• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.36 no.4
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• pp.283-290
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• 2009

The rank/select data structure is a basic tool of succinct representations for several data structures such as trees, graphs and text indexes. For a given string sequence, it is used to answer the occurrence of characters up to a certain position. In previous studies, theoretical rank/select data structures were proposed, but they didn't support practical operational time and space. In this paper, we propose a simple solution for implementing rank/select data structures efficiently. According to experiments, our methods without complex encodings achieve nH$_0$ + O(n) bits of theoretical size and perform rank/select operations faster than the original HSS data structure.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.385-387
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• 2012

Succinct 표현은 n개의 이산 객체를 정수 값으로 표현하는 대신 이진화하여 표현하는 방법으로 o(n) bit만을 사용하는 공간 효율적인 방법이다. Succinct 표현을 위한 1차원 비트스트링은 이산 객체의 저장 위치에 접근하기 위해서 rank와 select 함수를 필요로 하며, 다양한 연구들에 의해 현재 rank와 select 함수는 o(n) 비트를 사용하여 O(1) 시간에 수행되고, 실용적인 구현이 가능하다. 또한, 2차원 비트 스트링에 대한 연구도 진행되어, 현재 O($n^2$) bit를 사용하여 O(logn) 시간에 rank를, O($log^2n$) 시간에 select를 수행할 수 있다. 본 논문에서는 2차원 비트스트링 상에서의 rank 및 select 함수를 새롭게 정의하고 o($n^2$) 비트만을 사용하여 O(logn) 시간에 rank 질의를, 그리고 O($log^2n$)시간에 select 질의를 수행할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.511-515
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• 2006

집합이나 배열의 원소, 트리의 노드, 그래프의 정점과 간선 등과 같은 이산 객체는 일반적으로 주기억장치의 논리적 주소 값과 같은 정수로 표현되어 왔다. Succinct 표현은 이와 같은 n개의 이산 객체를 O(n) 비트에 표현하는 방법이다. 대부분의 succinct 표현은 rank와 select라는 함수를 기본적으로 사용하며, 다양한 연구들에 의해 현재 rank와 select 함수는 o(n)?? 비트만을 사용하여 ??O(1) 시간에 수행될 뿐만 아니라, 실제로도 실용적으로 구현되었다. 본 논문에서는 $n{\times}n$ 배열, 즉 2차원 비트 스트링에 대한 Rank 및 Select 함수를 새롭게 정의한다. 또한, $O(n^2log\;n)$ 비트를 사용하여 O(1) 시간에 Rank 질의를 수행하고 O(log n) 시간에 Select 질의를 수행하는 방법과, 보다 적은 $O(n^2)$ 비트를 사용하면서 O(log n) 시간에 Rank 질의를 수행하고 $O(log^2\;n)$ 시간에 Select 질의를 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 정의하는 2차원 배열 상의 Rank와 Select 함수는 이미 개발된 2차원 상의 써픽스 트리 등을 기반으로 향후 개발될 2차원 상의 압축된 인덱스 자료구조나 이미지 프로세싱 등에 유용하게 사용된다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• v.3 no.1
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• pp.15-26
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• 2009

Given an n-length text T over a $\sigma$-size alphabet, we present a compressed representation of T which supports retrieving queries of rank/select/access and updating queries of insert/delete. For a measure of compression, we use the empirical entropy H(T), which defines a lower bound nH(T) bits for any algorithm to compress T of n log $\sigma$ bits. Our representation takes this entropy bound of T, i.e., nH(T) $\leq$ n log $\sigma$ bits, and an additional bits less than the text size, i.e., o(n log $\sigma$) + O(n) bits. In compressed space of nH(T) + o(n log $\sigma$) + O(n) bits, our representation supports O(log n) time queries for a log n-size alphabet and its extension provides O(($1+\frac{{\log}\;{\sigma}}{{\log}\;{\log}\;n}$) log n) time queries for a $\sigma$-size alphabet.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.715-717
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• 2004

컴퓨터 상에서 집합, 트리, 그래프 등의 이산 객체(discrete object)는 메모리 주소와 같은 정수 값으로 표현되어 왔다. Succinct 표현(succinct representation)은 이산 객체를 이진화 하여 표현하는 방법으로, 정수 값으로 표현된 이산객체보다 적은 공간에 저장된다. Succinct 표현의 데이터는 이산 객체의 개별적 저장 위치를 파악하기 위해서rank와 select함수가 기본적으로 필요하다. rant와 select함수를 MBRAM 모델 상에서 O(1)시간에 계산하는 알고리즘이 제시되었다. MBRAM 모델은 비트연산을 unit cost로 수행하는 모델이다. 그러나 범용 컴퓨터는 바이트 단위의 기본 명령어를 제공하므로 비트연산을 unit cost에 수행할 수 없다. 본 논문은 범용 컴퓨터에서 효율적으로 rank함수를 구현하는 방법을 제시한다. rank함수의 효율적인 구현은 FM-index 등의 패턴 검색에 유용하다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.22 no.1
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• pp.41-54
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• 2015

In this article, we propose nonconcave penalties on a reduced-rank regression model to select variables and estimate coefficients simultaneously. We apply HARD (hard thresholding) and SCAD (smoothly clipped absolute deviation) symmetric penalty functions with singularities at the origin, and bounded by a constant to reduce bias. In our simulation study and real data analysis, the new method is compared with an existing variable selection method using $L_1$ penalty that exhibits competitive performance in prediction and variable selection. Instead of using only one type of penalty function, we use two or three penalty functions simultaneously and take advantages of various types of penalty functions together to select relevant predictors and estimation to improve the overall performance of model fitting.

• Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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• v.26 no.6
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• pp.567-580
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• 2015

In order to select an optimum gasifier for specific low rank coal, evaluation elements were studied by analyzing characteristics of low rank coal compared with those of high rank coal and the effects of each gasifier type in accordance with the characteristics. And syngas composition calculation model was made on the basis of thermochemical equilibrium to quantify some of the evaluation elements. And then the suitable gasifier was selected for a kind of Indonesian low rank coal through this syngas composition calculation model and the evaluation elements of selecting gasifier.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.8
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• pp.27-34
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• 2014

In this paper, we propose a pupil detection method using hybrid projection function and rank order filter. To reduce error to detect eyebrows as pupil, eyebrows are detected using hybrid projection function in face region and eye region is set to not include the eyebrows. In the eye region, potential pupil candidates are detected using rank order filter and then the positions of pupil candidates are corrected. The pupil candidates are grouped into pairs based on geometric constraints. A similarity measure is obtained for two eye of each pair using template matching, we select a pair with the smallest similarity measure as final two pupils. The experiments have been performed for 700 images of the BioID face database. The pupil detection rate is 92.4% and the proposed method improves about 21.5% over the existing method..

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.955-957
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• 2005

대용량의 텍스트에 대해 빠른 패턴 검색의 필요성이 증가함에 따라 써픽스 트리, 써픽스 배열 등의 인덱스 자료구조에 대해 다양한 연구들이 진행되었다. 또한 써픽스 배열을 대용량의 인덱스 자료구조로 사용하기 위해 저장 공간을 O(n log n) 비트 이하로 줄이는 문제에 대한 연구들도 많이 수행되었다. 이들 중 Grossi & Vitter 는 써픽스 배열을 압축하여, 기존의 써픽스 배열보다 작은 저장 공간을 사용할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. Grossi & Vitter 알고리즘은 압축된 써픽스 배열에서 실제 써픽스 배열의 정보를 찾기 위하여, succinct 표현에서 기본적으로 사용되는 rank와 select 함수를 필요로 한다. 본 논문은 다양한 rank와 select 알고리즘을 각각 사용하는 압축된 써픽스 배열들의 성능 비교를 통해, succinct 표현의 효율적인 구현이 압축된 써픽스 배열의 성능에 미치는 영향을 실험적으로 보인다.

• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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• v.10 no.2
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• pp.65-71
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• 2015

It has been known that GMM (Gaussian Mixture Model) based speaker identification systems using ML (Maximum Likelihood) and WMR (Weighting Model Rank) demonstrate very high performances. However, such systems are not so effective under practical environments, in terms of real time processing, because of their high calculation costs. In this paper, we propose a new speaker-pruning algorithm that effectively reduces the calculation cost. In this algorithm, we select 20% of speaker models having higher likelihood with a part of input speech and apply MWMR (Modified Weighted Model Rank) to these selected speaker models to find out identified speaker. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, we performed speaker identification experiments using TIMIT database. The proposed method shows more than 60% improvement of reduced processing time than the conventional GMM based system with no pruning, while maintaining the recognition accuracy.