• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.155-162
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• 2003

A tandem network in which all nodes have the same load is considered. We derive bounds on the probability that the total population of the tandem network exceeds a large value by using its relation to the stationary distribution. These bounds imply a stronger asymptotic limit than that in the large deviation theory.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권3호
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• pp.715-723
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• 2003

A tandem network in which all nodes have the same load is considered. We derive bounds on the probability that the total population of the tandem network exceeds a large value by using its relation to the stationary distribution. These bounds imply a stronger asymptotic limit than that in the large deviation theory.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.394-394
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• 2000

This Paper proposes a new nonlinear partial least square method that extends the linear PLS. Proposed nonlinear PLS uses self-organizing feature map as PLS outer relation and multilayer neural network as PLS inner regression method.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제9권4호
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• pp.204-213
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• 2015

Under the conditional independence assumption among local features, the Naive Bayes Nearest Neighbor (NBNN) classifier has been recently proposed and performs classification without any training or quantization phases. While the original NBNN shows high classification accuracy without adopting an explicit training phase, the conditional independence among local features is against the compositionality of objects indicating that different, but related parts of an object appear together. As a result, the assumption of the conditional independence weakens the accuracy of classification techniques based on NBNN. In this work, we look into this issue, and propose a novel Bayesian network for an NBNN based classification to consider the conditional dependence among features. To achieve our goal, we extract a high-level feature and its corresponding, multiple low-level features for each image patch. We then represent them based on a simple, two-level layered Bayesian network, and design its classification function considering our Bayesian network. To achieve low memory requirement and fast query-time performance, we further optimize our representation and classification function, named relation-based Bayesian network, by considering and representing the relationship between a high-level feature and its low-level features into a compact relation vector, whose dimensionality is the same as the number of low-level features, e.g., four elements in our tests. We have demonstrated the benefits of our method over the original NBNN and its recent improvement, and local NBNN in two different benchmarks. Our method shows improved accuracy, up to 27% against the tested methods. This high accuracy is mainly due to consideration of the conditional dependences between high-level and its corresponding low-level features.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1977-1982
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• 2012

컴퓨터나 스마트폰 사용자들은 최근에 다양한 소셜 네트워크 서비스가 제공되어 매우 편리하다. 소셜 네트워크 서비스는 사이버 공간에서 사용자가 원하는 멀티미디어 자료들을 저장해 두고 편리하게 이용할 수 있어서 좋다. 하지만, 서비스 사용자가 증가하면서 클라우드 저장소의 공간이 급격하게 증가하고, 서비스 사용자가 사망한 경우에는 빅-테이블이나 상속 문제가 발생하게 된다. 대표적으로 사망자가 남긴 디지털 자산들에 대한 게시, 유포, 보관, 그리고 상속에 관한 문제가 발생할 수 있다. 현재는 디지털 자산을 상속자가 서비스 제공자에게 사망자와 가족관계임을 밝히고, 사실 여부를 확인 받은 후에 디지털 자산에 대한 부분적인 사용, 저장, 그리고 백업만이 가능하다. 그러므로, 우리는 본 논문에서 상속자가 사망자가 남긴 디지털 자산을 쉽고 편리하게, 그리고 안전하게 상속할 수 있도록 하는 ADAM을 제안하고자 한다. ADAM을 사용하면 상속자는 정당한 상속절차를 거쳐서 일반적인 재산과 마찬가지로 디지털 자산에 대해서 자유롭고 편리하게 상속 받을 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권3호
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• pp.266-277
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• 2003

모든 개념적 시간관계는 7가지의 관계(‘before’,‘meets’,‘starts’,‘finishes’,‘overlaps’, ‘during’,‘equals') 중 하나로 표현될 수 있다. 개념적 표현은 멀티미디어’저작 시스템의 자동 생성에 필요한 세부적 시간에 대해 효과적인 수단을 제공한다. 본 연구에서는 서로 다른 미디어들 간의 시간관계를 개념적으로 표현하는 사용하기 쉽고 효과적인 멀티미디어 프레젠테이션 저작 시스템을 개발하였다. 본 시스템을 구성하는 시간관계 편집기는 사용자에게 다른 편집기들로부터의 시간 정보를 간단하고 직접적인 그래픽 조작을 이용하여 프레젠테이션의 개념적 흐름을 직관적으로 표현할 수 있는 메커니즘을 제공한다. 본 시스템은 SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language)에 기반한다. 본 시스템의 편집기들은 SMIL 객체 관리자를 통해 실시간으로 정보를 서로 교환하여 SMIL 코드를 자동 생성한다. 그리고, 본 시스템에서는 멀티미디어 프레젠테이션의 내부표현 구조로 TRN(Temporal Relation Network) 을 제안한다. TRN은 프레젠테이션의 흐름을 방향 그래프 구조로 표현한 것이다. TRN의 모든 병렬관계는 하나의 동기화된 블록으로 간소화될 수 있다. 이것은 컴포넌트들 간의 재생시간을 결정하는데 유용하며, 이미 구성되어 있는 프레젠테이션 문서를 재사용 할 때 그 기본단위로 이용될 수 있다. 또한, 멀티미디어 프레젠테이션 플레이어의 스케줄러로의 응용에도 적합하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.89-95
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• 1997

This paper examines the relation between multidimensional linear interpolation (MDI) and regularization net-works, and shows that an MDI is a special form of regularization networks. For this purpose we propose a triangular basis function(TBF) network. Also we verified the condition when our proposed TBF becomes a well-known radial basis function (RBF).

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.402-408
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• 2010

Forecasting have qualitative and quantitative methods. Quantitative one analyze macro-economic factors such as the rate of exchange, oil price, interest rate and also predict the micro-economic factors such as sales and demands. Applying various statistical methods depends on the type of data. when data has seasonality and trend, Time Series analysis is proper but when it has casual relation, Regression analysis is good for this. Time Series and Regression can be used together. This study investigate artificial neural networks which is predictive technique for casual relation and try to compare the accuracy of forecasting between regression analysis and artificial neural network.

• ETRI Journal
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• 제34권4호
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• pp.591-601
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• 2012

Unstructured peer-to-peer (p2p) networks usually employ flooding search algorithms to locate resources. However, these algorithms often require a large storage overhead or generate massive network traffic. To address this issue, previous researchers explored the possibility of building efficient p2p networks by clustering peers into communities based on their social relationships, creating social-like p2p networks. This study proposes a social relationship p2p network that uses a measure based on Hebbian theory to create a social relation weight. The contribution of the study is twofold. First, using the social relation weight, the query peer stores and searches for the appropriate response peers in social-like p2p networks. Second, this study designs a novel knowledge index mechanism that dynamically adapts social relationship p2p networks. The results show that the proposed social relationship p2p network improves search performance significantly, compared with existing approaches.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.332-340
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• 2013

온라인에서의 상호작용을 위한 수단으로서, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)는 사용자의 인간관계를 기반으로 사회적 인맥 형성에 초점을 맞추고 있다. 또한, SNS는 인맥 관계를 관리하고 인맥관계를 기반으로 정보를 공유할 수 있도록 다양한 기능들을 제공한다. 따라서 SNS 사용자의 행동 특성과 인맥 관계 형성 과정의 분석은 온라인 인간관계에 대한 모델의 특징을 파악하는데 유용하다. 본 논문에서는 트위터에서 영향력 있는 사용자가 게시된 메시지의 특성을 기반으로 사용 패턴을 분석한다. 또한, 페이스북 내에서 인맥 관계 수를 기준으로 영향력이 큰 그룹과 그렇지 않은 그룹으로 분류하고, 두 그룹의 인맥 형성 특성을 비교하고 분석한 후 이에 따라 패턴 분석에 따라서 소셜 네트워크에서의 인간관계 모델의 특징을 설명한다.