• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.3
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• pp.307-316
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• 2009

In this paper, the spatiotemporal data mining methodology for detecting a cycle of power consumption pattern with the change of time and spatial was proposed, and applied to the power consumption data collected by GIS-AMR system with an aim to use its resulting knowledge in real world applications. First, partial clustering method was applied for cluster analysis concerned with the aim of customer's power consumption. Second, the patterns of customer's power consumption data which contain time and spatial attribute were detected by 3D cube mining method. Third, using the calendar pattern mining method for detection of cyclic patterns in the various time domains, the meanings and relationships of time attribute which is previously detected patterns were analyzed and predicted. For the evaluation of the proposed spatiotemporal data mining, we analyzed and predicted the power consumption patterns included the cycle of time and spatial feature from total 266,426 data of 3,256 customers with high power consumption from Jan. 2007 to Apr. 2007 supported by the GIS-AMR system in KEPRI. As a result of applying the proposed analysis methodology, cyclic patterns of each representative profiles of a group is identified on time and location.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.10B
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• pp.1902-1911
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• 1999

In this paper we present a content-based image retrieval algorithm using the visual feature vectors which describe the spatial characteristics of objects. The proposed technique uses the Gaussian mixture model(GMM) to represent multi-colored objects and the expectation maximization(EM) algorithm is employed to estimate the maximum likelihood(ML) parameters of the model. After image segmentation is performed based on GMM, the shape and color features are extracted from each object using Fourier descriptors and color histograms, respectively. Image retrieval consists of two steps: first, the shape-based query is carried out to find the candidate images whose objects have the similar shapes with the query image and second, the color-based query is followed. The experimental results show that the proposed algorithm is effective in image retrieving by using the spatial and visual features of segmented objects.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.4 no.3
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• pp.81-90
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• 2004

Recently, It has been increased to use a multi-dimensional data in various applications with a rapid growth of the computing environment. In this paper, we propose the vector approximate tree for content-based retrieval of multi-dimensional data. The proposed index structure reduces the depth of tree by storing the many region information in a node because of representing region information using space partition based method and vector approximation method. Also it efficiently handles 'dimensionality curse' that causes a problem of multi-dimensional index structure by assigning the multi-dimensional data space to dynamic bit. And it provides the more correct regions by representing the child region information as the parent region information relatively. We show that our index structure outperforms the existing index structure by various experimental evaluations.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.6 no.4
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• pp.49-59
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• 2003

In order to index exactly moving objects(vehicle, mobile phone, PDA, etc.) in a mobile database, continuous updates of their locations arc inevitable as well as time-consuming. In this paper, we propose a spatial indexing method of moving objects for the efficient mobile map services. In detail, we analyze the characteristics of both the method to re-index all the objects after each time period and the method to update immediately the locations on reporting their locations. We also newly propose a bucket split method using the properties of moving objects in order to minimize the number of database updates. The experiments conducted on the environments of moving object show that the proposed indexing method is appropriate to map services for mobile devices.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.2 s.98
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• pp.179-188
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• 2005

Much research for spatial join has been extensively studied over the last decade. In this paper, we focus on the filtering step of candidate objects for spatial join operations on the input tables that none of the inputs is indexed. In this case, many algorithms has presented and showed excellent performance over most spatial data. However, if data sets of input table for the spatial join ale skewed, the join performance is dramatically degraded. Also, little research on solving the problem in the presence of skewed data has been attempted. Therefore, we propose a spatial hash strip join (SHSJ) algorithm that combines properties of the existing spatial hash join (SHJ) algorithm based on spatial partition for input data set's distribution and SSSJ algorithm. Finally, in order to show SHSJ the outperform in uniform/skew cases, we experiment SHSJ using the Tiger/line data sets and compare it with the SHJ algorithm.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.919-922
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• 2001

다중 반송파를 사용하는 직접 확산 코드 분할 다중 접속 방식에서는 다중 사용자들에 의해서 시스템의 성능에 영향을 미치는 문제인 다중 사용자 간섭이 발생된다. 이 문제를 해결하기 위해서 사용된 기법이 다중 사용자 검출이다. 기존 방안으로 부공간 최소 평균 제곱 에러 다중 사용자 검출기가 존재한다. 이 검출기는 정확한 타이밍과 채널에 대한 정보가 필요하다. 이에 이점을 극복하기 위해서 부공간 MMSE 구조에 적응 구조를 더하여 검출 능력을 향상 시키고자 하였다. 모의 실험 결과 제안된 검출기가 기존 검출기 보다 BER 10/sup -3/ 기준에서 약 0.5[dB]의 신호대 잡음 이득을 얻을 수 있음을 나타내고 있다. 따라서 제안된 검출기가 기존 검출기보다 더 나은 성능을 지니고 있음을 알 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2864-2866
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• 2005

색역폭 사상은 디스플레이 장치간의 색재현성 차이를 보정하기 위한 기법이다. 본 논문에서는 사면체 보간에 의한 실시간 색역폭 사상을 제안하고자 한다. 기존의 제안된 육면체 보간 방식에 비해 이 논문에서 제안된 사면체 보간(tetrahedral interpolation) 방법은 색공간의 분할을 통해 분할된 각각의 사면체 색 공간에서 색역폭 사상이 수행됨으로서 왜곡이 감소되고 육면체 보간이 8개의 룩업테이블을 사용하는데 비해 4개의 룩업 테이블을 사용함으로서 실시간 처리속도의 향상과 하드웨어의 구현 시 비용절감을 기대할 수가 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.384-389
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• 1998

본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.110-112
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• 2000

최근 몇 년간 시계열 데이터의 저장 및 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 시계열 데이터베이스에서 유사패턴(similarity pattern)을 탐색하는 기법이 광범위한 응용분야에서 중요한 연구주제로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 회귀분석방법을 바탕으로 한 분해 시계열 방법을 이용함으로써 기존의 유사성의 개념을 확장시켰다. 즉, 시계열 데이터가 가지고 있는 패턴을 여러 성분으로 분해하여 각기 다른 저장 공간에 저장하고, 이를 이용하여 유사성을 탐색할 때에도 분리된 각 성분 중 특정 변동특성이 유사한 데이터를 추가적으로 요구되는 시간없이 검색할 수 있다. 이는 전체 시계열 데이터를 이해하는데 뿐만 아니라 데이터를 예측하는 방법에도 유용하게 사용될 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.35S no.12
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• pp.77-83
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• 1998

Generally a moving picture suffers from motion blur, due to relative motion between moving objects and the image formation system. The purpose of this paper is to propose teh model for the motion blur and the restoration method using the regularized iterative technique. In the proposed model, the boundary effect between moving objects and background is analyzed mathematically to overcome the limit of the spatially invariant model. And we present the motion-based image segmentation technique for the object-based image restoration, which is the modified version of the conventional segmentation method. Based on the proposed model, the restoration technique removes the motion blur by using the estimated motion parameter from the result of the segmentation.