 입력되는 영상은 왜곡으로 인해 저장되어 있는 이상적인 영상과 동일함을 기대할 수 없으므로 유사한 정도를 판별하는 기준이 마련되어야만 한다. 이 논문에서는 행렬을 그래프의 표현 수단으로 사용하였다. 행렬은 표현이 간단하며, 정의되어 있는 연산을 통해 순서 배열 및 매칭 과정을 간단히 수행하루 수 있다. 이 때 그래프를 구성하는 노드(node)들을 기하학적 위치에 따라 순서 배열함으로써 그래프를 구성하는 노드들 사이의 대응 관계를 효율적으로 찾을 수 있도록 하였으며, 또한 왜곡으로 인하여 기호를 표현하는 그래프의 노드가 제대로 추출되지 못한 경우는 기호의 구조를 고려하여 보정해 줄 수 있는 분할 과정을 도입하여 해결하였다. 제안한 방법은 악보의 비음표 기호 인식을 통해 실험하였으며, 실험 결과 95% 정도의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권6호
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• pp.43-51
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• 2006

본 논문은 영한 기계번역을 위한 예제기반 기계번역에서 예제 문장의 비교를 위한 척도에 관한 것으로 주어진 질의 문장과 가장 유사한 예제 문장을 찾아내는데 사용되는 유사성 척도를 제안한다. 제안하는 척도는 편집거리 알고리즘에 기반을 둔 것으로 표면어가 일치하지 않는 단어에 대해 기본적으로 단어의 표제어 정보와 품사 정보를 이용하여 유사도를 계산한다. 편집거리 척도는 비교 단위의 순서에 의존적이기는 하지만 순서만 일치하면 동일한 유사성 기여도를 갖는 것으로 판단하기 때문에 완전 문맥을 반영하지는 못한다. 따라서 본 논문에서는 완전 문맥 반영을 위해 추가적으로 이들 정보 외에 일치하는 단위 정보를 갖는 연속된 단어들에 대해 연속 정보를 반영한 문맥 가중치를 제안한다. 또한 비유사성 정도를 의미하는 척도인 편집거리 척도를 유사성 척도로 변경하고, 문맥 가중치가 적용된 척도를 문장 비교에 적용하기 위하여 정규화를 수행하며, 이를 통하여 유사도에 따른 순위를 결정한다. 또한 언어적 정보를 이용한 기존 방법류들에 대한 일반화를 시도하였으며, 문맥 가중치가 적용된 척도의 우수성을 증명하기 위해 일반화된 기존 방법류들과의 비교 실험을 수행하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권5호
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• pp.102-108
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• 1996

Adaptive resonance theory (ART2) characterized by its built-in mechanism of handling the stability-plasticity switching and by the adaptive learning without forgetting informations learned in the past, is based on an unsupervised template matching. We propose an improved tow-stage learning algorithm for aRT2: the original unsupervised learning followed by a new supervised learning. Each of the output nodes, after the unsupervised learning, is labeled according to the category informations to reinforce the template pattern associated with the target output node belonging to the same category some dominant classes from exhausting a finite number of template patterns in ART2 inefficiently. Experimental results on a set of 2545 FLIR images show that the ART2 trained by the two-stage learning algorithm yields better accuracy than the original ART2, regardless of th esize of the network and the methods of evaluating the accuracy. This improvement shows the effectiveness of the two-stage learning process.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.179-182
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• 2003

This study describes a new graphical method for assessing and characterizing effect modification by a matching covariate in matched case-control studies. This method to understand effect modification is based on a semiparametric model using a varying coefficient model. The method allows for nonparametric relationships between effect modification and other covariates, or can be useful in suggesting parametric models. This method can be applied to examining effect modification by any ordered categorical or continuous covariates for which cases have been matched with controls. The method applies to effect modification when causality might be reasonably assumed. An example from veterinary medicine is used to demonstrate our approach. The simulation results show that this method, when based on linear, quadratic and nonparametric effect modification, can be more powerful than both a parametric multiplicative model fit and a fully nonparametric generalized additive model fit.

• International Journal of Contents
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• 제8권3호
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• pp.83-93
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• 2012

In this paper, we propose a novel method that automatically generates real character images to familiarize existing OCR systems with new fonts. At first, we generate synthetic character images using a simple degradation model. The synthetic data is used to train an OCR engine, and the trained OCR is used to recognize and label real character images that are segmented from ideal document images. Since the OCR engine is unable to recognize accurately all real character images, a substring matching method is employed to fix wrongly labeled characters by comparing two strings; one is the string grouped by recognized characters in an ideal document image, and the other is the ordered string of characters which we are considering to train and recognize. Based on our method, we build a system that automatically generates 2350 most common Korean and 117 alphanumeric characters from new fonts. The ideal document images used in the system are postal envelope images with characters printed in ascending order of their codes. The proposed system achieved a labeling accuracy of 99%. Therefore, we believe that our system is effective in facilitating the generation of numerous character samples to enhance the recognition rate of existing OCR systems for fonts that have never been trained.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.102-105
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• 2010

전통적인 Pub/Sub(Publish/Subscribe) 시스템은 중개자(Broker)를 통해 출판자(Pub)의 출판조건(Event)에 매칭되는 구독자(Sub)의 모든 구독조건(Subscription)들을 검색한다. 즉, 출판조건과 구독조건간의 매칭의 정도는 고려되지 않고, 매칭의 유무만을 판단한다. 매칭된 구독조건 간에도 우선순위가 존재할 수 있다. 따라서 기존 Pub/Sub 시스템의 기능을 확장한 우선순위 Pub/Sub 시스템이 필요하다. 이 논문에서는 구독조건간의 우선순위를 결정하기 위해 검색결과의 정확도를 정의 하고 우선순위에 따라 구독조건을 검색할 수 있는 정확도 기반 우선순위 검색기법을 제안한다. 본 검색기법은 IS-Lists(Interval Skip Lists)를 기반으로 동작하며, 정확도를 통해 정렬된 검색 결과를 얻을 수 있다.