• The KIPS Transactions:PartA
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• v.16A no.5
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• pp.327-338
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• 2009

Recently, with the advance of computing and networking technique, the high speed internet becomes widespread, however, it is still hard job to do streaming the media which requires high network bandwidth over the internet. Previous researches for streaming over the internet mainly proposed techniques that controls the QoS(Quality of Service) of the media in proportion to the network status. Though, this could be the solution for the service provider while the service user who wants constant QoS may not satisfy with variable QoS. In the paper, we propose a network adaptive prefetching technique, PAP, for guarantee of constant QoS. The PAP prefetches frames by increasing the frame transmission rate while the available network bandwidth is high. The PAP uses the prefetched frames to guarantee the QoS while the available network bandwidth is low and increases the playout interval to prevent buffer underflow. The experiment result shows that the proposed PAP could guarantee the constant QoS by prefetching the frames adaptively to the network bandwidth with the characteristic of video stream.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.8
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• pp.361-368
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• 2016

While dimension reduction methods on high dimensional data have been widely studied, research on dimension reduction methods for high dimensional streaming data with concept drift is limited. In this paper, we review incremental dimension reduction methods and propose a method to apply dimension reduction efficiently in order to improve classification performance on high dimensional streaming data with concept drift.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1166-1169
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• 2012

본 논문은 사용자 행동인식을 위해 기존 PSO (Particle Swarm Optimization) 알고리즘의 경계선을 통한 데이터 분류에서 데이터의 수집환경에 의해 발생하는 문제를 벡터의 길이비교를 이용한 보정을 통해 보완한 알고리즘을 제안한다. 기존의 PSO 알고리즘은 데이터 분류를 위해서 데이터의 최소, 최대값을 이용하여 경계를 생성하고, 이를 이용하여 데이터를 분류하였다. 그러나 PSO를 이용하여 행동인식을 할 때 행동이 수집되는 환경에 따라서 경계에 포함되지 못해 행동이 분류되지 못하는 문제가 있다. 이러한 분류의 문제를 보완하기 위해 경계를 벗어난 데이터와 각 행동을 대표하는 데이터의 벡터 길이를 계산하고 최소길이를 비교하여 분류한다. 실험결과, 기존 PSO 방법에 비해 개선된 방법이 평균적으로 앉기 1%, 걷기 7%, 서기 7%의 개선된 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.30-32
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• 2017

낸드 플래시 메모리는 데이터 용량의 급격한 증가로 인해서 저장장치로 널리 사용되게 되었으나, 마찬가지로 급격히 증가하는 에러 발생률에 의해서 저장장치의 신뢰성에 문제가 되고 있다. 일반적으로 에러 발생에 대한 보정을 위해서 낸드 플래시 메모리는 ECC 기법을 사용하는데, 본 논문에서는 압축기법을 활용하여 줄어든 유효 데이터에 대한 적응적 ECC 기법을 적용함으로써 에러 발생시 에러 보정능력을 향상시켜줄 수 있는 기법을 제안하였다. 이러한 에러 보정방법을 통해서 낸드 플래시 메모리 기반의 저장 시스템에 대한 에러 발생률이 낮아짐을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.109-112
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• 2003

본 논문은 비트 플레인의 위치에 따라 정보 삽입량에 대한 주관적이고 고정적인 임계치가 아니라 비트 플레인의 가중치를 고려하여 각 영상의 비트 플레인별 적응적인 임계값에 따라 최대 정보량을 삽입하고 추출하는 알고리즘을 연구하였다. 다양한 이미지를 대강으로 고정 임계값을 적용하는 기존의 방법과 영상의 특징에 따라 비트 플레인별 임계값이 적응적으로 산출되는 제안한 방법에 대해서 최대용량을 측정하고, 같은 양의 정보를 삽입한 후 화질을 비교 분석하였다. 그 결과 기존의 방법보다 용량면이나 화질면에서 나은 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1170-1172
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• 2008

본 논문에서는 적응적 이러닝 시스템을 구현하기에 다소 미흡하였던 SCORM 2004 국제표준을 수정한 새로운 표준을 제안한다. 학습자가 선택하는 과목과 학습객체에 대한 데이터 모델을 분리하였고, 이것을 이용한 API 메소드를 추가하였다. 또한 학습객체정보, 그것들의 관계와 과목을 구성하는 학습객체들의 경로에 대한 정보를 설명하는 섹션을 Manifest 파일에 추가하였다. 기존 SCORM 2004 를 수정한 새로운 표준을 따르면 학습자가 과목을 선택하는 시점과 학습 객체가 선택되는 시점을 분리할 수 있고, 기존 학습객체 단위보다 상위 단위의 학습객체 시퀀싱이 가능하게 되어 효율적인 적응적 이러닝 시스템을 구현할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.442-445
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• 2023

최근 딥러닝 및 로봇기술의 발전으로 인해 대량의 데이터를 빠르게 수집하고 처리하는 연구 분야들로 확대되었다. 이와 관련된 한 가지 분야로써 다중 로봇을 이용한 분산학습 연구가 있으며, 이는 단일 에이전트를 이용할 때보다 대량의 데이터를 빠르게 수집 및 처리하는데 용이하다. 본 연구에서는 기존 Distributed Neural Network Optimization (DiNNO) 알고리즘에서 제안한 정적 분산 학습방법과 달리 단계적 분산학습 방법을 새롭게 제안하였으며, 모델 성능을 향상시키기 위해 원시 변수를 근사하는 단계수를 상수로 고정하는 기존의 방식에서 통신회차가 늘어남에 따라 점진적으로 근사 횟수를 높이는 방법을 고안하여 새로운 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 정성 및 정량적 성능 평가를 수행하기 MNIST 분류와 2 차원 평면도 지도화 실험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 알고리즘이 기존 DiNNO 알고리즘보다 동일한 통신회차에서 높은 정확도를 보임과 함께 전역 최적점으로 빠르게 수렴하는 것을 입증하였다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.9C no.6
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• pp.953-960
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• 2002

Rel-time application programs have constraints which need to be met between media-data. It is client-leading synchronization that is absorbing variable transmission delay time and that is synchronizing by feedback control and palyout control. It is the important factor for playback rate and QoS if the buffer level is normal or not. This paper, The method of maintenance buffer normal state transmits in multimedia server by appling feedback of filtering function. And synchronization method is processing adaptive playout time for smooth presentation without cut-off while media frame is skip. When audio frame which is master media is in upper threshold buffer level we decrease play out time gradually, low threshold buffer level increase it slowly.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.3
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• pp.282-291
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• 2001

In this paper, an efficient VLSI architecture of Shape Adaptive Discrete Cosine Transform(SADCT) based on systolic array is proposed. Since transform size in SADCT is varied according to the shape of object in each block, it are dropped that both usability of processing elements(PE´s) and throughput rate in time-recursive SADCT structure. To overcome these disadvantages, it is proposed that the architecture based on a systolic way structure which doesn´t need memory. In the proposed architecture, throughput rate is improved by consecutive processing of one-dimensional SADCT without memory and PE´s in the first column are connected to that in the last one for improvement of usability of PE. And input data are put into each column of PE in parallel according to the maximum data number in each rearranged block. The proposed architecture is described by VHDL. Also, its function is evaluated by MentorTM. Even though the hardware complexity is somewhat increased, the throughput rate is improved about twofold.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.4
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• pp.1-11
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• 2009

Recently there has arisen concern in both the database community and the graphics society about data retrieval from large motion databases because the high dimensionality of motion data implies high costs. In this circumstance, finding an effective distance measure and an efficient query processing method for such data is a challenging problem. This paper presents an elaborate motion query processing system, SMoFinder (Similar Motion Finder), which incorporates a novel kinematic distance measure and an efficient indexing strategy via adaptive frame segmentation. To this end, we regard human motions as multi-linkage kinematics and propose the weighted Minkowski distance metric. For efficient indexing, we devise a new adaptive segmentation method that chooses representative frames among similar frames and stores chosen frames instead of all frames. For efficient search, we propose a new search method that processes k-nearest neighbors queries over only representative frames. Our experimental results show that the size of motion databases is reduced greatly (${\times}1/25$) but the search capability of SMoFinder is equal to or superior to that of other systems.