• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.10
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• pp.467-473
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• 2007

Power-aware design is one of the most important areas to be emphasized in multimedia mobile systems, in which data transfers dominate the power consumption. In this paper, we propose a new architecture for motion compensation (MC) of H.264/AVC with power reduction by decreasing the data transfers. For this purpose, a reconfigurable microarchitecture based on data type is proposed for interpolation and it is mapped onto the dedicated motion compensation IP (intellectual property) effectively without sacrificing the performance or the system latency. The original quarter-pel interpolation equation that consists of one or two half-pel interpolations and one averaging operation is designed to have different execution control modes, which result in decreasing memory accesses greatly and maintaining the system efficiency. The simulation result shows that the proposed method could reduce up to 87% of power consumption caused by data transfers over the conventional method in MC module.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.5
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• pp.479-491
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• 2004

Location information of mobile objects is applied to vehicle tracking, digital battlefields, location based services, and telematics. Their location coordinates are periodically measured and stored in the application systems. The linear function is mainly used to estimate the location information that is not in the system at the query time point. However, a new method is needed to improve uncertainties of the location representation, because the location estimation by linear function induces the estimation error. This paper proposes an application method of the cubic spline interpolation in order to reduce deviation of the location estimation by linear function. First, we define location information of the mobile object moving on the two-dimensional space. Next, we apply the cubic spline interpolation to location estimation of the proposed data model and describe algorithm of the estimation operation. Finally, the precision of this estimation operation model is experimented. The experimentation comes out more accurate results than the method by linear function, although the proposed location estimation function uses the small amount of information. The proposed method has an advantage that drops the cost of data storage space and communication for the management of location information of the mobile objects.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.10
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• pp.532-536
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• 2016

Frame Rate Up Conversion (FRUC) generate interpolated frames between existing frames using motion estimation and motion compensation interpolation considering temporal redundancy. Falsely-estimated FRUC, however, can generate poor quality frames because FRUC typically uses blending-based interpolation method. As skipping an interpolating process between frames generate mis-estimated motion vectors, could improve Quality of Services of FRUC. In this Paper we analyze luminance histogram and motion vector consistency in frames generating poor quality interpolated frames. We conclude these features could help to be a clue in classifying the frames, which often result in the poor quality of FRUC results through the analysis and experiment.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.2
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• pp.217-232
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• 2001

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환을 시계열 데이터 간의 절대적인 유클리드 거리에 관계 없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 확장 없이 정규화 변환 서브시퀀스 매칭에 단순히 응용할 경우, 질의 결과로 반환되어야 할 서부시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생한다. 또한, 정규화 변환을 지원하는 기존의 전체 매칭 알고리즘의 경우, 모든 가능한 질의 시퀀스 길이 각각에 대하여 하나씩의 인덱스를 생성하여야 하므로, 저장 공간 및 데이터 시퀀스 삽입/삭제의 부담이 매우 심각하다. 본 논문에서는 인덱스 보간법을 이용하여 문제를 해결한다. 인덱스 보간법은 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용하며, 인덱스가 필요한 모든 경우에 대한 탐색을 수행하는 기법이다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 제안된 알고리즘은 질의 시에 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 생성되어 있는 인덱스 중에서 가장 적절한 것을 선택하여 탐색을 수행한다. 이때, 생성되어 있는 인덱스의 개수가 많을수록 탐색 성능이 향상된다. 필요에 따라 인덱스의 개수를 변화함으로써 탐색 성능과 저장 공간 간의 비율을 유연하게 조정할 수 있다. 질의 시퀀스의 길이 256 ~ 512중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과 선택률이 $10^{-2}$일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 2.40배, 선택률이 $10^{-5}$일 때 평균 14.6배 개선되었다. 제안된 알고리즘의 탐색 성능은 탐색 결과 선택률이 작아질수록 더욱 향상되므로, 실제 데이터베이스 응용에서의 효용성이 높다고 판단된다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.34 no.6
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• pp.446-457
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• 2007

In wireless sensor network, to provide the proper responses quickly for diverse events, wireless sensor nodes have to cooperate with each other. For successful cooperation, the time synchronization among sensor nodes is an important requirement for application execution. In the wireless sensor network, the message packets including time information are used for the time synchronization. However, the transmission of many message packets will exhaust the battery of wireless sensor nodes. Since wireless sensor nodes works on the limited battery capacity, the excessive transmission of message packets has an negative impact upon their lifetime. In this paper, the Reference Interpolation Protocol (RIP) is proposed to reduce the number of message packets for the time synchronization. The proposed method performs the time interpolation between the reference packet's time and the global time of the base station. The proposed method completes the synchronization operation with only 2 message packets when compared to the previous Reference Broadcast Synchronization (RBS) technique. Due to the simple synchronization procedure, our method greatly reduces the number of synchronization messages and showed the 12.7 times less power consumption than the RBS method. From the decrease in the transmission of message packets, the convergence time among wireless sensor nodes is shortened and the lifetime of wireless sensor nodes is also prolonged as much as the amount of saved battery energy.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.7
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• pp.446-451
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• 2017

The statistical context-sensitive spelling correction technique in this thesis is based upon Shannon's noisy channel model. The interpolation method is used for the improvement of the correction method proposed in the paper, and the general interpolation method is to fill the middle value of the probability by (N-1)-gram and (N-2)-gram. This method is based upon the same statistical corpus. In the proposed method, interpolation is performed using the frequency information between the statistical corpus and the correction document. The advantages of using frequency of correction documents are twofold. First, the probability of the coined word existing only in the correction document can be obtained. Second, even if there are two correction candidates with ambiguous probability values, the ambiguity is solved by correcting them by referring to the correction document. The method proposed in this thesis showed better precision and recall than the existing correction model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.351-351
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• 2023

강우 자료는 수문 모델링에서 중요한 입력 요소 중 하나이다. 강우의 공간적 가변성은 모델링 불확실성의 중요한 원인으로 알려져 있다. 강우 관측자료는 많은 경우 유역을 대표하는 평균 면적강수량 (Mean Areal Precipitation, MAP)을 계산하여 수문모형에 입력된다. 선행 연구에서는MAP 예측 결과의 신뢰도를 개선하기 위하여 다양한 보간 방법이 개발되었다. 하지만, 강우특성의 동질성를 고려한 대표 기상 관측소 선정이 MAP 예측과 유출량 모의 결과에 미치는 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유역의 MAP 예측에 있어 강우특성의 동실성을 고려한 강우 관측소 선정이 수문 모델링 성능 개선에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 본 연구에서는 종관 기상관측(ASOS) 74개 지점과 방재기상관측(AWS) 400여개 지점에서 2003~2022년 기간에 대한 일강수량 자료를 수집하였고 강우특성이 동질한 지역을 구분하였다. 또한, 강우특성 동질성의 고려 유무에 따른 MAP를 계산하였다. 이후, 5개의 매개변수로 이루어진 개념적 강우-유출 모형FPHM을 사용하여 우리나라 전역 41개 유역을 대상으로 MAP 계산 결과가 모형 성능에 미치는 민감도를 조사하였다. 분석 결과, 강우특성의 동질성을 고려한 강우 관측소의 선택은 MAP 보간 방법 이상으로 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.4
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• pp.17-23
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• 2019

In this paper, quality control (QC) is applied to each meteorological element of weather data collected from seven IoT sensors such as temperature. In addition, we propose a method for estimating the data regarded as error by means of machine learning. The collected meteorological data was linearly interpolated based on the basic QC results, and then machine learning-based QC was performed. Support vector regression, decision table, and multilayer perceptron were used as machine learning techniques. We confirmed that the mean absolute error (MAE) of the machine learning models through the basic QC is 21% lower than that of models without basic QC. In addition, when the support vector regression model was compared with other machine learning methods, it was found that the MAE is 24% lower than that of the multilayer neural network and 58% lower than that of the decision table on average.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.6
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• pp.441-452
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• 2002

If continuous moving objects are managed by conventional database, it is not possible for them to store all position information changed over time in the database. Therefore, a time period of regular rate is determined and position information of moving objects are discretely stored in the system for every time period. However, if continuous moving objects are managed as discrete model, we will have problems which cannot properly answer to the query about uncertain past or future position information. To solve this problem, in this paper, we propose the method and algorithm which use the history information stored in the same database, to estimate the past or future location of moving objects. The cubic spline interpolation is used to estimate the past location and the mean movement value of the history information is used to predict the future location of moving objects. Finally, from the location estimation experimentation of using virtual trajectory and location sample, we proved that the proposed cubic spline function has less error than the linear function.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.197-197
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• 2020

기후변화 연구의 주요 요소 중 하나는 온도, 강수량 및 증발과 같은 기후 요인의 변화를 연구하는 것이다. General Circulation Model(GCM)은 다양한 기후 요인의 변화를 연구하는 데 일반적으로 사용되고 있다. Coupled Model Intercomparison Project(CMIP)는 전 세계의 30여 개 이상의 기관에서 개발한 GCM의 모의 결과를 연구 및 공유하기 위해 개발되었다. 기후 연구에서 대표적으로 사용하고 있는 CMIP5의 GCM은 미래 시나리오인 Representative Concentration Pathway(RCP)를 기반으로 전망 기간의 기후요소를 예측한다. 현재 개발하고 있는 CMIP6의 미래 시나리오인 Shared Socioeconomic Pathways(SSP)는 인구, 경제개발, 생태계, 자원, 제도 및 사회적 요인에 대한 미래의 사회적, 경제적 변화에 따른 기후변화에 대한 대응을 포함하고 있으며, CMIP6의 미래 시나리오는 사회적 및 경제적 결합을 통해 기후변화에 대한 정책 영향에 대한 증진된 결과를 도출할 것으로 예측하고 있다. 따라서 본 연구는 CMIP5의 INM-CM4와 CMIP6의 INM-CM5를 사용하여 대한민국의 과거 기간(1970-2005)의 월 강수량에 대한 성능을 비교하였다. 격자형 자료인 GCM을 Inverse distance weight를 사용하여 대한민국 22개 관측소로 거리 보간을 수행하였으며, 편이보정 방법으로는 분위사상법(Quantile mapping) 방법 중 Smoothing Spline 방법을 사용하여 관측소와의 오차를 수정하였다. 산정된 강수량을 토대로 6개의 평가지표(NRMSE, Pbias, NSE, PRCP100, PRCP200, PRCP300)를 사용하여 GCM의 성능을 평가하여 INM-CM4와 INM-CM5의 성능을 비교하였다.