• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.2
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• pp.284-295
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• 2019

In the recent times, a personalized travel path recommendation based on both travelogues and community contributed photos and the heterogeneous meta-data (tags, geographical locations, and date taken) which are associated with photos have been studied. The travellers using social media leave their location history, in the form of paths. These paths can be bridged for acquiring information, required, for future recommendation, for the future travellers, who are new to that location, providing all sort of information. In this paper, we propose a personalized travel path recommendation scheme, based on social life log. By taking advantage, of two kinds of social media, such as travelogue and community contributed photos, the proposed scheme, can not only be personalized to user's travel interest, but also be able to recommend, a travel path rather than individual Points of Interest (POIs). The proposed personalized travel route recommendation method consists of two steps, which are: pruning POI pruning step and creating travel path step. In the POI pruning step, candidate paths are created by the POI derived. In the creating travel path step, the proposed scheme creates the paths considering the user's interest, cost, time, season of the topic for more meaningful recommendation.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.1
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• pp.1-8
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• 2024

On-device AI technology, which can operate AI models at the edge devices to support real-time processing and privacy enhancement, is attracting attention. As intelligent IoT is applied to various industries, services utilizing the on-device AI technology are increasing significantly. However, general deep learning models require a lot of computational resources for inference and learning. Therefore, various lightweighting methods such as quantization and pruning have been suggested to operate deep learning models in embedded edge devices. Among the lightweighting methods, we analyze how to lightweight and apply deep learning models to edge computing devices, focusing on pruning technology in this paper. In particular, we utilize dynamic and static pruning techniques to evaluate the inference speed, accuracy, and memory usage of a lightweight AI vision model. The content analyzed in this paper can be used for intelligent video control systems or video security systems in autonomous vehicles, where real-time processing are highly required. In addition, it is expected that the content can be used more effectively in various IoT services and industries.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1193-1195
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• 2013

최근 정보 기술의 발달로 XML, 화학 복합물, 소셜 네트워크 등과 같은 구조적 정보를 갖는 빅 데이터들이 대량으로 축적되고 있다. 이러한 구조적 정보를 갖는 그래프 데이터에서 메디안을 찾기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존에는 그래프 메디안을 효율적으로 계산하기 위해 하한값을 이용한 그래프 메디안 탐색 기법이 제안되었다. 그러나 탐색을 시작하는 버텍스를 선정하는 데에 따라 가지치기 효과가 다르게 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 버텍스의 그래프 구조 정보를 이용한 효율적인 메디안 탐색 기법을 제안한다. 제안하는 탐색 기법은 버텍스의 차수와 에지 가중치를 이용하여 그래프 메디안 예측 값을 정의하고, 그래프 메디안과 유사한 버텍스들부터 우선적으로 탐색한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 기존의 방법보다 최대 10%까지 수행시간을 단축함을 보인다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.2
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• pp.238-246
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• 2000

The distance join has been introduced previously, which finds nearest pairs in the order of distance incrementally among two spatial data sets built with multidimensional indexes like R-trees. We propose efficient K-distance joins when the number(K) of pairs to find is preset. Especially, we develop a distance join algorithm with bi-directional expansion and optimized plane sweeping using selection method of sweep axis and direction. The experiments on real spatial data sets show that the proposed algorithm is much better than the former algorithms.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.35 no.1
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• pp.34-45
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• 2008

In dynamic wireless sensor networks where sources and sinks are moving or are created/died, control overheads for route establishment are increased and thus become one of the major factors for energy consumption. This study introduces prefetching and pruning for Directed Diffusion to remove redundant control messages. Prefetching collects path information for each event with "AnyEvent" in advance and gives quick responses without further flooding of requests. Pruning accumulates history information from previous requests and replies, and then stops forwarding a request towards where the event does not exist. Simulation results with ns show that it is possible to build implicit and soft infrastructures within a Directed Diffusion system through these active collection and passive accumulation and they improve energy consumption more as control overhead goes higher.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.17-20
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• 2011

최근 위치 기반 서비스(location-based service)가 발달함에 따라 이동 객체에 대한 다양한 질의 처리 기법들이 연구되고 있다. 그 중에서 다중 속성을 고려할 수 있는 스카이라인 (skyline)과 스카이라인을 응용한 기법으로 리버스 스카이라인 (reverse skyline) 이 연구되었다. 하지만 기존에 연구된 리버스 스카이라인 질의 처리 기법은 객체들의 이동성은 고려되지 많은 연구이다. 본 논문에서는 질의 객체가 이동하는 환경을 고려한 연속적인 리버스 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 가지치기(pruning) 기법을 통해 질의에 영향을 주지 않는 객체들을 제외하고, 남은 후보 객체들을 대상으로 모니터링을 수행하여 연속 리버스 스카이라인을 점진적으로 처리한다. 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 최대 10배 우수한 성능을 모임을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.8
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• pp.606-610
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• 2009

In Location-Based Service (LBS), a scheme to hide the exact locations of users is required for privacy protection, In this paper, we propose a grid-based cloaking method considering K-anonymity and L-diversity. For this, our method creates a minimum cloaking region by finding L number of buildings (L-diversity) and then finding number of users (K-anonymity). Especially, we use a effective filtering method for generating the minimum cloaking region in a fast way. Finally, we show from a performance analysis that our cloaking method outperforms the existing method, in terms of query processing time based on the size of cloaking regions.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.256-258
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• 2004

단백질 상호작용에 대한 연구는 생명현상의 전반적인 원리를 규명하는데 필수적이다. 생물학 문헌 데이터베이스로부터 단백질 상호작용 정보를 찾는 것은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 컴퓨터로 자동화시키는 방법이 요구된다. 문헌으로부터 단백질 상호작용 정보를 추출하는 작업은 단순 문자열 비교를 통한 정보검색으로는 한계가 있으므로 자연어 처리 기법을 적용해 문장의 문법 구조, 품사 정보 등을 이용하면 더 정확한 추출이 가능하다. 본 논문에서는 자연어 처리를 이용하여 문장을 트리로 표현한 뒤 가지치기, 병합 등을 통해 추상화된 트리를 패턴과 매칭하는 방법을 제안한다. 그리고 실제 데이터를 이용한 실험 결과를 통해 기존 방법에 비해 더 높아진 정확도를 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.662-663
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• 2020

최근 MPEG 에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축 표현할 수 있는 NNR(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description and Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 MPEG-NNR 에서 CNN 모델을 압축하기 위한 지역 비선형 양자화(Local Non-linear Quantization: LNQ) 기법을 제시한다. 제안하는 LNQ 는 균일 양자화된 CNN 모델의 각 계층의 가중치 행렬 블록 단위로 추가적인 비선형 양자화를 적용한다. 또한, 제안된 LNQ 는 가지치기(pruning)된 모델의 경우 블록내의 영(zero) 값의 가중치들은 그대로 전송하고 영이 아닌 가중치만을 이진 군집화를 적용한다. 제안 기법은 음성 분류를 위한 CNN 모델(DCASE Task)의 압축 실험에서 기존 균일 양자화를 대비 동일한 분류 성능에서 약 1.78 배 압축 성능 향상이 있음을 확인하였다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.112 no.3
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• pp.303-321
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• 2023

To develop the Forest Work Load Index (FWLI) for estimating the work intensity of forest workers, a study focused on forest tending was conducted. To estimate the FWLI, we used the Ovako Working Posture Analysis System (OWAS) and the Work Load Index (WLI). The OWAS is a prominent method used for analyzing musculoskeletal load in work tasks, and WLI is a prominent method used for analyzing the work intensity of workers. The PRI values analyzed for each forest tending project were 185.3 (Thinning), 150.6 (Pruning), 181.1 (Thinning for Forest Fire Prevention), and 197.0 (Thinning for Young Trees). The WLI values, calculated on the basis of the measured heart rates, were 59.5% (Thinning), 53.5% (Pruning), 56.2% (Thinning for Forest Fire Prevention), and 62.3% (Thinning for Young Trees). The FWLI was calculated using the analyzed PRI and WLI values. The FWLI values for the forest tending project were 110.2 (Thinning), 80.7 (Pruning), 102.1 (Thinning for Forest Fire Prevention), and 123.0 (Thinning for Young Trees). The FWLI developed in this study can be used to quantitatively compare the workloads of forest workers. In the future, the analyzed FWLI can be used as a basis for improving forest workers' postures and comparing workloads across different forest projects.