Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.154-156
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2004
센서 네트웍, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 발전하면서 스트리밍 데이터와 같이 무한한 데이터의 처리에 대한 요구가 많이 커지고 있다. 스트리밍 데이터에 대한 질의 처리는 크게 실시간으로 처리가 요구되는 질의와 과거 데이터에 대한 동향 근사치 요청질의로 나누어질 수 있다. 기존의 스트리밍 데이터 처리에 대한 연구들은 실시간 질의 처리만을 고려하고 과거 데이터에 대한 질의에 대한 고려는 미약하다. 그리고 사용자가 과거의 데이터에 대한 동향 분석을 요청하는 질의, 또는 과거 어느 시점의 데이터에 대한 요청 혹은 근사치를 요구하는 질의에 대해서는 처리를 할 수 없는 한계점이 있다. 본 논문에서는 스트리밍 데이터 프로세서의 메모리의 범위를 넘어서서 삭제되는 과거 데이터를 디스크의 I/O처리 속도에 맞추기 위해서 로드 셰딩 기법을 적용해서 저장한 후에 개념 계층을 이용해서 사용자가 원하는 데이터만을 효과적으로 저장하는 기법을 제안한다.
최근 메타버스 산업체 pc 하드디스크 메모리 저장 데이타에 대한 사이버 침해 공격 및 기밀유출 사고대응 방안으로 원격기반 상시 실시간 감시 및 분석 보안 체계를 검토 및 발전 시 요구된다. 이러한 사유는 정보보안 유출 90% 이상은 Edge단 pc에서 발생 되는 것으로 메타버스 산업보안기밀 유출 1건당 평균 10억 2,000만원 등의 유형 및 무형 피해(2018보안과 관련된 가장 중요한 팩트와 수치통계 2018.10.16일 IT WORLD) 발생의 근본에 대한 대응과 동시에 IT인프라 구축 시 연동 통합으로 네트웍 시스템 웹 등 영역에서 발생되는 악성코드 공격 대상 등의 대상이 되므로 이에 대한 대응책으로 Deep-Acess기반 상시 실시간 원격 메모리 분석 및 감사(audit)체계 개념이 핵심이다.
In this paper, we describe the design of a fusion labeling system which is controlled by the Wi-Fi signals. The Current labeling system which is used in the industry is designed to work independently on the production line not connected with internet network services. For such reasons, it is very inconvenient for the labeling system to transfer such labeling data of the production line to the server computer. We propose a labeling system connected to the Wi-Fi service being able to send real-time transmission of labeling data. This system can supply the labeling data of production line to the server computer in realtime and improve the production quality than the existing system.
There are cases that revoke the certification because of disclosure of private key, deprivation of qualification and the expiration of a term of validity based on PKI. So, a user have to confirm the public key whether valid or invalid in the certification. There are many method such as CRL, Delta-CRL, OCSP for the cert-validation of certification. But these method many problems which are overload traffic on network and the CRL server because of processing for cert-validation of certification. In this paper we proposed the realtime cert-validation of certification method which solved problems that are data integrity by different time between transmission and receiving for CRL, and overload traffic on network and the CRL server based on DARC.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10c
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pp.202-204
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2001
가상 세계의 공유 개념은, 특히 사용자들이 인터넷 같이 대규모 네트웍을 통해 지역적으로 분산된 경우는 복제가 수용할 수 있는 상호작용 성능을 제공하기 때문에 각 사용자의 사이트에 정보를 복제함으로써 확장된다. 그러나, 다수의 동시 갱신은 replicas간의 일관되지 않은 뷰를 일으키게 될 것이다. 따라서, 동시성 제어가 복제자들간에 일관된 상태를 유지하도록 하기 위한 중요한 요소가 된다. 우리는 단지 대상 객체의 주변에 있는 사용자들만이 소유권 요청을 다중 전송하게 하는 확장성 있는 예측기반 동시성 제어 스킴을 제안했었다. 이 작업에서, 우리는 모든 사용자들이 동일한 속도론 가지고 가상 세계를 이동한다고 가정했다. 이것은, 그러나, 좀더 사실성을 더하기 위해 사용자가 가상 세계와 상호작용을 할 매 그들의 이동속도를 변경하도록 하는 네트웍 게임같은 네트웍 가상 환경에서는 너무 common 하다. 본 논문은 다양한 속도를 가진 사자를 지원하기 위한 확장을 제안한다. 확장된 스킴은 다른 속도의 수만큼의 다중 Entity Radii를 가지며 각 속도를 가진 사용자에게 분리된 큐를 할당한다. 각 큐는 다음 소유자 후보를 예측하기 위해 동시에 예측을 수행하고 선택된 후보들간에서 최소의 Predicted Collision Time을 가지는 최종 후보자가 선택된다. 이는 사용자의 속도에 기반을 둔 적절한 Entity Radius를 사용함으로써 소유권의 timely advanced transfer과, 다른 이돔 속도와 latency를 가지는 사용자들 간의 간섭을 줄임으로써 공정(공평)한 소유권 양도, 그리고 불필요한 소유권 전송을 줄임으로써 놓은 예측 정확도를 제공한다.성을 지닌 AMMQL 학습법은 로봇축구와 같이 끊임없이 실시간적으로 변화가 일어나는 다중 에이전트 환경에서 특히 높은 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 AMMQL 학습방법의 개념을 소개하고, 로봇축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습에 어떻게 이 학습방법을 적용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.다.으로서 hemicellulose구조가 polyuronic acid의 형태인 것으로 사료된다. 추출획분의 구성단당은 여러 곡물연구의 보고와 유사하게 glucose, arabinose, xylose 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.12
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pp.2315-2320
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2006
A real-time frame-layer rate control algorithm with a token bucket traffic shaper is proposed for low bit rate video coding. The proposed rate control method uses a non-iterative optimization method for low computational complexity, and performs bit allocation at the frame level to minimize the average distortion over an entire sequence as well as variations in distortion between frames. In order to reduce the quality fluctuation, we use a sliding window scheme which does not require the pre-analysis process. Therefore, the proposed algorithm does not produce time delay from encoding, and is suitable for real-time low-complexity video encoder. Experimental results indicate that the proposed control method provides better visual and PSNR performances than the existing rate control method.
In recent years, as remotly-sensed image processing technologies have been improved and spread widely in the application areas, many new requirements for the image processing technologies have arisen. However, it is difficult and costly to access remotely-sensed image processing systems. Moreover, these systems have thier own processing facilities which are not easily accessible for general users. In this paper, those problems are challenged by adopting Internet as a universal information network for accessing remotly-sensed image DBMS and by allowing users to work remotely on the image processing. A remotly-sensed image processing system which can be accessed via Internet was designed and implemented. This system can be used to manipulate images over remote DBMS. The Illustra object-oriented relational DBMS with CGI(Common Gateway Interface) web interface was used in this project. The client consists of a WWW(World Wide Web) Netscap$e^{TM}$ browser, and the server consists of HTTPD(Web daemon), Illustra DBMS and Java modules in order to process the image being displayed. The developed system was tested on LAN environment and the service response time met the requirements.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.5
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pp.552-559
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2005
Recurrent neural networks(RNNs) trained with gradient based such as real time recurrent learning(RTRL) has a drawback of slor convergence rate. This algorithm also needs the derivative calculation which is not trivialized in error back propagation process. In this paper a derivative free Kalman filter, so called the unscented Kalman filter(UKF), for training a fully connected RNN is presented in a state space formulation of the system. A derivative free Kalman filler learning algorithm makes the RNN have fast convergence speed and good tracking performance without the derivative computation. Through experiments of nonlinear channel equalization, performance of the RNNs with a derivative free Kalman filter teaming algorithm is evaluated.
Young-Geun Kim;Seung-Hyeon Kim;Jung-Kon Kim;Won-Jung Kim
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.189-196
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2024
Frequent false positives alarm from the Intelligent Selective Control System have raised significant concerns. These persistent issues have led to declines in operational efficiency and market credibility among agents. Developing a new model or replacing the existing one to mitigate false positives alarm entails substantial opportunity costs; hence, improving the quality of the training dataset is pragmatic. However, smaller organizations face challenges with inadequate capabilities in dataset collection and refinement. This paper proposes an automatic human pose data collection system centered around a human pose estimation model, utilizing camera-based sensor fusion techniques and edge devices. The system facilitates the direct collection and real-time processing of field data at the network periphery, distributing the computational load that typically centralizes. Additionally, by directly labeling field data, it aids in constructing new training datasets.
Place recognition is necessary for a mobile user to be provided with place-dependent information. This paper proposes real-time video based place recognition system that identifies users' current place while moving in the building. As for the feature extraction of a scene, there have been existing methods based on global feature analysis that has drawback of sensitive-ness for the case of partial occlusion and noises. There have also been local feature based methods that usually attempted object recognition which seemed hard to be applied in real-time system because of high computational cost. On the other hand, researches using statistical methods such as HMM(hidden Markov models) or bayesian networks have been used to derive place recognition result from the feature data. The former is, however, not practical because it requires huge amounts of efforts to gather the training data while the latter usually depends on object recognition only. This paper proposes a combined approach of global and local feature analysis for feature extraction to complement both approaches' drawbacks. The proposed method is applied to a mobile information system and shows real-time performance with competitive recognition result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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