• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.832-854
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• 2019

Action recognition has been studied in computer vision field for years. We present an effective approach to recognize actions using a dimension reduction method, which is applied as a crucial step to reduce the dimensionality of feature descriptors after extracting features. We propose to use sparse matrix and randomized kd-tree to modify it and then propose modified Local Fisher Discriminant Analysis (mLFDA) method which greatly reduces the required memory and accelerate the standard Local Fisher Discriminant Analysis. For feature encoding, we propose a useful encoding method called mix encoding which combines Fisher vector encoding and locality-constrained linear coding to get the final video representations. In order to add more meaningful features to the process of action recognition, the convolutional neural network is utilized and combined with mix encoding to produce the deep network feature. Experimental results show that our algorithm is a competitive method on KTH dataset, HMDB51 dataset and UCF101 dataset when combining all these methods.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.352-368
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• 2021

Sign-in point of interest (POI) are extremely sparse in location-based social networks, hindering recommendation systems from capturing users' deep-level preferences. To solve this problem, we propose a content-aware POI recommendation algorithm based on a convolutional neural network. First, using convolutional neural networks to process comment text information, we model location POI and user latent factors. Subsequently, the objective function is constructed by fusing users' geographical information and obtaining the emotional category information. In addition, the objective function comprises matrix decomposition and maximisation of the probability objective function. Finally, we solve the objective function efficiently. The prediction rate and F1 value on the Instagram-NewYork dataset are 78.32% and 76.37%, respectively, and those on the Instagram-Chicago dataset are 85.16% and 83.29%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method can obtain a higher precision rate than several other newer recommended methods.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.45-47
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• 2021

APU(Accelerated Processing Unit)는 CPU와 GPU가 통합되어있는 프로세서이며 같은 메모리 공간을 사용한다. CPU와 GPU가 분리되어있는 기존 이종 컴퓨팅 환경에서는 GPU가 작업을 처리하기 위해 CPU에서 GPU로 메모리 복사가 이루어졌지만, APU는 같은 메모리 공간을 사용하므로 메모리 복사 없이 가상주소 할당으로 같은 물리 주소에 접근할 수 있으며 이를 Zero Copy라 한다. Zero Copy 성능을 테스트하기 위해 희소행렬 연산을 사용하였으며 기존 메모리 복사대비 크기가 큰 데이터는 약 4.67배, 크기가 작은 데이터는 약 6.27배 빨랐다.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제9권1호
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• pp.89-102
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• 2019

Collagen can be used in building artificial skin replacements for treatment of burns and towards the reconstruction of bone as well as researching cell behavior and cellular interaction. The strength of collagen in connective tissue rests on the characteristics of collagen fibers. 3D confocal imaging of collagen fibers enables the characterization of their spatial distribution as related to their function. However, the image stacks acquired with confocal laser-scanning microscope does not clearly show the collagen architecture in 3D. Therefore, we developed a new method to reconstruct, visualize and characterize collagen fibers from fluorescence confocal images. First, we exploit the tensor voting framework to extract sparse reliable information about collagen structure in a 3D image and therefore denoise and filter the acquired image stack. We then propose to segment the collagen fibers by defining an energy term based on the Hessian matrix. This energy term is minimized by a min cut-max flow algorithm that allows adaptive regularization. We demonstrate the efficacy of our methods by visualizing reconstructed collagen from specific 3D image stack.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.535-542
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• 1995

이 논문에서 우리는 CM-5와 같은 초대형병렬컴퓨터에서 대형 이산선형체제를 풀기 위한 준비행렬로써 두 가지를 소개한다. 대다수의 초대형병렬컴퓨터들은 프로세서간의 통신을 메세지패씽(messagepassing)에 의존하는데 현재의 기술수준하에서는 이 통신속 도가 실수계산속도에 비해 매우 느리므로 종래의 메모리공유컴퓨터에서와는 달리 데이 터통신량을 최소화하는 알고리듬이 요구된다. 블록 SOR에 다중색채기법을 가미한 알고 리듬이 그 한 예로써 우리는 이를 CM-5에서 구현한 결과 N=512x512 행렬에서 프로세서 의 수가 16에서 512의 범위 하에서 50%의 효율을 실현하였다. 반면 종래의 효율적인 병렬 준비행렬로 알려진 AKI알고리듬은 방대한 량의 데이터통신 때문에 매우 열등한 결과를 보여준다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제23권5호
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• pp.475-482
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• 2010

본 논문에서는 대규모 자유도 시스템의 병렬처리를 위하여 2단계로 이루어진 영역분할법(Domain Decomposition Method) 기반의 병렬 알고리즘을 제안하였다. 분할된 영역의 내부 및 외부 경계를 상위영역문제로 정의하고 국부영역문제는 변위 경계조건이 모두 주어지는 분할영역에서의 Dirichlet 문제로 구성한다. 상위영역에서는 전체 상위영역에 대한 강성 행렬의 어셈블이 필요없는 반복법을 통하여 변위를 구하고, 이를 바탕으로 국부영역에서 Multi-Frontal Sparse Solver (MFSS)를 이용하여 변위를 계산한다. 상위영역문제의 연산에서 프로세서 간의 데이터 교환을 최소화하여 계산효율을 유지하며, 동시에 해석 가능한 자유도를 증대시키는 병렬 PCG(Preconditioned Conjugate Gradient)법 기반의 알고리즘을 개발하였다. 제안된 알고리즘을 적용하여 수치해석을 수행한 결과, 프로세서 수가 증가할수록 계산성능의 손실없이 해석 가능한 자유도가 비례하여 증가하는 선형 확장성을 관찰할 수 있었으며, 대규모 자유도 문제에 효과적으로 사용 가능함을 확인하였다.

• Environmental Engineering Research
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• 제15권2호
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• pp.71-78
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• 2010

To understand the effects of acclimation schemes on the formation of anode biofilms, different electrical performances are characterized in this study, with the roles of suspended and attached bacteria in single-chamber microbial fuel cells (MFCs). The results show that the generation of current in single-chamber MFCs is significantly affected by the development of a biofilm matrix on the anode surface containing abundant immobilized microorganisms. The long-term operation with suspended microorganisms was demonstrated to form a dense biofilm matrix that was able to reduce the activation loss in MFCs. Also, a Pt-coated anode was not favorable for the initial or long-term bacterial attachment due to its high hydrophobicity (contact angle = $124^{\circ}$), which promotes easy detachment of the biofilm from the anode surface. Maximum power ($655.0\;mW/m^2$) was obtained at a current density of $3,358.8\;mA/m^2$ in the MFCs with longer acclimation periods. It was found that a dense biofilm was able to enhance the charge transfer rates due to the complex development of a biofilm matrix anchoring the electrochemically active microorganisms together on the anode surface. Among the major components of the extracellular polymeric substance, carbohydrates ($85.7\;mg/m^2_{anode}$) and proteins ($81.0\;mg/m^2_{anode}$) in the dense anode biofilm accounted for 17 and 19%, respectively, which are greater than those in the sparse anode biofilm.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권11호
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• pp.2711-2720
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• 1997

CRAY 에서 멀티/마이크로 태스킹은 다수의 CPU를 이용하여 계산속도를 증가시키는 하나의 방법이다. CRAY-2 에는 4개의 CPU 가 있으므로 적절히 설계된 알고리즘을 가지고 최대 4배의 speedup을 실현할 수 있다. 저자는 이 논문에서 CRAY-2에서 멀티태스킹/마이트로태스킹 라이브러리를 이용한 2가지의 선형시스템의 해의 병렬화를 제시한다. 하나는 조밀행렬에 대한 가우스 소거법이고 다른 하나는 Radicati di Brozolo가 제안한 준비행렬을 이용한 대형이산 행렬의 반복적 해법이다. 첫째 경우에 크기가 600인 행렬에서 2개의 CPU에 멀티태스킹을 이용하여 1.3의 speedup을 얻었으며 두 번째 경우에서는 크기가 8192인 행렬에서 4개의 CPU에 마이크로 태스킹을 사용하여 3이상의 speedup을 얻었다. 첫째 경우에서는 비균일한 벡터길이 때문에 speedup 이 제한되었다. 두 번째 경우에서는 Radicati 의 테크닉을 혼합한 ILU(0) 준비행렬은 4개의 프로세서에서 상당히 높은 speedup을 얻었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.1-10
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• 2019

빅 데이터에서 텍스트 마이닝은 많은 수의 데이터로부터 많은 특징 추출하기 때문에, 클러스터링 및 분류 과정의 계산 복잡도가 높고 분석결과의 신뢰성이 낮아질 수 있다. 특히 텍스트마이닝 과정을 통해 얻는 Term document matrix는 term과 문서간의 특징들을 표현하고 있지만, 희소행렬 형태를 보이게 된다. 본 논문에서는 탐지모델을 위해 텍스트마이닝에서 개선된 GA(Genetic Algorithm)을 이용한 특징 추출 방법을 설계하였다. TF-IDF는 특징 추출에서 문서와 용어간의 관계를 반영하는데 사용된다. 반복과정을 통해 사전에 미리 결정된 만큼의 특징을 선택한다. 또한 탐지모델의 성능 향상을 위해 sparsity score(희소성 점수)를 사용하였다. 스팸메일 세트의 희소성이 높으면 탐지모델의 성능이 낮아져 최적화된 탐지 모델을 찾기가 어렵다. 우리는 fitness function에서 s(F)를 사용하여 희소성이 낮고 TF-IDF 점수가 높은 탐지모델을 찾았다. 또한 제안된 알고리즘을 텍스트 분류 실험에 적용하여 성능을 검증하였다. 결과적으로, 제안한 알고리즘은 공격 메일 분류에서 좋은 성능(속도와 정확도)을 보여주었다.

• 한국자원식물학회지
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• 제35권4호
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• pp.515-540
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• 2022

경북 안동에는 초염기성 사문암 지역 약 3 km²가 잔존한다. 2013년부터 2018년까지 총12차례의 현장 조사를 통해 지역 식물상과 그 구조에 대한 생태학적 연구가 이루어졌다. 선행 연구의 식물상 목록을 포함하여 총527분류군의 예비적 식물상을 기록하였고, 이로부터 사문암 입지에 대응하는 현존식물상(real flora)으로서 총 331분류군을 규명하였다. 식생피복도 분석으로부터 소나무 듬성숲(sparse forest)과 초원식생의 모자이크 상관이 본 연구 지역의 특징적 경관이었다. 연구 대상의 사문암 지역은 민족식물학적 식물종 및 초원식생 분자의 주요 거처로서 비사문암지역과의 분명한 차별성이 인정되었다. 서식처의 원형은 외지(non-site) 토양의 유입과 이질적인(exotic) 식물종의 도입으로 인하여 심한 질적 쇠퇴가 진행되고 있었다. 결론적으로 국가 차원의 보호지역 지정과 생태학적 장기추적연구의 필요성이 대두되었다.