• 정보과학회 논문지
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• 제44권12호
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• pp.1319-1332
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• 2017

최근 스포츠 중계에 동원되는 카메라 대수가 증가함에 따라 수많은 카메라 화면 중 순간적으로 최고의 화면을 고르는데 어려움이 있다. 지금까지 스포츠 경기를 촬영한 영상들에서 자동으로 최고의 화면을 선택하는 방법들이 연구되어 왔지만 배경이 고정된 영상들만을 고려해 배경이 움직이는 영상들을 고려하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 각 영상 별로 관심선수를 추적하여 획득한 영상 내 관심선수 영역을 대상으로 관심선수의 활동량, 얼굴 가시성, 다른 선수와의 겹침 정도, 이미지 블러 현상 정도를 매 프레임 마다 정량적으로 나타내어 정량화된 값을 기반으로 최고의 화면을 선택한다. 이렇게 선택된 베스트 뷰를 20명의 일반 사람들에게 베스트 뷰와 워스트 뷰를 선택하게 하여 사람들이 선택한 베스트 뷰, 워스트 뷰와 비교한 결과 베스트 뷰와 일치율이 54.5%로 낮았지만 반대로 워스트 뷰와 일치율이 9%로 확실히 사람들이 선호하지 않는 화면은 선택하지 않는 것을 알 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제2권2호
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• pp.67-75
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• 2006

In order to acquire a precise and quick response to an analytical query, proper selection of the views to materialize in the data warehouse is crucial. In traditional view selection algorithms, all relations are considered for selection as materialized views. However, materializing all relations rather than a part results in much worse performance in terms of time and space costs. Therefore, we present an improved algorithm for selection of views to materialize using the clustering method to overcome the problem resulting from conventional view selection algorithms. In the presented algorithm, ASVMRT (Algorithm for Selection of Views to Materialize using Reduced Table), we first generate reduced tables in the data warehouse using clustering based on attribute-values density, and then we consider the combination of reduced tables as materialized views instead of a combination of the original base relations. For the justification of the proposed algorithm, we reveal the experimental results in which both time and space costs are approximately 1.8 times better than conventional algorithms.

• ETRI Journal
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• 제39권1호
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• pp.97-107
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• 2017

A fast and accurate building-level visual place recognition method built on an image-retrieval scheme using street-view images is proposed. Reference images generated from street-view images usually depict multiple buildings and confusing regions, such as roads, sky, and vehicles, which degrades retrieval accuracy and causes matching ambiguity. The proposed practical database refinement method uses informative reference image and keypoint selection. For database refinement, the method uses a spatial layout of the buildings in the reference image, specifically a building-identification mask image, which is obtained from a prebuilt three-dimensional model of the site. A global-positioning-system-aware retrieval structure is incorporated in it. To evaluate the method, we constructed a dataset over an area of $0.26km^2$. It was comprised of 38,700 reference images and corresponding building-identification mask images. The proposed method removed 25% of the database images using informative reference image selection. It achieved 85.6% recall of the top five candidates in 1.25 s of full processing. The method thus achieved high accuracy at a low computational complexity.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.76-81
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• 2015

최근 대용량 데이터의 분석을 위한 top-k 질의처리 알고리즘에 대한 관심이 고조되고 있다. 그러나 기존 top-k 질의처리 알고리즘은 효율적인 인덱스 구조를 제공하지 않기 때문에, 높은 탐색 비용을 야기하며, 아울러 다양한 질의 유형을 지원하지 못하는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 그리드 인덱스 기반 뷰 선택 기법을 이용한 top-k 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 그리드 인덱스 기반의 뷰 선택 기법을 통해 주어진 질의 영역에 대하여 최소한의 그리드 셀만을 탐색함으로써 질의처리 시간을 감소시킨다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 제안하는 top-k 질의처리 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 질의처리 시간 및 질의 결과 정확도 측면에서 우수함을 나타낸다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권6C호
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• pp.579-584
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• 2007

최근 다시점 비디오를 효율적으로 부호화하기 위해 다양한 시공간 예측 구조들이 제안되었다. 이 논문에서는 다시점 비디오 부호화 예측 구조에서 각 GOP의 첫 화면들에 삽입되는 B$_{ANC}$ 화면을 위해 양자화 계수를 결정하는 방법을 제안한다. 각 시점의 영상 화질을 균일하게 유지하고 전체적인 부호화 효율을 높이기 위해 B$_{ANC}$ 화면의 양자화 계수를 적응적으로 조절하며, 인접한 두 참조화면의 비트-왜곡 비용값을 사용하여 상관도를 추정하고 이를 이용하여 B$_{ANC}$ 화면의 양자화 계수를 결정한다. 이 논문에서 제안한 방법을 다시점 비디오 참조 예측 구조에 적용하여 부호화한 결과, 0.09$\sim$0.16 dB 정도의 PSNR 개선을 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.171-177
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• 2019

This paper aims to find the most effective feature selection method for the sake of opinion mining tasks. Basically, opinion mining tasks belong to sentiment analysis, which is to categorize opinions of the online texts into positive and negative from a text mining point of view. By using the five product groups dataset such as apparel, books, DVDs, electronics, and kitchen, TF-IDF and Bag-of-Words(BOW) fare calculated to form the product review feature sets. Next, we applied the feature selection methods to see which method reveals most robust results. The results show that the stacking classifier based on those features out of applying Information Gain feature selection method yields best result.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.121-127
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• 2004

This paper presents a new vertex selection scheme for shape approximation. In the proposed method, final vertex points are determined by "two-step procedure". In the first step, initial vertices are simply selected on the contour, which constitute a subset of the original contour, using conventional methods such as an iterated refinement method (IRM) or a progressive vertex selection (PVS) method In the second step, a vertex adjustment Process is incorporated to generate final vertices which are no more confined to the contour and optimal in the view of the given distortion measure. For the optimality of the final vertices, the dynamic programming (DP)-based solution for the adjustment of vertices is proposed. There are two main contributions of this work First, we show that DP can be successfully applied to vertex adjustment. Second, by using DP, the global optimality in the vertex selection can be achieved without iterative processes. Experimental results are presented to show the superiority of our method over the traditional methods.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.2273-2286
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• 2000

데이터 웨어하우스에서 실체화 할 뷰들을 알맞게 선택하는 것은 분석적인 질의에 대한 정확하고 신속한 응답을 얻기 위해서 대단히 중요한 문제이다. 기존의 뷰 선택 알고리즘들에서는 릴레이션 전체가 실체화 뷰들로서 고려되었다. 그러나, 릴레이션의 부분 대신 전체를 실체화한다는 것은 시간과 공간 비용측면에서 좋지 못한 성능을 초래한다. 따라서, 우리는 기존 뷰 선택 알고리즘들에서의 문제점을 극복하기 위해서 개선된 실체화 뷰 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘 ASVMRT(Algorithm for Selection on Views to Materialize using Reduced Table)에서는 먼저 속성-값들의 농도에 기반을 둔 자동 클러스터링을 사용하여 축약 테이블들을 데이터 웨어하우스에서 생성한 다음, 원래의 베이스 릴레이션들의 조합 대신에 축약 테이블들의 조합을 실체화 뷰들로 고려한다. 제안한 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 우리는 실험결과에서 시간 및 공간 모두에서 기존 알고리즘들보다 약 1.8배의 성능향상이 있음을 보인다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.157-170
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• 2012

Recently, user-created video shows high increasing in production and consumption. Among these, videos records an identical subject in limited space with multi-view are coming out. Occurring main reason of this kind of video is popularization of portable camera and mobile web environment. Multi-view has studied in visually representation technique fields for point of view. Definition of multi-view has been expanded and applied to various contents authoring lately. To make user-created videos into multi-view contents can be a kind of suggestion as a user experience for new form of video consumption. In this paper, we show the possibility to make user-created videos into multi-view video content through analyzing multi-view video contents even there exist attribute differentiations. To understanding definition and attribution of multi-view classified and analyzed existing multi-view contents. To solve time axis arranging problem occurred in multi-view processing proposed audio matching method. Audio matching method organize feature extracting and comparing. To extract features is proposed MFCC that is most universally used. Comparing is proposed n by n. We proposed multi-view video contents that can consume arranged user-created video by user selection.

• 산업경영시스템학회지
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• 제14권24호
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• pp.163-168
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• 1991

In the FMS design, the important points are the selection of parts and the determination of configuration. The common approach method which solve the selection of parts are the determination of configuration has improved that the two points are simultaneously. This study finds the best method which parts combination and configuration are satisfied at the same time. And the optimal replace time of equipment under limited budget on the view Point of engineering. economy.