• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.649-652
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• 2000

실시간 데이터를 처리하는 응용에서는 유효시간이 지난 데이터를 사용할 수 없다. ${\triangle}$-인과순서화는 데이터의 유효시간 내에 메시지를 인과순서로 전달하는 추상 통신 개념이다. 인과순서를 유지하기 위해서는 순서를 유지하기 위한 제어정보를 교환하여야 하며, 전송부하를 줄이기 위하여 제어정보의 양을 최소화하기 위한 많은 노력이 계속되어 왔다. 본 논문에서는 전송부하를 줄이기 위하여 유효한 통신패턴을 분석하여 중복으로 교환되는 제어정보가 최소화되는 ${\triangle}$-인과순서화 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.477-480
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• 2004

본 논문에서는 고차원의 특성을 가진 범주형 데이터 집합의 군집 유효화 기술에 대하여 알아본다. 먼저, 범주형 데이터 집합에 대하여 한 군집의 센트로이드를 정의함에 따라 일반적인 군집화 방법에서 사용되는 쌍 유사성 측정을 가능하게 한다. 다음으로, 범주형 데이터 집합에 대한 증분 군집 알고리즘을 통하여 도출된 결과에 대해 최적 군집 수의 결정하기 위하여 엔트로피 기반 군집 유효화 지수를 사용한다. 이를 통하여 일반적인 군집 알고리즘에서 최적 결과를 얻기 위해 필요한 문턱값 결정 문제를 손쉽게 해결한다. 마지막으로, 위의 개념들을 여러 데이터 집합에 대해 실험한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.598-600
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• 2005

군집 유효화 평가란 기본적으로 클래스 (Class)에 대한 정보가 주어지지 않은 상태에서 다양한 입력 변수에 의해 발생되는 군집화의 결과들을 평가하여 그들 중에서 주어진 데이터 집합의 자연적인 분할 상태에 가장 적합한 결과를 찾는 기법을 말한다. 군집 유효화 평가에서 그 척도로 사용되는 것이 군집 유효화 지수이다. 본 논문에서는 우선 현존하는 다양한 군집 유효화 지수들 중에서 합 형식을 가지는 지수들을 다룬다. 구체적으로 이 지수들의 설계 원리와 각 지수들의 부합성 (Compliance) 분석한다. 다음으로 분석을 통해 밝혀진 그들의 단점을 보완할 수 있는 새로운 군집 유효화 지수들을 제안한다. 마지막으로 기존의 군집 유효화 지수들을 포함한 새로이 제안한 지수들의 성능을 실험 학습을 통해 평가한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.237-239
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• 1999

이동 통신 기술의 급속한 발전으로, 이동컴퓨팅 환경에서의 데이터 서비스에 대한 수요가 급증하고 있다. 이동 호스트 내에 캐쉬가 존재할 경우, 대역폭의 절약 및 빠른 응답시간을 제공할 수 있지만, 캐쉬 일관성을 유지해야 하는 부담이 생긴다. 한 셀 내에 존재하는 수많은 이동호스트들의 캐쉬 일관성 유지를 위해서 서버가 캐쉬 무효화 보고를 일정시간마다 주기적으로 보내는 방법은 효과적일 수 있다. 그런데, 이동호스트가 오랜시간 동안의 접속 단절로 인해 무효화 보고만으로 자신의 캐쉬 유효성 여부를 판단하지 못할 경우에는, 서버에게 캐쉬 유효성 여부에 대한 확인을 요청함으로써 캐쉬를 유효화 할 수 있다. 만일 유효성 여부 확인을 요청하는 이동호스트의 수가 많을 경우, 서버는 효율적인 방법으로 응답을 해야 한다. 본 논문에서는 유효성 확인을 요청하는 이동호스트들의 수가 할당 가능한 채널 수에 비해 상대적으로 많은 경우, 이를 방송을 이용하여 응답하는 방법을 제안한다. 이동호스트는 방송되는 내용을 계속 듣게 됨으로써, 이미 유효성 여부 확인이 이루어진 데이터에 대한 반복된 요청을 피할 수 있다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.8 no.9
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• pp.217-224
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• 2019

Recently, sensor networks are built and used on many kinds of fields such as home, traffic, medical treatment and power grid. Sensing data manipulation on these fields could be a serious threat on property and safety. Thus, a proper way to block sensing data manipulation is necessary. In this paper, we propose IoT(Internet of Things) sensing data validation mechanism based on data obfuscation and variance analysis to remove manipulated sensing data effectively. IoT sensor device modulates sensing data with obfuscation function and sends it to a user. The user demodulates received data to use it. Fake data which are not modulated with proper obfuscation function show different variance aspect with valid data. Our proposed mechanism thus can detect fake data by analyzing data variance. Finally, we measured data validation time for performance analysis. As a result, block rate for false data was improved by up to 1.45 times compared with the existing technique and false alarm rate was 0.1~2.0%. In addition, the validation time on the low-power, low-performance IoT sensor device was measured. Compared to the RSA encryption method, which increased to 2.5969 seconds according to the increase of the data amount, the proposed method showed high validation efficiency as 0.0003 seconds.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.6
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• pp.969-977
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• 2021

We cluster the electricity consumption of households in A-apartment in Seoul, Korea using Hierarchical K-means clustering algorithm. The data is recorded from the advanced metering infrastructure (AMI), and we focus on the electricity consumption during evening weekdays in summer. Compare to the conventional clustering algorithms, Hierarchical K-means clustering algorithm is recently applied to the electricity usage data, and it can identify usage patterns while reducing dimension. We apply Hierarchical K-means algorithm to the AMI data, and compare the results based on the various clustering validity indexes. The results show that the electricity usage patterns are well-identified, and it is expected to be utilized as a major basis for future applications in various fields.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.715-717
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• 2005

군집 유효성은 다양한 입력 변수에 따라 변하는 군집화 알고리즘의 결과들을 평가하는 것이다. 본 논문에서는 고차원의 데이터 집합에 대한 군집 유효성의 문제점에 대한 새로운 해결책을 제시한다. 고차원 군집화 결과들을 평가할 때 발생하는 기존의 군집 유효성 지수들의 적용성의 문제점을 살펴보고, 고차원으로 인해 발생하는 문제를 효과적으로 다룰 수 있는 다양한 새로운 군집 유효성 지수들을 제안한다. 제안된 군집 유효성 지수들은 본 논문에 제공된 실험에서 최적의 군집 유효성 결과를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.217-219
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• 2001

플래쉬 메모리는 데이터 저장 및 변경이 가능한 비휘발성 메모리로 가벼운 무게, 낮은 전력 소모, 충격에 대한 저항성과 빠른 데이터 처리 능력 때문에 이동형 컴퓨터 시스템에서 사용하기에 적당하다. 그러나 플래쉬 메모리는 덮어쓰기(update-in-place)가 불가능하고 각 메모리 셀에 대해 초기화 작업(erasing operation)의 수가 제한되어 있다. 이러한 단점들을 고려하여 세그먼트의 데이터 중 유효 데이터의 비율과 hot 데이터(가까운 시간 안에 update가 될 것이라는 예상되는 data)의 수, 세그멘트가 초기화되었던(easing) 횟수 등을 고려한 새로운 초기화 기법(cleaning policy)을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.67-70
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• 2002

시공간 접근 방법들을 위한 효율적인 성능평가 환경은 최소한 다음과 같은 모듈들을 포함해야 한다. 종합적인 데이터집합의 생성, 데이터집합의 저장, 접근 구조들의 수집과 실행, 실험적인 결과의 시각화 등이다. 데이터집합 저장 모듈에 초점을 맞추어서 다양한 실제 세계 시나리오를 실험하기 위한 종합적인 데이터의 생성이 요구된다. 과거의 여러 알고리즘들은 작업공간에서 미리 분배된 정적인 공간데이터를 생성하기 위하여 구현되어져왔다. 하지만 시간에 따라 변화하는 공간객체인 시공간 데이터를 생성하기에는 어렵다. 이 논문에서 시공간 데이터 타입의 데이터 생성기에서 고려하여야 할 매개변수들에 대하여 논의한다. "Generate_Spatio_Temporal_Data"라는 알고리즘은 움직이는 점 또는 사각형데이터를 생성하고 거래시간과 유효시간을 구별하지 않았으며 시간 점만을 표현하였다. 이 논문에서는 정확한 시간적 개념을 표현하기 위하여 거래시간과 유효시간간격 모두를 지원하는 데이터 생성기에 관하여 논의하기 위한 알고리즘을 제시하고 실제적인 데이터집합 생성을 위한 매개변수들을 나타낸다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.397-400
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• 2003

본 연구에서는 KM-Net(Hidden Markov Network)을 다양한 태스크에의 적용과 화자의 특성을 효과적으로 나타내기 위해 HM-Net 음성인식 시스템에 MLLR(Maximum Likelihood Linear Regression) 적응방법을 도입하였으며, HM-Net 학습 알고리즘을 개량하여 회귀클래스 생성방법을 제안한다. 제안방법은 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting) 알고리즘의 문맥방향 상태분할에 의한 상태레벨 공유를 이용한 방법으로 새로운 화자로부터 문맥정보와 적응화 데이터의 발성 양에 의존하여 결정된 많은 적응 파라미터들을(평균, 분산) 자유롭게 제어할 수 있게 된다. 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터(KLE) 452 음성 데이터와 항공편 예약관련 연속음성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 전체적으로 음소인식의 경우 평균 34-37％, 단어인식의 경우 평균 9％, 연속음성인식의 경우 평균 7-8％의 인식성능 향상을 각각 보였다. 또한 적응화 데이터의 양에 따른 인식성능 비교에서, 제안방법을 적용한 인식 시스템이 적응 데이터의 양이 적은 경우에도 향상된 인식률을 보였으며. 잡음을 부가한 음성에 대한 적응화 실험에서도 향상된 인식성능을 보여 MLLR 적응방법의 특성을 만족하였다. 따라서 MLLR 적응방법을 도입한 HM-Net 음성인식 시스템에 제안한 회귀클래스 생성방법이 유효함을 확인한 수 있었다.