• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.83-85
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• 2013

본 연구는 사용자가 센서를 의식하지 않고 편안하게 일상생활을 영위할 수 있는 비침습적 방식의 센서를 활용하여 향후 침대 위에 있는 사람의 움직임을 정량적으로 측정하고자 한다. 이러한 목적으로 필름 형태의 압전센서를 사용하는 센서 시스템을 구축하였으며, 본 논문에서는 구축된 시스템에서 필요한 전처리 과정을 제시한다. 본 연구에서 사용된 압전센서는 침대 매트리스 아래에 설치하였다. 사람의 움직임에 의한 압전센서의 출력 신호를 증폭하고 샘플링하여 PC로 전송하는 컨트롤러, 컨트롤러로부터 센서 데이터를 수신하고, 사용자에게 센서 데이터를 시각적으로 제시하는 모니터링 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서는 컨트롤러에서의 노이즈 제거, 증폭, 샘플링 등의 전처리, 모니터링 프로그램에 의해 수집된 센서 데이터에 대한 이동 평균 필터, 불필요한 움직임이 없는 구간을 제거 후 움직임이 있는 구간 추출 등의 전처리 과정을 제시한다. 이러한 전처리 연산은 향후 침대 위 인체의 움직임을 정량적으로 측정하고, 행동유형을 식별하는데 기여하게 될 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.39-57
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• 2022

본 연구에서는 범주 불균형 문제가 내재된 기업부도 예측 AdaBoost 앙상블 모형의 성과를 개선하기 위하여 GMOPTBoost 알고리즘을 제안한다. AdaBoost 알고리즘은 오분류 표본에 대하여 강건한 학습기회를 제공한다는 장점이 있지만, 산술평균 정확도에 기반하기 때문에 범주 불균형 문제를 효과적으로 해결하지 못한다는 한계점이 존재한다. GMOPTBoost는 가우시안 경사하강법(Gaussian gradient descent)을 적용하여 기하평균 정확도를 최적화하고 범주 불균형 문제를 효과적으로 해결할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 첫째, 범주 불균형 문제가 예측 모형의 성과에 미치는 효과와 GMOPTBoost의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 5개의 범주 불균형 데이터를 구성하였으며, 둘째, 범주 균형 데이터에 대한 GMOPTBoost의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 데이터 샘플링 기법을 통하여 구성된 균형 데이터를 구성하였다. 30회의 교차타당성 분석의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 범주 불균형 문제는 예측 성과에 부정적인 영향을 미친다. 둘째, GMOPTBoost는 불균형 데이터에 적용된 AdaBoost의 성과를 유의적으로 개선시키는 긍정적인 효과를 제공한다. 셋째, 데이터 샘플링 기법은 성과 개선에 긍정적인 영향을 미친다. 마지막으로 데이터 샘플링 기법을 적용한 범주 균형 데이터에서도 GMOPTBoost는 유의적인 성과 개선에 기여한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제1권3호
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• pp.181-186
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• 2012

PMU 기반 전력계통의 감시제어 시스템인 WAMAC(wide area Monitoring and control) 시스템은 PMU에서 계측된 정밀한 전력데이터를 시스템 전반에 손실 및 오류없이 전달/검증하기 위한 시스템의 설계가 요구되었다. 이에 본 논문에서는 PMU에서 발생된 계측 데이터가 PDC, DSM Server 등 시스템 전반을 거쳐서 데이터 손실이 발생하지 않도록 설계 하였으며 각 시스템별로 필요한 샘플링만큼 정확히 전송되고 있는지를 검증하는 방법에 대해 제안한다. 효과적인 검증을 위해 본 논문에서는 각 시스템의 테스트 시스템을 구성하고 각 시스템들에서 들어오는 샘플링 데이터를 저장하는 방식(규약)을 만들었다. 또한, 해당 PMU에서 PDC/ PDC에서 DSM 서버간의 무손실 검증을 위해 본 논문에서 제안한 샘플링 방식을 검증 프로그램을 설계하고 만들어 PMU와 상위시스템 간의 데이터 무손실을 검증할 수 있음을 프로그램 적으로 확인하였다. 이 검증시스템에 WAMAC 시스템에 반영되도록 설계함으로써 WAMAC UI를 통하여 도출되는 분석데이터와 예측 결과의 신뢰성을 한층 높일 수 있게 될 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권1호
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• pp.1-8
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• 2017

다기준 의사결정 시 활용할 수 있는 스카이라인 질의는 다수의 선택지 중에서 사용자가 '선호하지 않을 만한'(uninteresting) 선택지를 제거함으로써 사용자가 검토해야 하는 선택지의 수를 대폭 감소시키기 때문에 대용량 데이터 분석 시 매우 유용하게 활용될 수 있다. 이러한 배경에서 대용량 데이터에 대한 스카이라인 질의를 분산 병렬 처리하는 기법이 각광을 받고 있으며, 특히 맵리듀스(MapReduce) 기반의 분산 병렬 처리 기법 연구가 활발히 진행되어 왔다. 맵리듀스 기반 알고리즘의 병렬성 제고를 위해서는 부하 불균등 문제 중복 계산 문제 과다한 네트워크 비용 발생 문제를 해소해야 한다. 본 논문에서는 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하면서도 데이터 샘플링 기반 프루닝을 통해 네트워크 비용 절감 시킬 수 있는 맵리듀스 기반 병렬 스카이라인 질의 처리 기법인 MR-SEAP(MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning)을 소개한다. 또한 다양한 관점에서의 실험 평가함으로써 제안 기법의 효용성을 다방면으로 검증했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2523-2529
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• 2014

실외에서는 GPS를 기반으로 하는 다양한 위치 추정 시스템을 사용하여 위치 추정 서비스를 제공할 수 있으나, 실내에서는 가시위성의 부족과 신호의 미약으로 GPS를 사용할 수 없어 실내에 존재하는 자원을 기반으로 하는 위치 추정시스템을 사용하고 있다. 특히 WLAN의 신호를 이용하는 fingerprinting 기법은 AP에서 제공하는 RSSI를 이용하여 위치를 추정하기에 실내에서 이용하기에 적합하다. 하지만 fingerprinting 기법은 fingerprinting map을 구축하는 offline 단계에서 얼마나 정확한 데이터를 이용하였는가에 따라 위치 추정의 정확도가 달라지는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 fingerprinting map을 구축하는 단계에서 다수의 데이터를 샘플링 하여 그 중 빈도가 높은 데이터를 저장하여 위치 추정 정밀도를 높이는 위치 추정 시스템을 제안한다. 제안하는 머저리티 샘플링 데이터 기반의 위치 추정 시스템은 map에 저장되어야 하는 RSSI를 클라이언트와 서버에서 가장 빈도가 높은 RSSI데이터를 필터링하여 map을 구축한 후 유사거리측정방식에 의해 위치를 추정하는 시스템이다. 실험결과 최소 87.5 %, 최대 90.4%의 위치 추정 정밀도를 가지는 것을 알 수 있으며, 최소 0.25 ~ 2.72m의 오차 범위를 가지는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.1-10
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• 2010

본 논문에서는 BRDF를 이용한 재질 렌더링에서 적은 수의 샘플을 사용하면서 화소(pixel) 노이즈가 없는 렌더링 방법을 제안한다. BRDF를 이용한 재질 렌더링에서 이미지 품질을 결정하는데 가장 중요한 요소 중 한가지는 모든 방향으로부터 들어오는 빛의 양을 어떻게 적분할 것인가 이다. 일반적으로 이러한 적분에는 빛의 양을 샘플값들의 합으로 근사시키는 Monte Carlo 기법이 널리 사용된다. 이 방법은 샘플링 수를 늘릴수록 실제 물체의 재질에 가깝게 렌더링이 가능하지만 많은 렌더링 연산이 필요하고, 반대로 샘플링 수를 줄이면 심각한 화소 노이즈가 발생한다. 적은 수의 샘플을 사용하면서도 화소 노이즈가 없는 렌더링을 하기 위해서, 본 논문에서는 BRDF데이터에서 렌더링 결과에 미치는 영향을 고려하여 중요한 부분을 더욱 많이 샘플링 하는 중요 샘플링 기법을 응용하며, 시점 방향에 따른 샘플들을 위치 변화를 최소화한 후, 이 인접한 시점 방향의 샘플들을 엮어서 만든 샘플 쓰레드를 제안한다. 이 샘플 쓰레드는 반사광에 따라 변화하는 샘플들의 자취를 연결한 데이터로, 이는 시점 방향에 따라 연속적으로 변하는 샘플 집합을 갖는다. 따라서 샘플 기반의 렌더링이 기본적으로 가지고 있는 화소 노이즈 현상이 발생하지 않는다. 따라서 적은 수의 샘플 쓰레드로도 노이즈가 없는 만족할만한 렌더링 결과를 얻을 수 있으며, 샘플 쓰레드를 BRDF에 따라 미리 계산해 놓을 수 있어 그래픽 하드웨어를 통한 실시간 BRDF 렌더링이 가능하다.

• 한국음향학회지
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• 제23권1호
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• pp.54-60
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• 2004

44.1 kHz 샘플링 비율의 표준 CD음질의 오디오 신호를 인터넷 상에서 전송 및 분배하기 위해서 네트워크 대역폭과 저장 공간의 제한점을 고려해야 한다. 이러한 제한은 오디오 신호의 샘플링 비율을 낮추거나 MP3와 같은 오디오 데이터 압축 기법을 이용하여 해결할 수 있지만, 공통적으로 고 주파수 (High frequency) 대역의 정보가 손실 된다는 문제가 발생한다. 이러한 고 주파수 손실은 결국 저 샘플링 비율의 오디오 신호를 생성하게 되며 표준 CD음질을 가지는 오디오 신호보다 제한된 저 주파수 대역만을 재생할 수 있게 된다. 일반적으로 오디오 신호의 고주파 성분은 위치정보와 명료도, 재생 환경 등에 대한 음의 풍부한 정보를 제공한다. 본 논문의 목적은 LMS 적응 필터링과 DWT 분석/합성을 이용하여 저 샘플링 비율을 가지는 오디오 신호로부터 고 주파수 대역의 정보를 효과적으로 추정하는 것이다. 제안된 알고리즘은 DWT 영역에서 LMS 적응 알고리즘을 이용하여 고 주파수 정보를 추정하고 DWT 합성을 이용하여 고 주파수 정보가 강화된 고음질의 오디오 신호를 재생한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 실제 음성신호와 음악 신호를 이용하여 컴퓨터 모의 실험과 청취 평가를 수행하여 기존 알고리즘과 비교하였으며, 실험 결과 제안된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제38권1호
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• pp.45-52
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• 2014

프랙탈 이론은 원격센서로부터 취득한 수치표고모델이나 이미지의 복잡성을 계량화하기 위하여 광범위하게 사용되어 왔다. 프랙탈은 컴퓨터 그래픽, 공학, 지질학을 포함한 다양한 분야에서 성공적으로 응용되어 왔지만, 프랙탈 추정자들의 성능은 데이터 샘플링에 따라 달라진다. 본 논문에서는 삼각프리즘법과 새로운 샘플링법을 기반으로 프랙탈 차원을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 샘플링 방법은 기존의 기하학적 스텝법과 제수 스텝법의 스텝크기 합집합 중 픽셀 활용률이 문턱값(threshold value) 이상인 스텝크기만을 취해 샘플링하며, 이를 통해 픽셀 활용률을 높여 성능을 개선한다. 또한 기존의 추정법들이 $N{\times}N$ 윈도우를 기반으로 하는데 반해 제안된 방법은 $N{\times}M$ 윈도우에 확대 적용할 수 있도록 하였다. 제안한 방법은 프랙탈 수치표고모델, Brodatz의 이미지 DB와 캠퍼스에서 촬영한 이미지에 적용하여 그 효용성을 살핀다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.57-61
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• 2015

본 논문에서는 3D 방송의 기본적인 원리를 설명하고 실감영상 CS 기술을 적용하여 데이터 용량을 줄이는 방식을 제안한다. 샘플링 이론과 CS 기술의 차이점을 설명하고 개념과 동작원리를 설명한다. 압축 센싱의 복원 알고리즘인 SS-CoSaMP(Single-Space Compressive Sampling Matched Pursuit) 와 AMP(Approximate Message Passing)를 소개하고 이를 이용하여 이미지 데이터를 압축 복원하여 비교한다. 계산시간을 비교하여 낮은 복잡도를 갖는 알고리즘을 판단한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.1052-1055
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• 2002

동영상 정보는 영상정보뿐만이 아니라 음성정보, 문자정보 및 각종 의미있는 정보들을 포함하고 있어서 기존의 검색 방법으로는 사용자가 원하는 이미지를 찾는데 어려움이 따른다. 따라서, 본 연구에서는 동영상 정보의 효율적인 활용을 위한 색인 방법으로 MSE(Mean Square Error) 도입하여 동영상의 장면전환 검색하는 방법을 제안한다. 이것은 영상 데이터를 대각선 방향으로 일정픽셀의 칼라 값을 추출하여 행렬A에 i×j행렬로 i는 프레임 수, j는 프레임의 영상 높이로 저장하고 동영상의 전체 구조를 파악할 수 있도록 정지영상으로 샘플링 하였다. 샘플링 된 데이터는 대용량 동영상 데이터 이용에 있어서 사용자가 전체 동영상의 장면전환점을 한눈으로 파악할 수 있고, 각 프레임의 MSE와 임계값을 초과하면 그 프레임이 장면전환점으로 검색한다.