• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.6
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• pp.101-109
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• 2012

To develop high quality software, quality control plan is required about fault correction that is latent within software. We should describe fault correction profile properly for this. The tank and pipe model performs complex processes to calculate fault that is remove and escapes. Also, we have to know in which phase the faults were inserted, removed and escaped and know the fault detection rate at any phases. To simplify such complex process, this paper presented model to fault filtering concept. Presented model has advantage that can describe fault more shortly because need not to consider whether was involved in fault that escaped fault is inserted at any step at free step. Also, presented effort estimating model that do fetters in function of fault removal quality and productivity measure and is required in fault detection.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.33-38
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• 2008

본 논문은 핀홀 카메라 모델에 의해 렌더링한 컬러와 깊이 이미지의 후처리에 의한 실시간 필드심도 렌더링 방법을 제안한다. 필드심도 렌더링은 최근의 향상에도, 큰 스케일의 블러링에 필요한 계산 때문에 실용적으로 사용되지 못해 왔다. 본 방법은 이방성 가우시안 필터로 생성된 밉맵 이미지들을 비선형으로 보간하여 필드심도 효과에 필요한 블러링을 수행한다. 모든 계산 과정은 GPU로 가속되어, 안정적이고 확장 가능한 실시간 수행 성능을 확보한다. 또한, 후처리 방식의 두 가지 결점인 강도 누출과 블러링 불연속성을 이방성 가우시안 필터와 블러링 정도를 부드럽게 하여 제거한다. 본 방법은 뛰어난 실시간 성능과 함께 고품질의 필드심도 효과를 생성한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.225-225
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• 2020

최근 국내·외에서는 재래식 소류사량 채집기를 이용한 직접계측방법의 한계를 보완하기 위해 음향센서(하이드로폰)를 활용하여 소류사가 이동할 때 발생하는 충돌음 신호로부터 소류사량을 간접적으로 추정하는 방법이 개발 검토되고 있다. 이러한 방법은 하이드로폰에 계측된 음향신호의 특성 중 음향 펄스 수와 소류사량의 상관성을 해명하는 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 기존의 펄스 카운트 알고리즘은 원시신호에 대한 불충분한 노이즈 필터링 작업과 음향특성 중 진폭만을 고려하여 임계치를 설정하였기 때문에 운송되는 소류사량이 많을 경우 신호 파형의 중첩으로 인한 펄스 수의 과소평가, 감지 가능한 상한 입자 크기가 제한되는 등의 결점을 가지고 있다. 또한 대다수의 연구가 소류사량의 총량과 시계열적인 변화를 추정하는데 주안점을 두고 있어 소류사량의 입도분포를 추정하기 위한 연구사례는 매우 부족한 실정에 있다. 따라서 본 연구에서는 위와 같은 한계를 극복하기 위해 다양한 입경과 유속 조건을 고려한 단독입자 공급 실험을 통해 하이드로폰에서 계측되는 소류사 입경별 충돌음의 진폭과 특정 주파수대역을 기준으로 음향특성치를 효과적으로 필터링 할 수 있는 개선된 Band-Passs Method 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 기존의 음향신호 필터링 방법(증폭 채널 방법, 임계치 설정 방법)과 비교·분석을 수행한 결과 제안한 방법이 기존의 필터링 방법보다 높은 소류사량 추정률을 보이는 것으로 나타났다. 아울러 단일입경 연속공급 실험을 수행하여 입경별 소류사량 추정관계식을 산출하고 혼합입경의 입도분포 추정 가능성을 확인하였다. 연구수행의 최종단계로 혼합입경 소류사량 추정이 가능한 입경별 통합 소류사량 추정 알고리즘을 개발하고 실측 소류사량과의 비교·분석을 통해 알고리즘의 소류사량 추정 정밀도를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.587-590
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• 2020

최근, 디지털 콘텐츠 산업이 폭발적으로 성장됨에 따라 고객 유치를 위한 개인화 추천 기술들이 많은 주목을 받고 있다. 개인화 추천 방식들을 큰 갈래로 나누어 본다면 협업 필터링 기술과 내용 기반 기술로 나눌 수 있다. 협업 필터링의 경우 개인화 추천에는 적합하지만 사용자 평가 데이터의 양이 방대해야 하며 초기에 평가자가 없는 콘텐츠에 대해 추천할 수 없는 초기 평가자 문제가 존재한다. 따라서 매일 방대한 양의 콘텐츠가 편입되는 분야에서 사용하기에 큰 결점이 될 수 있다. 본 논문에서는 영화들의 정보가 담긴 데이터 셋과 사용자 평가 데이터, 그리고 사용자의 선호 기준을 의미하는 메타 가중치를 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천 시스템을 제안한다. 논문에서는 먼저, 영화를 고를 때 일반적으로 중요시 보는 속성들을 활용하여 영화의 특징 벡터를 구성하고, 이를 사용자 평가와 결합하여 개인의 선호에 대한 특징 벡터를 구성하는 방법을 제안하며, 구성된 데이터와 코사인 유사도, 메타 가중치를 활용하여 사용자 선호와 유사한 영화들을 도출하는 방법을 제안한다. 또한, 평가데이터를 활용하여 구현된 추천시스템의 검증 프로세스를 구성하고, 검증 프로세스를 활용한 손실 함수를 설계하여 적합한 메타 가중치를 학습하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 속성을 조합하여 활용하므로 추천 결과가 과도하게 특수화 되지 않을 수 있으며, 메타 가중치라는 요소를 통해 더욱 개인화 된 추천을 제공할 수 있다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.23 no.5
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• pp.455-463
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• 2003

Adaptive noise cancellation techniques are ideally suitable for reducing spatially varying noise due to the grain structure of material in ultrasonic nondestructive evaluation. Grain noises have an un-correlation property, while flaw echoes are correlated. Thus, adaptive filtering algorithms use the correlation properties of signals to enhance the signal-to-noise ratio (SNR) of the output signal. In this paper, a multi-stage adaptive noise cancellation (MANC) method using adaptive least mean square error (LMSE) filter for enhancing flaw detection in ultrasonic signals is proposed.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics T
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• v.35T no.2
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• pp.48-55
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• 1998

The main drawback of filtered-X LMS(FXLMS) algorithm for the ANC of broadband noises is its low convergence speed when the filtered reference signals are strongly correlated, producing a large eigenvalue ratio in correlation matrix. This correlation can be caused either by autocorrelation of the signals of the reference sensors, or by coupling between the error path which introduces intercorrelation in the filtered reference signals. In this paper, we introduce a transform domain FXLMS(TD-FXLMS) algorithm that has a high convergence speed by orthogonal transform's decorrelation properties.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.20 no.3
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• pp.1-18
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• 2014

Over the past years RFID/SN has been an elementary technology in a diversity of applications for the ubiquitous environments, especially for Internet of Things. However, one of obstacles for widespread deployment of RFID technology is the inherent unreliability of the RFID data streams by tag readers. In particular, the problem of false readings such as lost readings and mistaken readings needs to be treated by RFID middleware systems because false readings ultimately degrade the quality of application services due to the dirty data delivered by middleware systems. As a result, for the higher quality of services, an RFID middleware system is responsible for intelligently dealing with false readings for the delivery of clean data to the applications in accordance with the tag reading environment. One of popular techniques used to compensate false readings is a sliding window filter. In a sliding window scheme, it is evident that determining optimal window size intelligently is a nontrivial important task in RFID middleware systems in order to reduce false readings, especially in mobile environments. In this paper, for the purpose of reducing false readings by intelligent window adaption, we propose a new adaptive RFID data cleaning scheme based on window sliding for a single tag. Unlike previous works based on a binomial sampling model, we introduce the weight averaging. Our insight starts from the need to differentiate the past readings and the current readings, since the more recent readings may indicate the more accurate tag transitions. Owing to weight averaging, our scheme is expected to dynamically adapt the window size in an efficient manner even for non-homogeneous reading patterns in mobile environments. In addition, we analyze reading patterns in the window and effects of decreased window so that a more accurate and efficient decision on window adaption can be made. With our scheme, we can expect to obtain the ultimate goal that RFID middleware systems can provide applications with more clean data so that they can ensure high quality of intended services.