• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.90-92
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• 2006

기존의 Support Vector Data Description (SVDD) 방법은 학습 데이터의 개수가 증가함에 따라 학습 시간이 지수 함수적으로 증가하므로, 대량의 데이터를 학습하는 데에는 한계가 있었다. 본 논문에서는 학습 속도를 빠르게 하기 위해 K-means clustering 알고리즘을 이용하는 SVDD 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 decomposition 방법과 유사하게 K-means clustering 알고리즘을 이용하여 학습 데이터 영역을 sub-grouping한 후 각각의 sub-group들을 개별적으로 학습함으로써 계산량 감소 효과를 얻는다. 이러한 sub-grouping 과정은 hypersphere를 이용하여 학습 데이터를 둘러싸는 SVDD의 학습 특성을 훼손시키지 않으면서 중심점으로 모여진 작은 영역의 학습 데이터를 학습하도록 함으로써, 기존의 SVDD와 비교하여 학습 정확도의 차이 없이 빠른 학습을 가능하게 한다. 다양한 데이터들을 이용한 모의실험을 통하여 그 효과를 검증하도록 한다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 1995년도 종합학술발표회논문집
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• pp.244-253
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• 1995

화상 내의 중복도를 의미하는 자기 상사성(self-similarity)을 제거하여 화상압출을 수행하는 프랙탈 화상압축 방식에 대한 연구가 최근에 활발히 진행되고 있다. 프랙탈 화상압축은 비가역 부호화 방식으로 화상을 일정블럭으로 분할하여 상사영역을 탐색하고 그 상사영역에 대한 파라메터를 압축을 위한 정보로 저장한다 전송하고자 하는 데이터가 화상과 기밀 데이터의 2가지가 혼재할 경우 일반적으로 각 데이터를 개별적으로 압축하고 전송가게 된다. 또한, 화상의 특징을 이용하여 기밀 데이터를 화상 내에 몰래 집어넣은 후, 그 화상을 압축하여 전송하는 방식이 있다. 본 논문에서는 이러한 방식과는 달리 기밀 데이터를 프랙탈 화상압축을 수행함과 동시에 예측부호화를 이용하여 제 3자가 인식할 수 없는 잡음의 형태로 합성하는 방법에 대하여 고찰하고 시뮬레이션 결과를 나타낸다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.439-440
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• 2011

최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화 기법은 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여줄 것으로 기대되고 있다. 그러나 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 진행되었음에도 2차원 영상과는 달리 높은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 어려움 때문에 실제 진단에는 사용되지 못하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 다중 해상도를 기반으로 하여 영역화와 정합기법을 반복적으로 수행함으로써 3차원 의료 영상 내에서 자동으로 뼈를 영역화 해내는 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서 학습된 집합의 뼈 정보들을 이용하여 대략적인 뼈 위치를 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며 60개의 학습 데이터들을 바탕으로 40개 영상에서의 뼈들을 영역화 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.258-259
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• 2016

일반적으로 UHD 방송 편집 시스템에서 UHD 영상의 데이터양이 막대하기 때문에 실시간 전송을 위해 코덱과 함께 압축하여 편집 서버로 혹은 편집 서버로부터 스트림 형태로 전송한다. BT.1120 형태로 전송 송출된 SDI (Serial Digital Interface) 내장 음향 데이터는 영상과 달리 보조 데이터 영역에 다른 메타 데이터들과 함께 합성되어 전송 송출되기 때문에 추출 및 합성이 상대적으로 어렵다. 특히 재생을 위해서는 영상 코덱으로부터의 출력 영상과의 동기를 고려해야 하고 음향 데이터를 BT.1120 표준에 맞춰 보조 데이터 영역에 합성해야하기 때문에 개발에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 UHD 영상/음향 데이터의 실시간 획득/재생 시스템에서의 SDI 내장 음향 데이터의 추출 및 합성을 위한 FPGA (Field Programmable Gate Array) 기반 하드웨어 플랫폼을 제안하였다. 또한, 이를 위한 음향 데이터 추출 로직과 합성 로직을 HDL(Hardware Design Language) 설계하여 FPGA 내에 탑재하고 카메라/디스플레이/편집 서버와 통합하였다. 시험 결과 4K 60fps 데이터에서 정상적으로 영상과 음향을 분리/획득 및 합성/재생하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.83-93
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• 2014

최근 웰니스에 대한 관심이 대두되면서 웰니스와 IT 융합의 대표적인 연구로 웰니스를 위한 추천 시스템 등의 연구가 시도되었다. 하지만 기존 연구들은 웰니스 영역의 신체적, 정신적, 정서적, 사회적, 지적 영역 중 한 영역 또는 두 가지 이상의 영역만을 다루기 때문에 웰니스를 위한 추천 시 사용자들의 신뢰도와 만족도가 떨어지는 결과를 초래할 수 있다. 따라서 콘텐츠의 웰니스 영역별 특성을 통합하여 관리 및 분석할 수 있는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위한콘텐츠의 메타데이터 구성과 웰니스 영역별 특성분석 방법을 제안한다. 또한 사전 설문과 제안하는 웰니스 영역별 계산 방법을 적용하여 분석한 콘텐츠의 웰니스 영역별 특성의 코사인 유사도를 분석하여 제안하는 방법의 효율성을 증명한다. 이를 통해 콘텐츠의 웰니스적 특징을 분석할 수 있고, 나아가 웰니스를 위한 맞춤화된 추천 서비스가 가능해질 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권3호
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• pp.113-127
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• 2011

RFID 시스템은 초기 공급사슬관리 영역에서 다양한 영역으로 확산되고 있다. 의료분야 또한 환자, 의료진, 의료기기 등의 위치추적 관리 의약품 추적관리 등의 영역에 RFID 시스템 도입을 진행하고 있다. 본 연구는 외래병원에서 태그의 위치추적을 위한 수동형 RFID 기술기반의 시스템 구축 사례를 4계층의 시스템 구조를 활용하여 분석하였다. 특히 일반적으로 수동형 RFID 기술에서 경험하는 불안정한 인식 데이터 문제를 해결하기 위하여 두 계층으로 구성된 데이터 처리 절차를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 데이터 처리 절차를 실제사례에서 취합한 데이터에 적용하여 태그의 위치를 정확하게 파악하고 추가적인 업무 정보를 도출하는 것이 가능함을 확인하였다. 마지막으로 보다 안정적이고 효과적인 RFID 시스템 구축을 위하여 사례분석에서 경험한 추가적인 논의사항과 연구방향을 제시하였다.

• 한국음향학회지
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• 제23권6호
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• pp.428-436
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• 2004

물리적으로 제한된 길이의 어레이를 확장함으로써 소나 시스템의 표적 탐지 성능을 향상시키기 위한 합성 어퍼쳐 소나에 대한 실험을 하였다. 어퍼쳐 영역이나 빔 영역에서 어레이를 합성하는 기존의 실험에서는 어레이의 형상을 선형으로 가정하기 때문에 실제 상황과 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 왜곡된 어레이의 형상을 추정하여 왜곡을 보상한 후에 어퍼쳐 영역에서 어레이를 합성하는 실험을 하였다. 실험 데이터로는 한국 근해에서 견인 어레이로부터 획득한 데이터를 이용하였으며 실측된 데이터만으로 중첩되는 부어레이 간의 시ㆍ공간적인 위상 차이를 보상함으로써 어레이 길이를 확장하였다. 실험 결과 합성에 의해서 방향 탐지 분해능이 향상되는 것을. 확인할 수 있었고, 5번 합성으로 3dB 빔폭이 약 70%줄어드는 결과를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.405-408
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• 2006

사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동객체의 위치 이력 데이터로부터 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들은 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나, 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 제약을 가진 공간 정보를 포함하는 패턴 탐사 문제에는 적용하기 어렵다. 따라서 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간적 속성들을 동시에 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 공간 제약을 만족하는 패턴들을 추출하기 위한 새로운 이동 패턴 탐사 기법이 요구된다. 이러한 패턴 탐사 기법의 개발을 위해서는 상세 수준의 위치 이력 데이터들을 공간 영역 정보 형태로 변환하는 위치 일반화 접근법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 객체의 위치값과 공간 영역간의 위상 관계를 고려하여 이동 객체의 위치 속성에 대한 공간영역으로의 일반화 방법을 제안한다. 이동 객체의 상세 수준의 위치 정보에서는 의미있는 패턴을 찾기가 어렵기 때문에 데이터 전처리 과정을 통해 일반화된 데이터 집합을 형성함으로써 효율적인 이동 객체의 시간 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.29-42
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• 2020

소상공인은 우리나라 서민경제의 중요한 부분을 담당하고 있으나, 과다경쟁, 수익성 악화, 생활밀착형 업종편중 등의 어려움에 직면하고 있다. 이를 위해, 정부는 소상공인을 위한 상권분석서비스를 제공하고 있다. 그러나 다양한 기관에서 제공받은 데이터는 표준화되지 않고, 제한된 데이터로 서비스의 구성에 한계가 있다. 본 논문에서는 데이터의 정합성 문제를 해결하고, 데이터 분석서비스 확장을 위해 설문정보와 상권정보를 연계하여 분석하는 방법을 제안한다. 제안하는 연계 방법은 상권정보와 설문정보를 업종과 영역을 기준으로 동일 영역 연계, 설문 정보의 개별업체 중심 연계, 설문정보의 작은 영역과 상권의 큰 영역 연계의 세 가지 방법이다. 연계된 상권정보와 설문정보는 다양한 방법으로 활용되거나 분석서비스를 확대할 수 있다. 본 논문은 기존 상권분석 서비스의 한계 를 설문정보로 극복할 수 있는 방법을 제안하여 소상공인에게 필요한 상권분석 서비스를 확대할 수 있는 기반을 마련하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.39-45
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• 2021

본 논문은 손실값을 포함하는 불완전한 데이터를 처리하는 방법에 대해 논한다. 손실값을 최적으로 처리한다는 것은 학습 데이터가 가지고 있는 정보들에서 본래값과 가장 근사한 추정치를 구하고, 이 값으로 손실값을 대치하는 것이다. 이것을 실현하기 위한 방안으로 분류기가 정보를 분류하는 과정에서 완성되어가는 결정트리를 이용한다. 다시말해 이 결정트리는 전체 학습 데이터 중에서 손실값을 포함하지 않는 완전한 정보만을 C4.5 분류기에 입력하여 학습하는 과정에서 얻어진다. 이 결정트리의 노드들은 분류 변수의 정보를 가지는데, 루트에 가까운 상위 노드일수록 많은 정보를 포함하게 되고 말단 노드에서는 루트로부터의 경로를 통해 분류 영역을 형성하게 된다. 또한 각 영역에는 분류된 데이터 사건들의 평균이 기록된다. 손실값을 포함하는 사건들은 이러한 결정트리에 입력되어 각 노드의 정보에 따라 순회과정을 통해 사건과 가장 근접한 영역을 찾아가게 된다. 이 영역에 기록된 평균값을 손실값의 추정치로 간주하고, 보상 과정은 완성된다.