본 연구는 유의어 매트릭스를 이용하여 질의의 확장을 통한 컴포넌트 검색 과정을 기술하였다. 컴포넌트 검색은 질의를 입력하면 질의의 확장이 이루어지고 컴포넌트 사이의 신뢰도를 측정하여 검색한다. 신뢰도 계산을 위해서는 질의와 컴포넌트 사이에 유사한가를 나타내는 동치관계, 클래스의 가중치와 동치관계 값을 이용한 포함관계, 그리고 유사도를 계산한다. 끝으로 이들 값을 이용하여 신뢰도를 계산한 후 이 신뢰도 값에 의하여 유사 컴포넌트들을 검색하여 유사도 우선순위로 컴포넌트가 검색된다.
소프트웨어 생산성과 품질을 개선하기 위한 방안으로 컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발이 전개되고 있다. 소프트웨어 컴포넌트 라이브러리를 재사용하기 위해서는 재사용 가능한 컴포넌트를 효율적으로 수집하여 분류, 저장, 검색하여야한다. 기존의 요구사항 정형화 기법들은 요구사항들 간의 의미적 관계를 표현하는 데 초점을 맞추고 있어 컴포넌트 검색에는 적합하지 않으므로 본 연구에서는 개발하려는 유즈케이스 다이어그램을 구문분석을 거쳐 명세하여 질의 정보를 추출하였다. 기존의 자연어를 기반으로 하는 컴포넌트의 비정형적인 명세를 컴포넌트 검색과 조립에 필요한 정보를 효율적으로 얻을 수 있도록 구문분석과 추상화 단계를 거쳐 정형화된 중간형태의 명세로 전환하고 제안한 유사도를 사용하여 컴포넌트를 검색하고자 한다. 또한 개괄명세와 상세명세를 통해 컴포넌트 검색에 필요한 정보를 추출할 뿐만 아니라 컴포넌트의 aspect을 이용하여 컴포넌트 조림에 필요한 정보도 얻을 수 있다. 2차 질의를 통해 컴포넌트 검색의 정확도를 향상시키고 명세를 추상화시켜 검색의 재현율을 향상시킨다.
Synapse is the basic structural and functional component for neural communication in the brain. The presynaptic terminal is the structural and functionally essential area that initiates communication and maintains the continuous functional neural information flow. It contains synaptic vesicles (SV) filled with neurotransmitters, an active zone for release, and numerous proteins for SV fusion and retrieval. The structural and functional synaptic plasticity is a representative characteristic; however, it is highly vulnerable to various pathological conditions. In fact, synaptic alteration is thought to be central to neural disease processes. In particular, the alteration of the structural and functional phenotype of the presynaptic terminal is a highly significant evidence for neural diseases. In this review, we specifically describe structural and functional alteration of nerve terminals in several neurodegenerative diseases, including Alzheimer's disease (AD), Parkinson's disease (PD), Amyotrophic lateral sclerosis (ALS), and Huntington's disease (HD).
본 논문은 비디오 영상에서 내용 기반 검색을 위한 비디오 텍스트를 검출하는 방법을 제안한다. 영어와 달리 한글과 같이 다중 분할된 문자가 포함된 비디오 텍스트를 자동으로 검출하기 위해 형태와 크기 및 위치 정보를 이용하고 이러한 정보들은 K-mean 클러스트링 알고리즘을 이용해 얻어진 템플릿의 형태로 표현 된다. 연결 성분 분석(connected component analysis)방법을 통해 비디오 영상을 분할하고, 잡음을 제거한 후 정확한 문자 성분을 검출하기 위해 클러스터 기반의 템플릿 매칭을 한다. 제안된 방법은 정확도와 에러율에서 기존의 방법보다 효과적 이었다.
본 논문은 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG기반의 압축 비디오 stream에서[1, 2], 질의 영상에 대한 효율적인 검색 기법을 제안한다. 비디오 검색은 높은 차원의 색인 정보를 이용하는데, 높은 차원의 data set을 색인 정보로 하여 효율적인 검색 능력을 보여주는 KD-Trees(K Dimensional-Trees)알고리즘[3]을 비디오 검색기법에 적용하고자 한다. 먼저, key frame에 PCA (Principal Component Analysis) 알고리즘[4]을 이용하여 색인 정보를 추출한 다음, 추출된 색인 정보를 KD-Trees에 적용하여 효율적인 검색을 가능하게 한다. 실험 결과, 기존의 검색 기법보다 상당한 양의 처리 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 보였다.
최근 무선 인터넷 인구의 증가로 인해 이동 객체의 위치 데이타를 활용하여 다양한 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스와 텔레매틱스에 대찬 관심이 급증하고 있다 위치 기반 서비스와 텔레매틱스 분야에서 다양한 응용 서비스를 제공하기 위해서는 대용량의 위치 데이타를 빠르고 정확하게 저장하고 검색할 수 있는 이동 객체 데이타베이스 시스템이 필수적으로 요구된다. 그러나, 기존의 데이타베이스 시스템을 사용하여 대용량의 위치 데이타를 처리할 경우 트랜잭션 연산의 증가로 인하여 저장 밀 검색 성능이 저하된다 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 이동 객체의 위치 데이타를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 화일 기반 이동 객체 저장 컴포넌트를 개발하고 성능 평가를 수행하였다. 화일 기반 이동 객체 저장 컴포넌트는 다중 연결 관리자, 단순 질의 처리기, 인덱스 관리자. 데이타 화일 관리자, 인덱스 파일 관리자, 메타데이타 관리자, 로그 관리자, OLE DB 데이타 제공자, 그리고 관리툴로 구성된다.
다계층 분산처리 구조는 정보를 시기 적절하게 분배해 주고 유지 보수비용을 최소로 줄여줄 수 있는 장점이 있다. 다계층 클라이언트/서버는 현존하는 데이터베이스, 툴, 컴포넌트 안에서 분산 컴퓨팅 구조로 통합시킬 수 있고, 네트워크 부하를 줄일 수 있으며, 많은 서버 상에서 작업을 효율적으로 분배해 줄 수 있는 로드 밸런싱을 조절하고 제어 할 수 있게 한다. 본 논문에서는 컴포넌트 기반 분산처리에 대한 이론적 고찰을 통하여 분산환경에서 효율적으로 어플리케이션을 개발할 수 있는 방안을 제시하고 분산 3-계층 환경에서 컴포넌트를 서비스하는 애플리케이션 서버를 설계하고 구현한다.
이 연구에서는 재사용을 위한 소프트웨어 아키텍쳐 검색 방법과 아키텍쳐의 재사용에 필요한 컴포넌트를 효율적으로 검색하기 위해 변경된 시그니쳐 일치와 검색 방법을 제안한다. 제안된 검색 방식은 소프트웨어 아키텍쳐 검색을 통해 컴포넌트의 검색 범위를 제한함으로써 검색의 정확성과 재현율을 향상시키고, 일치 수행의 비교 횟수를 줄임으로써 검색 수행 시간을 감소시켰다. 또한 이미 정의된 소프트웨어 아키텍쳐와 컴포넌트의 재상용을 향상시킬 수 있다.
Music genre classification is an essential component for music information retrieval system. There are two important components to be considered for better genre classification, which are audio feature extraction and classifier. This paper incorporates two different kinds of features for genre classification, timbral texture and rhythmic content features. Timbral texture contains several spectral and Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC) features. Before choosing a timbral feature we explore which feature contributes less significant role on genre discrimination. This facilitates the reduction of feature dimension. For the timbral features up to the 4-th order central moments and the covariance components of mutual features are considered to improve the overall classification result. For the rhythmic content the features extracted from beat histogram are selected. In the paper Extreme Learning Machine (ELM) with bagging is used as classifier for classifying the genres. Based on the proposed feature sets and classifier, experiment is performed with well-known datasets: GTZAN databases with ten different music genres, respectively. The proposed method acquires the better classification accuracy than the existing approaches.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1553-1567
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2021
Steganography is a current hot research topic in the area of information security and privacy protection. However, most previous steganography methods are not effective against steganalysis and attacks because they are usually carried out by modifying covers. In this paper, we propose an improved coverless text steganography algorithm based on pretreatment and Part of Speech (POS), in which, Chinese character components are used as the locating marks, then the POS is used to hide the number of keywords, the retrieval of stego-texts is optimized by pretreatment finally. The experiment is verified that our algorithm performs well in terms of embedding capacity, the embedding success rate, and extracting accuracy, with appropriate lengths of locating marks and the large scale of the text database.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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