• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.14-17
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• 2003

웨이블릿 변환 영역에서 잡음제거 방법 중 Visushrink 추정에 사용되는 경계값은 측정 데이터 수와 잡음편차에 비례하는 것으로 알려져 있으나 잡음편차가 알려지지 않은 경우 Donoho는 웨이블릿 변환 영역의 최고대역에서 잡음편차 추정 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 분산이 데이터 수에 반비례함을 이용하여 threshold 기법을 이용하여 잡음제거 시 계산량을 감소를 목적으로 차 신호를 이용하여 측정데이터 수를 줄인 후 영상신호의 가우시안 잡음을 soft threshold 기법을 적용하고 이 기법의 실용성을 밝혔다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.42-44
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• 1998

분산객체 지향 데이터베이스에서는 데이터 전송량 감소와 성능 향상을 위하여 클래스를 여러개의 플래그먼트로 분할하여 다른 사이트에 할당하는 분산 기법이 필요하다. 본 논문에서는 객체 지향의 특성을 고려한 클래스 플래그먼트의 할당 기법에 관하여 연구하였다. 계승 또는 복합 객체를 통하여 함께 사용되는 다른 클래스의 플래그먼트를 같은 사이트에 할당시킴으로써 사이트 간의 데이터 전송량을 감소시키는 할당 수식을 정의하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.340-343
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• 2009

u-GIS 환경에서 GeoSensor로부터 수집되는 시공간 데이터는 데이터 스트림의 특징을 포함한다. 데이터 스트림은 다양한 입력 속도로 끊임없이 입력되고, 데이터의 크기 또한 가변적이다. 이런 이유로 한정적인 메모리와 처리능력의 시스템은 과부하 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 초과되는 데이터를 버려 메모리 초과를 방지하는 기법들이 연구되고 있다. 공간질의는 공간과 위치 값을 기반으로 이루어지는 연산으로 공간질의 정확도는 공간과 위치 정보를 통해 보장된다. 그러나 기존 기법인 랜덤부하제한 기법과 의미적부하제한 기법은 공간질의가 요구하는 공간과 위치 값에 대해 고려하지 않고 삭제하기 때문에 공간질의에 대한 정확도가 감소하는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 공간의 이용도를 이용하여 차등적 비율을 적용한 부하제한 기법은 연구하였다. 이 기법은 등록된 공간질의의 영역 겹침 정도에 따라 중요 레벨을 증가시키고, 이를 토대로 시공간 데이터의 중요도를 파악하여 중요도마다 주어진 비율에 의하여 차등적으로 삭제한다. 결과적으로 기존 기법보다 다소 높은 Drop rate를 통해 질의 처리 속도를 빠르게 회복시켰으며, 중요 데이터를 최대한 유지하여 Error rate를 감소시켰다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.3
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• pp.53-63
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• 2010

Recently, various monitoring systems are implemented actively by using wireless sensor networks(WSN). When implementing WSN-based monitoring system, there are three important issues to consider. At First, we need to consider a sensor node failure detection method to support the ongoing monitoring. Secondly, because sensor nodes use limited battery power, we need an efficient data filtering method to reduce energy consumption. At Last, a reducing processing overhead method is necessary. The existing Kalman filtering scheme has good performance on data filtering, but it causes too much processing overhead to estimate sensed data. To solve these problems, we, in this paper, propose a new data filtering scheme based on data statical analysis. First, the proposed scheme periodically aggregates node survival massages to support a node failure detection. Secondly, to reduce energy consumption, it sends the sample data with a node survival massage and do data filtering based on those messages. Finally, it analyzes the sample data to estimate filtering range in a server. As a result, each sensor node can use only simple compare operation for filtering data. In addition, we show from our performance analysis that the proposed scheme outperforms the Kalman filtering scheme in terms of the number of sending messages.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.12-14
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• 1998

본 논문은 RAID5가 갖는 쓰기 문제를 극복하기 위하여 지금까지의 연구 중에서 가장 우수한 성능을 나타내는 패리티 로깅 기법의 단점을 개선한 새로운 패리티 로깅 기법을 제안한다. 제안된 기법은 패리티 로깅기법에서 가장 큰 오버헤드인 패리티 로그의 크기를 줄이기 위하여 로그 데이터를 압축하는 방법을 사용한다. 로그 데이터의 압축은 로그 데이터의 저장에 필요한 비휘발성 버퍼의 크기와 로그 데이터 접근시간을 감소시켜 전체적인 성능을 향상시킬수 있다. 시뮬레이션을 통한 성능분석 결과에서 제안된 기법은 기존의 패리티 로깅 기법에 비하여 디스크 접근시간에서 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.10
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• pp.37-45
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• 2013

In recent years, the demands of multimedia data in wireless sensor networks have been significantly increased for the high-quality environment monitoring applications that utilize sensor nodes. However, since the amount of multimedia data is very large, the network lifetime is significantly reduced due to excessive energy consumption on particular nodes. To overcome this problem, in this paper, we propose a high efficiency data compression scheme in wireless multimedia sensor networks. The proposed scheme reduces the packet size by a multiple compression technique that consists of primary compression that deletes the lower priority bits considering characteristics of multimedia data and secondary compression based on Chinese Remainder Theorem. To show the superiority of our scheme, we compare it with the existing compression scheme. Our experimental results show that our proposed scheme reduces the amount of transmitted data by about 55% and increases network lifetime by about 16% over the existing scheme on average.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.748-750
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• 1999

본 논문에서 우리는 통신 비용과 데이터베이스 비용을 감소시키기 위해 사용자 프로파일 복제본을 이용한 동적 위치 관리 기법을 제안한다. 이 기법에서는 위치등록과 호 설정 과정이 통신비용을 감소시킬 수 있는 복제본이 있는 VLR에서 수행되고, 복제본이 있는 VLR에서 호의 빈도커서 데이터베이스 비용을 감소시킨다. 제안한 기법의 성능을 분석하기 위해 분석 모델을 작성하고 제안 기법, IS-41 기법, 복제 기법의 성능 분석을 한다. 사용된 비교 척도는 통신 비용, 데이터 베이스 비용, 총비용 그리고 호 설정 지연이다. 이 척도들에 대해서 제안 기법이 IS-41 기법, 복제 기법보다 더 좋은 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.13-15
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• 2004

현재의 무선 센서네트워크는 다중 목적지 그룹에 동일한 interest를 전파함에 있어서 목적지 그룹별로 개별적인 interest 전송 경로를 사용한다. 이러한 데이터 전송기법은 동일한 정보를 여러 번에 걸쳐 전송함으로써 네트워크에 불필요한 트래픽을 증가시키고, 에너지 자원이 빈약한 센서네트워크의 네트워크 생명을 감소시키는 원인이 된다. 범용 센서네트워크에서 동일한 interest를 네트워크상의 다중 목적지에 전송하는 경우 공유경로의 사용을 통하여 네트워크 트래픽을 감소시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 센서노드의 위치 정보를 기반으로 싱크노드로부터 복수개의 목적지 그룹까지 데이터를 전송함에 있어서 공유경로를 사용하여 데이터의 전송 경로를 최적화하는 기법을 제안한다. 제안 방우의 성능번상은 시걸친이해에 의해 불증하필으요, 에러 경로 최대 30%까지 감소하필다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.11b
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• pp.226-229
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• 2005

본 논문에서는 송전선로 도체의 경년열화(thermal deterioration)를 평가하기 위해 확률적 기법을 도입하였다. 선로의 경년열화를 나타내기 위해 선로의 장력(tensile strength) 감소를 계산하며 이는 해당 선로의 과거 전류 이력과 선로가 위치한 지역의 과거 기상데이터 및 부하량의 변화를 통해 산출한다 첫째로, 과거 데이터를 통해 확률분포를 구한 후 모든 데이터는 통계적으로 서로 간에 독립적이라는 가정 하에 Monte-Carlo Simulation을 수행하였다. 둘째로, 과거 데이터의 이력을 시간순서대로 추종하여 1시간 단위로 장력변화를 누적하는 순차적 계산(dynamic calculation)을 수행하였으며 그 결과를 MCS 기법과 비교하였다 주로 백분율로 표현하는 도체의 장력 감소분은 송전선로의 수명을 결정하는데 사용할 수 있는 중요한 지수이때, 계통계획에 있어서 유용한 기준으로 사용할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.533-541
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• 2000

본 논문에서는 독립변수들의 차원을 감소시켜 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 독립변수 패턴의 특징을 추출하고 이를 일반회귀 신경망의 학습데이터로 이용하였다. 이는 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 일반회귀 신경망이 가지는 제약을 해결하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 커널함수의 평활요소 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.