• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권5호
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• pp.486-497
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• 2001

본 논문에서는 프로그램 가능한 하드웨어 장치에서 영상 처리를 효율적으로 수행하기 위한 새로운 메모리 어드레스 지정 방법(addressing mode)을 제안한다. 기존의 어드레스 지정 방법은 음성과 같은 일차원적인 형태의 데이터 처리에 적합한 반면, 제안된 메모리 어드레스 지정 기법은 영상 데이터의 이차원적인 특성을 고려한 새로운 메모리 어드레스 지정 기법이다. 제시된 기법은 기존의 메모리 구조를 바꾸지 않으면서도 이차원 데이터의 위치를 표시할 수 있는 두개의 오퍼랜드를 입력으로 메모리에 저장된 영상데이터 값을 처리는 명령어이다. 이차원적인 특성을 지니는 새로운 메모리 어드레스 지정 기법은 다음과 같은 장점을 지닌다. 먼저, 기존 하드웨어에서 여러 명령어에 걸쳐 수행해야 할 작업을 통합함으로써, 수행해야 할 프로그램의 코드 사이즈를 줄여 하드웨어의 성능을 높임과 동시에 근래 무선 응용 분야에서 요구되는 저전력 동작을 가능하게 한다. 아울러, 영상 데이터가 가지는 이차원적인 특성을 그대로 반영하므로, 사용자가 보다 쉽게 어셈블러를 통해 어플리케이션을 프로그램 할 수 있다. 이와 같은 이차원적인 메모리 어드레스 지정 기법은 각종 DSP, media processor, 그래픽 장치 등에 이용될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 이차원 메모리 어드레스 지정 기법의 개념을 제안함과 동시에, 이를 효율적으로 구현하기 위한 하드웨어 구조를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.69-77
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• 2009

스트림 서비스 환경에서는 지속적으로 입력되는 막대한 양의 데이터에 대해 원하는 조건을 탐색하는 실시간 질의처리가 요구된다. 기존의 R-tee기반 질의처리 기술은 각 이벤트에 대해 트리 전체에 대해 동일한 탐색과정을 반복해야 하므로 이를 효율적으로 감당할 수 없었다. 한편 센서 측정값을 비롯한 대부분의 스트림 데이터는 매우 높은 지역성을 가지며 이를 활용하여 탐색 공간을 크게 줄일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 스트림 데이터의 지역성을 활용하여 스트림 환경에 적합한 질의처리 기법을 제안하였다. 또한 이 프레임웍을 활용하여 스트림 환경에서 어플리케이션이 요구하는 다양한 질의처리 서비스를 개발할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서 구현한 프로토타입 시스템을 스트림 환경에 적용해 얻은 실험 결과를 통해, 스트림 환경에서 기존질의처리 기법보다 더 적합하고 효율이 크게 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 전자통신동향분석
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• 제34권4호
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• pp.15-22
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• 2019

Recent technological advances in three-dimensional (3D) sensing devices and machine learning such as deep leaning has enabled data-driven 3D applications. Research on artificial intelligence has developed for the past few years and 3D deep learning has been introduced. This is the result of the availability of high-quality big data, increases in computing power, and development of new algorithms; before the introduction of 3D deep leaning, the main targets for deep learning were one-dimensional (1D) audio files and two-dimensional (2D) images. The research field of deep leaning has extended from discriminative models such as classification/segmentation/reconstruction models to generative models such as those including style transfer and generation of non-existing data. Unlike 2D learning, it is not easy to acquire 3D learning data. Although low-cost 3D data acquisition sensors have become increasingly popular owing to advances in 3D vision technology, the generation/acquisition of 3D data is still very difficult. Even if 3D data can be acquired, post-processing remains a significant problem. Moreover, it is not easy to directly apply existing network models such as convolution networks owing to the various ways in which 3D data is represented. In this paper, we summarize technological trends in AI-based 3D content generation.

• Quantitative Bio-Science
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• 제37권2호
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• pp.73-79
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• 2018

As high frequency (HF, for short) time series is now prevalent in the presence of real time big data, volatility computations based on traditional ARCH/GARCH models need to be further developed to suit the high frequency characteristics. This article reviews realized volatilities (RV) and multivariate GARCH (MGARCH) to deal with high frequency volatility computations. As a (functional) infinite dimensional models, the fARCH and fGARCH are introduced to accommodate ultra high frequency (UHF) volatilities. The fARCH and fGARCH models are developed in the recent literature by Hormann et al. [1] and Aue et al. [2], respectively, and our discussions are mainly based on these two key articles. Real data applications to domestic UHF financial time series are illustrated.

• Applied Microscopy
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• 제36권3호
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• pp.217-226
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• 2006

발달중인 Sedum 및 Salsola의 엽육조직을 chemical fixation과 high pressure freezing (HPF) 등으로 고정한 후, 초박 및 후박절편으로 제작 carbon coating하여 TEM 및 UHVEM으로 연속절편에 의한 2-D영상과 tilt image data를 수집하였다. 이후 초미세 구조들에 대하여 tilting 및 tomography 기법, 그리고 디지털화한 image의 3-D 입체구조 재구현에 필수적인 IMOD 프로_그램을 적용한 image 처리과정을 거쳐 UHVEM data에서 색소체내 초미세구조의 정보를 추출하여 세포수준에서의 3-D image를 분석하였다. 색소체 기질에서 녹말입자 및 틸라코이드에 인접하여 형성되는 CAM및 $C_4$ 식물 색소체 결정체들은 어떤 막으로도 둘러싸이지 않는 구조로서, Sedum rotundifolium 색소체내 결정체는 수 ${\mu}m$에 이르는 커다란 크기로 형성된다. 결정체 내에는 약 20nm격자거리로 이루어진 기원을 알 수 없는 수백-수천 개의 미세소관성 요소들이 평행 또는 격자상태로 정교한 구조를 이루며, 티라코이드 및 녹말입자와 인접하여 발달하였다. $C_4$ 광합성 수행 Salsola komarovii의 경우, 결정체는 엽육세포 색소체에서만 발달하며 결정체 구성 기본요소들이 비교적 규칙적인 격자거리를 이루며 수십 개 배열하는 구조를 형성하였다. 특히, tilted image및 3-D 입체구조 연구에서 결정체 형성에는 이들과 인접하여 발달하는 틸라코이드막이 관여함을 알아 낼 수 있었다. 이는 엽육세포 색소체에는 결정체들이 식물이 수행하는 광합성 유형에 따라 각기 다른 구성요소로 형성되어 Sedum의 경우와 같이 발달 중인 엽육조직에서 분화하거나 Salsola에서와 같이 세포 유형에 따라 상이하게 발달하는 것으로 추정되었다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제14권4호
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• pp.392-400
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• 2015

Monitoring of plasma etch processes for fault detection is one of the hallmark procedures in semiconductor manufacturing. Optical emission spectroscopy (OES) has been considered as a gold standard for modeling plasma etching processes for on-line diagnosis and monitoring. However, statistical quantitative methods for processing the OES data are still lacking. There is an urgent need for a statistical quantitative method to deal with high-dimensional OES data for improving the quality of etched wafers. Therefore, we propose a robust relevance vector machine (RRVM) for regression with statistical quantitative features for modeling etch rate and uniformity in plasma etch processes by using OES data. For effectively dealing with the OES data complexity, we identify seven statistical features for extraction from raw OES data by reducing the data dimensionality. The experimental results demonstrate that the proposed approach is more suitable for high-accuracy monitoring of plasma etch responses obtained from OES.

• Genomics & Informatics
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• 제17권1호
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• pp.6.1-6.9
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• 2019

Understanding the role of the microbiome in human health and how it can be modulated is becoming increasingly relevant for preventive medicine and for the medical management of chronic diseases. The development of high-throughput sequencing technologies has boosted microbiome research through the study of microbial genomes and allowing a more precise quantification of microbiome abundances and function. Microbiome data analysis is challenging because it involves high-dimensional structured multivariate sparse data and because of its compositional nature. In this review we outline some of the procedures that are most commonly used for microbiome analysis and that are implemented in R packages. We place particular emphasis on the compositional structure of microbiome data. We describe the principles of compositional data analysis and distinguish between standard methods and those that fit into compositional data analysis.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제17권1호
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• pp.14-20
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• 2019

Currently, microarray gene expression data take advantage of the sufficient classification of cancers, which addresses the problems relating to cancer causes and treatment regimens. However, the sample size of gene expression data is often restricted, because the price of microarray technology on studies in humans is high. We propose enhancing the gene expression classification of support vector machines with generative adversarial networks (GAN-SVMs). A GAN that generates new data from original training datasets was implemented. The GAN was used in conjunction with nonlinear SVMs that efficiently classify gene expression data. Numerical test results on 20 low-sample-size and very high-dimensional microarray gene expression datasets from the Kent Ridge Biomedical and Array Expression repositories indicate that the model is more accurate than state-of-the-art classifying models.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.88-102
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• 2006

멀티미디어 정보 검색에서 멀티미디어 데이터는 고차원 공간상의 벡터로 표현된다. 이러한 특정 벡터를 효율적으로 검색하기 위하여 다양한 색인 기법이 제안되어 왔다. 그러나 특정 벡터의 차원이 증가하면서 색인 기법의 효율성이 급격히 떨어지는 차원의 저주 문제가 발생한다. 차원의 저주 문제를 해결하기 위하여 색인하기 이전에 원 특정 벡터를 저차원 공간상의 벡터로 사상하는 차원 축소 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 벡터의 놈과 각도 성분을 이용하여 유클리드 거리를 근사하는 함수를 기반으로 하는 새로운 차원 축소 기법을 제안한다. 먼저, 유클리드 거리 근사를 위하여 추정된 각도의 오차의 발생 원인을 분석하고 이 오차를 줄이기 위한 기본 방향을 제시한다. 또한, 고차원 특정 벡터를 다수의 특징 서브 벡터들의 집합으로 분리하고 각 특징 서브 벡터로부터 놈과 각도 성분을 근사하여 차원을 축소하는 새로운 기법을 제안한다. 각도 성분을 정확하게 근사하기 위해서는 올바른 기준 벡터의 설정이 필수적이다. 본 연구에서는 최적 기준 벡터의 조건을 제시하고, Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 기준 벡터를 선정하는 방법을 제안한다. 또한, 축소된 저차원 공간상의 벡터틀을 위한 새로운 거리 함수를 정의하고, 이 거리 함수가 유클리드 거리 함수의 하한 함수가 됨을 이론적으로 증명한다. 이는 제안된 기법이 착오 기각의 발생을 허용하지 않으면서 효과적으로 차원을 줄일 수 있음을 의미하는 것이다. 끝으로, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.

• Genomics & Informatics
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• 제18권1호
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• pp.7.1-7.7
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• 2020

In this paper, we present few technical notes about the distance distribution paradigm for Mosaab-metric using 1, 2, and 3 grams feature extraction techniques to analyze composite data points in high dimensional feature spaces. This technical analysis will help the specialist in bioinformatics and biotechnology to deeply explore the biodiversity of influenza virus genome as a composite data point. Various technical examples are presented in this paper, in addition, the integrated statistical learning pipeline to process segmented genomes of influenza virus is illustrated as sequential-parallel computational pipeline.