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

3차원 스캔 데이터는 물체의 형상정보를 표현하는 Euclidian 공간상의 점데이터의 집합으로 정의될 수 있으며. 복잡한 3D 컨텐츠 및 모델을 사실적이고 효율적으로 생성하기 위한 기초 정보로 사용된다 최근 3차원 스캐닝기술의 발전으로 고정밀도의 형상정보뿐만 아니라 색상정보의 획득이 가능해 졌으며, 데이터의 용량이 비약적으로 증가하였다. 본 논문에서는 기존의 형상기반 점데이터 감소 방법의 한계를 극복하기 위해 색상이 동시에 고려되는 효율적인 점데이터 감소방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.540-542
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• 1999

최근의 인터넷과 무선통신 기술의 발달은 이동 호스트에서 무선 데이터 서비스를 이용한 웹으로의 접근을 가능하게 하고 있으나 무선망의 높은 에러율과 높은 대역폭 등 제한적인 물리적 특성으로 인하여 데이터 전송 시 만족할 만한 수준의 응답속도를 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 웹 프록시 서버를 이용하여 기존의 응용프로그램이나 인터넷 기반구조에 대한 수정 없이 무선망을 통한 웹 서비스 속도를 향상시킬 수 있는 방법을 소개한다. 웹 프록시 서버에서 사용자 단말장치, 웹 브라우저 및 사용자의 요구에 의해 각기 다른 웹 에디터 종류에 따라 무손실, 손실압축기법을 적용하여 데이터량을 감소시키고 미리불러오기 기능을 사용하여 웹 데이터에 대한 전송지연을 감소시킨다. 또한, 현재 상용화되어 있는 CDMA 셀룰라망을 사용하여 프록시 서버를 통한 웹 접근 실험을 통해 이러한 데이터 처리 방법에 의한 전송 데이터량의 감소와 이에 따른 응답시간의 향상을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.574-575
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• 2018

The generation of redundant data according to the spatial-temporal correlation in a wireless sensor network that reduces the network lifetime by consuming unnecessary energy. In this paper, data collection experiment through the particulate matter sensor is carried out to confirm the spatial-temporal data redundancy and we propose permitted limit setting method for data transmission to solve this problem. In the proposed method, the data transmission permitted limit is set by using the integrated average value in the cluster. The set permitted limit reduces the redundant data of the member node and it is shows that redundant data reduction is possible even in a variable environment of collected data by resetting the permitted limit in the cluster head.

• Spatial Information Research
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• v.20 no.2
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• pp.137-153
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• 2012

Until now, many indexing methods that can reduce update cost have been proposed for managing massive moving objects. Because indexing methods for moving objects have to be updated periodically for managing moving objects that change their location data frequently. However these kinds indexing methods occur big load that exceed system capacity when the number of moving objects increase dramatically. In this paper, we propose the update frequency reducing method to combine MapReduce and existing indices. We use the update request grouping method for each moving object by using MapReduce. We decide to update by comparing the latest data and the oldest data in grouping data. We reduce update frequency by updating the latest data only. When update is delayed, for the data should not be lost and updated periodically, we store the data in a certain period of time in the hash table that keep previous update data. By the performance evaluation, we can prove that the proposed method reduces the update frequency by comparison with methods that are not applied the proposed method.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.10a
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• pp.191-194
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• 1998

본 논문에서는 OFDM 시스템에서 사용되는 부 반송파의 수와 동일한 길이의 complementary code를 사용하여 각 부 반송파 데이터를 frequency 영역에서 scrambling하는 PAPR 감소 방안을 제안한다. 이 방법은 부 반송파의 수와 동일한 길이의 complementary code 집합을 이용하여 주어진 데이터에 부과해서 PAPR 값이 가장 적은 complementary code를 사용하여 scrambled된 데이터를 송신함으로서 PAPR 값을 감소시키는 방법이다. 수신기에서의 복호를 위하여 Nc개의 complementary code에 해당하는 log2Nc 비트의 code 인덱스를 데이터와 함께 전송한다. 이때 code 인덱스 비트가 PAPR 값에 영향을 주지 않도록 하기 위하여 CODE인덱스와 데이터가 함께 complementary code로 scrambling되어진다. 제안된 이 방법을 사용하면 주파수 대역효율을 높이면서 PAPR 값을 크게 줄일 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.11a
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• pp.1385-1388
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• 2005

최근 3 차원 스캐닝(Scanning) 기술의 발달로 형상 및 색상 정보 데이터를 동시에 획득할 수 있게 되었다. 특히 한번의 측정으로 다량의 데이터를 확보할 수 있기 때문에 3 차원 데이터의 정합(Registration) 및 병합(Merging) 과정에서 계산량이 증가하게 된다. 또한 정합과 병합 후의 대용량 데이터 자체로는 3 차원 모델의 저장, 전송, 처리 및 렌더링(Rendering) 등의 과정에서 어려움이 있다. 따라서 모델의 기하 정보와 색상, 질감, 곡률 등의 속성 정보를 유지하면서 데이터의 양을 감소시키는 메쉬 간략화 기술이 필요하다. 현재 널리 쓰이는 이차 오차 척도(Quadric Error Metric) 방법으로 메쉬를 극심하게 감소하게 되면 오차가 누적되어 기하 정보 및 속성 정보가 소실된다. 본 연구에서는 이를 방지하기 위해 이차 오차 척도 감소화 과정에서 곡률과 색상 기반의 정점 재조정 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.699-704
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• 2006

무선 센서 네트워크는 소형의 무선 센서노드들로 구성된 네트워크이다. 무선으로 구성된 센서 네트워크는 사물과 환경의 변화를 감지하여 싱크로 전송하게 된다. 무선 센서 네트워크에서 센서노드는 무선으로 데이터를 전송할 때 가장 많은 에너지를 소모한다. 한정된 에너지 자원을 효율적으로 사용하기 위해서는 데이터 전송에 이용하는 라디오모듈의 사용을 최소화하여 네트워크 전체의 데이터 전송량을 감소시켜야 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 에너지 소모를 줄이기 위해 DPCM, 웨이블릿, 양자화, 가변 길이 부호화를 사용하여 전송되는 데이터의 양을 줄여 라디오모듈을 통한 데이터 전송 횟수를 줄였고, 결과적으로 센서 네트워크의 트래픽을 감소시켜 에너지 소모를 줄였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.16-18
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• 2002

다차원 데이터를 온라인으로 분석하기 위해서는 사전에 집계 테이블들을 계산해 둔다. 대용량 고차원 데이터의 경우는 집계 테이블의 분량이 천문학적으로 방대하기 때문에 사전 집계 계산이 현실적으로 불가능한 경우가 많다. 고차원 데이터 처리에 관한 연구로는 데이터의 차원 수를 감소시키거나 인덱스를 압축하여 질의처리 시간을 단축하려는 연구를 들 수 있는데, 이러한 방법들은 고차원 데이터의 온라인 분석시에 발생하는 데이터 폭발 현상을 근본적으로 해결하지는 못한다. 본 연구에서는 고차원 데이터가 분석될 때 실제로 저차원 집계 테이블들이 주로 사용된다는 점에 착안하여 데이터 폭발 현상을 감소시키면서 데이터를 분석하는 방안을 제시한다 이 방법은 사전 집계 연산을 할 때 크기가 방대한 고차원 집계 테이블들의 생성을 생략하고, 3-6차원 또는 그 이하 차원의 집계 테이블들만을 고속으로 동시에 생성하는 방법이다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.19D no.2
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• pp.147-150
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• 2012

While LDA is a supervised dimension reduction method which finds projective directions to maximize separability between classes, the performance of LDA is severely degraded when the number of labeled data is small. Recently semi-supervised dimension reduction methods have been proposed which utilize abundant unlabeled data and overcome the shortage of labeled data. However, matrix computation usually used in statistical dimension reduction methods becomes hindrance to make the utilization of a large number of unlabeled data difficult, and moreover too much information from unlabeled data may not so helpful compared to the increase of its processing time. In order to solve these problems, we propose an ensemble approach for semi-supervised dimension reduction. Extensive experimental results in text classification demonstrates the effectiveness of the proposed method.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.8
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• pp.1511-1518
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• 2008

Wireless sensor network is a network that consists of small wireless sensor nodes. Sensor nodes transfer the sensed data about the objects or environment to the sink through wireless channel. The energy dissipation by wireless transmission is the primary factor of energy dissipation in the sensor node. To utilize the limitted resource at the sensor node, it is required to reduce the number of wireless transmission. In the paper, we proposes a new energy efficient method, NRMC, to reduce the energy dissipation by using the compression technique - DPCM, Wavlet, Quantization, RLC. With NTRC, the life time of sensor network could be increased.