• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.299-302
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• 2006

SAR 영상의 Speckle noise는 해석을 방해하는 요인이 되고 분류할 때 분류정확도를 떨어뜨리는 역할을 하기 때문에 이를 감소시키기 위한 전처리 과정이 필요하다. 이 연구에서는 SAR 영상의 Speckle noise를 줄이기 위해서 영상의 특성을 분석하고 영상에 맞는 wavelet 변환을 이용한 필터링 기법과 Variogram에 기반한 필터링 기법을 제시하고 SAR 영상에 대한 적용 실험을 수행하였으며 그 결과를 분석하였다. 실험 결과 variogram 기반 필터링은 기존의 adaptive filter와 유사한 결과를 보였고 wavelet 기반 필터링은 기존의 필터링보다 좀 더 나은 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.639-642
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• 2005

융합과 필터링(Fusion and Filtering: F/F) 기법은 신호처리, 제어 등 많은 공학분야에서 사용되며 현재 파티클 필터(Particle Filter: PF)가 최근 가장 각광받고 있다. 그러나 비선형 시스템과 모델링 하기 어려운 에러조건 때문에 기존의 파티클 필터조차 제대로 다루지 못하는 공학환경이 존재한다. 이에 파티클 필터뿐만 아니라 칼만 계열(Kalman varieties)의 필터 방법들을 통합할 수 있는 Constraint Manifold(CM) 기반 융합과 필터링 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 CM 기반 필터링을 효과적으로 수행할 수 있도록 제한 조건 표현에 대한 방법론을 제시하면 시뮬레이션을 통해 기존 파티클 필터와의 성능 비교를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.835-837
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• 2004

사랑시각은 입력되는 전체영상을 한 번의 필터링으로 처리하기 보다는, 여러 단계의 필터링을 통해 현저함이 두드러지는 지역을 탐지한다. 본 논문에서는 동물의 시각정보처리 과정에 기반을 두고 주의 지역을 찾아내기 위해 다중 해상도의 복수의 필터를 사용하여 선별된 각 후보지정의 이미지를 처리하는 것을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.3
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• pp.332-342
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• 2004

With the explosive growth of information in our real life, information filtering is quickly becoming a popular technique for reducing information overload. Information filtering technique is divided into two categories: content-based filtering and collaborative filtering (or social filtering). Content-based filtering selects the information based on contents; while collaborative filtering combines the opinions of other persons to make a prediction for the target user. In this paper, we describe a new filtering approach that seamlessly combines content-based filtering and collaborative filtering to take advantages from both of them, where a technique using user profiles efficiently on the collaborative filtering framework is introduced to predict a user's preference. The proposed approach is experimentally evaluated and compared to conventional filtering. Our experiments showed that the proposed approach not only achieved significant improvement in prediction quality, but also dealt with new users well.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.24 no.3
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• pp.271-297
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• 2007

Since the use of the Internet has proliferated, the availability of illegal and harmful content has been a great concern to both governments and Internet users. Among various solutions for issues related to such content, Internet content filtering technologies have been developed for enabling users to deal with harmful content. In recent years, commercial filtering has become massively popular. Many parents, teachers and even governments have chosen commercial filtering software as a feasible technical solution for protecting minors from harmful information on the Internet. The Internet content filtering software market has grown significantly. However, Internet content filtering software has led to intense debate among civil liberties groups, They deem this to be censorship and argue that Internet filtering technologies are simply unworkable because they have inherent weaknesses. They are critical of the fact that most filtering has violated free speech rights and will eventually wipe out honor and controversial, yet innocent incidences of free speech on the Internet. In this article Internet content filtering, in particular PICS/RDF-based label filtering, so-called Internet content rating system, will be explored and its advantages and drawbacks relating to end-users' autonomy and freedom of expression will be discussed.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.5
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• pp.643-648
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• 2005

In order to supply services necessary for users intelligently in the ubiquitous computing, effective filtering of context information is necessary. But studies of context information filtering have not been made much yet. In order for filtering of context information, we can use collaborative filtering being used much at electric commerce, etc. In order to use such collaborative filtering method in the filtering of ubiquitous computing environment, we must solve such problems as first rater problem, sparsity problem, stored data problem and etc. In this study, in order to solve such problems, the researcher proposes the collaborative filtering method using types of context information. And as the result of applying this filtering method to MAUCA, the P2P mobile agent system, the researcher could confirm the average result of 7.7% in the aspect of service supporting function.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.693-694
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• 2016

최근 스마트폰과 같이 개인화 서비스가 가능한 스마트 디바이스들이 급격히 보급되며 추천가 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 활용 방안이 광범위함에도 불구하고 마케팅 등의 특정 분야에 한정되어 있거나 기술이 저수준에 머물러 있어 국내의 추천가 시스템은 아직 도입단계에 불과하다. 추천가 시스템은 어떠한 정보를 사용하는지에 따라 크게 내용 기반 필터링과 협업 필터링 두 가지로 분류한다. 본 연구에서는 메뉴 추천 분야에서 유저의 메뉴 선택이 주변 상황에 큰 영향을 받는다는 것에 착안해, 인근 유저와의 메뉴 선택 정보를 반영하는 협업 필터링과 사용자 개인의 취향에 최적화된 메뉴를 제공하는 내용 기반 필터링을 결합하는 방식으로 두 가지 필터링 기법을 결합한 메뉴 추천 시스템인 UBCRS(User-Based Collaborative Recommend System)를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.389-396
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• 2006

본 연구에서는 한국어와 영어 메일을 대상으로 2단계 스팸 메일 필터링 시스템을 구축하여 성능평가를 수행한다. 2단계 스팸 메일 필터링 시스템은 블랙리스트를 활용하는 1단계와 기계학습을 통한 지능적인 분류를 하는 2단계로 구성된다. 만약 새로 도착한 메일이 블랙리스트의 내용을 포함한다면 이 메일은 스팸 메일로 분류되고 그렇지 않은 메일은 2단계로 넘어가서 스팸 메일 여부를 판단하게 된다. 메일의 본문이 영어로 작성된 영어 스팸 메일을 일반 메일로부터 분류해내기 위해서는 우선 Stemming과 Stopping 기법을 이용하여 본문에서 정형화된 어휘정보들을 추출한다. 추출된 어휘정보들을 대상으로 속성벡터를 구축한 후 SVM 기계 학습을 시켜 SVM 분류기를 생성하여 지능적인 스팸 메일 필터링을 수행한다. 속성벡터를 구축할 때 기준이 되는 자질을 어떻게 선택하느냐에 따라 스팸 메일 필터링 시스템의 성능이 좌우된다. 따라서 SYM 기계 학습을 위한 속성벡터를 구축할 때 기준이 되는 자질을 선택하는 여러 알고리즘들을 적용하여 성능을 비교 분석한다. 그리고 한국어 스팸 메일 필터링 시스템과 비교하여 영어 스팸 메일 필터링 시스템의 전체적인 성능을 비교 분석한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.11
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• pp.2715-2720
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• 2014

Median filtering is very effective to remove impulse type noises, so it has been widely used in many signal processing applications. However, due to the time complexity of its non-linearity, median filtering is often used using a small filter window size. A lot of work has been done on devising fast median filtering algorithms, but most of them can be efficiently applied to input data with finite integer values like images. Little work has been carried out on fast 2-d median filtering algorithms that can deal with real-valued 2-d data. In this paper, a fast and simple median 2-d filter is presented, and its performance is compared with the Matlab's 2-d median filter and a heap-based 2-d median filter. The proposed algorithm is shown to be much faster than the Matlab's 2-d median filter and consistently faster than the heap-based algorithm that is much more complicated than the proposed one. Also, a more efficient median filtering scheme for 2-d real valued data with a finite range of values is presented that uses higher-bit integer 2-d median filtering with negligible quantization errors.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.3
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• pp.53-63
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• 2010

Recently, various monitoring systems are implemented actively by using wireless sensor networks(WSN). When implementing WSN-based monitoring system, there are three important issues to consider. At First, we need to consider a sensor node failure detection method to support the ongoing monitoring. Secondly, because sensor nodes use limited battery power, we need an efficient data filtering method to reduce energy consumption. At Last, a reducing processing overhead method is necessary. The existing Kalman filtering scheme has good performance on data filtering, but it causes too much processing overhead to estimate sensed data. To solve these problems, we, in this paper, propose a new data filtering scheme based on data statical analysis. First, the proposed scheme periodically aggregates node survival massages to support a node failure detection. Secondly, to reduce energy consumption, it sends the sample data with a node survival massage and do data filtering based on those messages. Finally, it analyzes the sample data to estimate filtering range in a server. As a result, each sensor node can use only simple compare operation for filtering data. In addition, we show from our performance analysis that the proposed scheme outperforms the Kalman filtering scheme in terms of the number of sending messages.