• 대한수학회지
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• 제57권2호
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• pp.401-414
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• 2020

It is computationally expensive to compute principal components from scratch at every update or downdate when new data arrive and existing data are truncated from the data matrix frequently. To overcome this limitations, incremental principal component analysis is considered. Specifically, we present a sliding window based efficient incremental principal component computation from a covariance matrix which comprises of two procedures; simultaneous update and downdate of principal components, followed by the rank-one matrix update. Additionally we track the accurate decomposition error and the adaptive numerical rank. Experiments show that the proposed algorithm enables a faster execution speed and no-meaningful decomposition error differences compared to typical incremental principal component analysis algorithms, thereby maintaining a good approximation for the principal components.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.85-94
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• 2021

The LPR system's trigger sensor makes problem occasionally due to the heave weight of vehicle or the obsolescence equipment. If we replace the hardware sensor to the deep-learning based software sensor in order to generate the trigger signal, LPR system maintenance would be a lot easier. In this paper we proposed the deep-learning sliding window based object detection and tracking algorithm for the LPR system's trigger signal generation. The gate passing vehicle's license plate recognition results are combined into the normal tracking algorithm to catch the position of the vehicle on the trigger line. The experimental results show that the deep learning sliding window based trigger signal generating performance was 100% for the gate passing vehicles including the 5.5% trigger signal position errors due to the minimum bounding box location errors in the vehicle detection process.

• Journal of Power Electronics
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• 제10권4호
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• pp.412-418
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• 2010

This paper proposes a new algorithm to generate a reference signal for an active power filter using a sliding-window FFT operation to improve the steady-state performance of the active power filter. In the proposed algorithm the sliding-window FFT operation is applied to the load current to generate the reference value for the compensating current. The magnitude and phase-angle for each order of harmonics are respectively averaged for 14 periods. Furthermore, the phase-angle delay for each order of harmonics passing through the controller is corrected in advance to improve the compensation performance. The steady-state and transient performance of the proposed algorithm was verified through computer simulations and experimental work with a hardware prototype. A single-phase active power filter with the proposed algorithm can offer a reduction in THD from 75% to 4% when it is applied to a non-linear load composed of a diode bridge and a RC circuit. The active power filter with the proposed reference generation method shows accurate harmonic compensation performance compared with previously developed methods, in which the THD of source current is higher than 5%.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.23-33
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• 2009

장면 전환 검출 기술은 대용량 비디오 데이터의 효율적인 관리를 위한 주요 기술로서, 다양한 비디오 데이터에 적용하기 위한 적응적인 검출 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 확장 참조 구간 동안의 프레임들의 히스토그램 평균값을 이용한 적응적인 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 히스토그램을 이용해서 프레임들의 특징값을 계산하고, 확장 참조 구간 동안의 프레임들의 히스토그램 평균값을 이용해서 임계값을 정의하여 특징값과 임계값의 비교를 통해서 장면 전환 발생 여부를 판단한다. 동일한 비디오 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존의 방법들보다 검출 정확도에서 최대 15% 이상 향상되었음을 확인하였다. Homecast사의 TVUS HM-900 PLUS 모델의 휴대용 멀티미디어 재생기에서 제안하는 방법을 구현하여 PC보다 성능이 낮은 하드웨어 플랫폼에서도 실시간으로 장면 전환 검출이 동작하는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 휴대용 미디어 재생 장치나 휴대 전화 등 비교적 낮은 하드웨어 플랫폼에서 유용하게 사용될 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권6호
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• pp.1392-1405
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• 2019

The cathode voltage of aluminum electrolytic cell is relatively stable under normal conditions and fluctuates greatly when it has an anomaly. In order to detect the abnormal range of cathode voltage, an anomaly detection algorithm based on sliding window was proposed. The algorithm combines the time series segmentation linear representation method and the k-nearest neighbor local anomaly detection algorithm, which is more efficient than the direct detection of the original sequence. The algorithm first segments the cathode voltage time series, then calculates the length, the slope, and the mean of each line segment pattern, and maps them into a set of spatial objects. And then the local anomaly detection algorithm is used to detect abnormal patterns according to the local anomaly factor and the pattern length. The experimental results showed that the algorithm can effectively detect the abnormal range of cathode voltage.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.25-34
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• 2007

데이터 스트림 환경에서 셋 이상의 스트림들에 대한 조인연산을 위해 순서를 선택하는 기존 기법들은 항상 간단한 휴리스틱 방법을 이용하였다 그러나 기존 기법들은 조인 선택도나 데이터 수신 비율과 같은 것만 고려하여 일반적인 응용에서 비효율적이며 낮은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 최적의 조인 순서로 그래프 기반의 슬라이딩 윈도우 다중 조인 알고리즘을 제안한다. 이 기법에서 슬라이딩 윈도우 조인 그래프를 먼저 생성하는데, 정점(vertex)은 조인 연산으로 표현되고 엣지(edge)는 슬라이딩 윈도우들 사이의 조인관계를 나타낸다. 그리고 정점 가중치(vertex weight)와 엣지 가중치(edge weight)는 각각의 조인의 비용과 조인 연산들의 상호관계를 표현한다. 이때 데이터 스트림은 빠른 처리를 해야 하므로 메모리 기반의 그래프 기법을 사용한다. 이를 이용하여 최대값만을 이용하여 조인 연산을 수행하는 MVP 알고리즘을 개선하고 이의 그래프에서 최적의 조인 순서를 찾는다. 이를 통한 최종 결과는 중첩-루프(nested loop) 조인 계획을 수행하여 얻어진다. 성능비교를 통하여 제안기법이 기존 기법들보다 우수함을 증명한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.30-39
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• 2021

Research in the field of health lighting has continued to advance to reproduce the color temperature of natural light which periodically changes. However, most of this research could only reproduce a uniform circadian color temperature of natural light, therefore failing to realize the characteristics of the circadian cycle of color temperature difference by latitude and longitude. To reproduce the color temperature of natural light on which the characteristics of a region are reflected, the collection technology of real-time characteristics of natural light is needed. If the color temperatures which are not within a periodical pattern due to climate changes, etc., are measured, it will be difficult to judge the occurrence (presence) of the anomalies and to reproduce the circadian cycle of the color temperature of natural light. Therefore, this study proposes an algorithm for judging the anomalies in real time based on the sliding window to reproduce the color temperature of natural light. First, the natural light characteristics DB collected through the on-site measurement were analyzed, the differential values at a one-minute interval were calculated and examined, and then representative color temperature circadian patterns by solar terms were drawn. The anomalies were then detected by the application of the sliding window that calculated the deviation of the color temperature for the measured color temperature data set, which was collected through RGB sensors, while moving along the time sequence. In addition, the presence of anomalies was verified through the comparison study between the detection results and the representative circadian cycle of the color temperature by solar term. The judgment method for the anomalies from the measured color temperature of natural light was proposed for the first time, confirming that the proposed method was capable of detecting the anomalies with an average accuracy of 94.6%.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.601-612
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• 2006

본 연구는 방대한 크기 원격 탐사 영상 자료의 효율적인 분석을 위한 RAG (Region Adjancency Graph) 기반 영상 분할 기법을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 계산의 효율성을 위하여 CN-chain 연결과 저장 기억의 효율성을 위하여 sliding 다중 창을 사용한다. RAG에 의한 지역 합병은 최선의 결합을 위한 edge을 발견과 합병에 따른 graph의 갱신의 과정이다. CN-chain 연결법은 가장 유사한 인접 지역의 연결을 형성하면서 최선의 edge를 발견하여 합병을 해 나가는 과정으로 영상 자료 크기의 증가에 따라 단지 증가 배수만큼만 분석 시간을 증가시킨다. 합병에 의해 변하는 RAG의 효율적인 갱신을 위하여 RNV(Regional Neighbor Vector)를 사용하였다. 방대한 크기 자료 분석은 막대한 기억 용량의 시스템을 필요로 한다. 제안된 수평적인 구조의 sliding 다중 창 작업은 필요한 기억 용량을 현저히 감소시켜 가능한 분석 자료의 크기를 증대시켰을 뿐 아니라 계산 시간의 감소를 초래하였다. 본 연구는 simulation 자료를 사용하여 광범위하게 제안된 알고리즘의 성능을 실험하였으며 실험 결과는 알고리즘의 효율성을 입증하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권3호
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• pp.225-237
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• 2018

대용량 데이터의 발생과 처리가 대중화되면서 대용량 데이터 스트림 처리에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 이 수요에 따라 다양한 대용량 데이터 처리 기술이 개발되고 있다. 한 분야로 주목받고 있는 방식은 슬라이딩 윈도우를 사용한 데이터 스트림 클러스터링이다. 슬라이딩 윈도우를 사용한 데이터 스트림 클러스터링은 윈도우가 이동할 때마다 새로운 클러스터를 생성한다. 기존의 슬라이딩 윈도우 상의 클러스터링 기법은 코어셋(Coreset)을 기반으로 데이터 스트림 클러스터링을 구현하고 있다. 이 연구에서는 코어셋을 활용한 그룹특징을 이용한 알고리즘 내에서 이용하는 클러스터링 알고리즘을 변경하였다. 그리고 이를 통해 제안 알고리즘과 기존 알고리즘의 파라미터 값 변화에 따른 성능 비교 실험을 진행하였다. 개선된 사항에 대해 논하여 두 알고리즘을 비교하고 실험자에게 파라미터에 따른 이용 방향을 제시한다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2002년도 제1차워크샵
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• pp.139-152
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• 2002

Gene-shaving(Hastie et al, 2000) is a very useful method to identify a meaningful group of genes when the variation of expression is large. By shaving off the low-correlated genes with the leading principal component, the primary genes with the coherent expression pattern can be identified. Gene-shaving method works well If expression levels are varied enough, but it may not catch the meaningful cluster in low expression level or different expression time even with coherent patterns. The sliding window gene-shaving method which is to apply gene-shaving in each sliding window after hierarchical clustering is to compensate losing a meaningful set of genes whose variation is not large but distinct. The performance to identify expression patterns is compared for the simulated profile data by the different variance and expression level.