• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3668-3684
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• 2021

Video action recognition is widely used in video surveillance, behavior detection, human-computer interaction, medically assisted diagnosis and motion analysis. However, video action recognition can be disturbed by many factors, such as background, illumination and so on. Two-stream convolutional neural network uses the video spatial and temporal models to train separately, and performs fusion at the output end. The multi segment Two-Stream convolutional neural network model trains temporal and spatial information from the video to extract their feature and fuse them, then determine the category of video action. Google Xception model and the transfer learning is adopted in this paper, and the Xception model which trained on ImageNet is used as the initial weight. It greatly overcomes the problem of model underfitting caused by insufficient video behavior dataset, and it can effectively reduce the influence of various factors in the video. This way also greatly improves the accuracy and reduces the training time. What's more, to make up for the shortage of dataset, the kinetics400 dataset was used for pre-training, which greatly improved the accuracy of the model. In this applied research, through continuous efforts, the expected goal is basically achieved, and according to the study and research, the design of the original dual-flow model is improved.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.332-335
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• 2008

In this paper, based on H-tree, which is proposed as the basic data cube structure for multi-dimensional data stream analysis, we have done some analysis. We find there are a lot of redundant nodes in H-tree, and the tree-build method can be improved for saving not only memory, but also time used for inserting tuples. Also, to facilitate more fast and large amount of data stream analysis, which is very important for stream research, H^*-tree is designed and developed. Our performance study compare the proposed H^*-tree and H-tree, identify that H^*-tree can save more memory and time during inserting data stream tuples.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.1-16
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• 2006

최근 들어, 사용자가 주변 환경 및 요구 정보의 변화를 의식하지 않고 작업 환경과 수행하는 일에 집중하도록 배려하는 인간 중심 컴퓨팅 환경에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서 미들웨어는 사용자에게 RFID센서로부터 들어오는 대량의 정보에 대한 처리 부하를 줄이기 위하여 분석이 끝난 스트림 데이터를 삭제한다. 따라서 사용자의 데이터 웨어하우징이나 데이터마이닝에 필요한 확률, 통계 정보에 대한 요청, 또는 반복적이면서 동일한 데이터에 대한 요청을 처리할 수 없다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존의 미들웨어에서 문제가 되었던 과거 스트림 데이터 재사용 문제를 해결하기 위해, 사용자가 빈번하게 요구하는 데이터들을 스냅샷을 가지는 다중 레벨 공간 DBMS에서 관리하는 센서미들웨어 구조를 설계하였다. 본 시스템은 사용자가 요구하는 데이터 마이닝이나 데이터 웨어하우징과 같은 과거 스트림 정보를 사용한 서비스 요청을 위해, 미들웨어에서 필터링된 과거 스트림 데이터를 디스크 데이터베이스에서 관리한다. 그리고 디스크 데이터베이스에 저장된 스트림 데이터 중에서 사용자에 대한 높은 재사용 빈도를 가지는 데이터들을 스냅샷의 형태로 메모리 데이터베이스에 저장하고 이를 관리한다. 또한, 본 시스템은 메모리 데이터베이스에 저장된 스냅샷 데이터의 높은 데이터 재사용성과 신속한 서비스를 유지하기 위해서 주기적인 메모리 데이터베이스 관리 정책을 수행한다. 본 논문은 기존의 미들웨어에서의 스트림 데이터에 대한 반복적인 요청, 또는 과거 스트림 데이터를 이용한 정책 결정 서비스 요청에 대한 서비스를 제공할 수 없는 문제들을 해결하였다. 그리고 메모리에 저장된 데이터에 대한 높은 데이터 재사용성을 유지함으로서 사용자에게 지속적으로 다양하고 신속한 데이터 서비스를 제공한다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.297-305
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• 2023

순환관개는 농업유역내 하천수를 상류의 농경지로 재투입시켜 관개용수로써 활용하고 기 사용된 용수는 직접유출 또는 기저유출의 형태로 하천으로 회귀되는 관개방식이다. 순환관개는 용수 및 양분 확보 측면에서 장점이 크지만 순환관개 후 발생하는 회귀수는 과투입된 양분을 함유하고 있어 하천 수질에 악영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서 순환관개에 따른 하천 수질변화에 대한 정량적 분석은 효율적인 농업용수 공급과 수질관리대책 수립을 위해 반드시 필요하다. 유역내 수문 및 오염물질의 순환, 그리고 하천수질에 대한 정량적 영향을 통합적으로 분석하기 위하여 유역모델이 주로 활용되고 있으나 대부분의 유역모델들은 순환관개에 의한 수질 영향을 모의할 수 있는 기능을 제공하고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 HSPF(Hydrological Simulation Program-Fortran) 유역모델과 다중 저류지 모델(Multi-reservoir model)을 연계하여 순환관개 시스템 운영에 따른 하천수질 영향을 분석하고자 하였다. 연구 대상 지역은 경상남도 창녕군 계성천 유역내 순환관개를 시행하고 있는 관곡천 소유역으로 농업활동에 의한 오염물질 배출이 주된 지역이다. 먼저 계성천 및 관곡천을 대상으로 구축된 HSPF모델을 활용하여 관개지역에서의 배출수(직접유출 및 기저유출) 및 하천수에 대한 연간 유량 및 수질 변화 시계열 자료를 생성하고 이를 토대로 자체 구축한 다중저류조 모델을 보정한 후 순환관개 모의에 사용하였다. 다중 저류지 모델에서 관곡천 유역을 관개지역과 관곡천 등 두 개의 하위시스템으로 구성하고 순환관개에 따른 하위시스템내 반응(식물흡수, 흡탈착, 및 소멸) 및 하위시스템 간 물 및 물질(질소 및 인)전달 관계를 모의할 수 있도록 하였다. 최종적으로 순환관개 운영 유무에 따라 총 3개의 시나리오를 구성하여 연간 순환관개용수량 변화에 따른 관곡천 수질영향을 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권6호
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• pp.459-468
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• 2008

데이타 스트림이란 실시간에 연속적으로 빠르게 생성되는 데이타 집합을 의미한다. 이러한 데이타 스트림들은 최근 사회가 발달과 더불어 정보 환경도 급속도로 발전함에 따라 센서 데이타, 교통상황 수집 자료, 웹 클릭 모니터링 등과 같은 많은 응용 분야에서 적용되고 있다. 이러한 형태의 데이트 스트립을 처리하기 위해서는 미리 등록된 질의에 대하여 새롭게 들어오는 스트림 데이타의 결과를 계속적으로 생성하게 된다. 이와 같은 이유로 끊임없이 들어오는 스트링 데이타들을 빠르게 처리하는 것이 이 분야에서 주된 이슈가 되었으며, 이를 위한 방법으로 등록된 질의들을 효율적으로 처리하기 위한 질의 최적화분야에 많은 연구가 있었다. 그러므로 본 논문에서는 기존 연구에서 사용되었던 그리디 방법을 기반으로 비용 모델을 이용하여 최소의 비용을 갖는 질의 계획을 선택하는 확장된 그리디 방법(EGA)을 제시한다. 화장된 그리디 방법은 알고리즘의 정확성이 떨어지는 그리디 알고리즘의 단점을 극복하기 위하여 비용이 가장 작은 연산하나를 선택하는 대신 비용이 자은 연산들의 집합을 선택한다. 이 연산들의 집합의 크기는 알고리즘의 정확성과 수행 시간에 영향을 끼치며, 투 개의 변수에 의해서 적응적으로 조절 수 있다. 실험에서는 다양한 스트림 환경에서 대부분 그리디 알고리즘보다 향상된 성능을 보장하고, 두 변수에 의한 알고리즘의 성능 및 수행 시간 차이를 보여줌으로써 본 알고리즘의 효율성을 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권5호
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• pp.2253-2272
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• 2018

We propose a deep learning method for multi-focus image fusion. Unlike most existing pixel-level fusion methods, either in spatial domain or in transform domain, our method directly learns an end-to-end fully convolutional two-stream network. The framework maps a pair of different focus images to a clean version, with a chain of convolutional layers, fusion layer and deconvolutional layers. Our deep fusion model has advantages of efficiency and robustness, yet demonstrates state-of-art fusion quality. We explore different parameter settings to achieve trade-offs between performance and speed. Moreover, the experiment results on our training dataset show that our network can achieve good performance with subjective visual perception and objective assessment metrics.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권3호
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• pp.253-262
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• 2016

수위-유량 관계곡선(rating curve)은 수위표에서 관측된 수위 및 유량을 이용하여 만들어진 회귀분석식을 의미하며, 하천의 수위를 유량으로 환산하는 방법으로 일반적으로 활용되고 있다. 그러나 수위-유량 관계곡선식에서 저수위와 고수위와 분리 및 매개변수 추정에 있어 불확실성을 고려한 해석은 이루어지지 않고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 수위-유량 관계곡선식에서 매개변수 추정 및 저 고수위 분리시 발생하는 문제점을 개선하기 위해 Bayesian 기법을 도입하였으며, 수위-유량 관계곡선식의 매개변수의 추정과 더불어 불확실성을 정량화 하는데 목적을 두었다. 이와 더불어 Bayesian 모형 기반 Multi-Segmented 수위-유량 관계곡선(Bayesian M-S)을 활용하여 저 고수위를 분리할 수 있는 새로운 수위-유량 관계곡선을 개발하고 기존 수위-유량 관계곡선과 비교 분석을 실시하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 Bayesian M-S 기법이 기존 수위-유량 관계곡선식 보다 개선된 결과를 도출할 수 있었으며, 수위-유량 관계곡선식의 신뢰구간을 제시하는데 유리한 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권10호
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• pp.377-382
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• 2014

모바일 통신과 사물 인터넷(IoT) 환경에서 시간에 따른 데이터의 분석 기술은 주로 의미 있는 정보를 찾기 위해 수집 된 데이터에서 의미있는 패턴을 추출하기 위해 사용된다. 기존의 데이터 마이닝을 이용한 분석 방법은 데이터 수집이 어렵고 시간의 경과와 관련된 시계열 데이터의 변경을 반영하기 위해 완료 상태에 기초하여 해석되어야 한다. 이러한 패턴의 다양성, 대용량성, 연속성 등의 여러 가지 특성을 가진 데이터 스트림의 분석을 위한 방법으로 멀티 블록 스트리밍 데이터 분석(AM-MBSD) 방법을 제안한다. 의미 있는 데이터 추출을 위해 멀티 블록 스트리밍 데이터의 패턴을 추출하고 추출된 연속적 데이터를 여러 개의 블록으로 정의하고 제안 방법의 검증을 위해 각 데이터 블록의 데이터 패턴 생성 시간, 주파수를 수집하고 시계열 데이터를 분석, 실험하였다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2006년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.277-281
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• 2006

A study on stream-groundwater exchange was performed using head and temperature data of stream water, streambed, and groundwater. Groundwater level and temperature were obtained from multi-depth monitoring wells in small-scale watershed. In the summer time, time series of temperatrue data at streambed and groundwater were monitored for three months. In the winter time, we measured the temperature gradient between stream water and streambed. The observed data showed three typical types of temperature characteristics. First, the temperature of streambed was lower than that of stream water; second, the temperature of streambed and stream water was similar; and last, the temperature of streambed was higher than that of stream water. The interconnections between the stream and the streambed were not homogeneously distributed due to weakly developed sediments and heterogeneous bedrock exposed as bed of the stream. The temperature data may be used in formal solutions of the inverse problems to estimate groundwater flow and hydraulic conductivity.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.9-15
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• 2016

본 논문에서는 OTT(Over The Top)가 채널상태에 따라 동적으로 최적화함으로서, 최고의 비디오 비트율(bit-rate)로 전송하기 위한 스마트 HLS(HTTP Live Stream) 플랫폼을 제안하였다. HLS 플랫폼은 스마트 OTT가 채널변경 시간을 최적화도록 HLS 서버와 OTT 클라이언트 사이의 대역폭을 모니터링 한다. 이를 위해 다중 비트율과 적정한 대역폭으로 비디오 스트림을 조정하도록 설계되었다. 제안한 스마트 OTT는 최적의 비트율로 버퍼링을 함으로서 라이브와 VOD(Video On Demand)비디오를 재생할 수 있다. 이러한 HLS 플랫폼은 세그먼트 형식의 H.265 MPEG-2 TS(Transport Stream) 비디오와 관련 정보를 담고 있는 m3u8 파일과 스마트 OTT가 연동한다. 이로서 설계한 단일 버퍼링 기반의 스마트 OTT는 동작 중인 채널 대역폭 효율과 복호화된 VOD에 대한 적응적 비트율을 활용함으로서 대역폭이 허용하는 최대의 데이터를 버퍼링으로 최적의 비디오를 전송할 수 있다.