• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.4
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• pp.53-63
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• 2013

This paper presents an importance sampling(IS) embedded experimental frame(EF) design for efficient Monte Carlo (MC) simulation. To achieve IS principles, the proposed EF contains two embedded sub-models, which are classified into Importance Sampler(IS) and Bias Compensator(BC) models. The IS and BC models stand between the existing system model and EF, which leads to enhancement of model reusability. Furthermore, the proposed EF enables to achieve fast stochastic simulation as compared with the crude MC technique. From the abstract two case studies with the utilization of the proposed EF, we can gain interesting experimental results regarding remarkable enhancement of simulation performance. Finally, we expect that this work will serve various content areas for enhancing simulation performance, and besides, it will be utilized as a tool to understand and analyze social phenomena.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.21 no.1
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• pp.125-133
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• 2011

According to proliferation of mobile devices, security threats have been continuously increased such as illegal or unintentional file transmission of important data to an external mass-storage device. Therefore, we propose a protection method to prohibit an illegal outflow to this device and implement this method. This method extracts signatures from random locations of important file and uses them to detect and block illegal file transmission. To get signatures, a target file is divided by extracting window size and more than one signatures are extracted in this area. To effective signature sampling, various extraction ways such as full, binomial distribution-based and dynamic sampling are implemented and evaluated. The proposed method has some advantages. The one is that an attacker cannot easily predict the signature and its extraction location. The other is that it doesn't need to modify original data to protect it. With the help of these advantages, we can say that this method can increase efficiency of easy-to-use and it is a proper way leakage prevention in a mobile device.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.29 no.10
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• pp.811-816
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• 2018

When applying the MLFMM algorithm to a large scattering problem, the accuracy of the calculation of the transfer function has a crucial effect on the final simulation results. The numerical accuracy for the double integral on the unit sphere is strongly dependent on the sampling number. With an increasing the sampling points, the overall required memory and running time of the MLFMM simulation also increases. Hence, an optimal over-sampling rate for the number of the sampling points is numerically obtained, which is verified for a real large scattering problem.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.2
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• pp.171-177
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• 2011

Accuracy and computing time are considerable issues in machine learning. In general, the computing time for data analysis is increased in proportion to the size of given data. So, we need a sampling approach to reduce the size of training data. But, the accuracy of constructed model is decreased by going down the data size simultaneously. To solve this problem, we propose a new statistical sampling method having similar performance to the total data. We suggest a rule to select optimal sampling techniques according to given data structure. This paper shows a sampling method for reducing computing time with keeping the most of accuracy using cluster sampling, stratified sampling, and systematic sampling. We verify improved performance of proposed method by accuracy and computing time between sample data and total data using objective machine learning data sets.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.101-104
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• 2014

3차원 영상 제작을 위해서는 장면의 색상 영상과 함께 깊이 정보가 필요하다. 일반적으로 깊이를 측정하는 TOF 카메라에 의해 획득된 깊이 영상은 컬러 영상에 비해 매우 작은 해상도의 영상을 갖게 되는 문제가 있다. 따라서 색상 영상과 함께 3차원 영상 제작에 깊이 영상을 사용하기 위해서는 저해상도 깊이 영상의 업샘플링 방법이 필요하다. 특히 컬러 영상에서 사물 간의 경계에 해당하는 부분에서 색상 차이를 인지하지 못하여 깊이 맵을 부적절하게 처리하게 되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 색상 영상에서 경계부분에 해당하는 영역을 이용하여 저해상도 깊이 영상을 업샘플링 하는 방법을 제안한다. 깊이 영상을 업샘플링 할 때 중요하게 다루어야 할 경계 부분을, 고해상도 색상 영상과 저해상도 깊이 영상을 이용하여 찾아낸다. 색상 경계 부분을 고려하여 깊이 영상 업샘플링을 위한 에너지 함수를 MRF를 이용하여 모델링하고, 신뢰 확산(belief propagation)방법을 이용하여 에너지 함수 최적화를 수행한다. 제안한 방법은 기존의 다른 에너지 함수나 필터 기반 업샘플링 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.127-134
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• 2009

In spite of controversial debates on aesthetic issues of computer-generated electronic music, rapid advancement of music technologies in the past decade have resulted proliferation of using virtual software synthesizers and samplers in music composition. Computer-based music production platform has become not only a norm among some of contemporary music composers but also vital apparatus for their compositional process. There are two imperative parts of this compositional process involving sampling in computer-based music production, which are commercially available sample libraries that include pre-recorded audio samples, and music production software that processes them. The purpose of this study is to investigate the process and effectiveness of reconstructive compositional process utilizing distinctive features of sampling on computer music production software. This study addresses issues such as: the definition of audio sampling, how sampling is incorporated in compositional process, and what features of music production software are particularly effective in various musical expressions. The result of this study will hopefully accommodate and fulfill the needs of electronic and acoustic musicians' creativeness.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.535-538
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• 2004

마이크로폰을 이용하여 평면상에 직교형으로 배열된 음인 도래 방향 탐지 시스템을 구성하고, A/D 변환에 있어 일반저인 샘플링 기법과 spilt-beam형 어군 탐지 시스템에 적용된 4분 샘플링 기법을 이용하여 공기중에서의 음원의 토래 방향 탐지 성능에 관한 실험을 수행하였다. 일반 실내에서 단일 주파수의 음원에 대하여 직교형 마이크로폰 배열을 사용한 음인 토래 방향 탐지 시스템 및 4분 샘플링 기법의 적용이 유용함을 확인하였다.

• 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 Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.559-562
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• 2022

본 논문에서는 젖은 머리카락의 응집력을 효율적으로 표현할 수 있는 적응형 샘플링 기법을 제안한다. 젖은 헤어는 인접 머리카락과 달라붙어 머리카락 하단으로 뭉치는 응집력 형태를 지닌다. 헤어 동역학은 수많은 입자 구조로 연결되어있으며 머리카락의 상호작용을 고려하는 젖은 헤어의 경우 응집력 계산이 개별적인 머리카락 단위로 표현되기 때문에, 이를 위한 계산과정을 효율적으로 풀어내는 것은 중요하다. 본 논문에서는 젖은 헤어의 시뮬레이션을 효율적으로 계산하기 위해 밀도와 각도, 그리고 포화도를 고려한 적응형 샘플링 기법을 제안한다. 이는 속도와 메모리 측면에서 최적화가 가능하며 헤어 입자의 추가와 삭제를 통해 사실적인 젖은 머리카락의 응집력 표현을 실시간으로 표현할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실제 젖은 헤어와 유사한 결과를 보여주며, 실시간 프로그램에서 사람의 젖은 모발 또는 동물의 젖은 털의 특징 등을 표현하는데 응용할 수 있다.

• Industry Promotion Research
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• v.8 no.1
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• pp.111-117
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• 2023

Sampling inspection methods for quality control have been proposed a lot in the industry. However, the sampling inspection method for reliability, which is a quality over time, has been relatively less presented, and there are not many literatures that are clearly summarized. Therefore, this paper focuses on the reliability conformity test to verify that the reliability evaluation scale value of the target is satisfied during the reliability test. To this end, first, we look at the conditions that both consumers and producers can satisfy in terms of the OC curve and find out what sampling methods satisfy the desired level of producer risk and consumer risk. Next, two methods of the reliability sampling methods such as attribute and variable reliability sampling methods are examined. Specifically, the attribute reliability sampling method is a form of sampling plan where n samples are tested for a certain period of T hours and the lot is accepted if the number of failures is less than or equal to a certain number c. On the other hand, the variable reliability sampling method is a form of sampling plan where the lot is accepted if the reliability evaluation scale such as MTBF satisfies a certain standard. Both sampling plans may also use inspection tables.