• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.552-555
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• 2016

본 논문에서는 데이터 스트림 대상의 필터링 문제를 다룬다. 데이터 스트림은 지속적으로 생성되며, 크기 또한 거대해서 이를 실시간 처리하기 위해서는 분석에 불필요한 데이터를 충분히 필터링해야 한다. 하지만, 기존 필터링 알고리즘은 하나의 데이터 형식에만 사용이 가능하여 다양하고 복잡한 스트림 환경에서는 사용하기가 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 이 같은 문제를 해결하기 위해 스트림 형식에 따라 필터링 알고리즘을 다양하게 선택할 수 있는 필터링 시스템을 제안한다. 그리고 실시간 필터링을 위해 대표적인 오픈소스 DSMS(data stream management system)인 에스퍼 기반으로 구현한다. 또한 웹 기반 클라이언트-서버 모델로 확장 구현하여 사용자가 언제 어디에서든 필터링 시스템을 사용할 수 있게 한다. 제안하는 에스퍼 기반 실시간 필터링 시스템은 데이터 스트림으로 실시간 데이터 스트림과 벌크 데이터 스트림을 지원한다. 그리고 필터링 알고리즘으로 질의 필터링, 블룸 필터링, 베이지안 필터링을 제공한다. 제안하는 필터링 시스템 구현 결과, 데이터 스트림 특성에 적합한 필터링 알고리즘을 선택적으로 제공함으로써, 사용자가 보다 정확하고 효율적으로 의미있는 데이터를 추출 가능하게 하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.8 no.4
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• pp.768-774
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• 2007

This paper proposes how to reduce the amount of data transmitted in each sensor and cluster head in order to lengthen the lifetime of sensor network. This study proposes hierarchical filtering for reducing the sensor's energy dissipation. Hierarchical filtering is to divide sensor network by two tiers when filtering it. First tier performs filtering when transmitting the data from cluster member to cluster head, and second tier performs filtering when transmitting the data from cluster head to base station. This should increase the efficiency of filtering and decrease the inaccuracy of the data compared to the methods which enlarge the filter width to do more filtering.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.13C no.2 s.105
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• pp.259-266
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• 2006

As the volume of spam has increased to extreme levels, many anti-spam filtering techniques have been proposed. Among these techniques, the machine-Loaming filtering technique is one of the most popular filtering techniques. In this paper, we propose a machine-learning spam filtering technique based on the neural network, the genetic algorithm and the $X^2$-statistic. This proposed filtering technique is designed to overcome the problems in existing filtering techniques, and to achieve high spam filtering accuracy. It is able to classify spam and legitimate emil with 95.25 percent and 95.31 percent accuracy. This accuracy of the sum filtering is 7.75 percent and the 12.44 percent higher than rule-based filtering and the Bayesian filtering technique, respectively.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1101-1104
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• 2012

단어 필터링은 유해정보를 차단위한 기본적인 기능이다. 그러나 악의적인 사용자는 필터링 시스템을 우회하기 위하여 금지 단어에 의도적인 변형을 가한다. 이에 대응하기 위해 일정 오류를 허용하여 필터링을 수행하는 근사 단어 필터링이 있다. 근사 단어를 검색하기 위한 문자열 색인 방법으로는 주로 기준 단어(Pivot)을 이용한 유클리드 공간에의 사상을 이용하는데, 이는 단어 필터링에 응용하기에는 근본적인 구조상의 한계점이 있다. 본 논문에서는 필터링 대상이 되는 단어 집합 내에서 군집화를 수행하여 계층적인 자료구조를 구성하고, 단어 필터링을 위한 필터링 질의(Filtering query)를 정의한 뒤 그에 적합한 탐색 상의 적용에 관하여 설명한다. 실험 결과 기존의 기준 단어(Pivot)을 이용한 색인 기법에 비하여 16.9%~26.6%의 탐색 속도 향상을 확인할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.5A
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• pp.517-525
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• 2006

In this paper, we present a high-speed RFID data filtering engine designed to carry out filtering under the conditions of massive data and massive filters. We discovered that the high-speed RFID data filtering technique is very similar to the high-speed packet classification technique which is used in high-speed routers and firewall systems. Actually, our filtering engine is designed based on existing packet classification algorithms, Bit Parallelism and Aggregated Bit Vector(ABV). In addition, we also discovered that there are strong temporal relations and redundancy in the RFID data filtering operations. We incorporated two kinds of caches, tag and filter caches, to make use of this characteristic to improve the efficiency of the filtering engine. The performance of the proposed engine has been examined by implementing a prototype system and testing it. Compared to the basic sequential filter comparison approach, our engine shows much better performance, and it gets better as the number of filters increases.

• Journal of Korea Game Society
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• v.15 no.2
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• pp.159-168
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• 2015

This paper introduces effective noise removal method for medical ultrasound volume data. Ultrasound volume data need to be filtered because it has a lot of noise. Conventional 2d filtering methods ignore information of adjacent layers and conventional 3d filtering methods are slow or have simple filter that are not efficient for removing noise and also don't equally operate filtering because that don't take into account ultrasound' sampling character. To solve this problem, we introduce method that fast perform in parallel bilateral filtering that is known as good for noise removal and adjust proportionally window size depending on that's position. Experiments compare noise removal and loss of original data among average filtered or biliteral filtered or adaptive biliteral filtered ultrasound volume rendering images. In this way, we can more efficiently and correctly remove noise of ultrasound volume data.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.92-93
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• 2016

정확한 변위정보를 추정하기 위해 다양한 비용 값 계산함수 또는 비용 값 합산 방법들이 개발되었다. 본 논문에서는 비용 값 계산을 위해 좌, 우영상의 기울기와 SAD(Sum of Absolute Differences)를 이용하며 비용 값 합산을 위해 가이드 영상 필터링을 사용한다. 가이드 영상 필터링은 가이드 영상의 종류에 따라 필터링결과가 크게 변하게 되는데, 스테레오 정합에 사용된 원본 입력 영상을 가이드 영상으로 사용할 경우 정확한 화소 값을 가지고 있기 때문에 경계영역을 보존하며 필터링 수행이 가능하다. 하지만 가이드 필터링은 가이드 영상으로부터 미리 지정해준 이웃한 화소와의 거리와 색상차이의 분산 값만을 고려하여 필터링을 수행하기 때문에 설정 변수 값에 매우 의존적인 특성을 갖는다. 가이드 필터링 과정에서 변수에 대한 의존성을 낮추고 경계영역의 정확도를 높이기 위해 우선 평활화 필터를 이용하여 경계영역을 추출한다. 원본 입력영상을 사용하여 경계영역을 추출할 경우 객체 내부의 많은 텍스처 영역의 정보까지 추출되지만, 평활화 필터를 이용할 경우 정확한 경계 영역의 정보만을 추출 할 수 있다. 추출된 경계영역에 대해서만 높은 가중치를 사용한 뒤 기존의 가이드 영상 필터링과 혼합하여 최종 비용 값을 합산한다. 제안한 방법을 사용하여 경계영역의 정확도가 향상된 최종 변위 지도를 획득할 수 있었다.

• 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 Intelligence and Information Systems
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• v.12 no.2
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• pp.145-165
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• 2006

Information filtering systems, which are designed fur users' needs, do not satisfy user's diverse requests as their filtering accuracy is unstable sometimes. This study suggests an information filtering system based on cognitive brain mapping by simulating the processes of information in human brain. Compared to traditional filtering systems, which use specific words or pattern in their filtering systems, the method suggested in this article uses both key words and relationships among these words. The significance of this study is on simulating information storing processes in human brain by mapping both key words and their relationships among them together. To combine these two methods, this study finds balances in representing two methods by searching optimal weights of each of them.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.435-436
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• 2009

RFID 시스템의 미들웨어는 태그에서 생성된 방대한 양의 데이터를 리더를 통해 전달받는다. RFID 미들웨어는 이러한 데이터를 정제하여 응용 애플리케이션에 전달하는 기능을 담당한다. 하지만 태그 데이터 정제 과정에서 발생되는 지연 시간은 RFID 미들웨의 응답성을 저하시킨다. 본 논문은 EPCglobal 의 RFID 미들웨어 표준인 ALE 에 의거하여 태그 데이터에 대한 다수의 필터링 조건들이 주어진 RFID 미들웨어 환경에서 실시간으로 수집되는 대용량의 태그에 대한 고속 필터링 엔진을 설계한다. 이를 위하여 Intermediate node 들이 key 값을 저장하는 Binary Search Tree 형태를 구성하여 태그를 필터링하는 방법을 제안한다. 결과로써 기존의 순차적인 RFID 데이터 필터링에 비해 고속의 필터링 성능을 보이며 특히 필터의 수가 증가할수록 필터링의 효율이 높아짐을 보인다.