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이진 웨이브렛 변환을 이용한 신경회로망의 필기체 문자 인식
이정문,유경산 江原大學校 産業技術硏究所 1997 産業技術硏究 Vol.17 No.-
In this paper, we propose a new neural pattern recognition from wavelet transform. We first analysis in BFT(Binary Field Transform) in character image. The proposed neural network and wavelet transform is able to improve learning time and scaling. The ability and effectiveness of identifying image using the proposed wavelet transform will be demonstrated by computer simulation.
유경산 ( Jingshan Liu ),유신 ( Chen Liu ),여정모 ( Jeongmo Yeo ) 한국정보처리학회 2015 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.22 No.1
데이터 처리 성능에서 메인 메모리 데이터베이스(MMDB)가 디스크 기반 데이터베이스(DRDB)보다 월등하여 국내외의 데이터베이스 영역에서 이슈가 되고 있다. MMDB 성능에 영향을 미치는 요소에는 CPU의 성능과 메모리의 크기 및 인덱스의 선택 둥이 있다. 이 중에서 MMDB 성능에 비교적 큰 영향을 미치는 요소는 인덱스의 선택 문제이다. 옵티마이저의 실행계획을 수립할 때, 인덱스는 최적의 경로를 찾도록 하는 전략적인 요소로서 그 구성에 문제가 있으면 최적화된 실행계획을 얻을 수 없다. 하지만 이러한 인덱스 선택 기준에 관련한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 우리는 MMDB에서의 인덱스 선택 기준에 대하여 실험하고 연구하였다. 실험에 사용된 MMDB는 인기 있는 TimesTen MMDB 이다. 실험 대상 테이블에 대하여 인덱스가 없는 경우, T-Tree 인덱스를 생성한 경우, Bitmap 인덱스를 생성한 경우 등에서 데이터 량과 분포도를 각각 변화시켜, 어떤 분포도에서 어떤 인덱스가 유리한지 실험하고 인덱스의 선택 기준 결과를 얻었다. 본 연구의 결과는 실무에서 MMDB의 인덱스를 선 택하는 기준으로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.