Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.4
s.42
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pp.77-85
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2006
There is the spatial correlation of the video sequence between the motion vector of current blocks. In this paper, we propose the enhanced fast block matching algorithm using the spatial correlation of the video sequence and the center-biased properly of motion vectors. The proposed algorithm determines an exact motion vector using the predicted motion vector from the adjacent macro blocks of the current frame and the Cross-Hexagonal search pattern. From the of experimental results, we can see that our proposed algorithm outperforms both the prediction search algorithm (NNS) and the fast block matching algorithm (CHS) in terms of the search speed and the coded video's quality. Using our algorithm, we can improve the search speed by up to $0.1{\sim}38%$ and also diminish the PSNR (Peak Signal Noise Ratio) by at nst $0.05{\sim}2.5dB$, thereby improving the video qualify.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.3
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pp.361-367
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2021
Information search in video streaming services such as YouTube is replacing traditional information search services. To find desired detailed information in such a video, users should repeatedly navigate several points in the video, resulting in a waste of time and network traffic. In this paper, we propose a method to assist users in searching for information in a video by using DBSCAN clustering and LSTM. Our LSTM model is trained with a dataset that consists of user search sequences and their final target points categorized by DBSCAN clustering algorithm. Then, our proposed method utilizes the trained model to suggest an expected category for the user's desired target point based on a partial search sequence that can be collected at the beginning of the search. Our experiment results show that the proposed method successfully finds user destination points with 98% accuracy and 7s of the time difference by average.
Cytoplasmic male sterility (CMS), one of the most important traits in crop breeding, has been used for commercial seed production by $F_1$ hybrid cultivars of pepper (Capsicum annuum L.). To develop reliable molecular markers for allelic selection of the Restorer-of-fertility (Rf) gene, which is known to be a major determinant of pollen fertility restoration in peppers, a sequence of approximately 10 kb flanking an RAPD fragment closely linked to the Rf locus was obtained by genome walking. A homology search revealed that this sequence contained an LTR retrotransposon and a non-LTR LINE-like retrotransposon. Sequencing of this Rf-linked region to search for polymorphisms between a dominant and recessive allele revealed 98% nucleotide sequence identity between them. A third polymorphic haplotype of the Rf-linked sequence, which has 94-96% nucleotide sequence identity with the two previously isolated haplotypes, was identified among a large number of breeding lines. Utilizing polymorphic sequences in the haplotypes, PCR markers were developed for selection of particular haplotypes and used to examine the distribution of the haplotypes in diverse breeding lines, cultivars, and C. annuum germplasms. Surprisingly, the third haplotype was the predominant type in C. annuum germplasms, while its frequency in $F_1$ hybrid cultivars was relatively low. Meanwhile, analysis of breeding lines whose Rf allele genotypes and male-sterility phenotypes were already known revealed that the third haplotype was mainly present in exotic breeding lines that cause unstable male-sterility when combined with sterile cytoplasms.
Omission of noun phrases for obligatory cases is a common phenomenon in sentences of Korean and Japanese, which is not observed in English. When an argument of a predicate can be filled with a noun phrase co-referential with the title, the argument is more easily omitted in Encyclopedia texts. The omitted noun phrase is called a zero anaphor or zero pronoun. Encyclopedias like Wikipedia are major source for information extraction by intelligent application systems such as information retrieval and question answering systems. However, omission of noun phrases makes the quality of information extraction poor. This paper deals with the problem of developing a system that can restore omitted noun phrases in encyclopedia documents. The problem that our system deals with is almost similar to zero anaphora resolution which is one of the important problems in natural language processing. A noun phrase existing in the text that can be used for restoration is called an antecedent. An antecedent must be co-referential with the zero anaphor. While the candidates for the antecedent are only noun phrases in the same text in case of zero anaphora resolution, the title is also a candidate in our problem. In our system, the first stage is in charge of detecting the zero anaphor. In the second stage, antecedent search is carried out by considering the candidates. If antecedent search fails, an attempt made, in the third stage, to use the title as the antecedent. The main characteristic of our system is to make use of a structural SVM for finding the antecedent. The noun phrases in the text that appear before the position of zero anaphor comprise the search space. The main technique used in the methods proposed in previous research works is to perform binary classification for all the noun phrases in the search space. The noun phrase classified to be an antecedent with highest confidence is selected as the antecedent. However, we propose in this paper that antecedent search is viewed as the problem of assigning the antecedent indicator labels to a sequence of noun phrases. In other words, sequence labeling is employed in antecedent search in the text. We are the first to suggest this idea. To perform sequence labeling, we suggest to use a structural SVM which receives a sequence of noun phrases as input and returns the sequence of labels as output. An output label takes one of two values: one indicating that the corresponding noun phrase is the antecedent and the other indicating that it is not. The structural SVM we used is based on the modified Pegasos algorithm which exploits a subgradient descent methodology used for optimization problems. To train and test our system we selected a set of Wikipedia texts and constructed the annotated corpus in which gold-standard answers are provided such as zero anaphors and their possible antecedents. Training examples are prepared using the annotated corpus and used to train the SVMs and test the system. For zero anaphor detection, sentences are parsed by a syntactic analyzer and subject or object cases omitted are identified. Thus performance of our system is dependent on that of the syntactic analyzer, which is a limitation of our system. When an antecedent is not found in the text, our system tries to use the title to restore the zero anaphor. This is based on binary classification using the regular SVM. The experiment showed that our system's performance is F1 = 68.58%. This means that state-of-the-art system can be developed with our technique. It is expected that future work that enables the system to utilize semantic information can lead to a significant performance improvement.
There is the temporal correlation of the video sequence between the motion vector of current block and the motion vector of previous block. In this paper, we propose the improved diamond search pattern using an motion vector prediction candidate search point by the predicted motion information from the same block of the previous frame. Simulation results show that PSNR(Peak-to-Signal Noise Ratio) values are improves as high as high as 14~24% in terms of average number of search point per motion vector estimation and improved about 0.02~0.37dB on an average except the full search(FS) algorithm.
Repetitive sequences such as SINE, LINE, and LTR elements form a major part of eukaryotic genomes. A literature search tool that summarizes the information contained within repeat elements would provide biologists in the field of genomics with a useful tool for analyzing genomic sequence features. We developed a java program designed to make literature access easier by using two search engines simultaneously. RepWeb is a web-based search system that provides a user friendly interface for searching the reference data and journals for information related to repeat elements by using the search engines, Google Scholar and PubMed, simultaneously. It provides an interface that displays the repeat element- related biological information, and includes useful functions such as the production of a repeat tree, clickable links to PubMed and Google Scholar, exporting, and sorting a field into date, author, journal and title.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.33A
no.5
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pp.24-30
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1996
In this paper, we propose a fast code acquisition method that can reduce drastically the mean acquisition time of the direct sequence spread spectrum (DS-SS) system by using and integrated search and verification (ISV) scheme. The proposed method performs simultaneously the search and verification processes at every search cell, through storing sufficiently long signal samples enough to perform the verification process form the previously received samples. We analyze and acquisition performance in the case of Gaussian channel to evaluate theacquisition perfomrance of the proposed method. From the simple numericl analysis result, we have shown that the acquisition performance of the proposed method is better than that of the conventional serial search method, and the performance improvement becomes more prominent as the channel environment becomes degraded.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2009.10a
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pp.131-135
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2009
This paper considers the sequencing of products in car assembly lines. The sequence which minimizes overall utility work in car assembly lines reduce the cycle time and the risk of conveyor stopping. The sequencing problem is solved using Tabu Search. Tabu Search is a heuristic method which can provide a near optimal solution in real time. The performance of proposed technique is compared with existing heuristic methods in terms of solution quality and computation time. Various examples are presented and experimental results are reported to demonstrate the efficiency of the technique.
Multiple sequence alignment (MSA) is the most important step for many of biological sequence analyses, homology search, and protein structural assignments. However, large amount of data make biologists difficult to perform MSA analyses and it requires much computational time to align many sequences. Here, we have developed a simple and fast web alignment tool for aligning, editing, and visualizing large amount of sequence data. We used a cluster server installed ClustalW-MPI using web services and message passing interface (MPI). It also enables users to edit multiple sequence alignments for manual editing and to download the input data and results such as alignments and phylogenetic tree.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.5
no.4
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pp.38-48
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2002
Some signals, such as in radar system, are transmitted as periodic pulse trains. If more than one pulse train are transmitted over the same communication channel, a problem is to separate them for source identification and extract each pulse train at the receiver. This is known as pulse train deinterleaving. In this paper, we present an approach for deinterleaving the pulse trains and extracting their periods combining the estimation of the frequency of each pulse train by DFT, CDIF/SDIF histogram and Sequence Search technique. Also, we present the result of deinterleaving pulse trains and extracting PRI in the complex environment which multiple signals are interleaved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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