• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1215-1218
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• 2021

한국을 방문하는 외국인들은 매년 증가하고 있고 방한 목적 중 식도락관광이 3위에 오를 만큼 세계에서 한국 음식은 위상이 높아지고 있다. 하지만, 한국에서의 알레르기 성분 표시는 법적 의무가 아니기 때문에 대부분의 한식당에서는 이를 표시하지 않고 있고 알레르기가 있는 외국인 관광객들은 한국 음식 섭취에 있어서 상당한 위험과 불편함을 부담하고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝을 활용하여 사진 촬영만으로 쉽고 정확하게 알레르기 성분을 제공하고자 사물 이미지 데이터 전처리를 위한 HSV(Hue, Saturation, Value) 데이터 전처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이미지의 HSV의 평균 및 분산, 표준편차를 통해 불필요한 데이터를 제거한다. 성능평가에서는 비빔밥, 불고기, 제육볶음 등 사진 약 500장의 데이터 셋을 구성하여 HSV의 평균 및 분산을 통해 이미지를 제거하는 방식으로 구축한 데이터 셋을 TensorFlow를 통해 정확도와 학습시간을 측정한다. 측정결과, 제안하는 기법으로 구축한 데이터 셋은 최소 15%에서 최대 25% 높은 정확도와 최소 37.96%에서 최대 42.85% 높은 정도 낮은 학습시간을 보여주었다. 향후 HSV를 활용한 데이터 전처리 기법은 더 많은 데이터를 통해 더욱 구체적인 성능 분석이 필요하다. 또한, 실질적인 개발 및 구현을 통해 제안하는 데이터 전처리 기법의 더욱 현실적인 검증이 필요하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.27-30
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• 2006

GIS 분야에서 데이터 교환의 표준으로 OGC(Open Geospatial Consortium)에서 GML(Geography Markup Language)이 제안되어 웹 어플리케이션이나 공간 데이터 교환에서 사용이 일반화 되어가고 있다. 또한, 공간 데이터를 효과적으로 수집하여 의사결정을 지원하기 위한 시스템인 공간 데이터 웨어하우스에서도 GML 데이터를 추출하여 소스 데이터로 활용하는 것이 요구되고 있다. 하지만 GML 은 반구조형식(semi-structured)의 데이터 형식을 가진다. 따라서 기존 구조적인 데이터와는 추출하는 방식이 다르므로 GML 의 특징에 맞는 공간 데이터 추출이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 GML 기반의 공간 데이터 소스를 추출할 때, 중복되는 공간 객체를 하나의 표현으로 통합하여 효율적으로 적재하는 기법을 제안한다. 이는 GQuery를 이용하여 GML 데이터를 추출한 후, GML 스키마를 메타데이터에서 관리하는 스키마 정보와 비교하여 공간 데이터 웨어하우스에 통합된 공간 데이터를 제공하는 기법이다. 성능평가에서는 기존의 GML 데이터를 추출하는 기법과 제안기법과의 비교를 통하여 제안 기법의 기존 기법에 비해 평균적으로 약 9.95%의 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2008.06a
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• pp.639-640
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• 2008

본 논문은 지리정보시스템(GIS, geographic information system) 상에서 GIS 데이터의 구조와 기하학적 특성을 바탕으로 GIS 속성 집합들의 평균 면적(MAAG, meanareas of attribute group)을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크는 소유권 정보를 포함하는 이진 비트열로 사용하였으며, GIS 데이터 내의 MAAG를 결정한 후, 각 MAAG의 적응적 임계치를 이용하여 은닉되며, 워터마크 검출 시, 원래의 GIS 데이터가 필요 없는 블라인드 워터마킹 기법을 적용한다. 실험 결과, 제안한 워터마킹 기법이 기하학적 공격에 견고하며 워터마크의 비가시성을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.4
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• pp.508-514
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• 2021

In this paper, to propose a classifier based on supervised learning, three types of fuzzy membership functions that determine the membership of each feature of classification data are proposed. In addition, the possibility of improving the classifier performance was suggested by using the average value calculation method used in the process of deriving the classification result using the average value of the membership degrees for each feature, not by using a simple arithmetic average, but by using a weighted average using various weights. To experiment with the proposed methods, three standard data sets were used: Iris, Ecoli, and Yeast. As a result of the experiment, it was confirmed that evenly excellent classification performance can be obtained for data sets of different characteristics. It was confirmed that better classification performance is possible through improvement of fuzzy membership functions and the weighted average methods.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.6A
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• pp.782-793
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• 2000

This paper presents a simple dynamical prediction scheme of the signal level which is attenuated and varied due to rain fading in satellite communication links using above 10GHz frequency bands. The proposed prediction scheme has four functional blocks for discrete-time low-pass filtering, slope-based prediction, mean-error correction and hybrid fixed/variable prediction margin allocation. Through simulations using Ka-band attenuation data obtained from the data measured over Ku-band by frequency-scaling, it is shown that the slope-based prediction with the mean-error correction has as small standard deviation of prediction error as below 1 dB, and that the error is about 1.5 to 2.5 times as small as that without the mean-error correction. The hybrid prediction margin allocation requires smaller average margin than those of both fixed and variable methods.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.11
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• pp.1407-1413
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• 2019

In this paper, we assume that another transmitter can transmit its data signal in the same frequency band in order to maximize the frequency efficiency of non-orthogonal multiple access(NOMA) systems. We also focus on the improvement in fairness performance of receiver's data rates, not the maximization of sum data rate for NOMA systems. Thus, in this paper, we propose a power allocation scheme to enhance the fairness performance of average data rates of receivers considering the NOMA systems in the presence of interference. Assuming Rayleigh fading channels, the average data rates of receivers are defined, and the power allocation coefficients to improve the data-rate fairness are derived by using high signal-to-noise power ratio approximation. In addition, through simulations, it is shown that the proposed power allocation scheme can improve the data-rate fairness in the NOMA system with interference.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.10
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• pp.27-36
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• 2013

Recently, as researches on VANET have actively progressed, the convenient and reliable services can be provided to the vehicles. In this paper, we propose the collaborative RSU scheduling scheme using multiple RSUs which are connected through a wired backbone. The proposed scheme efficiently disseminates both unsafety data and safety data, and reduces the deadline miss rate and the average response time. When safety data is occurred, it is send to previous RSU in advance and is scheduled by deadline and reception rate. We provide the prevention technology for unsafety data when the workload is occurred in RSU because it is on-demand data processed by user requests. It is shown through performance evaluation that the proposed scheme outperforms the existing scheme in terms of the deadline miss rate and the average response time according to the number of vehicles and the velocities of vehicles.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.7
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• pp.9-15
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• 2009

The fuzzy weighted mean classifier is one of the most common classification models and could achieve high performance by adjusting the weights. However, the weights were generally decided based on the experience of experts, which made the resulting classifiers to suffer the lack of consistency and objectivity. To resolve this problem, in this paper, a weight deciding method based on the statistics of the data is introduced, which ensures the learned classifiers to be consistent and objective. To investigate the effectiveness of the proposed methods, Iris data set available from UCI machine learning repository is used and promising results are obtained.

• KCID journal
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• v.10 no.2
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• pp.101-106
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• 2003

농촌의 현황을 다원적으로 파악하기 위해 다양한 관점의 29개의 데이터를 선정하여 주성분 분석방법을 활용하여 지역을 진단하는 기법을 개발하였다. 이 진단 기법은 일본 전국의 시$\cdot$정$\cdot$촌의 평균치를 3차원 좌표축을 원점(0, 0, 0)으로 하여 진단하고자 하는 지역의 데이터를 입력하여 진단지역이 전국 평균치 대비 어떠한 위치에 있는가를 용이하게 진단할 수 있다. 좌표축은 경제활력, 농업활력, 자연환

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.804-807
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• 2013

최근 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 고조됨에 따라, 이를 활용한 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 아웃소싱 된 데이터베이스는 사용자 개인 정보, 증권, 또는 의료 정보 등 민감한 정보를 포함하기 때문에 서비스 제공자로부터 수행한 질의 결과 데이터가 데이터 소유자로부터 생성된 데이터이며, 정확한 질의 결과를 포함하는지 확인하기 위한 질의 결과 무결성 검증 기법의 필요성이 대두되었다. 기존 질의 결과 무결성 검증 기법은 질의 결과에 포함되는 무결성 검증 데이터의 크기가 증가하여 검증 데이터 전송 오버헤드 증가 및 데이터 노출 위험 증가 문제를 지닌다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 보호를 지원하는 암호화 데이터 기반 질의 결과 무결성 검증 기법을 제안한다. 제안하는 질의 결과 무결성 검증 기법은 암호화된 데이터 그룹을 주기 함수를 이용하여 재분할하고, 최종 데이터 그룹 id를 힐버트 커브를 통해 변환한다. 따라서, 검증 데이터 오버헤드를 감소시켜 효율적인 질의 처리를 지원하며, 그룹 id 변경을 통해 검증 데이터 유출 위험을 방지한다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 질의 처리 시간 측면에서 평균 2배, 검증 데이터 오버헤드 측면에서 최대 20배의 성능을 개선함을 보인다.