• 제목/요약/키워드: 분산 PDS

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분산 OSN 환경에서 프라이버시 보호를 위한 그룹 기반의 데이터 퍼튜베이션 기법 (A Group based Privacy-preserving Data Perturbation Technique in Distributed OSN)

  • 이주형;박석
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제22권12호
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    • pp.675-680
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    • 2016
  • 다양한 모바일 기기와 모바일 플랫폼 기술의 발전에 따라 online social network(OSN) 사용자 수는 꾸준히 증가하고 있다. OSN 사용자들은 서비스를 통해 자유로운 의사소통과 정보 공유, 그리고 인맥 확대와 같은 사회적 활동을 할 수 있게 되지만, 이는 새로운 사용자 프라이버시 문제를 야기 한다. 이와 같은 사용자 프라이버시 침해 우려를 막기 위해 다양한 분산 OSN 아키텍처들이 소개되어 왔지만, 이 또한 기술적으로 사용자에게 자신의 데이터에 대해 완벽한 통제권을 부여하지 못한다. 본 논문은 OSN 사용자 정보에 대한 통제권의 부재를 해결하기 위해 personal data storage(PDS)를 사용한다. 또한 사용자 친구들을 각기 다른 프라이버시 레벨을 가지는 친구 그룹으로 그룹핑 한 뒤 각기 다른 사용자 친구 그룹들이 자신의 그룹 프라이버시 레벨에 맞는 사용자의 차등된 텍스트 데이터를 제공받도록 함으로써 사용자 프라이버시와 서비스 유틸리티 모두를 고려한 시스템 아키텍처를 제안하였다.

특이값 분해를 이용한 라만 스펙트럼 고속 탐색 알고리즘 (A Fast Search Algorithm for Raman Spectrum using Singular Value Decomposition)

  • 서유경;백성준;고대영;박준규;박아론
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.8455-8461
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    • 2015
  • 본 논문에서는 라만 스펙트럼의 고속 탐색을 위해 특이값 분해(SVD, Singular Value Decomposition)를 이용한 새로운 탐색 알고리즘들을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 SVD를 통해 얻은 특이벡터를 중요도에 따라 선별하여 실험에 사용함으로써 계산량 단축을 도모한다. 파일럿 테스트(Pilot test)를 수행하여 일부 데이터들을 미리 탐색 대상에서 제외시키고 부분탐색법(PDS, Partial Distance Search)을 적용하여 탐색을 수행함으로써 큰 폭으로 계산량을 감소시킨다. 실험에 사용한 데이터베이스는 총 14,032종의 화학 물질 라만 스펙트럼으로 구성하였으며, 기존의 탐색 방법인 전체탐색법(Full Search), PDS와 평균피라미드탐색법(MPS, Mean Pyramid Search)를 1차원공간상의 신호에 적용하기 적절하게 변형한 1DMPS에 PDS를 적용한 실험(1DMPS+PDS), 데이터의 분산을 내림차순 정렬하여 !DMPS와 PDS를 적용한 실험(1DMPS Sort with Variance+PDS), 데이터의 250차원 성분만 SVD 변환하여 PDS를 적용한 실험(250SVD+PDS), 그리고 제안 알고리즘 PSP(Partial SVD with PDS)와 PSSP(Partial SVD with Sorted Pilot test)을 적용한 실험을 비교 분석하였다. 각 알고리즘의 성능은 곱셈 및 덧셈의 연산량 비교를 통해 이루어졌는데, 실험 결과에 따르면 250SVD+PDS에 비해 제안알고리즘 PSP는 15.7%, PSSP에서는 64.8%의 계산량 감소를 확인하였다.

계층 클러스터 트리 기반 라만 스펙트럼 식별 고속 검색 알고리즘 (A Hierarchical Cluster Tree Based Fast Searching Algorithm for Raman Spectroscopic Identification)

  • 김순금;고대영;박준규;박아론;백성준
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.562-569
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    • 2019
  • 최근에 원 거리에서 폭발 물질의 감지를 위해 라만 분광 기기의 관심이 점차 증가하고 있다. 더불어 측정된 화학물질에 대한 라만 스펙트럼을 대용량 데이터베이스의 알려진 라만 스펙트라와 비교하여 식별할 수 있는 고속 검색 방법에 대한 요구도 커지고 있다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS 방법을 제안하였다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 본 논문에서 우리는 기존의 방법보다 더욱 더 향상된 2가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. PCA+PDS 방법은 전체 데이터를 사용하는 거리 계산과 똑같은 결과를 가지면서 PCA 변환을 통해 데이터의 차수를 감소시켜 계산량을 줄여준다. Hierarchical Cluster Tree 알고리즘은 PCA 변환된 스펙트라 데이터를 사용하여 이진 계층 클러스터 트리를 만든다. 그런 후 입력 스펙트럼과 가장 가까운 클러스터부터 검색을 시작하여 후보가 될 수 없는 많은 스펙트라를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS와 비교하여 PCA+PDS는 60.06%의 성능 향상을 보였다. Hierarchical Cluster Tree는 PCA+PDS와 비교하여 17.74%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.

분산 모바일 멀티에이전트 플랫폼을 이용한 사용자 기반 디지털 라이브러리 구축 (A Personal Digital Library on a Distributed Mobile Multiagents Platform)

  • 조영임
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권12호
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    • pp.1637-1648
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    • 2004
  • 분산 환경에서 디지털 라이브러리 구축시 기존의 단일 에이전트를 이용한 클라이언트/서버 방식으로 시스템을 구축할 경우, 일차원적인 자료검색으로 인해 검색결과의 관련성이 없고, 검색 견과에 대한 사용자의 성향이 반영되지 않으며, 클라이언트가 서버에 접속할 때마다 인증을 받아야 하므로 다수의 서버 접근시 문서 처리 효율이 낮고 사용하기 불편하다는 문제점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이의 해결을 위해 기존의 멀티 에이전트 플랫폼인 DECAF와 표준안으로 제시되는 모바일 ORB인 Voyager를 응용해 새로운 모바일 환경에 적합한 멀티 에이전트 플랫폼을 개발 제안하였고, 이를 이용한 사용자 기반의 디지털 라이브러리 시스템(PDS)을 구축하였다. 이러한 접근방법은 국내외적으로 처음 시도되는 연구이다. 새로운 플렛폼은 관련정보의 검색문제를 위해 신경회로망을 이용한 문서분류를 통해 관련 문서의 검색을 세분화시킴으로써 검색결과의 관련성을 높였고. 사용자 성향을 반영하기 위해 모듈화된 클라이언트를 구성하여 신경회로망을 이용함으로써 사용자의 성장과 탐색 결과를 최적화 시켰으며, 네트워크 문제를 위해 멀티에이전트 플랫폼과 모바일 클래스를 이용한 모바일 기능을 개발하였다. 또한 모바일 시스템과 멀티에이전트 시스템을 적절히 결합하고 멀티 에이전트 사이의 협상 알고리즘과 스케줄링 방법을 개발함으로써 제안한 플랫폼이 효율적으로 동작하도록 구성하였다. 시뮬레이션한 결과, 분산환경에서 모바일 서버의 개수와 에이전트의 개수가 늘어날수록 PDS는 기존의 디지털 라이브러리보다는 탐색시간이 훨씬 줄어들었고 결과에 대한 사용자 만족도도 기존 C/S 방식에 비해 약 4배정도 향상됨을 알 수 있었다

라만 스펙트럼 고속 검색 알고리즘 (The Fast Search Algorithm for Raman Spectrum)

  • 고대영;백성준;박준규;서유경;서성일
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.3378-3384
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    • 2015
  • 최근에 라만스펙트럼에 대한 고속 검색 방법은 많은 관심을 받아왔다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 코드워드의 MPS(Mean Pyramids Search)와 PDS(Partial Distortion Search)을 사용하는 알고리즘이 현재 이미지 코딩 분야에서 고속 검색 알고리즘으로 널리 사용되고 있다. 하지만 이 방법은 1차원 데이터의 경우에는 적합하지 않다. 본 논문에서 우리는 라만 스펙트럼 데이터에 적합한 3가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 1DMPS+PDS와 비교하여 1DMPS Sort+PDS는 42.8%, 1DMPS Sort+PDS는 48.6%, 1DMPS Sort with Sorted Variance+PDS는 55.2%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.

실시간 차선 이탈 경고 및 Smart Night Vision을 위한 HDR Camera Platform 구현에 관한 연구 (A Study on Implementation for Real-time Lane Departure Warning System & Smart Night Vision Based on HDR Camera Platform)

  • 박화범;박지오;김영길
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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    • pp.123-126
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    • 2017
  • 최근 발전되고 있는 정보통신 IT기술은 자동차 시장에도 큰 영향을 미치며 발전하고 있다. 근래에는 운전자의 안전성과 편의성을 위해 IT 기술이 접목된 장치들이 장착 되고 있다. 하지만 편의성이 증가된 장점과 함께 운전자의 주의 분산으로 인해 교통사고를 증가시키는 단점도 가져오게 되었다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해 여러 방식과 종류의 안전시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 Radar Sensor나 Stereo Video 영상을 이용하지 않고 보행자 및 차선 이탈 경보를 알려주는 다기능 카메라 주행 안전 System을 구현하는 방법과 차선 이탈 경보 Software 결과 분석에 관한 연구를 제안하고 한다.

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