• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.286-289
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• 2009

센서 네트워크 구조에서는 많은 수의 센서 노드들이 지속적으로 센서 데이터를 베이스 스테이션(Base Station)으로 전송한다. 각 노드의 샘플링 주기는 베이스 스테이션으로 전송되는 길목의 네트워크 자원인 대역폭, 계산 비용 등에 지대한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 샘플링 대상의 스트림 데이터 특성에 따른 각 노드의 샘플링 주기에 관련된 새로운 적응적 샘플링 기법을 제안한다. 본 논문에서는 KF(Kalman-Filter) 에 기반을 둔 예측 기법을 사용하였다. 이는 각 노드는 KF의 예측값과 실측값의 차를 사용하여 허용된 범위 안에서 자동적으로 샘플링 주기를 조정하는 방식이다. 따라서, 우리는 샘플링 대상의 데이터 특성에 따른 우선순위에 기반 네트워크 자원을 효과적으로 사용하고 Dual Kalman Filter(DKF) 기법과 결합하여 센서 네트워크에서의 가장 큰 문제 중 하나인 에너지 소비의 최소화하면서 효과적으로 근사 데이터 전송하도록 하여 에너지 소비량을 줄였다.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.10 no.1
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• pp.21-37
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• 2001

항공 비디오의 가장 큰 장점은 협각조망범위에 동영상을 제공함으로서 저렴한 경비로 소폭/장거리 지상물체를 감시하는 최적의 원격탐사도구로 알려져 있다. 선형감시에 대한 비디오의 이와 같은 이론적인 장점에 의거하여 하천수질을 모니터링 하기 위한 비디오 샘플링 기법이 본 연구를 통해 제시되었다. 본 연구의 근본적인 의도는 전통적인 샘플링에 기반을항공 비디오의 가장 큰 장점은 협각조망범위에 동영상을 제공함으로서 저렴한 경비로 소폭/장거리 지상물체를 감시하는 최적의 원격탐사도구로 알려져 있다. 선형감시에 대한 비디오의 이와 같은 이론적인 장점에 의거하여 하천수질을 모니터링 하기 위한 비디오 샘플링 기법이 본 연구를 통해 제시되었다. 본 연구의 근본적인 의도는 전통적인 샘플링에 기반을 둔 현장조사의 개념을 디지털 비디오의 해석기법에 연계시키려는 것이었다. 특정 지점에서 시료를 채취하는 현지 샘플링조사와 동일한 방식으로 장거리에 걸친 하천의 수질감시를 위해 원격동영상을 컴퓨터 모니터에 디스플레이 하면서 비디오 샘플지점을 선정하여 수질을 감시하였다. 비디오 샘플링 기법은 하천 색조의 변화실태에 대한 가상현실의 형태로 정보를 제공했다. 다양한 샘플지점에서 나타나는 하천 색조의 변화추세를 가시적으로 파악할 수 있었으며 전통적인 현장 샘플링 방법으로는 추적하는 데 한계가 있는 특정오염원에 기인한 하천수질의 광역적인 변화패턴을 파악하는 데 상당한 가능성을 보여주었다. 이와 같이 영구적으로 보전된 영상기록은 오염 물질의 이동확산 등 수질환경의 광역적인 변화 추이에 대한 시각적인 정보를 제공하고 있어 현장샘플링과 동시에 사용할 경우 하천수질감시에 있어 상당히 유용한 도구가 될 수 있음을 보여주었다. 본 연구를 통해서 제시된 비디오 샘플링 기법이 도로, 철도, 송유관 등 다양한 선형지형지물의 환경감시에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 사료된다. 둔 현장조사의 개념을 디지털 비디오의 해석기법에 연계시키려는 것이었다. 특정 지점에서 시료를 채취하는 현지 샘플링조사와 동일한 방식으로 장거리에 걸친 하천의 수질감시를 위해 원격동영상을 컴퓨터 모니터에 디스플레이 하면서 비디오 샘플지점을 선정하여 수질을 감시하였다. 비디오 샘플링 기법은 하천 색조의 변화실태에 대한 가상현실의 형태로 정보를 제공했다. 다양한 샘플지점에서 나타나는 하천 색조의 변화추세를 가시적으로 파악할 수 있었으며 전통적인 현장 샘플링 방법으로는 추적하는 데 한계가 있는 특정오염원에 기인한 하천수질의 광역적인 변화패턴을 파악하는 데 상당한 가능성을 보여주었다. 이와 같이 영구적으로 보전된 영상기록은 오염 물질의 이동확산 등 수질환경의 광역적인 변화 추이에 대한 시각적인 정보를 제공하고 있어 현장샘플링과 동시에 사용할 경우 하천수질감시에 있어 상당히 유용한 도구가 될 수 있음을 보여주었다. 본 연구를 통해서 제시된 비디오 샘플링 기법이 도로, 철도, 송유관 등 다양한 선형지형지물의 환경감시에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.675-678
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• 2017

본 논문에서는 스트림 환경에서의 샘플링 기법 중 랜덤 샘플링과 유사한 특성을 갖는 KSample의 균일신뢰도 향상에 초점을 맞춘다. 이를 위해, 먼저 KSample의 균일신뢰도 문제점을 분석하여 KSample의 균일신뢰도가 초기에 많이 감소하는 현상을 초기 균일신뢰도 저하 문제로, KSample의 균일신뢰도가 지속적으로 감소하는 현상을 지속 균일신뢰도 저하 문제라 정의한다. 그리고 초기 균일신뢰도 저하 문제를 발생시키는 성질을 과거 샘플 불변으로, 지속 균일신뢰도 저하 문제를 발생시키는 성질을 샘플 추출 범위 증가로 정의하고 이를 해결하여 균일신뢰도를 향상시킨 UC KSample을 제안한다. 실험 결과, 샘플링 비율 p=0.01, 균일신뢰도 하한 ${\varepsilon}=0.7$일 때, UC KSample의 균일신뢰도가 기존 KSample 보다 약 2.2배 증가하였고, 균일신뢰도는 항상 하한 이상으로 유지되었다. 본 연구는 스트림 환경에서 중요한 척도인 균일신뢰도를 KSample에 결합시킨 최초의 시도로서, 샘플링 비율을 유지하며 동적으로 샘플링하는 KSample의 장점은 유지하면서도 균일신뢰도를 증가시킨 우수한 연구라 사료된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.51-55
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• 2017

대규모 분류체계를 사용하는 경우, 기존 방법의 딥 러닝으로는 분류 정확도가 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 계층 구조를 활용한 네거티브 샘플링 방법을 제안한다. 학습 문서가 속한 카테고리의 상위 카테고리와 일정부분 겹치는 범위에서 네거티브 샘플을 선택하면, 하나의 큰 문제를 다수개의 하위 문제로 쪼개서 해결하는 학습 효과가 있다. 소규모 분류 체계와 대규모 분류체계 각각에서 샘플링 전략을 차용하였을 때를 비교한 결과, 대규모에서 효과가 좋았으며 그 때의 정확도가 150배 이상 차이가 나는 것을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.51-55
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• 2017

대규모 분류체계를 사용하는 경우, 기존 방법의 딥 러닝으로는 분류 정확도가 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 계층 구조를 활용한 네거티브 샘플링 방법을 제안한다. 학습 문서가 속한 카테고리의 상위 카테고리와 일정부분 겹치는 범위에서 네거티브 샘플을 선택하면, 하나의 큰 문제를 다수개의 하위 문제로 쪼개서 해결하는 학습 효과가 있다. 소규모 분류 체계와 대규모 분류체계 각각에서 샘플링 전략을 차용하였을 때를 비교한 결과, 대규모에서 효과가 좋았으며 그 때의 정확도가 150배 이상 차이가 나는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.310-312
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• 2001

샘플링되지 않은 불확실한 이동객체의 위치값을 추정하기 위한 기존의 연구방범 중 가장 보편적으로 사용하고 있는 방법은 선형 보간법이다. 선형 보간법을 사용할 경우 샘플링 구간은 좁게하여 오차를 줄일 수 있고 계산 시간을 단축할 수 있지만, 연속적인 이동객체의 경로는 직선이라기 보다는 곡선으로 나타내어지므로 샘플링되지 않은 이동객체의 위치값에 대해 불확실한 위치정보를 사용자에게 반환하게 된다. 따라서 이 논문에서는 샘플링된 이동객체의 위치값에 오차가 없다는 가정하에서 모든 위치점을 지나는 보간 다항식을 구해서 처리하는 선형 보간법 대신 이동객체의 위치값 자체의 오차범위까지 고려하는 다항회귀모형(polynomial regression model)을 이용한 이동객체의 불확실한 이동위치 추정방법을 제시한다. 다항회지모형은 이용할 경우 선형 보간법 보다 추정된 위치값에 대한 오차를 줄일 수 있으며, 이동객체의 과거 및 미래 위치값을 사용자에게 반환해 줄 수 있는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.45-48
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• 2021

본 논문은 RGB 컬러 3 채널에 대해 공유되는 홀로그램 픽셀 피치를 사용하여 3 차원 장면의 라이트 필드 데이터에서 비호겔 기반 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)을 합성하는 방법을 제안한다. 비호겔 기반 CGH 기술은 라이트 필드의 광선 각도를 평면 파면의 공간 주파수로 해석하여 주어진 라이트 필드 데이터에서 임의의 반송파로 연속 파면을 생성한다. 그러나 광선 각도와 공간 주파수 관계는 파장에 따라 달라지므로 라이트 필드 데이터에서 공간 주파수 샘플링 그리드가 달라져서 홀로그램 재구성에서 색 수차가 발생한다. 제안하는 방법은 가장 작은 청색 회절각이 라이트 필드의 시야를 커버하도록 모든 색상 채널에 공통적인 홀로그램 픽셀 피치를 설정한다. 그런 다음 라이트 필드를 파란색 파장의 공간 주파수 범위와 빨간색 파장의 샘플링 간격으로 보간하여 모든 색상 채널에 공통적인 공간 주파수 샘플링 그리드를 설정한다. 공통 홀로그램 픽셀 피치 및 라이트 필드 공간 주파수 샘플링 그리드는 홀로그램 재구성에서 색상 수차 또는 라이트 필드에 포함된 정보 손실 없이 컬러 홀로그램 합성을 보장한다. 제안된 방법은 다양한 테스트와 리얼 3D 장면의 컬러 라이트 필드 데이터를 사용하여 검증되었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.12 no.4
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• pp.373-385
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• 1987

The scaled WDF should be optimized from the point of view of dynamic range. Transformer scaling method is attempted to maximize the dynamic range by equalizing the gains in the different nodes of the WDF. In this paper, the dual network and different frequencies are used to study the effects of different topology and of sampling frequency. Comparing with the unscaled WDF, the most significant observation is that the SNR is improved in the range of 7 to 35 dB in the WDF scaled by the trasnsformer scaling method. In addition, the SNR shows a continuous drop with the increase of sampling frequency, but scaling effects seem to decrease the rate at which the SNR drop.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.11B
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• pp.1038-1049
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• 2003

Exactly measuring traffic load is the basis for efficient traffic engineering. However, precise traffic measurement involves inspecting every packet traversing a lint resulting in significant overhead on routers with high-speed links. Sampling techniques are proposed as an alternative way to reduce the measurement overhead. But, since sampling inevitably accompany with error, there should be a way to control, or at least limit, the error for traffic engineering applications to work correctly. In this paper, we address the problem of bounding sampling error within a pre-specified tolerance level. We derive a relationship between the number of samples, the accuracy of estimation and the squared coefficient of variation of packet size distribution. Based on this relationship, we propose an adaptive random sampling technique that determines the minimum sampling probability adaptively according to traffic dynamics. Using real network traffic traces, we show that the proposed adaptive random sampling technique indeed produces the desired accuracy, while also yielding significant reduction in the amount of traffic samples.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.4 no.1
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• pp.15-22
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• 2015

Estimating the number of distinct values is really well-known problems in network data measurement and many effective algorithms are suggested. Recent works have built upon technique called Linear Counting to solve the estimation problem for massive sets or spreaders in small memory. Sampling is used to reduce the measurement data, and it is assumed that sampling gives bad effect on the accuracy. In this paper, however, we show that the sampling on multi-set estimation sometimes gives better results for CSE with sampling than for MCSE that examines all the packets without sampling in terms of accuracy and estimation range. To prove this, we presented mathematical analysis, conducted experiment with real data, and compared the results of CSE, MCSE, and CSES.