• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권1호
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• pp.15-30
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• 2001

서브시퀀스 매칭은 질의 시퀀스와 유사한 서브시퀀스를 가지는 데이터 시퀀스와 해당 서브시퀀스의 위치를 찾는 문제이다. 본 논문에서는 윈도우를 구성하는 방법의 이원성을 이용한 새로운 서부시퀀스 매칭 방법인 Dual-Match는 윈도우를 구성하는 방법에 있어서 Faloutsos 등이 사용한 방법(간단히 FRM 이라한다)의 이원적 접근법이다. 즉, FRM에서는 데이터 시퀀스를 슬라이딩 윈도우로 나누고 질의 시퀀스를 디스조인트 윈도우로 나누는 방법을 사용한 반면, Dual-Match에서는 데이터 시퀀스를 디스조이트 윈도우로 나누고 질의 시퀀스를 슬라이딩 윈도우로 나누는 방법을 사용한다. FRM은 색인에 필요한 저장공간을 줄이기 위하여 개별 점 대신 최소 포함 사각형만을 저장함으로 인하여 많은 착오해답(유사하지 않은 후보 서브시퀀스)을 발생시켰다. Dual-Match는 FRM과 비슷한 크기의 저장공간에 개별 점을 직접 저장함으로써 이 문제를 해결한다. 실험결과, Dual-Match는 많은 경우에 있어서 FRM에 비하여 후보 개수를 크게 줄이고 성능을 향상시켰다. 특히, 선택률이 낮은 경우($10^{-4}$이하)에는 후보 개수를 최대 8800배 까지 줄이고, 페이지 액세스 횟수를 최대 26.9배까지 줄였으며, 성능을 최대 430배까지 향상시켰다. 또한, 동일한 크기의 색인을 생성하는데 있어서 Dual-Match는 FRM보다 4.10~25.6배 빠르게 색인을 구성하였다. 이는 색인 구성시에 CPU 오버헤드의 많은 부분을 차지하는 저차원 변환의 횟수를 FRM에 비해 크게 줄이기 때문이다. 이 같은 결과로 볼 때, Dual-Match는 대용량 데이터베이스에 대한 서부시퀀스 매칭의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 획기적인 연구 결과라 믿는다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.610-613
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• 2022

센서 데이터의 중요성이 커지면서 센서 데이터 처리 연구의 수요가 증가하고 있다. 센서 데이터 기반의 딥러닝 모델 개발 시, 센서 데이터 단일 값에 의한 출력이 아닌 시계열적인 특성을 반영하여 연속적인 데이터 간의 연관성을 파악할 수 있는 슬라이딩 윈도우 기법을 통해 효율적으로 데이터를 분석하고 처리할 수 있다. 하지만, 기존의 방법들은 학습 성능(학습 시간 및 모델 성능)에 미치는 영향을 평가하는 기준 없이 입력 데이터의 윈도우 사이즈를 임의로 설정하여 데이터를 처리해 왔다. 따라서, 본 논문은 학습 시간과 모델 성능을 기준으로 센서 데이터의 윈도우 사이즈 최적화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 전류를 이용하여 스위치와 다이오드 온도를 추정하는 가상 센서(virtual sensor) 실험 테스트베드에 적용하여, 학습 시간 중심으로는 5%의 윈도우 사이즈를, 모델 성능 중심으로는 R2 SCORE 의 값을 0.9295 로 갖는 8%의 윈도우 사이즈가 최적으로 도출되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.912-919
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• 2005

문서 범주화에서 이진 분류를 다중 분류에 적용할 때 일반적으로 '한 범주에 적합-다른 모든 범주에서는 부적합(One-Against-All) 판정 방법'을 사용한다. 하지만, 이러한 '한 범주에 적합-다른 모든 범주에서는 부적합 판정 방법'은 한 가지 문제점을 가지는데, 적합(positive) 집합의 문서들은 사람이 직접범주를 할당한 것이지만 부적합(negative) 집합의 문서들은 사람이 직접 범주를 할당한 것이 아니기 때문에 오류 문서들이 많이 포함될 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 슬라이딩 원도우(sliding window) 기법과 EM 알고리즘을 이진 분류 기반의 문서 범주화에 적용할 것을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 오류 문서들을 추출하고 이들을 EM알고리즘을 사용해서 다시 범주를 할당함으로써 이진 분류 기반의 문서 범주화 기법의 성능을 향상시킨다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.604-607
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• 2006

Self-heating 키 분배 기법은 불안정한 네트워크 환경에서 그룹 키를 설정할 수 있게 하며, 그룹을 가입하거나 탈퇴하는 멤버 노드들에 의한 공모 공격에 대한 안전성으로 인하여, 센서 네트워크 환경에 적합한 방식이다. 하지만 기존에 제안된 Self-healing 키 분배 기법들은 브로드캐스트 되는 메시지의 통신량과 그룹 멤버의 그룹 키 복원을 위한 정보 저장량 측면에서 비효율적인 문제가 있다. 본 논문에서는 슬라이딩 윈도우(Sliding Window) 개념을 도입함으로써 향상된 Self-healing 키 분배 기법을 제안하여, 브로드캐스트 되는 메시지의 크기를 줄이고 멤버 노드 단위의 메모리에 대한 효율성을 향상시킨다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권3호
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• pp.16-19
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• 2011

차등화 서비스는 패킷 표식에 근거하여 IP 패킷의 서비스 품질을 보장하는 기법으로 패킷들은 사용자의 요구에 따라 우선 순위가 다르게 부여된다. 혼잡한 시기에는 낮은 우선순위의 패킷들이 높은 우선순위의 패킷들보다 더 많이 폐기된다. 패킷에 표식을 달기 위한 방법을 결정하기 위해 다양한 정책 모델들이 사용된다. 본 논문은 3 색 표식을 갖는 타임 슬라이딩 윈도우의 정책 모델을 사용하는 차등화 서비스의 성능을 고찰하였다. NS-2를 이용한 실험 결과, 차등화 서비스를 적용하여 사용자가 요구하는 서비스 품질을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.181-183
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• 2001

본 논문에서는 대용량 시퀸스 데이터베이스에서 타임 워핑을 지원하는 인텍스 기반 서브시퀸스 매칭에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀸스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀸스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 최근의 연구에서 타임 워핑을 지원하는 효과적인 전체 매칭 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 이 기존의 연구에 슬라이딩 윈도우 개념을 결합하는 새로운 기법을 제안한다. 인덱싱을 위하여, 각 슬라이딩 윈도우와 대응되는 서브시퀸스로부터 특징 벡터를 추출하고, 이 특징 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 구성한다. 질의 처리를 위하여, 조건을 만족하는 질의 접두어들에 대한 특징 벡터들을 이용하여 인덱스 검색을 수행한다. 제안된 기법은 대용량의 데이터베이스에서도 효과적인 서브시퀸스 매칭을 지원한다. 본 연구에서는 제안된 기법이 착오 기각을 유발시키지 않음을 증명하고, 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1157-1158
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• 2023

자율주행 시스템에서 차선 인지는 주행의 성능과 안전에 중요한 역할을 한다. 차선 인지 분야에서는 다양한 알고리즘이 사용된다. 본 논문에서는 슬라이딩 윈도우 기법을 사용한 알고리즘을 기반으로, 더 정확하고 효율적인 차선 인지를 위한 개선 방안을 소개한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권6호
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• pp.355-366
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• 2002

본 논문에서는 2차원 히스토리 풀과 슬라이딩 윈도우를 이용한 MPEG-4 비디오 프레임 기반 비트 생성을 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 영상 특성에 따라 코딩 결과를 분류하여 2차원 히스토리 풀에 저장한다. 슬라이딩 윈도우를 이용하여 코딩하려는 영상 프레임의 특성과 비슷한 특성을 갖는 코딩 결과들을 풀에 저장된 결과로부터 수집한다. 마지막으로 수집된 코딩 결과를 이용하여 귀환회귀를 수행하는 방법이다. 제안된 방법을 이용하면 양자화 스텝 결정 시 외삽이 발생되는 경우를 줄여줌으로써 급변하는 영상 특성 변화에 적극적으로 대처할 수 있다. 제안된 비트 생성을 제어 방법은 기존의 MPEG-4 프레임 기반 비트 생성을 제어 방법에 비해 전송선로의 제약을 만족하는 프레임 당 발생된 비트량, 피크 신호 대 잡음비 그리고 프레임 스킵 수의 비교에 있어서 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권11A호
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• pp.1105-1116
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• 2008

Cognitive Radio(CR)는 실제로 사용하지 않는 주파수 대역을 스스로 찾아서 이용함으로써 스펙트럼 효율을 향상시킬 수 있는 기술이다. 현재 사용되지 않는 스펙트럼 대역과 우선사용자(primary user)에 의해 점유되는 대역들을 찾기 위한 스펙트럼 센싱(spectrum sensing)은 CR 시스템에서 중요한 기술의 하나라고 말할 수 있다. 지금가지 연구된 스펙트럼 센싱 방법 중 에너지 검출 방식은 계산의 복잡도가 낮고 비교적 쉽게 구현 할 수 있어서 일반적으로 널리 사용되는 방식이지만 몇 가지 문제점들을 가지고 있다. 특히 불확실한 잡음 전력이 존재하는 환경에서는 에너지 검출기의 성능이 감쇠되기 때문에 이를 해결하기 위해 슬라이딩 윈도우 기반 에너지 검출 기법을 제안하였다. 이 방식은 슬라이딩 윈도우를 이용하여 관심대역에서 신호와 잡음이 가진 에너지를 분리하고 잡음을 제외한 신호의 에너지를 계산해서 우선사용자 신호의 존재 여부를 판단한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 에너지 검출 기법이 기존의 에너지 검출 방식 보다 우수한 성능을 지닌 다는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권4호
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• pp.175-180
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• 2012

본 논문은 Haar-like 특징을 이용한 고성능 보행자 및 차량 인식 회로를 제안한다. 제안하는 회로는 영상의 매 프레임 마다 슬라이딩 윈도우를 적용하여 Haar-like 특징을 추출하고 보행자 및 차량을 인식한다. Haar-like 특징 추출 회로는 슬라이딩 윈도우 당 200개의 Haar-like 특징을 추출하며, 추출된 특징들은 AdaBoost 인식 회로에서 사용된다. 제안하는 회로는 속도 향상을 위해 병렬 회로 구조를 적용하였으며 두 개의 슬라이딩 윈도우가 동시에 보행자 또는 차량을 인식한다. 제안하는 고성능 보행자 및 차량 인식 회로는 Verilog HDL로 설계하였으며 130nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 게이트 수준의 회로로 합성하였다. 합성된 회로는 1,388,260개의 게이트로 구성되며 최대 동작 주파수는 203MHz이다. 제안하는 회로는 $640{\times}480$ 영상을 초당 약 47.8장 처리할 수 있기 때문에 보행자와 차량을 실시간으로 인식하기 위해 사용될 수 있다.