Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.5
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pp.29-36
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2009
Sequential pattern mining, which discovers frequent subsequences as patterns in a sequence database, is an important data mining problem with broad applications. Since a sequential pattern in DNA sequences can be a motif, we studied to find sequential patterns in DNA sequences. Most previously proposed mining algorithms follow the exact matching with a sequential pattern definition. They are not able to work in noisy environments and inaccurate data in practice. Theses problems occurs frequently in DNA sequences which is a biological data. We investigated approximate matching method to deal with those cases. Our idea is based on the observation that all occurrences of a frequent pattern can be classified into groups, which we call approximated pattern. The existing PrefixSpan algorithm can successfully find sequential patterns in a long sequence. We improved the PrefixSpan algorithm to find approximate sequential patterns. The experimental results showed that the number of repeats from the proposed method was 5 times more than that of PrefixSpan when the pattern length is 4.
In this paper, we propose a fast variable block matching algorithm for motion estimation based on bit-patterns. Motion estimation in the proposed algorithm is peformed after the representation of image sequence is transformed 8-bit pixel values into 1-bit ones by the mean pixel value of search block, which brings a short searching time by reducing the computational complexity. Moreover, adaptive searching methods according to the motion information of the block make the procedure of motion estimation efficient by eliminating unnecessary searching processes of low motion block and deepening a searching procedure in high motion block. Experimental results show that the proposed algorithm provides bettor performance - average 0.5dB PSNR improvement and about 99% savings in the number of operations - than full search Hock matching algorithm with a fixed block size.
After the economic crisis of Korea, the character of Korean Poverty has changed. Most notably, many people are working but poor. Therefore it is important to understand the characteristics of the working poor, especially the unstable work experiences of the working poor since one of the causes of poverty is that. Prior research about the working poor has not fully proven this issue. This study is to examine the job sequences of the working poor. Thus I utilized the KLIPS(Korea Labor and Income Study), and analyzed it by event sequence analysis and optimal matching methods. The job sequences are divided as follows: total years of working in the labor market, the number of gaps and the length of gaps in their careers, and the characteristics of experienced jobs since they have entered the labor market from age 15. As a result, there are no statistically significant in the total years of working in the labor market. And the number of gaps and the length of gaps in their careers, and the characteristics of experienced jobs show that working poor have been experiencing more unstable than non-poor. Thus, almost all of the male working poor has unstable jobs their whole lives, and the female working poor's job sequences show distinct features according to women's life course. These results can give political implications to the anti-poverty policy in Korea.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.1
s.307
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pp.75-84
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2006
With considering center-biased characteristic, NTSS(New Three-Step Search Algorithm) can improve the performance of TSS(Three-Step Search Algorithm) which is one of the most popular fast block matching algorithms(BMA) to search a motion vector in a video sequence. Although NTSS has generally better Quality than TSS for a small motion sequence, it is hard to say that NTSS can provide better quality than TSS for a large motion sequence. It even deteriorates the quality to increase a search window size using NTSS. In order to address this drawback, this paper aims to develop a new adaptive window size-based three step search scheme, called AWTSS, which can improve quality at various window sizes in both the small and the large motion video sequences. In this scheme, the search window size is dynamically changed to improve coding efficiency according to the characteristic of motion vectors. AWTSS can improve the video quality more than 0.5dB in case of large motion with keeping the same quality in case of small motion.
The latest volumetric technology's high geometrical accuracy and realism ensure a high degree of correspondence between the real object and the captured 3D model. Nevertheless, since the 3D model obtained in this way constitutes a sequence as a completely independent 3D model between frames, the consistency of the model surface structure (geometry) is not guaranteed for every frame, and the density of vertices is very high. It can be seen that the interconnection node (Edge) becomes very complicated. 3D models created using this technology are inherently different from models created in movie or video game production pipelines and are not suitable for direct use in applications such as real-time rendering, animation and simulation, and compression. In contrast, our method achieves consistency in the quality of the volumetric 3D model sequence by linking re-meshing, which ensures high consistency of the 3D model surface structure between frames and the gradual deformation and texture transfer through correspondence and matching of non-rigid surfaces. And It maintains the consistency of volumetric 3D model sequence quality and provides post-processing automation.
As whole genome sequences of many organisms have been revealed by small-scale genome projects, the intensive research on individual genes and their functions has been performed. However on-memory algorithms are inefficient to analysis of whole genome sequences, since the size of individual whole genome is from several million base pairs to hundreds billion base pairs. In order to effectively manipulate the huge sequence data, it is necessary to use the indexed data structure for external memory. In this paper, we introduce a workbench system for analysis and visualization of whole genome sequence using string B-tree that is suitable for analysis of huge data. This system consists of two parts : analysis query part and visualization part. Query system supports various transactions such as sequence search, k-occurrence, and k-mer analysis. Visualization system helps biological scientist to easily understand whole structure and specificity by many kinds of visualization such as whole genome sequence, annotation, CGR (Chaos Game Representation), k-mer, and RWP (Random Walk Plot). One can find the relations among organisms, predict the genes in a genome, and research on the function of junk DNA using our workbench.
Motion of object in a video clip often plays an important role in characterizing the content of the clip. A number of methods have been developed to analyze and retrieve video contents using motion information. However, most of these methods focused more on the analysis of direction or trajectory of motion but less on the analysis of the movement of an object itself. In this paper, we propose the shape sequence descriptor to describe and compare the movement based on the shape deformation caused by object motion along the time. A movement information is first represented a sequence of 2D shape of object extracted from input image sequence, and then 2D shape information is converted 1D shape feature using the shape descriptor. The shape sequence descriptor is obtained from the shape descriptor sequence by frequency transform along the time. Our experiment results show that the proposed method can be very simple and effective to describe the object movement and can be applicable to semantic applications such as content-based video retrieval and human movement recognition.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.8C
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pp.651-660
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2010
In this paper, we implement an efficient histogram-based prefiltering to compensate the illumination mismatches in regions between neighboring views. In multi-view video, such illumination disharmony can primarily occur on account of different camera location and orientation and an imperfect camera calibration. This discrepancy can cause the performance decrease of multi-view video coding(MVC) algorithm. A histogram matching algorithm can be exploited to make up for these differences in a prefiltering step. Once all camera frames of a multi-view sequence are adjusted to a predefined reference through the histogram matching, the coding efficiency of MVC is improved. However general frames of multi-view video sequence are composed of several regions with different color composition and their histogram distribution which are mutually independent of each other. In addition, the location and depth of these objects from sequeuces captured from different cameras can be different with different frames. Thus we propose a new algorithm which classify a image into several subpartitions by its depth information first and then histogram matching is performed for each region individually. Experimental results show that the compression ratio for the proposed algorithm is improved comparing with the conventional image-based algorithms.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.9B
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pp.914-922
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2009
In this paper, we propose a matrix based real-time pattern matching method, called MDPI, for real-time intrusion detection on several Gbps network traffic. Particularly, in order to minimize a kind of overhead caused by buffering, reordering, and reassembling under the circumstance where the incoming packet sequence is disrupted, MDPI adopts independent partial matching in the case dealing with pattern matching matrix. Consequently, we achieved the performance improvement of the amount of 61% and 50% with respect to TCAM method efficiency through several experiments where the average length of the Snort rule set was maintained as 9 bytes, and w=4 bytes and w=8bytes were assigned, respectively, Moreover, we observed the pattern scan speed of MDPI was 10.941Gbps and the consumption of hardware resource was 5.79LC/Char in the pattern classification of MDPI. This means that MDPI provides the optimal performance compared to hardware complexity. Therefore, by decreasing the hardware cost came from the increased TCAM memory efficiency, MDPI is proven the cost effective high performance intrusion detection technique.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.8
no.4
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pp.263-269
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2015
Digital watermarking is imperceptible and statistically undetectable information embeds into digital data. Most information in digital audio watermarking schemes have used binary random sequences. The embedded binary random sequence distorts and modifies the original data while it plays a vital role in security. In this paper, a binary random sequence to improve imperceptibility in perceptual region of the human auditory system is proposed. The basic idea of this work is a modification of a binary random sequence according to the frequency analysis of adjacent binary digits that have different signs in the sequence. The canonical signed digit code (CSDC) is also applied to modify a general binary random sequence and the pair-matching function between original and its modified version. In our experiment, frequency characteristics of the proposed binary random sequence was evaluated and analyzed by Bark scale representation of frequency and frequency gains.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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