• 대한수학회보
• /
• 제53권4호
• /
• pp.1197-1211
• /
• 2016

Let R be a finite commutative ring with nonzero identity. We define ${\Gamma}(R)$ to be the graph with vertex set R in which two distinct vertices x and y are adjacent if and only if there exists a unit element u of R such that x + uy is a unit of R. This graph provides a refinement of the unit and unitary Cayley graphs. In this paper, basic properties of ${\Gamma}(R)$ are obtained and the vertex connectivity and the edge connectivity of ${\Gamma}(R)$ are given. Finally, by a constructive way, we determine when the graph ${\Gamma}(R)$ is Hamiltonian. As a consequence, we show that ${\Gamma}(R)$ has a perfect matching if and only if ${\mid}R{\mid}$ is an even number.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
• /
• pp.717-720
• /
• 1998

In this paper, we propose a VLSI architecture for implementing a crecently proposed fast block matching algorithm, which is called the HSBMA3S. The proposed architecture consists of a systolic array based basic unit and two shift register arrays. And it covers a search range of -32 ~+31. By using a basic unit repeatedly, we can redcue the number of gates. To implement the basic unit, we can select one among various conventional systolic arrays by trading-off between speed and hardware cost. In this paper, the architecture for the basic unit is selected so that the hardware cost can be minimized. The proposed architecture is fast enough for low bit-rate applications (frame size of 352x288, 30 frames/sec) and can be implemented by less than 20,000 gates. Moreover, by simply modifying the basic unit, the architecture can be used for the higher bit-rate application of the frame size of 720*480 and 30 frames/sec.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.129-138
• /
• 2016

This paper presents a natural corners-based SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) with a robust data association algorithm in a real unknown environment. Corners are extracted from raw laser sensor data, which are chosen as landmarks for correcting the pose of mobile robot and building the map. In the proposed data association method, the extracted corners in every step are separated into several groups with small numbers of corners. In each group, local best matching vector between new corners and stored ones is found by joint compatibility, while nearest feature for every new corner is checked by individual compatibility. All these groups with local best matching vector and nearest feature candidate of each new corner are combined by partial compatibility with linear matching time. Finally, SLAM experiment results in an indoor environment based on the extracted corners show good robustness and low computation complexity of the proposed algorithms in comparison with existing methods.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제3권2호
• /
• pp.159-172
• /
• 1995

본 연구에서는 근거리 사진측량에 수치사진측량기법을 적용하여 3차원 위치를 결정하였다. 이를 위해 근거리 사진측량으로부터 취득한 사진을 스캐너에 의해 수치영상으로 변환시키고, 영역적 영상정합기법으로 정합점을 탐색하여 사진의 외부표정요소를 결정한 후 기준점들의 3차원 위치값을 계산하였다. 이 값을 최초의 기준점 측량값과 비교하여 정확도를 분석함으로서 수치사진측량기법에서 적용할 수 있는 영상정합기법에 대해 연구하였다. 영상정합은 영역적 영상정합방법에 의한 정합점 추출방법을 채택하였으며, 영상소 단위까지의 영상정합기법과 부영상소 단위까지의 영상정합 실험을 실시하여 그 결과를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과 영상소단위의 정합에서는 3.32mm의 3차원 위치오차를 얻을 수 있었으며, 단일 축 방향으로 0.76mm의 오차로 위치를 결정할 수 있었다. 부영상소 단위의 정합에서는 각각 3.98mm와 0.73mm의 오차로 위치를 결정할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
• /
• pp.295-296
• /
• 2008

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권2호
• /
• pp.538-561
• /
• 2020

Recommender Systems (RecSys) have a major role in e-commerce for recommending products, which they may like for every user and thus improve their business aspects. Although many types of RecSyss are there in the research field, the state of the art RecSys has focused on finding the user similarity based on sequence (e.g. purchase history, movie-watching history) analyzing and prediction techniques like Recurrent Neural Network in Deep learning. That is RecSys has considered as a sequence prediction problem. However, evaluation of similarities among the customers is challenging while considering temporal aspects, context and multi-component ratings of the item-records in the customer sequences. For addressing this issue, we are proposing a Deep Learning based model which learns customer similarity directly from the sequence to sequence similarity as well as item to item similarity by considering all features of the item, contexts, and rating components using Dynamic Temporal Warping(DTW) distance measure for dynamic temporal matching and 2D-GRU (Two Dimensional-Gated Recurrent Unit) architecture. This will overcome the limitation of non-linearity in the time dimension while measuring the similarity, and the find patterns more accurately and speedily from temporal and spatial contexts. Experiment on the real world movie data set LDOS-CoMoDa demonstrates the efficacy and promising utility of the proposed personalized RecSys architecture.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제48권5호
• /
• pp.18-24
• /
• 2011

DEM(Dynamic Element Matching) 기법중의 하나인 DWA(Data Weighted Averaging)는 멀티비트 Sigma-Delta Modulator에서 피드백 DAC의 단위요소 커패시터 부정합으로 인한 비선형성을 제거하기 위하여 널리 이용된다. 본 논문에서는 기존 DWA 구조에서 적용된 클록 타이밍을 조정하여 양자화기 데이터 코드 출력을 Latch 하는 $2^n$ Register 블록을 $2^n$ S-R latch 블록으로 대체하여 MOS Tr.를 줄임과 더불어 여분의 클록을 제거하였고, n-bit 데이터 코드를 지연시키기 위해 사용되는 2개의 n-비트 Register 블록을 1개의 n-비트 Register 블록으로 감소시켰다. 개선된 DWA 구조를 이용하여 3차 3-비트 SC(Switched Capacitor) Sigma-Delta Modulator를 설계한 후, 입력 주파수 20kHz, 샘플링 주파수 2.56MHz에서 0.1% DAC 단위 요소 커패시터 부정합을 갖도록 하여 시뮬레이션 한 결과 기존의 구조와 동일한 해상도를 얻을 수 있었고, 222개의 MOS Tr. 수를 줄일 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.203-210
• /
• 2016

한국어는 문장 구성소의 생략과 수식 범위가 자유롭기 때문에 파싱보다는 형태소 분석 단계에서 처리하면 좋은 경우가 있다. 본 논문에서는 파싱의 부담을 덜어 줄 수 있는 형태소 분석기의 기능 확장 방안을 제안한다. 이 방법은 미지어의 추정, 복합 명사 및 복합동사의 처리, 숫자 및 심볼의 처리에 의해 여러 형태소 열이 하나의 구문 범주를 가질 때 이것을 최장일치 방법으로 결합하고 의미 자질을 부여하여 하나의 구문 단위로 처리하는 것이다. 제안한 형태소 분석 방법은 불필요한 형태론적 모호성이 제거되고 형태소 분석 결과가 줄어들어 태거 및 파서의 정확률이 향상되었다. 또한, 실험을 통해 파싱트리는 평균 73.4%, 파싱 시간은 평균 52.9%로 줄었음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제15권8호
• /
• pp.611-615
• /
• 2009

급증하는 디지털 사진 데이터를 내용정보를 고려하여 효율적으로 관리하기 위해서는 무엇보다도 각 사진 이미지들이 얼마나 유사한지를 밝히는 것이 중요하다. 이를 위해 사진을 블록 단위로 분할하고 높은 유사도를 가지는 상위 블록 쌍을 이용하여, 그리디 알고리즘에 기반한 2차원 정렬(alignment)을 통해 주변 블록으로 유사 매칭 영역을 확장함으로써 동일한 객체 혹은 배경을 공유하고 있는지를 판별한다. 제안하는 정렬 알고리즘을 이용해 전체 이미지상에서 최적의 매칭 유사도 값을 가지는 블록영역을 추출해낼 수 있으며, 객체의 이동이나 자세의 변경 및 카메라의 줌 변경에 구애 받지 않으면서 계산이 가능하다. 실험을 통해 다양한 사진에 대해서 제안한 방법이 어떻게 적용될 수있는 지를 알아보고, 추후의 디지털 사진 클러스터링 및 대용량 사진 관리에 유용하게 활용될 수 있음을 살펴본다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.83-92
• /
• 2006

본 논문에서는 영역기반의 스테레오 정합을 사용하여 영상의 변이를 추정하는 방법에 대해 기술한다. 영역기반의 변이 추정은 분할된 영역단위로 변이값을 계산하는데 스테레오 정합 단계의 정합오류뿐만 아니라 정합된 영역의 유형을 고려하지 않고 일률적인 방법으로 변이를 계산하기 때문에 부정확한 변이를 추정하게 되는 문제점을 가진다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 정합된 영역의 유형을 고려하여 변이를 추정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스테레오 정합 수행 후 정합영역의 유형을 분석하여 유사정합, 비유사정합, 오정합, 비정합 영역으로 분류한 다음 분류된 정합영역별로 적절한 변이 추정 방법을 적용한다. 이 방법은 정합오류로 인한 잘못된 변이 추정을 최소화하며 정상적인 정합영역에 대해서도 변이의 정확도를 향상시킨다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 장면에 대해 실험을 하였으며 실험결과 다양한 영상에서 정확도가 향상된 변이도를 얻을 수 있었다.