• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.18 no.2
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• pp.129-137
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• 2008

In this paper, we propose an improved Bayesian Filtering mechanism to reduce the False Positives that occurs in the existing Bayesian Filtering mechanism. In the existing Bayesian Filtering mechanism, the same Bayesian Filtering DB trained at the e-mail server is applied to each e-mail user. Also, the training method using receiving e-mails only could not provide the high quality of ham DB. Due to these problems, the existing Bayesian Filtering mechanism can produce the False Positives which misclassify the ham e-mails into the spam e-mails. In the proposed mechanism, the sending e-mails of the user are treated as the high quality of ham information, and are trained to the Bayesian ham DB automatically. In addition, by providing a different Bayesian DB to each e-mail user respectively, more efficient e-mail filtering service is possible. Our experiments show the improvement of filtering accuracy by 3.13%, compared to the existing Bayesian Filtering mechanism.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.393-396
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• 2008

센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 비교를 요구하므로 인-네트워크 처리가 쉽지 않다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 많은 False Positive 발생에 따른 불필요한 데이터 전송과 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 상향식 필터 설정을 통한 스카이라인 질의 처리 기법과 필터링 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터테이블(SFT)설정하는 상향식 필터링을 수행한다. 그리고 선-필터링(Pre-filtering) 기법을 통해 필터효과를 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 MFTAC기법과 비교하였으며, 그 결과 평균 False Positive가 평균 84.44% 감소하였고, 네트워크 수명이 약 75.99% 증가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1371-1372
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• 2012

협업 필터링은 유사한 사용자를 선별하여 아이템을 추천하는 대표적인 추천 방법이다. 협업 필터링을 이용한 추천에서 추천 품질은 유사 사용자를 선별하는 기법에 따라 크게 달라질 수 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 추천의 품질을 크게 개선 시킬 수 있는 새로운 유사 사용자 선별 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 Earth Mover's Distance (EMD)를 이용하여 사용자간의 유사도를 정의한다. EMD를 적용하기 위해서 각 사용자를 히스토그램으로 표현하며, 히스토그램 빈(bin)간의 거리를 정의한다. 이렇게 정의된 유사도를 이용하여 타깃 사용자와 유사한 사용자들을 선별하며, 이를 기반으로 타깃 사용자가 부여한 타깃 아이템에 대한 점수를 예측한다. 다양한 실험을 통하여, 제안된 기법이 기존 기법들과 비교하여 추천의 정확도를 최대 30%까지 향상시키는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.6_1
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• pp.529-538
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• 2012

By using an algorithm derived by a multiple linear regression analysis, a technique for filtering was developed; and by using the developed technique, the results of conducting filtering of the raw data collected via scanning with a terrestrial LiDAR the actual sloped terrain was analyzed. As such, when filtering was applied by dividing the observation areas into two areas with the topographical line as a reference in order to improve the filtering accuracy, it was seen that the filtering accuracy improved by about 8.73% as compared to when filtering was applied without dividing the observation area. In addition, considering the fact that the accuracy improved by 5~7% when the sloped sides of a multicurvature topography were divided and a complex filtering applied as compared to when filtering was applied for the entire area or by regions, it can be asserted that the accuracy was higher when a complex filtering was conducted by dividing the sloped areas where the slope is not constant due to the multi-curvature of topography.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.1
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• pp.113-118
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• 2015

Recommendation system is filtering for users require appropriate information from increasing information. Recommendation system is provides the information based on user information or content that information entered in the original through process of filtering through the algorithm. Recommend system is problems with Cold-start, and Cold-start is not enough information in the occurrences for new users of recommend system in the new information to the user when recommend. Cold-start is should meet to resolve the user of information and item information. In this paper, Suggest for movie recommendation system on collaborative filtering techniques and content-based filtering techniques based to a hybrid of a hybrid filtering techniques to solve problems in cold-start.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.25-28
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• 1999

본 연구에서는 finite impulse response (FIR) 필터에 의해 인식기의 입력 특징벡터가 필터링되는 경우에 hidden Markov model (HMM) 파라미터를 적응시키는 새로운 기법을 제안한다. 제안한 적응 기법은 필터링에 의해 변환된 특징벡터에 대해 HMM 파라미터를 다시 학습시킬 필요가 없으며 주어진 FIR필터 계수만을 사용하여 HMM 파라미터를 적응시킬 수 있다. 개발된 FIR필터링에 대한 HMM 파라미터 적응 기법은 연속 숫자음 인식 실험에서 재학습 방법과 비교 실험한 결과 low-pass 필터의 경우에 재학습 방법과 비슷한 인식 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.35-36
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• 2015

본 논문에서는 모바일 P2P 네트워크에서 스카이라인 질의 처리를 위한 새로운 필터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 질의처리 이전에 스카이라인 처리를 통해 필터링 객체 셋을 생성하기 위해 피어 간 데이터 배포를 수행한다. 생성된 필터링 객체를 활용하여 질의에 참여하는 객체 중 불필요한 객체를 필터링한다. 사전 스카이라인 처리를 통해 효율적인 질의처리를 수행할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.331-333
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• 2015

Data is increasing explosively with the spread of networks and mobile devices and there are problems in effectively processing the rapidly increasing data using existing recommendation techniques. Therefore, researches are being conducted on how to solve the scalability problem of the collaborative filtering technique. In this paper applies MapReduce, which is a distributed parallel process framework, to the collaborative filtering technique to reduce the scalability problem and heighten accuracy. The proposed technique applies MapReduce and the index technique to a user-based collaborative filtering technique and as a method which improves neighbor numbers which are used in similarity calculations and neighbor suitability, scalability and accuracy improvement effects can be expected.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.286-288
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• 2006

기존 유선환경에서의 개인화방법은 정보 전송량에 따른 사용요금을 고려할 때 무선환경에서 적용하기에는 부적합한 방법이다. 무선환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있으며, 또한 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징이 있는 장점을 활용할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화 방법으로 협업 필터링 방법과 규칙 필터링 방법을 혼합한 방법을 제안한다. 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 초기 사용자 모델링을 수행하고, 규칙 필터링을 통해 연속 사용자 모델링을 수행하는 모바일 환경을 위한 혼합 필터링 방법이다. 본 논문에서 제안한 서비스 기법은 모바일 환경에서의 효율성과 확장성을 개선 해주며, 또한 개인화된 서비스는 무선환경의 제한된 네트워크 대역폭 사용 한계를 효과적으로 개선해 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.73-77
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• 2006

제 3차 국가 GIS 기본 계획의 목적은 국가지리정보체계의 원활한 구축 및 지리정보 활용촉진으로 기존의 구가 GIS 구축의 양적 확산에서 질적 심화를 도모하고 있다. 고해상도 위성영상이 다양한 분야에서 활발하게 이용하게 됨에 따라 지형자료의 더 정확한 경계검출에 대한 필요성이 대두되고 있다. 위성영상을 이용한 도로 경계 검출은 교통정보시스템을 포함한 도로계획, 도시계획 등의 GIS 응용을 위한 필수 연구로 인식하고 있다. 본 연구는 IKONOS 영상에서 도로 경계 검출을 위한 고주파 와 저주파 필터링 비교분석에 관한 연구이다. 분석결과 저주파 필터링과 고주파 필터링은 입력영상의 경계부분에서 영상을 선택적으로 강조할 수 있었다. 저주파 필터링과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체영상을 대상으로 변화시켜 비교적 도로 폭이 넓은 경우 효과적이었다. 고주파 필터링은 세부적인 영상정보를 선택적으로 강조할 수 있었다.