• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.481-482
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• 2016

스마트 디바이스의 발전과 IoT 시대에 들어서면서 다양하고 유용한 데이터가 끊임없이 쏟아져 나오고 있다. 이러한 데이터들을 기반으로 개인화된 추천 시스템의 중요성은 높아지고 있다. 추천 시스템에서 가장 성공적인 협업적 필터링 기법은 고객에 대한 일정 수준 이상의 데이터가 존재해야 한다. 즉, 충분한 데이터가 존재하지 않는다면 정확하지 않은 추천 결과를 출력하는 희박성의 문제가 생긴다. 본 연구에서는 개개인을 구분 지을 수 있는 개인화 요인에 가중치를 두어 기존의 협업적 필터링 기법이 가지는 희박성 문제를 해결하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권5A호
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• pp.517-525
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• 2006

본 논문은 다수의 RFID 태그가 사용되고 있는 환경에서 고속 필터링을 수행하기 위한 필터링 엔진을 설계한다. 이를 위하여 우리는 고속 라우터나 방화벽에 적용되었던 고속 패킷 필터링 기법이 RFID 데이터 필터링과 매우 유사함을 보이고 그 중 대표적인 기법인 Bit Parallelism 기반의 Aggregated Bit Vector(ABV)를 고속 RFID 필터링 엔진에 적용한다. 또한, RFID 데이터 필터링의 성향을 관찰한 결과 태그 인식 및 필터 부합의 시간적 중복성을 발견하고 두 가지 캐쉬(태그 캐쉬, 필터 캐쉬)를 적용하여 추가적인 필터링 성능 향상을 꾀하였다. 설계한 RFID 고속 필터링 엔진의 성능 평가를 위해 프로토타입 애플리케이션을 제작하여 시뮬레이션을 수행하였다. 결과로써 기존의 순차적인 RFID 데이터 필터링에 비해 고속의 필터링 성능을 보이며 특히 필터의 수가 증가할수록 필터링의 효율이 높아짐을 보인다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.345-353
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• 2015

본 논문에서는 차세대 항행시스템인 ADS-B (automatic dependent surveillance - broadcast)의 성능 개선을 위해, 정보융합 기법을 제안하였다. ADS-B는 기존의 레이더에 비해 성능이 우수하지만, GNSS (global navigation satellite system) 정보에 의존하기 때문에 GNSS가 가지는 오차가 ADS-B 데이터에 포함된다. 본 논문에서는 이런 오차를 극복하기 위해 ADS-B의 데이터에 MLAT(multilateration)와 WAM (wide area multilateration)의 데이터를 융합하여 ADS-B의 성능을 개선하였다. 정보융합을 하면 기존의 데이터에 비해 정확성이 우수한 데이터를 얻을 수 있다. 기존의 정보융합 기법은 부 필터로 칼만필터나 IMM 필터를 사용하지만, 제안된 기법에서는 Robust IMM 필터를 사용하여 항공기 위치추적 성능을 향상시켰다. 또한 실제 ADS-B 데이터를 사용하여 시뮬레이션 결과 대비 신뢰도를 높였다.

• 정보화연구
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• 제10권1호
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• pp.123-135
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• 2013

본 논문에서는 XML 필터링 질의의 효율적 처리를 위한 이차원 그룹핑 색인기법인 2DG-index를 제안한다. 최근 XML데이터의 질의 처리를 위해 조상-후손관계 또는 부모-자식관계 등의 구조적 관계를 효율적으로 처리하기 위한 많은 연구들이 수행되었다. 그러나 이러한 연구들은 경로 질의에만 초점을 두고 있으며 특정 조건 값을 포함하는 필터링 질의에 대해서는 고려하지 않고 있다. 2DGindex는 필터링 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안으로 XML 스키마의 경로 도메인과 필터링 데이터 값의 도메인으로 구성된 이차원 도메인 공간상의 색인 엔트리들의 클러스터링을 다루는 색인기법이다. 2DG-index의 성능평가를 위하여 특정 조건 값을 포함하는 질의의 유형을 세 가지로 분류하고, 이러한 질의 유형별로 2DG-index의 질의처리 성능을 기존의 일차원 색인구조를 이용하는 색인기법인 데이터 값별로 그룹핑한 DG-index와 경로별로 그룹핑한 PG-index와 비교하여 2DG-inedx의 효율성을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.667-670
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• 2007

볼륨 데이터에 대한 압축 기법의 필요성은 데이터 용량의 증가와 네트워크 사용량의 증가와 함께 더불어 증가해 왔다. 현재에는 다양한 압축 기법이 개발돼 있으며, 사용자는 데이터 유형이나 응용 분야에 맞춰 압축 기법을 선택, 적용할 수 있다. 그러나 최근에는 응용 과학자들로부터 생성되는 데이터의 용량이 기하급수적으로 증가했는데, 이렇게 응용과학 분야에서 생성되는 데이터는 대부분 3차원 볼륨 데이터다. 2차원 이미지나 3차원 동영상 데이터의 경우에는 다양한 표준 압축 방식을 사용할 수 있지만 3차원 볼륨 데이터에 적용할 수 있는 방법은 한정돼 있으며, 특히 시간가변(time-varying) 볼륨 데이터에 대한 압축 표준은 거의 존재하지 않는다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 시간가변 볼륨 데이터에 대한 압축 방식을 제안한다. 이 방식은 가시화를 목적으로 하는 시간가변 볼륨 데이터의 인코딩을 목적으로 하며, MPEG의 I-프레임과 P-프레임 개념을 사용해서 압축률을 높인다. 본 방식은 시간가변 부동 소수점 데이터(single precision floating-point data)로 구성된 시간가변 볼륨 데이터를 대상으로 하는데, 한 블록 단위의 무작위 복원을 지원하며 Daubechies 웨이블릿 필터와 프레임간의 상관 관계를 사용, 대형 시간가변 볼륨 데이터를 이미지 화질을 보존한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권6호
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• pp.82-90
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• 2011

본 논문에서는 실외 정밀 위치 추정을 위하여 설계된 GPS(Global positioning system)-INS(Inertial navigation system) 결합 시스템의 잡음 필터링 기법과 데이터 결합을 위한 기법을 소개한다. 실외 이동 항체의 속도 변화에 따라 차등적으로 발생하는 INS의 잡음들을 이산 웨이블릿 변환을 통해 신호를 분석하고 발생하는 잡음들을 데이터의 왜곡을 최소화하며 제거할 수 있는 차등 임계화 기법을 통한 필터링 기법을 제안하였다. 이는 항체의 가/감/등속을 고려하지 않고 특정 로우/하이 필터를 적용하여 데이터의 왜곡이 일어나는 기존 필터링 기법을 개선한 것이다. 또한 UPF를 이용해 비선형 특성과, 비가우시안 잡음의 특성을 가지는 실외 이동 항체의 GPS와 INS의 결합시킴으로서 실외에서 정밀하게 위치를 추정할 수 있게 하였고 이를 설계하여 실험을 통해 성능을 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.945-948
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• 2016

이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템의 처리 성능을 개선하기 위해 제안된 모바일 앱 프로파일 기반 센서 필터링 기법을 실험하고 평가한다. 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 레지스트리 시스템은 센서 메타데이터를 제공함으로써 센서 정보의 의미 처리를 즉시적으로 가능하게 한다. 하지만 불필요한 센서 메타데이터까지 처리하여 전체적인 처리 속도를 저하시킨다. 이 문제점을 개선하기 위해 모바일 앱 프로파일 기반 센서 필터링 기법을 제안한다. 모바일 앱 프로파일을 활용하여 센서 데이터의 유효성을 식별 후 모바일 기기에 센서 메타데이터를 기록한다. 기록된 정보를 재사용하여 불필요한 센서 데이터를 필터링 한다. 불필요한 센서 데이터를 처리 하지 않고, 센서 메타 데이터의 요청 횟수를 줄여 전체적인 센서 데이터 처리 속도를 향상 시킨다. 기존 방법과 제안 방법을 구현 하고 실험하여 제안 방법의 전체적인 처리 속도가 향상됨을 확인한다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.39-44
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• 2011

인류가 석탄, 석유, 천연가스 화석 연료 등 연로들에 대한 무절제한 사용으로 하여 전 세계적으로 심각한 환경오염과 화석 연료의 자원 고갈문제에 직면하게 되었다. 따라서 이러한 환경오염 문제를 줄이고 또한 고갈돼가고 있는 화석 연료를 대체할 태양 에너지, 풍력, 수력, 바이오매스, 지열 등과 같은 신재생에너지 자원의 개발이 필요하게 되었다. 최근 센서 네트워크 기술의 발달로 인하여 신재생 에너지 데이터는 각종 센서들로부터 원격으로 수집이 된다. 그러나 이러한 데이터는 센서 네트워크로부터 실시간으로 연속적으로 무한히 수집되는 센서 스트림 데이터이기 때문에 주기적으로 갱신되는 데이터 수집 방법으로는 최신의 데이터를 유지하기 어려우며, 부정확한 분석 결과를 도출할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 내에서 데이터 스트림을 효율적으로 수집하고 센서의 전송 횟수를 감소하기 위한 칼만 필터링 기법에 기반 한 필터링 기법을 제안하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.204-211
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• 2021

본 연구에서는 3차원 지상 라이다 스캐너를 통해 수집되는 포인트 클라우드를 활용하여 식생의 정보를 수집하였으며, 수집된 데이터를 기반으로 객체를 재구현하여 물리적 형상을 분석하였다. 이를 위해 원시 데이터의 필터링 단계별 최적의 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터를 활용하여 실제 부피와 Alpha Shape 및 Voxel 기법을 활용한 부피 산정 결과를 산정한 후 각각 비교하였다. 분석 결과, Alpha Shape를 적용하여 부피를 산정한 경우 데이터 필터링과 관계없이 실제 부피보다 과다 산정되는 것으로 나타났다. 또한 Voxel 기법을 활용할 경우 8차 필터링 후 실제 부피와 가장 유사한 것으로 나타났으며, 이후 필터링이 진행될수록 실제 부피에 비해 과소 산정되는 것을 알 수 있었다. 따라서 포인트 클라우드를 활용하여 객체를 재구현 할 경우, 대상이 되는 객체의 복잡한 형상으로 인한 내부 공극을 고려해야 하며, 필터링 과정에서 최적의 데이터 구축을 위한 필터링 과정에 반드시 주의할 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.582-584
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• 2016

데이터의 다차원 특성을 고려한 스카이라인 계산은 의사결정 시스템이나 추천 시스템 등에 활용도가 높은 질의 처리이다. 최근 들어 빅데이터의 분석에도 스카이라인 질의가 유용하게 사용됨에 따라, 맵리듀스 환경에서 스카이라인 질의를 효율적으로 계산하는 데에 많은 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 데이터 필터링을 적용하여 기존의 기법들과는 달리 하나의 잡(job)으로 스카이라인을 신속하게 계산하는 알고리즘을 소개한다. 제안하는 기법은 기존의 기법들에 비해 효율적이다.