Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.643-645
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2013
When you convert word processor files with large amounts of input data to PDF files in on/off line, current PDF conversion solutions do one of the source files to perform the conversion task in the Windows PDF virtual printer environment. Depending on the size of the original PDF file conversion speed to convert PDF to do a large amount of different and if you are performing a very slow speed. When you convert files to PDF in this sequence, depending on the capacity of the original file, PDF conversion rate is different, if automating a mass conversion to the PDF, the speed is very slow. In this paper, the PDF conversion which can use the Windows Terminal Server from one Windows Server when performing a PDF conversion processing of the source file, to create a multi-session Terminal, to perform the PDF conversion process at the same time was studied.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.4
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pp.845-854
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2016
Sentiment analysis or opinion mining is a technique of text mining employed to identify subjective information or opinions of an individual from documents in blogs, reviews, articles, or social networks. In the literature, only a problem of binary classification of ratings based on review texts in an online review. However, because there can be positive or negative reviews as well as neutral reviews, a multi-class classification will be more appropriate than the binary classification. To this end, we consider the multi-class classification of ratings based on review texts. In the preprocessing stage, we extract words related with ratings using chi-square statistic. Then the extracted words are used as input variables to multi-class classifiers such as support vector machines and proportional odds model to compare their predictive performances.
A Computerzed Neuropsychological Test(CNT) system using multimedia and object oriented technologies are developed for clinical application in psychiatry. The developed system is composed of 14 neuropsychologial tests which are capable of evaluation of various cognitive functions and functional localization of brain. The system employs Microsoft Window based graphic user interface for easy operation and it has a touch screen and a mouse as input devices from the patient. Speech perception test, color word test, verbal memory test, contingent continuos performance test, and trail making test were translated into korean language, so that usefulness of tests was maximized. Through the results of utilization of this system in the cases of patients with head trauma and psychiatric desorder, this system can be proved to be useful in the evaluation of cognitive function and functional localization of brain.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.6
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pp.611-619
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2016
Success in modern war depends on electronic warfare. Therefore, It is very important to identify the kind of Radar PRI modulations in a lot of Radar electromagnetic waves. In this paper, I propose an algorithm to identify Linear up Sliding PRI, Non-Linear up Sliding PRI and Linear Down Sliding PRI, Non-Linear Down Sliding PRI among many Radar pulses. We applied not only the TDOA(Time Difference Of Arrival) concept of Radar pulse signals incoming to antennas but also a rising and falling curve characteristics of those PRI's. After making a program by such algorithm, we input each 40 data to those PRI's identification programs and as a result, those programs fully processed the data in according to expectations. In the future, those programs can be applied to the ESM, ELINT system.
In order to solve the well-known drawback of reduced flexibility that is associate with ASIC implementations, this paper proposes a novel arithmetic unit over GF(2$^{m}$ ) for field programmable gate arrays (FPGAs) implementations of elliptic curve cryptographic processor. The proposed arithmetic unit is based on the binary extended GCD algorithm and the MSB-first multiplication scheme, and designed as systolic architecture to remove global signals broadcasting. The proposed architecture can perform both division and multiplication in GF(2$^{m}$ ). In other word, when input data come in continuously, it produces division results at a rate of one per m clock cycles after an initial delay of 5m-2 in division mode and multiplication results at a rate of one per m clock cycles after an initial delay of 3m in multiplication mode respectively. Analysis shows that while previously proposed dividers have area complexity of Ο(m$^2$) or Ο(mㆍ(log$_2$$^{m}$ )), the Proposed architecture has area complexity of Ο(m), In addition, the proposed architecture has significantly less computational delay time compared with the divider which has area complexity of Ο(mㆍ(log$_2$$^{m}$ )). FPGA implementation results of the proposed arithmetic unit, in which Altera's EP2A70F1508C-7 was used as the target device, show that it ran at maximum 121MHz and utilized 52% of the chip area in GF(2$^{571}$ ). Therefore, when elliptic curve cryptographic processor is implemented on FPGAs, the proposed arithmetic unit is well suited for both division and multiplication circuit.
In this paper, we propose a three-level color clustering algerian for the binarization of text regions extracted from natural scene images. The proposed algorithm consists of three phases of color segmentation. First, the ordinary images in which the texts are well separated from the background, are binarized. Then, in the second phase, the input image is passed through a high pass filter to deal with those affected by natural or artificial light. Finally, the image Is passed through a low pass filter to deal with the texture in texts and/or background. We have shown that the proposed algorithm is more effective used gray-information binarization algorithm. To evaluate the effectiveness of the proposed algorithm we use a commercial OCR software ARMI 6.0 to observe the recognition accuracies on the binarized images. The experimental results on word and character recognition show that the proposed approach is more accurate than conventional methods by over $35\%$.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.3
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pp.417-428
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1996
In this paper, a database interface system with natural language dialogue is designed and implemented. The system is made up of language analysis, context processing, dialogue processing and DB processing unit. The method for classifying and processing an undefined word in language analysis is proposed. It reduces the dictionary size, which gives difficulties in DB Interface. And the current DB Interfaces dealt with an input utterance independently. But the system in this paper provides a user with the interface environment in which he or she can have a continuous conversation with the system and retrieve DB information. Thus in this paper, speech acts which include user's inattentions well as propositional contents are defined, and user action hierarchical model for library DB retrieval is constructed. And the system uses the defined knowledge to recognize-user's plan, effectively understanding and managing the ongoing dialogue. And the system is implemented in the domain of library database in order to prove the proposed methods in this paper.
Kim, GyeongMin;Kim, Kuekyeng;Jo, Jaechoon;Lim, HeuiSeok
Journal of the Korea Convergence Society
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v.9
no.12
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pp.47-52
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2018
Named Entity Recognition is a system that extracts entity names such as Persons(PS), Locations(LC), and Organizations(OG) that can have a unique meaning from a document and determines the categories of extracted entity names. Recently, Bi-LSTM-CRF, which is a combination of CRF using the transition probability between output data from LSTM-based Bi-LSTM model considering forward and backward directions of input data, showed excellent performance in the study of object name recognition using deep-learning, and it has a good performance on the efficient embedding vector creation by character and word unit and the model using CNN and LSTM. In this research, we describe the Bi-LSTM-CNN-CRF model that enhances the features of the Korean named entity recognition system and propose a method for constructing the traditional culture corpus. We also present the results of learning the constructed corpus with the feature augmentation model for the recognition of Korean object names.
It is very important to search for and obtain an example of a similar judgment in case of court judgment. The existing judge's document search uses a method of searching through key-words entered by the user. However, if it is necessary to input an accurate keyword and the keyword is unknown, it is impossible to search for the necessary document. In addition, the detected document may have different contents. In this paper, we want to improve the effectiveness of the method of vectorizing a document into a three-dimensional space, calculating cosine similarity, and searching close documents in order to search an accurate judge's example. Therefore, after analyzing the similarity of words used in the judge's example, a method is provided for extracting the mode and inserting it into the text of the text, thereby providing a method for improving the cosine similarity of the document to be retrieved. It is hoped that users will be able to provide a fast, accurate search trying to find an example of a tax-related judge through the proposed model.
By means of installing sloped rolling-type seismic isolators (SRI), the horizontal acceleration transmitted to the to-be-protected object above can be effectively and significantly reduced under external disturbance. To prevent the maximum horizontal displacement response of SRI from reaching a threshold, designing large and conservative damping force for SRI might be required, which will also enlarge the transmitted acceleration response. In a word, when adopting seismic isolation, minimizing acceleration or displacement responses is always a trade-off. Therefore, this paper proposes that by exploiting the possible information provided by an earthquake early warning system, the damping force applied to SRI which can better control both acceleration and displacement responses might be determined in advance and accordingly adjusted in a semi-active control manner. By using a large number of ground motion records with peak ground acceleration not less than 80 gal, the numerical results present that the maximum horizontal displacement response of SRI is highly correlated with and proportional to some important parameters of input excitations, the velocity pulse energy rate and peak velocity in particular. A control law employing the basic form of hyperbolic tangent function and two objective functions are considered in this study for conceptually developing suitable control algorithms. Compared with the numerical results of simply designing a constant, large damping factor to prevent SRI from pounding, adopting the recommended control algorithms can have more than 60% reduction of acceleration responses in average under the excitations. More importantly, it is effective in reducing acceleration responses under approximately 98% of the excitations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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