• 제목/요약/키워드: 슬라이딩 윈도우

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다중 슬라이딩 윈도우들을 이용한 효과적인 샷 경계 검출 방법 (Effective Shot Boundary Detection Using Multiple Sliding Windows)

  • 민현석;진성호;노용만
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2006년도 학술대회
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    • pp.15-18
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    • 2006
  • 비디오를 내용 별로 분할하기 위한 최소 단위는 비디오의 샷이다. 따라서 비디오 내용 정보를 분석함에 있어서 비디오의 샷 경계 검출은 필수적인 과정이다. 이러한 샷 전환 과정은 급격한 샷 전환 과정과 점진적인 샷 전환 과정으로 구분할 수 있다. 점진적인 샷 전환 과정의 경우 전환 과정이 여러 프레임들에 걸쳐 발생되는 관계로 점진적인 샷 전환 과정을 검출하기 위하여, 기존 샷 경계 검출 알고리즘은 일정 간격을 슬라이딩한 윈도우 프레임들 간의 차이를 비교하는 방식을 이용하였다. 기존 슬라이딩 윈도우 방법은 점전적인 샷 전환 과정을 검출하기 위하여 고정된 크기의 윈도우 하나만을 이용하였다. 이 경우, 슬라이딩 윈도우의 길이가 점진적인 샷 전환 과정에 비해 짧으면, 샷 전환을 검출하지 못 한다. 슬라이딩 윈도우의 길이가 샷의 길이보다 길면 샷을 점진적인 샷 전환으로 검출하는 오류가 발생된다. 상기 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 서로 다른 크기의 다수의 슬라이딩 윈도우들과 적응적 경계치를 적용한 샷 경계 검출 방법을 제안한다.

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터보 코드의 복호화를 위한 계산량을 줄인 슬라이딩 윈도우 BCJR 알고리즘 (Computationally Efficient Sliding Window BCJR Decoding Algorithms For Turbo Codes)

  • 곽지혜;양우석;김형명
    • 한국통신학회논문지
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    • 제24권8A호
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    • pp.1218-1226
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    • 1999
  • BCJR 알고리즘을 바탕으로 한 슬라이딩 윈도우 BCJR 알고리즘은 Turbo code의 복호시 격자 종결이 필요 없으며 적은 메모리를 사용한다는 장점이 있지만, BCJR 알고리즘보다 더 많은 계산량을 필요로 하며 적합한 윈도우 길이에 대한 연구 결과가 없다는 단점이 있다. 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우 BCJR 알고리즘의 장점을 유지하면서 계산량을 줄이고 그 성능을 개선시킬 수 있는 효율적인 슬라이딩 윈도우 BCJR 알고리즘을 제안한다. 먼저 적합한 윈도우 길이를 선택하기 위한 지침을 제시하고 윈도우의 이동폭과 길이를 적절히 선택하면 기존의 슬라이딩 윈도우 방식보다 계산량을 줄이면서 성능은 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 구속장 길이가 3인 부호화기에서 BER이 10-4일 때, 제안한 알고리즘을 사용하면 기존의 슬라이딩 윈도우 방식보다 더 적은 계산량으로 0.1dB 정도의 이득을 얻을 수 있다.

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터보 복호를 위한 슬라이딩 윈도우 방식을 적용한 MAP 구조에 관한 연구 (A Study of MAP Architecture Adopting the Sliding Window Method for Turbo Decoding)

  • 최광석
    • 한국통신학회논문지
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    • 제32권5A호
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    • pp.426-432
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    • 2007
  • 터보 복호를 위한 MAP(Maximum A Posteriori) 알고리즘을 슬라이딩 윈도우 방식으로 설계하고 구현하였다. 먼저, 구현하는데 필요한 논쟁점들 즉, 슬라이딩 윈도우의 길이 및 상태 메트릭의 정규화 방식 등이 논의되고 그들의 최적 값을 모의실험을 통하여 얻었다. 또, 가지 메트릭 계산기를 포함한 복호기의 모든 구성요소의 회로가 제출되었다. 제안된 MAP구조는 버퍼 제어를 간단히 하여 슬라이딩 윈도우 크기 즉, 부-프레임 길이의 변경에 따라 쉽게 재설계 될 수 있다.

슬라이딩윈도우 기반 머신러닝을 활용한 웹쉘탐지 방안 연구 (A Study on Sliding Window based Machine Learning for Web Shell Detection)

  • 김기환;이둥근;이형;신용태
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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    • pp.121-122
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    • 2019
  • 본 논문에서는 웹쉘을 탐지하기 위한 방법 중 하나로 슬라이딩윈도우 기반 머신러닝을 활용하는 방안을 제안하고자 한다. 웹 공격에 많이 활용되는 웹쉘의 탐지를 위하여 제안하는 슬라이딩윈도우 기반의 탐지 기법은 시간이 지남에 따라 발전해가는 웹쉘 탐지 우회 기술에 대응하여 보다 정확한 탐지를 제공하는 기술이며, 이를 기반으로 웹쉘의 다양한 변종 또한 탐지할 수 있다. 본제안의 경우 코드의 부분별 위험도를 측정 및 제공하여 보다 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 전망된다.

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연속질의 처리 시스템을 위한 트리거의 슬라이딩 윈도우 지원 (Supporting Sliding Windows of Trigger for Continuous Query Processing System)

  • 이근주;진성일
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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    • pp.171-176
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    • 2006
  • 데이터 스트림(data stream)을 처리하기 위해서는 기본적으로 질의 대상이 되는 슬라이딩 윈도우에 대한 지원과 이에 대한 연속질의를 수행할 수 있어야 한다. 기존의 관계형 DBMS는 성능 문제로 인하여 데이터 스트림 처리에 한계가 있었으나 고성능 메인메모리 DBMS의 등장으로 빈번히 발생하는 스트림에 대한 충분한 질의 처리 능력을 갖추게 되었다. 본 논문에서는 메인메모리 DBMS기반에서의 데이터 스트림에 대한 연속질의 처리를 위해서 새로운 접근방법을 제공한다. 즉. 고성능 메인 메모리 DBMS의 높은 삽입과 갱신 성능을 전제로 트리거를 통한 슬라이딩 윈도우의 지원방법을 제시하고. 윈도우에 대한 연속질의는 응용에서 지원하되 효율적인 질의처리를 위해 저장프로시저를 적용한다. 이러한 메커니즘의 연속질의 처리 시스템은 CQL에서 정의한 세 가지 윈도우 유형을 모두 지원할 수 있다.

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그룹특징기반 슬라이딩 윈도우 클러스터링에서의 k-means와 k-medoids 비교 평가 (Comparison between k-means and k-medoids Algorithms for a Group-Feature based Sliding Window Clustering)

  • 양주연;심준호
    • 한국전자거래학회지
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    • 제23권3호
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    • pp.225-237
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    • 2018
  • 대용량 데이터의 발생과 처리가 대중화되면서 대용량 데이터 스트림 처리에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 이 수요에 따라 다양한 대용량 데이터 처리 기술이 개발되고 있다. 한 분야로 주목받고 있는 방식은 슬라이딩 윈도우를 사용한 데이터 스트림 클러스터링이다. 슬라이딩 윈도우를 사용한 데이터 스트림 클러스터링은 윈도우가 이동할 때마다 새로운 클러스터를 생성한다. 기존의 슬라이딩 윈도우 상의 클러스터링 기법은 코어셋(Coreset)을 기반으로 데이터 스트림 클러스터링을 구현하고 있다. 이 연구에서는 코어셋을 활용한 그룹특징을 이용한 알고리즘 내에서 이용하는 클러스터링 알고리즘을 변경하였다. 그리고 이를 통해 제안 알고리즘과 기존 알고리즘의 파라미터 값 변화에 따른 성능 비교 실험을 진행하였다. 개선된 사항에 대해 논하여 두 알고리즘을 비교하고 실험자에게 파라미터에 따른 이용 방향을 제시한다.

데이터 스트림 윈도우 질의를 위한 다중의 연속 MJoin 연산자 공유 처리 (Sharing Multiple Continuous MJoins for Window Queries over Data Streams)

  • 이헌주;박석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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    • pp.43-48
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    • 2007
  • 데이터 스트림 관리 시스템에서 조인 연산자는 질의가 내포하는 여러 연산자들 가운데 상대적인 계산비용이 높은 연산자로, 센서 네트워크와 같이 한정적 정보들이 개별적으로 입력되는 환경에서는 필연적으로 요구된다. 데이터 스트림은 잠재적으로 무한한 크기를 가지므로 조인 연산자는 슬라이딩 윈도우 제약사항을 가져야 하며, 종합적인 결과를 얻기 위해 조인 연산자가 여러 입력을 취할 수 있어야 한다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 슬라이딩 윈도우를 가지는 MJoin 연산자이다. 본 논문에서는 이러한 여러 MJoin 연산자가 시스템에 등록되어 있는 환경을 가정하고, 슬라이딩 윈도우 제약사항과 MJoin의 특성을 반영하여 전역적으로 공유된 질의 실행 계획 수립 및 처리에 관한 문제를 다룬다. 이러한 다중 MJoin에 대한 전역 공유 질의 실행 계획 수립 문제가 NP-Hard임을 증명하고, 근사화 접근 방법을 제안한다. 또한 전역적으로 공유된 질의 실행 계획을 올바르게 수행할 수 있는 처리 기법을 제안한다. 이러한 연구의 노력은 데이터 스트림 환경에서 효율적인 다중 질의 최적화 및 처리기법의 기초 연구로 활용될 수 있다.

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그래프 스트림에서 슬라이딩 윈도우 기반의 점진적 빈발 패턴 검출 기법 (Incremental Frequent Pattern Detection Scheme Based on Sliding Windows in Graph Streams)

  • 정재윤;서인덕;송희섭;박재열;김민영;최도진;복경수;유재수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.147-157
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    • 2018
  • 최근 네트워크 기술 발전과 함께 IoT 및 소셜 네트워크 서비스의 활성화로 인해 많은 그래프 스트림 데이터가 생성되고 있다. 이와 같은 그래프 스트림에서 객체들 사이의 관계가 동적으로 변화함에 따라 그래프의 변화를 탐지하거나 분석하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 스트림에서 이전 슬라이딩 윈도우에서 검출한 빈발 패턴에 대한 정보를 이용해 빈발 패턴을 점진적으로 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이전 슬라이딩 윈도우에서 검출된 패턴이 앞으로 몇 슬라이딩 윈도우동안 빈발할지 또는 빈발하지 않을지를 계산하여 빈발 패턴 관리 테이블에 저장한다. 그리고 이 값을 통해 다음 슬라이딩 윈도우에서는 필요한 계산만 수행함으로써 전체 연산량을 감소시킨다. 또한 패턴 간에 간선을 통해 연결되어있는 것만 하나의 패턴으로 인식함으로써 더 유의미한 패턴만을 검출한다. 본 논문에서는 제안하는 기법의 우수함을 보이기 위해 여러 성능 평가를 진행하였다. 그래프 데이터의 크기가 커지고 슬라이딩 윈도우의 크기가 커질수록 중복되는 데이터가 증가되기 때문에 기존 기법보다 빠른 처리 속도를 나타낸다.

데이터 스트림에서 그래프 기반 기법을 이용한 슬라이딩 윈도우 다중 조인 처리 (Processing Sliding Window Multi-Joins using a Graph-Based Method over Data Streams)

  • 장량;거준위;김경배;이순조;배해영;유병섭
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.25-34
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    • 2007
  • 데이터 스트림 환경에서 셋 이상의 스트림들에 대한 조인연산을 위해 순서를 선택하는 기존 기법들은 항상 간단한 휴리스틱 방법을 이용하였다 그러나 기존 기법들은 조인 선택도나 데이터 수신 비율과 같은 것만 고려하여 일반적인 응용에서 비효율적이며 낮은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 최적의 조인 순서로 그래프 기반의 슬라이딩 윈도우 다중 조인 알고리즘을 제안한다. 이 기법에서 슬라이딩 윈도우 조인 그래프를 먼저 생성하는데, 정점(vertex)은 조인 연산으로 표현되고 엣지(edge)는 슬라이딩 윈도우들 사이의 조인관계를 나타낸다. 그리고 정점 가중치(vertex weight)와 엣지 가중치(edge weight)는 각각의 조인의 비용과 조인 연산들의 상호관계를 표현한다. 이때 데이터 스트림은 빠른 처리를 해야 하므로 메모리 기반의 그래프 기법을 사용한다. 이를 이용하여 최대값만을 이용하여 조인 연산을 수행하는 MVP 알고리즘을 개선하고 이의 그래프에서 최적의 조인 순서를 찾는다. 이를 통한 최종 결과는 중첩-루프(nested loop) 조인 계획을 수행하여 얻어진다. 성능비교를 통하여 제안기법이 기존 기법들보다 우수함을 증명한다.

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시공간 슬라이딩윈도우기법을 이용한 데이터스트림의 인과관계 결합질의처리방법 (Causality join query processing for data stream by spatio-temporal sliding window)

  • 권오제;이기준
    • Spatial Information Research
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    • 제16권2호
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    • pp.219-236
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    • 2008
  • 센서로부터 획득되는 데이터 스트림은 스트림 데이터 간의 인과관계와 같은 다양한 유용한 정보를 포함한다. 센서 스트림에 대한 인과관계 조인질의는 스트림으로부터 인과관계의 (원인, 결과) 쌍을 찾아내는 것이다. 하지만 센서로부터 DSMS로 데이터가 전송될 때 발생하는 지연과 제한된 윈도우 크기로 인해 일부의 인과관계 결과 쌍이 손실될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 데이터 스트림에서 인과관계 조인질의를 처리할 때 고려해야할 시간적, 공간적 그리고 시공간적 관점에 대해 관찰하고 이러한 관찰들을 고려한 다양한 슬라이딩 윈도우 처리 방법들을 제안한다. 제안된 방법들의 성능은 다양한 실험들을 통해 평가되어지는데 실험 결과들은 본 논문에서 제안된 방법들이 기존의 FIFO 방법에 비해 인과관계 질의 처리 결과가 더 정확함을 보여준다.

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