• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.483-487
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• 2001

대용량의 MPEG 비디오 데이터를 시간적 개념의 layer coding 기법과 화질적 개념의 layer coding 기법을 통해서 나누는 방법을 통합하여 적용시킴으로써, 세분화되어진 layered steam을 얻을 수 있다. 그러나, 이러한 layered stream을 어떠한 정책을 사용하여 저장을 수행하는 것이 효율적인지에 대해서는 현재로서는 연구가 미흡한 편이다. 이에 layered stream의 관계를 이용하여 load-balance을 구성하는 각 요소의 상관 관계를 고려하여 병렬 VOD서버를 구성하는 각 노드마다 lead balancing을 이루도록 데이터를 저장하는 방법에 대해 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.145-148
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• 2004

규칙 기반 추론 시스템에서 규칙의 속성 감축은 다양한 방법으로 제안되어 왔다. 규칙의 속성 감축은 퍼지 추론 시스템을 구현하는데 있어서 처리 시간을 단축시킬 수 있으나 규칙의 종속성 및 상관성을 고려하지 않을 경우 예상하지 못한 추론 결과를 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 복합속성을 가진 규칙의 속성 감축과 상관성을 고려하기 위하여 러프집합의 특성 중 식별가능 행렬과 식별가능 함수를 이용하였다. 그리고 속성 감축에 사용된 규칙은 복합속성(composite attribute)을 가지는 감성 데이터를 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2015.05a
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• pp.186-186
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• 2015

레이저 홀로그램에서 추출한 입자 데이터와 Langmuir probe로 측정한 이온 플럭스간의 개선된 상관관계를 보고한다. 레이저 홀로그램 센서 시스템을 이용하여 척 온도 변화에 따른 플라즈마 공간에서의 입자에너지 분포를 이미징하였다. 진공에너지분포를 뺀 에너지분포에 나타나는 두 종류의 분포에 관여하는 전체 입자수 분포는 이온플럭스 데이터와 전체 온도 범위에서 매우 유사한 경향성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.388-390
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• 2006

본 논문은 종합주가지수, 코스닥 지수의 시계열 일간 데이터의 위상분석을 통해 시계열간의 연관성을 분석하였다. 시계열의 데이터는 비선형, 비정상이다. 따라서 위상성분의 정확한 추출을 위해서 전통적인 수학적 방법이 아닌 순간 위상값을 이용한 새로운 신호분석 방법을 사용하여 두 시계열의 연도별 위상차의 왜도와 첨도값을 기준으로 시계열의 상관특성을 살펴보았다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.19 no.1
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• pp.5-14
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• 2018

All kinds of monitoring data in construction site could have outlier created from diverse cause. In this study generation technique of synthesis value, its regression, final outlier detection and assessment are conducted to distinct outlier data included in extensive time series dataset. Synthesis value having weight factor of correlation between a number of datasets consist of many monitoring data enable to detect outlier by increasing its correlation. Standard artificial dataset in which intentional outliers are inserted has been used for assessment of synthesis value technique. These results showed increase of detection accuracy for outlier and general tendency in case of having different time series models in common. Accuracy of outlier detection increased in case of using more dataset and showing similar time series pattern.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2006.04a
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• pp.189-189
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• 2006

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.47 no.5
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• pp.599-607
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• 2009

This study was conducted to derive the five correlations which could predict specific gravity(or heating value), compression factor, density, etc., if we know heating value or specific gravity only. To make a sufficient number of raw data for regression, SGERG EOS was modified into equation of heating value. Based on these raw data, five correlations were obtained and the uncertainties of the correlations were evaluated. The results showed that the uncertainties were near 0.1% in most conditions of natural gas and so the correlations could be used in natural gas industry and academic fields.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.408-408
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• 2021

지진에 의한 변동과 전조 현상을 규명하기 위한 다양한 연구들이 진행되었으며, 기존 연구들에서는 지진 발생의 주요 원인은 주로 단층 운동에 의한 지각 반응을 중심으로 분석하고 그 결과들을 제시하였다. 지하층에서 지진이 발생하나 발생의 원인은 지각뿐만 아니라 수환경과 연계된 인자들까지 존재하여 매우 다양하다. 즉, 지각, 토양, 토질 등 지하의 변동과 연관성이 매우 높고 수 많은 수환경자료들(지하수위, 라돈, ph, 기타 수질 요소)을 통해서 지각운동에 따른 변화와 지진발생 가능성에 대한 상관관계를 규명할 수 있는 가능성이 매우 높다. 기존 지진이 나타나는 주요 원인은 주로 활성 단층 운동에 의한 지각 반응의 영향으로 지진 발생 이전에 지각의 팽창과 변형에 의해 지하수, 지하수 수질요소(라돈, 전기전도도, 수온 등)의 지화학적 변동이 일어날 수 있는 가능성이 존재하며, 이러한 수환경 빅데이터는 지진 발생 가능성 증대와 재현기간 및 규모 증대 등 상관성이 매우 큰 것으로 분석된다. 본 연구에서는 국내발생하는 지진에 대한 경향성 분석을 통하여 내륙에서 발생하는 지진과 바다에서 발생하는 지진의 경향성 및 연관성을 분석하고자 한다. 또한 지진 발생 지역에 대하여 수환경 빅데이터(지하수위, 라돈, 수온, 전기전도도, 강수량 등)와 지진발생과의 상관관계를 분석하여 주요 원인을 제시하고자 한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.6
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• pp.1097-1108
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• 2019

In VLBI(Very Long Baseline Interferometry), the observed data created in many observatories which are far away from each other should be collected in correlation center for data analysis. Traditionally, observed data is moved by transportation such as car or airplane. But it is replaced with data transfer over the network rapidly as the advancement of information technology, and therefore, international cooperative research is also now more widely expanding. e-KVN(electronic Korean VLBI Network) has been upgraded two times so the network interface of KVN has been evolved to the highest specification of 100GbE. During this time period, the portion of network usage for VLBI observations and experiments in KVN has been increased exponentially. In this paper, we describe KVN VLBI system and network technology for the performance upgrade and advanced status monitoring between three radio astronomy observatories and Daejeon correlation center with KREONET(Korea Research Environment Open NETwork). Furthermore, future plan of e-KVN for the implementation of wide band VLBI observation will be also briefly discussed.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.4
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• pp.417-422
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• 2017

Anomaly detection is the identification of data that do not conform to a normal pattern or behavior model in a dataset. It can be utilized for detecting errors among data generated by devices or user behavior change in a social network data set. In this study, we proposed a new approach using rank correlation coefficient to efficiently detect abnormal data in devices of a building. With the increased push for energy conservation, many energy efficiency solutions have been proposed over the years. HVAC (Heating, Ventilating and Air Conditioning) system monitors and manages thousands of sensors such as thermostats, air conditioners, and lighting in large buildings. Currently, operators use the building's HVAC system for controlling efficient energy consumption. By using the proposed approach, it is possible to observe changes of ranking relationship between the devices in HVAC system and identify abnormal behavior in social network.