• Journal of KIISE
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• v.43 no.6
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• pp.686-691
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• 2016

In this paper, we introduced the adaptive spectral co-clustering, a spectral clustering for multiview data, especially data with more than three views. In the adaptive spectral co-clustering, the performance is improved by sharing information from diverse views. For the efficiency in information sharing, a co-training approach is adopted. In the co-training step, a set of parameters are estimated to make all views in data maximally independent, and then, information is shared with respect to estimated parameters. This co-training step increases the efficiency of information sharing comparing with ordinary feature concatenation and co-training methods that assume the independence among views. The adaptive spectral co-clustering was evaluated with synthetic dataset and multi lingual document dataset. The experimental results indicated the efficiency of the adaptive spectral co-clustering with the performances in every iterations and similarity matrix generated with information sharing.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.3
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• pp.16-25
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• 1998

In this paper, we propose features extraction method using Rough sets theory for efficient data classifications in hyperspectral environment. First, analyze the properties of multispectral image data, then select the most efficient bands using discemibility of Rough sets theory based on analysis results. The proposed method is applied Landsat TM image data, from this, we verify the equivalence of traditional bands selection method by band features and bands selection method using Rough sets theory that pmposed in this paper. Finally, we present theoretical basis to features extraction in hyperspectral environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.1057-1060
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• 2008

생체 암호 시스템에서 키로 사용하는 인간의 생체 특징은 외부 환경이나 인간적 요소를 포함하고 있기 때문에 항상 같은 개수, 같은 값의 데이터를 얻을 수 없는 불확실성을 가지고 있다. 퍼지볼트 체계 (Fuzzy vault scheme) [1]는 이러한 불확실성을 가지고 있는 데이터의 특성을 효과적으로 반영 할 뿐만 아니라, 등록된 생체 데이터의 보안을 보장해 주는 알고리즘으로서 얼굴, 지문이나 홍채와 같은 단일 생체 특징으로의 적용 방법이 소개되어 왔다 [2,4,5]. 본 논문에서는 퍼지볼트 시스템의 인식 성능을 높이기 위해 이러한 단일 생체 데이터의 불확실성을 보완할 수 있는 다중 생체 특징 (얼굴과 지문) 데이터를 퍼지볼트 체계에 적용하는 방법을 제안하고 실효성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.183-186
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• 2006

생체인식은 정보처리시스템에 있어서 네트웍 보안, 시스템 보안, 어플리케이션 보안 등에 사용되는 개인인증 및 확인을 위한 하나의 기법으로 볼 수 있으며, 개인정보를 포함한 데이터의 보호를 위해서 본인이나 승인된 사용자만이 네트웍이나 물리적 접근 등을 통하여 접근하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 얼굴인식과 홍채인식 시스템을 융합한 다중생체인식 시스템을 구현하였으며, 다중생체인식 시스템에서 구현된 생체데이터를 안전하게 전송할 수 있는 방법으로 블록 암호 알고리듬 ARIA를 침입에 대한 보안 방법으로 제안하였다. 이에 다중생체 특징벡터를 128비트의 블록 크기를 이용하여 암호화 하였으며, 생체 특징벡터를 이용하여 128비트의 키로 사용하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.237-240
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• 2000

본 논문에서는 원격탐사 이미지 데이터의 분석과정중의 하나인 이미지의 분류를 위해서 적용되는 다중분광 영상에서 특징 추출을 위한 효율적인 방법을 제안한다. 즉, 웨이브렛 변환을 이용하여 위성탐사 이미지 데이터의 특성을 분석하여 실제 이미지 분류에 기여도가 높은 특징을 추출하는 방법을 제안하였다. 효과적인 특징을 추출하기 위하여 이미지 데이터의 텍스쳐 특징을 이용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.641-642
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• 2022

단일 데이터로부터의 이동 객체에 대한 행동 인식 연구는 데이터 수집 과정에서 발생하는 노이즈의 영향을 크게 받는다. 본 논문은 영상 데이터와 센서 데이터를 이용하여 다중 융합 네트워크 기반 이동 객체 행동 인식 방법을 제안한다. 영상으로부터 객체가 감지된 영역의 추출과 센서 데이터의 이상치 제거 및 결측치 보간을 통해 전처리된 데이터들을 융합하여 시퀀스를 생성한다. 생성된 시퀀스는 CNN(Convolutional Neural Networks)과 LSTM(Long Short Term Memory)기반 다중 융합 네트워크 모델을 통해 시계열에 따른 행동 특징들을 추출하고, 깊은 FC(Fully Connected) 계층을 통해 특징들을 융합하여 행동을 예측한다. 본 연구에서 제시된 방법은 사람을 포함한 동물, 로봇 등의 다양한 객체에 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.49-51
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• 2001

다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자료 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립거인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하여 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 분산된 환경에 적합한 언어이기 때문에 본 논문에서 제안한 번역기에 의해 다중스레드 모델의 스레드 코드를 자바 언어로 변환한 후 자바의 원격 매소드 호출을 이용하여 다중스레드 모델의 스레드 코드를 분산된 환경에서 처리하였다. 본 논문은 다중스레드 코드가 로컬 컴퓨터에서 여러 스레드를 생성하여 처리하던 것을 자바의 원격 메소드 호출을 이용하여 분산된 환경에서 실행 가능하도록 한다. 다중스레드 모델의 스레드 코드를 분산 환경에서 실행 가능한 자바 바이트 코드로 변환하는 번역기를 설계, 구현한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2172-2175
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• 2003

본 논문에서는 DC 억압능력이 없거나 부족한 코드에 만족할 만한 DC 억압능력을 갖도록 하기 위한 멀티모드코드 방식을 제안한다. 제안한 멀티모드코드는 데이터열의 다중화를 위해 Pseudo Scrambling Technique를 사용하며, 다중화 된 데이터열의 변조를 위해 DC-free RLL(d, k) Code를 사용하는 특징을 가진다. 제안한 방법에서는 Sync 코드워드의 패리티를 다중화 정보로 사용하여 입력데이터를 2개의 데이터 열로 다중화하고, 2개로 다중화 된 데이터 열에 대해 DC-free RLL(d, k) Code를 사용하여 코드워드로 변환하며, 코드워드로 변환된 2 개의 코드워드 열에 대해 DC 성분이 적은 코드워드 열 하나를 선택하여 변조 스트림으로 출력한다. 본 논문에서는 Sync 코드워드의 패리티를 다중화 정보로 사용하여 별도의 Redundancy를 부가하지 않고 DC 억압성능을 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.68-70
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• 2000

다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자료 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상 시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정 되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립적인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하면 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 원시 언어를 중간 언어 형태의 바이트 코드로 변환하여 각 아키텍처에 맞게 설계된 자바 가상 머신이 설치된 시스템에서 자바 언어를 수행한다. 이러한 자바 언어의 바이트 코드는 번역기의 중간 언어와 같은 역할을 수행하고, 자바 가상 머신은 번역기의 후위부와 같은 역할을 한다. 본 논문은 다중스레드 코드가 플랫폼에 독립적인 특성을 갖출 수 있도록 다중스레드 코드를 자바 가상 머신에서 실행 가능하도록 한다. 즉, 다중스레드 모델의 스레드 코드를 자바 바이트 코드로 변환하는 번역기를 설계, 구현하고, 자바 가상 머신의 실행을 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.872-874
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• 2021

본 논문은 외형 특징을 사용하지 않는 효율적인 다중 물체 추적 방법을 제안한다. 본 논문의 목적은 다중 물체 추적 방법이 합성곱 신경망 등의 외형 특징을 사용하지 않고 순수한 모션 모델의 힘으로 도달할 수 있는 최대의 성능을 찾는 것이다. 많은 다중 물체 추적 방법들이 추적 대상들 간의 유사성을 파악하기 위해 외형 특징을 사용한다. 하지만 다양한 외형 특징들을 갖는 방법들은 기본 특징 추출 알고리즘이 다르고, 다중 추적의 성능 향상이 어느 부분으로부터 오는지 정확히 파악할 수 없다. 또한, 각각 다른 매칭 알고리즘과 특징 디자인은 서로 다른 알고리즘의 효과를 순수하게 비교할 수 없다. 이러한 관점에서, 본 연구에서는 어떠한 외형 특징을 사용하지 않고 명확하게 추적 알고리즘의 효율성을 비교할 수 있는 가이드라인을 제시한다. 외형 특징을 사용하지 않고도 실용적으로 사용 가능한 성능에 도달할 수 있음을 공인 MOT2016, MOT2016 데이터셋에 대한 실험을 통해 증명한다. 이러한 방법은 GPU 를 사용하지 않고 200 fps 이상의 높은 속도를 보여 실시간 속도를 요구하는 임베디드 시스템 상의 어플리케이션에 적합하다.