• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1999.05a
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• pp.84-87
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• 1999

데이터의 통합과 공유 환경을 위해 탄생한 DBMS는 그 규모가 계속 커지고 있으며 형태도 복잡해지고 있다. 또한 Database가 네트워크 상에서 분산되어 있을 때, 제품이나 플랫폼이 다를 경우에는 서로간의 데이터를 공유하기가 어렵다 CORBA는 이종의 분산된 환경에서 여러 종류의 응용 프로그램들이 서로 통합될 수 있는 표준 분산 객체 기술이다. 본 논문에서는 이러한 특징을 가진 CORBA를 이용하여 여러 종류의 이질적인 데이터베이스 시스템을 논리적으로 통합시켜, 사용자가 동일한 관점에서 다양한 형태와 성질을 가진 정보를 접근할 수 있도록 해주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 이러한 CORBA의 기술과 JDBC, ODBC를 이용하여 분산된 DBMS을 하나로 통합할 수 있는 환경을 구현해 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.1041-1044
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• 2003

현재의 이동통신에서는 다양한 영상 서비스를 제공해야 하는데, 이는 여러 종류의 고품질 데이터를 전송해야 함을 의미하며, 이를 위해 4 세대 광대역 이동통신을 위한 변조방식중의 하나로 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 변조방식이 연구되고 있다. 본 논문에서는 OFDM의 각 직교 부반송파(Sub-carrier)들이 잠재적으로 다른 변조방식을 가질 수 있다는 특징에 single modulation(OFDM과 QPSK, OFDM과 16QAM), multi-modulation(OFDM과 (QPSK+16QAM))을 결합하여 시뮬레이션을 통해 성능을 비교하였고 실제 이미지를 전송하여 전송효과를 확인하였으며, 전송하고자 하는 데이터 종류와 채널환경에 따른 다중변복조 방식을 제안 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.871-877
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• 2002

현재 공작기계의 상당부분에서 자동화 및 무인화가 이루어지고 있는 추세이며, 이러한 대부분의 산업시설들과 기계류에는 회전체 부품들을 가지고 있다. 이들 부품들에서 베어링(Bearing)은 절대적으로 매우 중요한 부분을 차지하고 있으며, 만일 회전축시스템(Rotor System)에 베어링의심각한 이상은 시스템이 정지되는 사태를 불러일으킬 수도 있다. 따라서 이상에 대한 조기 감지의 역할은 전체 시스템의 향상뿐만 아니라, 비용이나 시간적인 측면에서도 크나큰 이익을 가져다 줄 수 있다. 지금까지 이러한 회전축시스템에 대한 다양한 이상진단을 시도하여 왔으며 앞으로도 많은 종류의 이상진단이 이루어지리라 생각한다. 이런 다양한 형태의 이상진단은 시스템에서 추출되는 데이터를 여러 가지 기법과 추출하는 센서의 특징을 파악하여 이상진단 알고리즘을 수립하는 과정을 망라하게 된다. 특히 이상진단 알고리즘에는 측정된 데이터의 불확실성을 감안한 이론이 적용되어야 한다. 본 연구에서는 회전축시스템의 베어링에 대한 이상진단을 통계적 기법, Fuzzy Clustering, Neural network과 Neuro-fuzzy를 이용한 기법과의 상호비교를 통해서 여러 종류의 이상을 구분하는 작업수행을 연구하고자 한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2006.11a
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• pp.29-36
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• 2006

최근 유해성이 강한 지표오존농도가 대기환경의 주요한 문제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 경기도 평택과 서울 정동지역의 오존농도를 설명 변수를 사용할 수 있는 다변량 시계열 모형인 ARE(자기회귀오차) 모형으로 분석하였다. ARE모형에서는 오존 전체자료를 사용한 전체모형과 오존농도가 41ppb 이상 되는 자료를 사용한 부분모형 두 가지 모형을 비교하였다. ARE의 오존농도 설명변수로는 오존농도와 연관 있는 8종류의 기상자료와 4종류의 대기오염자료를 고려하였다. 기상자료의 8가지 설명변수로 일 최고온도, 일사량, 풍속, 상대습도, 강수량, 이슬점온도, 수증기압, 운량 자료를 사용하였다. 대기오염자료의 4가지 설명변수로는 아황산가스(SO2), 이산화질소(NO2), 코발트(CO)와 프로메툼 10(PM10)를 사용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1533-1536
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• 2000

근래 인터넷을 통한 대용량의 멀티미디어 데이터와 여러 종류의 사용자 서비스를 충족하기 위해서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 차세대 개방형 네트워크에 적용할 수 있는 라우터를 위한 객체 지향적 Open Orogrammable Interface 기술을 연구함으로써 앞으로 IP Router에 도입될 정책이나 구성의 동적 변경에 유연성 있게 대처할 수 있고, 향후 수요가 급증하게 될 다양한 대용량 멀티미디어 데이터와 여러 종류의 QoS 에도 능동적으로 대처할 수 있는 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.377-380
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• 2012

본 연구에서는 학습데이터의 빈도요소를 반영하도록 수정된 구조의 FMM 신경망을 소개하고, 이로부터 패턴 분류를 위한 지식 표현을 생성하는 방법론을 제안한다. 하이퍼박스 멤버쉽함수는 5종류의 퍼지 분할을 기반으로 설정한 구간에 대하여 소속정도를 반영하여 결정하며, 각 차원별로 특징범위의 폭과 빈도 요소로부터 가중치 값이 학습된다. 본 연구에서는 제안된 이론을 수화인식 문제를 대상으로 고찰하였다. 인식 시스템의 구성은 특징추출을 위하여 3차원으로 확장된 구조의 CNN 모델을 사용하였으며, 수화패턴 데이터의 표현은 모션 히스토리 볼륨(Motion History Volume) 구조를 기반으로 하였다. 6종류의 수화패턴 동영상으로부터 27개 특징요소를 추출하고 이를 사용한 FMM 신경망의 학습과정과 지식의 추출 과정을 실험으로 보이고 그 유용성을 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.145-148
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• 2022

준지도학습 기반의 동영상 이상행동감지는 구하기 어려운 프레임 단위 레이블이 필요하지 않아 더 많은 동영상을 학습에 활용 가능한 장점이 있어 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 제안된 기법들은 주로 UCF-Crime 이라는 실제 CCTV 동영상 데이터셋을 활용하고 있는데, 본 데이터셋은 학습 영상과 테스트 영상에서 이상행동 클래스 별 분포도가 균등하지 않다. 본 연구에서는 해당 불균형으로 인해 학습 모델이 특정 행동 클래스에 과적합될 수 있음을 보이며, 이러한 불균형을 해결하기 위해 Class-Balanced Multiple Instance Learning Loss 를 제안한다. 이를 통해 기존에 특정 클래스에 편중되었던 모델이 이상행동 종류에 좀 더 균등한 성능을 낼 수 있음을 보여준다. 특히 단순히 클래스별 정확도가 제로섬(zero sum)으로 증감하는 것이 아니라 전체적인 이상행동 판별 정확도 또한 향상됨을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.2 s.34
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• pp.215-221
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• 2005

TRecently, there has been enormous growth in the amount of commercial and scientific data, such as protein sequences, retail transactions, and web-logs. Such datasets consist of sequence data that have an inherent sequential nature. In this Paper, we study how to classify these sequence datasets. There are several kinds techniques for data classification such as decision tree induction, Bayesian classification and K-NN etc. In our approach, we use a K-NN algorithm for classifying sequences. In addition, we propose a new similarity measure to compute the similarity between two sequences and an efficient method for measuring similarity.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.324-326
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• 2012

기계 학습에서 입력 데이터의 차원을 줄이는 문제(dimension reduction)는 매우 중요한 문제 중의 하나이다. 입력 변수의 차원이 늘어남에 따라 처리해야하는 연산의 수와 계산 복잡도가 급격히 늘어나기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 다수의 기계 학습 알고리즘은 명시적으로 차원을 줄이거나(feature selection), 데이터에 약간의 연산을 가하여 차원이 작은 새로운 입력 데이터를 만든다(feature extraction). 반면 사람이 여러 종류의 고차원 센서 데이터를 입력받아 빠른 시간 안에 정확하게 정보를 처리할 수 있는 가장 큰 이유 중 하나는 실시간으로 판단하여 가장 필요한 정보에 집중하기 때문이다. 본 연구는 사람의 정보 처리 과정을 기계 학습 알고리즘에 반영하여, 집중도를 이용하여 효율적으로 데이터를 처리하는 방법을 제시한다. 이 성질을 시각 하이퍼네트워크 모델에 반영하여, 효율적으로 고차원 입력 데이터를 다루는 방법을 제안한다. 실험에서는 시각 하이퍼네트워크를 이용하여 고차원의 이미지 데이터에서 행동을 분류하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.191-194
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• 2009

센서 네트워크들은 지역적 혹은 종류별로 다양한 센서를 사용하여 네트워크를 형성한다. 기존의 센서 네트워크의 개발은 센싱 데이터에 대한 단일화된 형식으로 표현하지 않기 때문에 그 단위나 표현 방식에 따라서 응용 프로그램이 처리하는데 어려움이 있다. 또한, 다른 센서 네트워크와 데이터 공유도 용이하지 못하다. 이에 센서 노드로부터 수집된 다양한 원 데이터를 원활하게 데이터 교환을 할 수 있는 미들웨어 개발이 필요하다. 이에 우리는 센서 노드로부터 측정한 데이터 및 모든 처리를 기술할 수 있는 표현을 XML로 작성하고, 웹을 통해 센서 데이터를 활용할 수 있는 센서 네트워크 미들웨어를 제안한다.