• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권2호
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• pp.251-254
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• 2016

An energy-efficient object matching accelerator is proposed for mobile object recognition based on matching prediction scheme. Conventionally, vocabulary tree has been used to save the external memory bandwidth in object matching process but involved massive internal memory transactions to examine each object in a database. In this paper, a novel object matching accelerator is proposed based on matching predictions to reduce unnecessary internal memory transactions by mitigating non-target object examinations, thereby improving the energy-efficiency. Experimental results show a 26% reduction in power-delay product compared to the prior art.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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• pp.1-6
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• 2006

We consider the issue of Bayesian prediction of the unobservable random effects, And we characterize priors that ensure approximate frequentist validity of posterior quantiles of unobservable random effects. Finally we show that the probability matching criteria for prediction of unobservable random effects in one-way random ANOVA model.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.278-281
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• 2009

In this paper, we propose a fast partial distortion algorithm using normalized dithering matching scan to get uniform distribution of partial distortion which can reduce only unnecessary computation significantly. Our algorithm is based on normalized dithering order matching scan and calibration of threshold error using LOG value for each sub-block continuously for efficient elimination of unlike candidate blocks while keeping the same prediction quality compared with the full search algorithm. Our algorithm reduces about 60% of computations for block matching error compared with conventional PDE (partial distortion elimination) algorithm without any prediction quality, and our algorithm will be useful to real-time video coding applications using MPEG-4 AVC or MPEG-2.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권4C호
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• pp.396-400
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• 2007

본 논문은 고속 PDE 알고리즘을 제안한다. 기존 PDE 알고리즘이 부분 정합오차를 이용해 후보블록의 나머지 정합 과정을 생략할 수 없을 때 제안된 알고리즘은 계산된 부분 정합오차로부터 예측된 블록 정합오차를 이용해 다시 한번 나머지 정합 과정을 생략하는 것을 평가한다. 예측된 블록 정합오차는 부분 정합오차보다 항상 크므로 제안된 알고리즘은 기존 PDE보다 일찍 불가능한 후보 블록을 제거할 수 있다. 모의 실험의 결과들은 제안된 알고리즘이 기존 PDE 정도의 화질을 유지하면서 계산량을 크게 줄여주는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.463-468
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• 2011

지금까지 컨텍스트 예측 방법들은 이산 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우와 연속 속성 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행한 경우로 나뉘어서 발전되어 왔다. 대부분의 예측 방법들은 컨텍스트의 획득 환경이나 특성에 맞게 특정 도메인에서 각각 예측 알고리즘을 작성하여 사용하여 왔기 때문에, 다양한 환경과 특성을 갖는 사용자의 컨텍스트를 대상으로 예측을 수행하기가 어렵다. 본 논문에서는 특정 도메인이나 컨텍스트의 특성에 국한되지 않고 이산 속성이나 연속 속성 컨텍스트들에 모두 적용 가능한 컨텍스트 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 컨텍스트 속성간의 연관규칙을 고려하여 컨텍스트를 시퀀스로 생성하고, 컨텍스트 속성별 가변 가중치를 적용시켜 시퀀스 매칭 기반의 컨텍스트 예측을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 이산 속성 컨텍스트와 연속 속성 컨텍스트에 각각 시뮬레이션한 결과 이산 속성 컨텍스트에서 80.12%, 연속 속성 컨텍스트에서 81.43%의 예측 정확도로 기존 예측방법들과 비슷한 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1439-1445
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• 2007

본 논문에서는 기존의 PDE방법의 계산량을 줄이고 동시에 동일한 예측화질을 얻기 위해, 초기 매칭블록의 서브블록별 SAD값의 비교를 통한 고속 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 최초 매칭 블록의 서브블록별 매칭 에러의 복잡도의 비교를 통해 후보블록들의 매칭순서를 변경하여 불필요한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE(partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 45%의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권10호
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• pp.949-955
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• 2005

본 논문에서는 기존의 전영역 탐색 방식의 계산량을 현저히 줄임과 동시에 동일한 예측 화질을 얻기 위해, 기준 블록의 복잡도 순서와 정방형 서브블럭을 가지고 복잡한 영역 세분화를 통한 고속 블록 매칭(block matching) 알고리즘을 제안하였다. 매칭 에러가 기준 블록 기울기 크기에 비례한다는 것을 이용하여 종래의 순차적인 매칭 스캔(matching scan) 과 행/열 기반의 적응 매칭 스캔 대신, 복잡도에 기초한 정방형 서브 블록(sub-block) 적응 매칭 스캔을 가지고 불필요한 계산을 효율적으로 줄였다. 제안된 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE(partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 $30\%$의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.141-146
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• 2005

Ensemble method has been known as one of the most powerful classification tools that can improve prediction accuracy. Ensemble method also has been understood as ‘perturb and combine’ strategy. Many studies have tried to develop ensemble methods by improving perturbation. In this paper, we propose two new ensemble methods that improve combining, based on the idea of pattern matching. In the experiment with simulation data and with real dataset, the proposed ensemble methods peformed better than bagging. The proposed ensemble methods give the most accurate prediction when the pruned tree was used as the base learner.

• 방송공학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.533-544
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• 2015

최근에 대부분의 비디오 서비스는 무선 네트워크를 통해서 전송된다. 하지만 무선 네트워크 환경에서 비디오 패킷은 전송되는 동안 오류에 노출되기 쉽다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 오류 은닉 (Error Concealment : EC) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC) 환경에서 시간적 상관도를 이용한 적응적인 예측 단위 기반의 움직임 벡터 외삽 (Adaptive Prediction Unit-based Motion Vector Extrapolation : APMVE)과 공간적 상관도를 이용한 경계 정합(Boundary Matching : BM) 알고리즘을 이용한다. APMVE는 시간적 상관도를 기반으로 손실 프레임 이전 프레임의 예측 단위(Prediction Unit : PU)를 이용하여 오류 은닉 기본 단위 (Error Concealment Basic Unit : ECBU)를 적응적으로 결정하고 BM은 공간적 상관도를 이용하여 비신뢰 블록 (Unreliable Block)들에 한하여 수행한다. 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘에서 나타나는 블록킹 열화를 효과적으로 제거하여 높은 주관적 화질을 보여준다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제17권5호
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• pp.56-67
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• 2012

In the present study, an enhanced subsurface prediction algorithm based on a non-parametric geostatistical model and a history matching technique through Gibbs sampler is developed and the iterative prediction improvement procedure is proposed. The developed model is applied to a simple two-dimensional synthetic case where domain is composed of three different hydrogeologic media with $500m{\times}40m$ scale. In the application, it is assumed that there are 4 independent pumping tests performed at different vertical interval and the history curves are acquired through numerical modeling. With two hypothetical borehole information and pumping test data, the proposed prediction model is applied iteratively and continuous improvements of the predictions with reduced uncertainties of the media distribution are observed. From the results and the qualitative/quantitative analysis, it is concluded that the proposed model is good for the subsurface prediction improvements where the history data is available as a supportive information. Once the proposed model be a matured technique, it is believed that the model can be applied to many groundwater, geothermal, gas and oil problems with conventional fluid flow simulators. However, the overall development is still in its preliminary step and further considerations needs to be incorporated to be a viable and practical prediction technique including multi-dimensional verifications, global optimization, etc. which have not been resolved in the present study.