• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.199-202
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• 2004

데이터 방송은 지상파, 위성, 케이블 둥의 방송망을 이용하여 하나의 송신자가 다수의 수용자에게 디지털 멀티미디어 컨텐츠를 여러 종류의 단말기에 전송하는 것으로 컨텐츠는 프로그램에 연동되는 서비스 및 비연동형 서비스, 또는 대화형 서비스 헝태로 제공되는 다양한 서비스를 포함한다. 방송망을 이용한 데이터방송의 전송 규약은 DSM-CC에서 정의한 캐로셀(carousel) 형태로 전송된다. 캐로셀은 주기적으로 반복 전송되는 데이터 모듈을 가리키며, 캐로셀로 전송되는 데이터 중에는 MPEG-2 비디오로 인코딩되어 광고와 배경 이미지 등으로 사용할 수 있는 영상 데이터가 있다. 이 MPEG-2 비디오 영상 데이터를 TV화면에 출력하기 위해 셋톱박스의 미들웨어는 썬 마이크로시스템즈(Sun Microsystems)에서 만든 자바 기반의 JMF(Java Media Framework) 플레이어를 통해 화면에 출력한다 이렇게 제공되는 MPEG-2 비디오 영상 데이터를 비디오 드립(drips)이라 하고, 비디오 드립을 JMF 플레이어를 통해 화면에 출력하는 모드를 드립피드(drip-feed) 모드라 한다. 그러나 MHP용 셋톱박스를 위한 JMF 버전 1.0은 그대로 사용 할 수 없다. 비디오 드립 모드를 위한 구현이 없기 때문에 별도의 확장을 통해 비디오 드립을 지원하거나, 네이티브(Native) 메소드를 만들어 JMF를 확장하는 방식을 제공해야 한다. 본 논문에서는 데이터 캐로셀로 전송되는 비디오 드림 모드를 구현하기 위해 네이티브 코드로 JMF를 확장해서 비디오 드립을 JMF 플레이어를 통해 TV 화면에 출력하는 MPEG-2 비디오 드립 디코더를 설계하고 구현하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.4
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• pp.171-176
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• 2022

CNN is a type of deep learning and is a neural network used to process images or image data. The filter traverses the image and extracts features of the image to distinguish the image. Deep learning has the characteristic that the more data, the better models can be made, and CNN uses a method of artificially increasing the amount of data by means of data augmentation such as rotation, zoom, shift, and flip to compensate for the weakness of less data. When learning CNN, we would like to check whether outline image learning is helpful in improving performance compared to conventional data augmentation techniques.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.392-392
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• 2023

통합수자원관리 IWRM(Integrated Water Resources Management)를 위한 다각도의 연구가 진행되고 있다. 구축된 정보의 활용 증진, 정책적 측면 등이 어우러져 고려되어야 비로소 통합으로서의 가치가 확보될 것이다. 본 고에서는 그중 데이터 측면을 살펴본다. 데이터 관점에서도 정보의 수집, 유통, 품질 등 여러 관점의 주제가 존재한다. 예를 들어 유통을 위한 메타데이터는 ISO 19139의 채택에서 추가 보완할 부분이 무엇인지, 유통을 위한 포맷과 인터페이스는 XML과 OGC WFS를 채택시 충분한 호환성이 확보되는지 등 이 주요한 검토요소가 될 것이다. 본 고에서는 이러한 고민에 앞서, 초기 절차인 시스템 적재 과정의 ETL(Extract, Transform and Load)과 ELT(Extract, Load and Transform) 방법을 비교하고자 한다. 수자원 분야 데이터를 사용한 예시 사례를 통하여, 최근 데이터 산업 분야에서 ETL과 ELT 차이가 이슈화되고 있는 이유를 살펴보고, 온프레미스와 클라우드 상황에 대하여 두 가지 방법의 장단점을 비교함으로서 다양한 데이터를 직면하게 되는 IWRM에서의 데이터 적응에 대한 힌트를 얻고자 한다. 기본적으로는 ETL보다 ELT의 효율성이 높을 것으로 전망된다. 그러나 해당 변환 과정이 일회성인지 반복적인지 고려해야 한다. 또한 변환에 있어 지배적인 요소가 변환 프로세스의 복잡도인지, 레코드 건수인지도 유불리에 영향을 준다. 비용측면에서는 ETL보다 ELT의 저장 비용이 증가할 수 있고, 이는 온프레미스 DBMS에서 PaaS 유형의 DBMS로 전환되어감에 따라 더 큰 부담이 될 수 있다. 무엇보다 ETL, ELT에서는 요구되는 변환 기술의 종류가 다르다. 예를 들어 Desktop GIS 도구와 ANSI 표준 SQL 기술로 대표될 수 있으며 각 수행조직에서는 보유 인적자원의 기술 현황과 학습곡선 등을 고려해야 한다. 결론적으로 ETL, ELT의 비교에 있어서는 처리시간과 동시에, 비용과 인적 자원 그리고 전략적 측면도 함께 검토되어야 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.784-787
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• 2020

폐암 환자의 생존율을 예측할 때 미국암연합회(AJCC)의 TNM병기 분류체계에 의해 진단되는 최종병기를 많이 사용한다. 최종병기는 폐암환자의 임상데이터 중 하나로 종양의 위치, 크기, 전이정도를 고려하여 환자의 폐암 상태를 판별하는 정보이다. 최종병기는 개략적인 환자의 상황을 설명하는 데 효과적이지만, 보다 구체적인 생존분석을 위해서는 임상데이터 뿐만 아니라 PET/CT와 같은 영상 데이터를 함께 분석해야 한다. 이 논문에서는 데이터 과학적 접근을 통해 폐암환자의 임상데이터, CT영상과 PET영상 등 다양한 종류의 데이터를 함께 활용하는 생존분석기법을 검토한다. 실험을 통해 다중 모드 데이터를 활용하는 생존분석을 위해 비선형모델 개발과 Feature임베딩 기법 고도화가 필요함을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.11B
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• pp.1864-1871
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• 2000

본 논문에서는 차세대 무선 통신 시스템에 적용이 가능한 새로운 FEC(Forward Error Correction) 부호화 방법으로 MLC(Multi-Level Convolutional) 부호화 방식을 제안한다. 차세대 무선통신서비스는 음성, 데이터, 영상 등 많은 종류의 서비스를 함으로써 데이터의 처리속도가 빠른 시스템이 요구된다. 데이터 처리시간을 단축시키기 위한 방법으로 다중 레벨을 이용하여 부호어를 만들어 내는 방식의 부호화 시스템을 설계하였다. MLC는 부호 처리시간을 단축시킬 뿐만 아니라 다양한 알고리즘을 이용해 부호어를 만들어 낼 수 있다는 특징을 가지게 된다. 모의실험은 MLC 코드의 두 가지 방법, Modulo- operation 방식과 Galois Field-Operation 방식을 이용하여 수행하였다. 또한 모의실험을 통하여 (s=2, T=2)인 경우가 MLC 부호기의 최적 연결다항식임을 알았다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1376-1377
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• 2011

선박 종류의 다양화 및 대형화에 따라 회전기기의 결함 및 열화 등으로 이상이 발생하게 되면 기계적 손실뿐만 경제적 손실이 발생하게 되므로, 지속적인 모니터링과 데이터 수집을 통해 환경특성에 따른 분석결과를 얻어내야 한다. 그리고 분석결과를 DB로 구축하고 이를 바탕으로 선박에 적용되는 전동기의 신뢰성을 확보 할 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는 실선에 탑재되기 전, 전동기의 전기적 및 기계적 특성에 대한 데이터 수집을 위한 모니터링 시스템 구축에 관하여 논한다. 그리고 수집된 데이터들은 전동기의 신뢰성 평가를 위해 스트레스를 인가하여 제품의 수명에 대한 레퍼런스 데이터로 활용할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.434-436
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• 2003

DNA칩 기술로 얻어지는 유전자발현데이터(gene expression data)는 생채 조직이나 세포의 수천개에 달하는 유전자의 발현량(expression level)을 측정한 것으로, 유전자발현양상(gene expression pattern)에 기반한 암 종류의 분류 등에 유용하다. 본 논문에서는 확률그래프모델(probabilistic graphical model)의 하나인 베이지안망(Bayesian network)을 발현데이터의 분류에 적응하며, 분류 성능을 높이기 위해 베이지안망의 앙상블(ensemble of Bayesian networks)을 구성한다. 실험은 실제 암 조직에서 추출된 유전자발현데이터에 대해 행해졌다 실험 결과, 앙상블 베이지안망의 분류 정확도는 단일 베이지안망보다 높았으며, naive Bayes 분류기, 신경망, support vector machine(SVM) 등과 대등한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1031-1034
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• 2017

기존 번호판 검출 및 인식에 사용되어지는 방법은 사랑이 직접 번호판의 특정을 기술하여 검출을 진행한다. 본 연구에서는 학습 기반의 완전 컨볼루션 신경망을 이용하여 번호판을 검출하였고 신경망은 약 27MB의 용량만으로 110-FPS 정도의 성능을 얻었다. 학습을 위한 데이터는 한국 번호판의 모든 종류 및 주간, 야간의 환경을 포함한 대략 5000개를 직접 수집하였다 또한 5000개의 데이터를 회전 및 이동에 대한 무작위적인 변형을 주어 대략 15000개의 데이터로 확장하였다 확장된 데이터로 얻은 결과로 번호판 검출률 97%를 얻었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.530-536
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• 2007

본 논문에서는 MFL(Magnetic flux leckage) 피그(PIG : Pipeline Inspection Gauge)에서 획득된 센서데이터의 분석을 위한 가시화 기법의 구현을 소개한다. MFL피그는 배관 내부에 삽입되어 배관의 결함이나 특징정보를 파악하기 위해 사용되는 장비로, 다양한 종류의 센서를 지니고 있으며, 각 센서에서 나온 값들은 피그에 탑재된 저장장치에 빠른 샘플링 속도로 저장된다. 분석가는 피그에 저장된 데이터를 가시화 도구를 사용하여, 피그에 샘플링 된 데이터를 통해 배관의 용접부위나 결함과 같은 특징정보를 찾아야 하고, 특징정보인 부분과 그렇지 않은 부분을 쉽게 구별 할 수 있어야 한다. 하지만 센서의 값에 따라 색상에 맵핑하여 보여주는 2차원 가시화 기법만으로는 효율적인 분석이 어렵다. 본 논문은 이를 극복하기 위하여, 센서 값에 맵핑되는 색상 스펙트럼 편집 및 기본 값 조정 기능을 제안한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.10 no.4
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• pp.6-12
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• 2004

웹은 플랫폼에 의존하지 않고 모든 사람들이 공통으로 이용할 수 있는 인터페이스를 제공하기 때문에 웹브라우저상에 3차원 의료 데이터를 가시화하여 표현한다면 원격 진단, 의료 교육 등에 이용될 수 있다. 이 논문은 3차원 의료정보를 3차원 의료 볼륨 데이터, 3차원 의료 영상, 볼륨 렌더링 응용의 3 종류로 구분하여 이들을 XML로 표현하는 방법 및 텍스처 맵핑 기반의 디렉트볼륨렌더링(Direct Volume Rendering)을 SVG(Scalable Vector Graphics)으로 표현하여 SVG 뷰어 상에 표시하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 실행 결과는 웹 브라우저 상에서 의료데이터의 분석이 가능하게 하고, 또한 볼륨렌더링 응용프로그램을 SVG로 표현, 결과 이미지를 SVG 뷰어로의 표시가 가능하다는 것을 보여준다.