• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.537-538
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• 2022

LSTM은 딥러닝 RNN의 한 종류이며 RNN의 단점인 장기 데이터손실에 대한 문제를 해결하기 위해 제시된다. 본 논문에서는 LSTM의 하이퍼파라미터 적용 시 이전 state의 중요도와 이후 state에 대한 중요도 예측에 대한 신경망 처리를 위하여 유의미성 측정가능한 매개변수를 적용하여 처리하고 데이터에 대한 정밀도와 재현율을 높이는 것을 목적으로 한다. 동일한 데이터셋에 대하여 전통적인 LSTM 방식과 본 연구를 비교한 결과 정밀도와 재현율이 5%이상 증가함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.85-89
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• 2006

센서네트워크에는 한 가지 종류의 센서만을 사용하는 것이 아니라 여러 가지 종류의 센서를 하나의 네트워크에 연결하여 한 번에 여러 종류의 센서의 질의를 수행할 수 있어야 한다. 이 경우에 다양한 센서가 부착된 네트워크에서 한 가지 종류의 센서에 대한 질의를 수행할 경우 해당되는 센서를 포함하지 않는 센서에 대해서도 질의를 수행해야 한다. 본 논문에서는 여러 종류의 센서가 부착된 센서네트워크에서 라우팅 테이블을 이용하여 질의를 최적화하는 방법을 제안한다. 센서노드의 라우팅 테이블에는 그 센서가 질의명령어를 보내고 받아야 하는 센서노드에 대한정보를 포함한다. 자식노드에 명령어를 보낼 경우 하위노드에서 질의하는 센서의 종류가 없을 경우에도 명령어를 보내야 한다. 이 경우 하위 자식노드에 원하는 센서의 종류에 관한 정보를 포함하면 센서의 종류에 따라서 불필요한 명령어의 수행을 줄일 수 있도록 하였다. 이 방법은 ATmega128 CPU를 장착한 Nano-Q+ 시스템에서 구현되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.207-210
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• 2009

The time information of sptio-temporal data in synchronization system of a mobile environment can be applied according to time data of various kinds. However, that previous data is synchronized related with progress of synchronization operation is a problem when saving the time data of sptio-temporal data depends on the registration time. In this paper, classifies the time used as time data for synchronization data, defines time data model suitable for synchronization of sptio-temporal data and suggests a synchronization system which uses time data model.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1998.09a
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• pp.115-138
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• 1998

$\square$ 입력 및 색인 방법의 용이성 및 효율성 $\square$ 대상 미디어 타입 $\square$ 웹 데이터의 색인 및 검색 기능 $\square$ DBMS와의 결합성 $\square$ Total Solution에의 근접성 $\square$ 검색 방법의 종류 $\square$ 현재 시장 점유율 $\square$ 가격(중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.297-302
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• 2006

데이터 통합은 기업의 각 조직과 주요 업무, 핵심 애플리케이션에서 발생하는 물리적인 데이터 소스들을 표준 규칙과 메타데이터에 여과시켜 중복성을 제거하고. 오직 데이터 통합 및 단일 뷰를 정확하게 제공하기에 어려움이 따른다. 특히, 이기종 시스템이나 다양한 애플리케이션에서 나오는 대량의 데이터를 종류와 형식에 관계없이 호환이 가능하도록 지속적으로 통합하여, 정확한 정보를 실시간으로 동기화하여 제공할 수 있는 자동화된 정보의 통합이 관건이다. 따라서 본 논문에서는 레거시 시스템간의 데이터를 협업할 때 실시간으로 변화는 데이터를 일관성 있게 유지하기 위해서 데이터 협업 메커니즘을 제안한다. 또한 XMDR을 이용하여 협업에 의한 데이터 통합에서 발생하는 의미적 상호 운용성의 문제점을 해결하는 XMDR 기반의 데이터 허브 시스템을 구축한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.152-155
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• 2010

실시간 데이터 마이닝 기법은 다양한 종류의 센서에서 수집된 다차원 스트림 데이터들 사이에 존재하는 의미있는 정보를 탐사할 수 있다. 전통적인 데이터베이스 시스템에서의 마이닝 기법은 정적인 데이터베이스에 기초하므로 실시간으로 수집되는 스트림 데이터는 시간 속성을 갖는 인터벌 이벤트로 요약되어야 한다. 이 논문은 다차원 스트림 데이터 환경에서 스트림 데이터를 요약하고 이들 사이에 존재하는 인과 관계를 탐사하는 실시간 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안 기법은 센서에서 수집되는 데이터의 대부분이 객체의 정상적인 상태 데이터임을 고려하여 의미있는 이상 이벤트를 선별하여 전송한다. 그리고 스트림 데이터의 연속성을 고려하며 스트림 데이터를 세 가지 상태의 이벤트로 요약하고 인과 관계 규칙을 탐사한다. 인과 관계 규칙은 시간에 따라 이벤트 발생에 영향력을 미치는 원인 이벤트를 발견함으로써 이벤트의 발생을 미리 예측할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.298-300
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• 2002

다차원 데이터를 배열에 저장하는 Multidimensional OLAP (MOLAP) 시스템은 배열내의 위치 정보를 통해 데이터를 신속하게 엑세스할 수 있는 장점을 갖는다. 그러나 실생활의 다차원 데이터는 대체로 희박하여 저장될 때 압축되고, 데이터가 검색될 때는 원래의 위치 정보를 찾기 위해 인덱스를 필요로 하게 된다. 다양한 종류의 다차원 인덱스가 테이블 형태의 데이터를 대상으로 개발되어 있으나, 이들은 데이터의 삽입과 삭제에 유연하게 대처할 수 있도록 하기 위해서 인덱스 공간과 데이터 검색 시간에 약간의 낭비를 초래한다. 본 연구에서는 OLAP 데이터가 주기적으로 갱신되며, 분석에 필요한 집계 데이터도 점진적으로 갱신되기보다 실제로는 새로 생성되고 있다는 점을 고려하여, 읽기 전용 MOLAP 데이터를 위한 인덱스 구조를 제안한다. 데이터는 청크들로 나뉜 후 압축 저장되며, 각 청크는 위치 정보를 유지하면서 비트로 표현되어 인덱스에 저장되도록 하였다. 제안한 비트맵 인덱스는 높은 압축률을 보이며, 범위 질의(range query)를 포함한 OLAP 주요 연산들 처리에 특히 효율적이다.

• The Monthly Technology and Standards
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• s.88
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• pp.75-78
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• 2009

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1415-1418
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• 2002

최근 정보 통신 기술의 발달에 따라 음성 서비스 등과 같은 단일 서비스를 제공하던 무선 통신망이 음성, 데이터, 고화질 정지화면, 동영상 및 다양한 정보형태의 멀티미디어 서비스를 추구하고 있다. 이처럼 다양한 종류의 멀티미디어 트래픽을 지원하기 위해서는 매체 접근 제어(MAC) 프로토콜이 필요하다. 본 논문에서는 서로 다른 종류의 트래픽이 혼재된 무선 ATM 환경에서 폭주제어 정보를 가지고 각 트래픽 클래스의 QoS를 만족할 수 있는 동적 자원 할당 방식 기반의 MAC 프로토콜을 제안한다. 각 트래픽 클래스의 데이터 전송 스케줄링을 제안함으로서 CBR이나 VBR의 실시간 데이터의 손실을 최소화하고 네트워크 상태에 따른 ABR 트래픽 클래스에 최소의 고정적인 대역폭을 할당함으로서 실시간 비실시간 데이터의 비효율성 문제 해결 방안을 제시한다. 그리고 각각의 트래픽 모델에 대한 허용 테스트 식을 제공함으로서 다른 실시간 또는 비실시간 채널에 영향을 수지 않고 새로운 채널을 설정한 수 있는 방안을 제시한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.4
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• pp.701-706
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• 2019

The advent of the AI(: Artificial Intelligence) has applied to many industrial and general applications have havingact on our lives these days. Various types of machine learning methods are supported in this field. The supervised learning method of the machine learning has features and targets as an input in the learning process. There are many supervised learning methods as well and their performance varies depends on the characteristics and states of the big data type as an input data. Therefore, in this paper, in order to compare the performance of the various supervised learning method with a specific big data set, the supervised learning methods supported in the Tensorflow and the Sckit-Learn are simulated and analyzed in the Jupyter Notebook environment with python.