International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.8
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pp.87-96
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2021
The demand for e-learning through video lectures is rapidly increasing due to its diverse advantages over the traditional learning methods. This led to massive volumes of web-based lecture videos. Indexing and retrieval of a lecture video or a lecture video topic has thus proved to be an exceptionally challenging problem. Many techniques listed by literature were either visual or audio based, but not both. Since the effects of both the visual and audio components are equally important for the content-based indexing and retrieval, the current work is focused on both these components. A framework for automatic topic-based indexing and search depending on the innate content of the lecture videos is presented. The text from the slides is extracted using the proposed Merged Bounding Box (MBB) text detector. The audio component text extraction is done using Google Speech Recognition (GSR) technology. This hybrid approach generates the indexing keywords from the merged transcripts of both the video and audio component extractors. The search within the indexed documents is optimized based on the Naïve Bayes (NB) Classification and K-Means Clustering models. This optimized search retrieves results by searching only the relevant document cluster in the predefined categories and not the whole lecture video corpus. The work is carried out on the dataset generated by assigning categories to the lecture video transcripts gathered from e-learning portals. The performance of search is assessed based on the accuracy and time taken. Further the improved accuracy of the proposed indexing technique is compared with the accepted chain indexing technique.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2007.11a
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pp.35-35
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2007
The roll printing technique is the updated technology which will substitute a existing lithography technique for a field of the display such as LCD, PDP, OLED and FED etc. Currently, the patent trend analysis about research and development of the different enterprises are demanded, because it is forecast that the dominion of display market will be exchanged by research and development result of roll-printing technique. In this presentation, it is analyzed on patent trends applied the roll printing technique for a field of the display such as LCD, PDP, OLED and FED etc in Korea and Japan by the various methods.
The substructuring technique is one of the efficient methods for reducing computational effort and memory usage in the finite element method, especially in large-scale structures. Proper mesh partitioning plays a key role in the efficiency of the technique. In this study, new algorithms are proposed for mesh partitioning based on an element search technique. The computational cost function is optimized by aligning each element of the structure to a proper substructure. The genetic algorithm is employed to minimize the boundary nodes of the substructures. Since the boundary nodes have a vital performance on the mesh partitioning, different strategies are proposed for the few number of substructures and higher number ones. The mesh partitioning is optimized considering both computational and memory requirements. The efficiency and robustness of the proposed algorithms is demonstrated in numerous examples for different size of substructures.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.5
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pp.1109-1122
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1996
Generally, moving images contain the various components in motions, which reange from a static object and background to a fast moving object. To extract the accurate motion parameters, we must consider the various motions. That requires a wide search egion in motion estimation. The wide search, however, causes a high computational complexity. If we have a few knowledge about the motion direction and magnitude before motion estimation, we can determine the search location and search window size using the already-known information about the motion. In this paper, we present a local adaptive motion estimation approach that predicts a block motion based on spatio-temporal neighborhood blocks and adaptively defines the search location and search window size. This paper presents a technique for reducing computational complexity, while having high accuracy in motion estimation. The proposed algorithm is introduced the forward and backward projection techniques. The search windeo size for a block is adaptively determined by previous motion vectors and prediction errors. Simulations show significant improvements in the qualities of the motion compensated images and in the reduction of the computational complexity.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.7
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pp.473-482
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2004
In this paper, a detection technique of initial rotor position at a standstill in Toroidal Switched Reluctance Motor(TSRM) with built-in interior central pole search coil is proposed. In case search coils are used as a position sensor, it has many advantages like low cost, decrease in the volume, high robust characteristics and wide applications. However, the initial rotor position detection is very difficult because the search coil's EMF is not exist at a standstill. In this paper, a new detection method of initial rotor position is suggested using interior central pole search coil. The simulation and experiment for the proposed method and their results support the validity of the proposed scheme by verifying the operation of a 6/4 TSRM using search coils.
This paper considers the use of the Partial Transmit Sequence (PTS) technique to reduce the Peak-to-Average Power Ratio (PAPR) of an Orthogonal Frequency Division Multiplexing signal in wireless communication systems. Search complexity is very high in the traditional PTS scheme because it involves an extensive random search over all combinations of allowed phase vectors, and it increases exponentially with the number of phase vectors. In this paper, a suboptimal metaheuristic algorithm for phase optimization based on an improved harmony search (IHS) is applied to explore the optimal combination of phase vectors that provides improved performance compared with existing evolutionary algorithms such as the harmony search algorithm and firefly algorithm. IHS enhances the accuracy and convergence rate of the conventional algorithms with very few parameters to adjust. Simulation results show that an improved harmony search-based PTS algorithm can achieve a significant reduction in PAPR using a simple network structure compared with conventional algorithms.
This paper presents a fast block-matching algorithm to improve the conventional Three-Step Search (TSS) based method. The proposed Comparison Fast Block Matching Algorithm (CFBMA) begins with DAB for adaptive search range to choose searching method, and searches a part of search window that has high possibility of motion vector like other partial search algorithms. The CFBMA also considers the opposite direction to reduce local minimum, which is ignored in almost conventional based partial search algorithms. CFBMA uses the summation half-stop technique to reduce the computational load. Experimental results show that the proposed algorithm achieves the high computational complexity compression effect and very close or better image quality compared with TSS, SES, NTSS based partial search algorithms.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.3
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pp.203-210
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2023
In this paper, we develope a stock trading system that automatically buy and sell stocks in Kiwoom Securities' HTS system. The system is made by using Kiwoom Open API+ with the Python programming language. A trading strategy is based on an enhanced system query method called a Condition-Search. The Condition-Search script is edited in Kiwoom Hero 4 HTS and the script is stored in the Kiwoom server. The Condition-Search script has the advantage of being easy to change the trading strategy because it can be modified and changed as needed. In the HTS system, up to ten Condition-Search scripts are supported, so it is possible to apply various trading methods. But there are some restrictions on transactions and Condition-Search in Kiwoom Open API+. To avoid one problem that has transaction number and frequency are restricted, a method of adjusting the time interval between transactions is applied and the other problem that do not support a threading technique is solved by an IPC(Inter-Process Communication) with multiple login IDs.
Kim, Young-Choon;Joo, Hae-Jong;Choi, Hae-Gill;Cho, Moon-Taek;Kim, Young-Baek;Rhee, Sang-Yong
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.1
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pp.68-79
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2011
This paper focuses on the opinion information extraction and analysis system through Web mining that is based on statistics collected from Web contents. That is, users' opinion information which is scattered across several websites can be automatically analyzed and extracted. The system provides the opinion information search service that enables users to search for real-time positive and negative opinions and check their statistics. Also, users can do real-time search and monitoring about other opinion information by putting keywords in the system. Proposing technique proved that the actual performance is excellent by comparison experiment with other techniques. Performance evaluation of function extracting positive/negative opinion information, the performance evaluation applying dynamic window technique and tokenizer technique for multilingual information retrieval, and the performance evaluation of technique extracting exact multilingual phonetic translation are carried out. The experiment with typical movie review sentence and Wikipedia experiment data as object as that applying example is carried out and the result is analyzed.
Jeong-In Lee;Jin-Hee Ahn;Kyung-Taek Koh;YoungSeok Kim
Journal of the Korean Geosynthetics Society
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v.22
no.2
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pp.47-54
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2023
In this paper, we propose the technique of optimal search keyword extraction and retrieval for news article classification. The proposed technique was verified as an example of identifying trends related to North Korean construction. A representative Korean media platform, BigKinds, was used to select sample articles and extract keywords. The extracted keywords were vectorized using word embedding and based on this, the similarity between the extracted keywords was examined through cosine similarity. In addition, words with a similarity of 0.5 or higher were clustered based on the top 10 frequencies. Each cluster was formed as 'OR' between keywords inside the cluster and 'AND' between clusters according to the search form of the BigKinds. As a result of the in-depth analysis, it was confirmed that meaningful articles appropriate for the original purpose were extracted. This paper is significant in that it is possible to classify news articles suitable for the user's specific purpose without modifying the existing classification system and search form.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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