• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11b
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• pp.343-346
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• 2003

본 논문에서는 최신 동영상 압축 표준 규격 H.264에서 화면 간 예측 부호화시 참조 화면 수가 제한되어 있을 때 부호화 효율을 최대화할 수 있는 적웅적 참조 화면 선택 기법을 제안하였다. 참조 화면 선택 시 시간적인 거리를 우선시 하는 현재 방식은 부호화 효율 측면에서 최적의 선택과는 거리가 있다. 따라서 참조 화면 선택에 있어서 실시간 온라인 상황을 가정하고 부가적인 계산을 최소화하는 것을 조건으로 했을 때 대표 화면과의 간접 비교를 통하여 현재 참조 화면들 간 상호 유사성이 가장 큰 화면을 제외하는 방법을 통해 문제를 해결하고자 하였다. 화면 간 예측 부호화 시 참조 화면 간 중복되는 요소를 최대한 줄이는 방향으로 참조 화면을 선택해 나감으로서 참조되는 샘플들을 다양화할 수 있다. 참조 화면 간 상호 유사성 판별은 대표 화면과 각 참조 화면 간 움직임 정보를 고려해 화면 간 부호화시 계산되는 8*8 블록의 R-D 비용함수 값을 사용하였다. 실험 결과 기존의 슬라이딩 윈도우 방식을 이용한 참조 화면 선택 방법에 비해 부가적인 계산이 거의 없이 부호화 효율의 개선이 있었으며 그 개선 정도는 기존의 방식에서 참조 화면을 $1{\sim}2$장 더 사용한 결과와 같았다. 이는 기존의 방법에 의해 참조 화면을 선택할 경우 나타나는 참조 화면 간 중복성을 줄였기 때문이다.

• Journal of IKEEE
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• v.27 no.4
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• pp.531-536
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• 2023

This paper proposes a sliding window method with frame feature insertion for immediate attack detection on in-vehicle networks. This method guarantees real-time attack detection by labeling based on the attack status of the current frame. Experiments show that the proposed method improves detection performance by giving more weight to the current frame in CNN computation. The proposed model was designed based on a lightweight LeNet-5 architecture and it achieves 100% detection for DoS attacks. Additionally, by comparing the complexity with conventional models, the proposed model has been proven to be more suitable for resource-constrained devices like ECUs.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.12A
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• pp.1387-1395
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• 2004

Turbo decoder inherently requires large memory and intensive hardware complexity due to iterative decoding, despite of excellent decoding efficiency. To decrease the memory space and reduce hardware complexity, various design issues have to be discussed. In this paper, various design issues on Turbo decoder are investigated and the tradeoffs between the hardware complexity and the performance are analyzed. Through the various simulations on the fixed-length analysis, we decided 5-bits for the received data, 6-bits for a priori information, and 7-bits for the quantization state metric, so the performance gets close to that of infinite precision. The MAX operation which is the main function of Log-MAP decoding algorithm is analyzed and the error correction term for MAX* operation can be efficiently implemented with very small hardware overhead. The size of the sliding window was decided as 32 to reduce the state metric memory space and to achieve an acceptable BER.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.2
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• pp.140-149
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• 2004

Data broadcast has received much attention as a very efficient method for disseminating data items in mobile environment with large number of mobile clients. In this approach, a database server periodically and continuously broadcasts data items through wireless channels and clients perform read-only transactions by accessing necessary data items from the air. While broadcasting, the server must also process update transactions on the database, which raises an obstacle for client's accessing consistent data. In this research, we propose a new algorithm SCDSC(Serialization Checking with DirtySet on Commit) which is an alternative for solving the concurrency control problem efficiently. The SCDSC is a kind of optimistic concurrency control in that a client checks the consistency of data using a DirtySet as a part of data broadcast when it commits its transaction. In each broadcast cycle, the server updates and disseminates the DirtySet with newly changed data items for last few cycles in the sliding window approach. We perform an analysis and a simulation study to evaluate the performance of our SCDSC algorithm in terms of data consistency and data currency.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.1
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• pp.25-31
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• 2005

In this paper, we present a face detection system using the Support Vector Domain Description (SVDD) in color images. Conventional face detection algorithms require a training procedure using both face and non-face images. In SVDD however we employ only face images for training. We can detect faces in color images from the radius and center pairs of SVDD. We also use Entropic Threshold for extracting the facial feature and sliding window for improved performance while saving processing time. The experimental results indicate the effectiveness and efficiency of the proposed algorithm compared to conventional PCA (Principal Component Analysis)-based methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.175-178
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• 2007

According to recently presented QoS architecture by 3GPP, a traffic conditioner may be deployed to provide conformance of the negotiated QoS. A real-time frame-layer rate control method which can be applied to the traffic conditioner is proposed. The proposed rate control method uses a non-iterative optimization method for low computational complexity, and performs bit allocation at the frame level to minimize the average distortion over an entire sequence as well as variations in distortion between frames. The proposed algorithm does not produce time delay from encoding, and is suitable for real-time low-complexity video encoder.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.58-62
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• 2008

인터넷 상에서 상품을 구입할 때 고려하는 부분 중의 하나가 상품평이다. 하지만 이러한 상품평들을 개인이 일일이 확인 하는데에는 상당한 시간이 소요된다. 이러한 문제점을 줄이기 위해서 본 논문에서는 인터넷 상의 상품평에 대한 의견을 긍정, 부정, 일반으로 나누는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 CRFs 기계학습모델을 기반으로 하며, 연결어미, 형태소 유니그램, 슬라이딩 윈도우 기법의 형태소 바이그램을 자질로 사용한다. 실험을 위해서 가격비교 사이트의 모니터 카테고리에서 561개의 상품평을 수집하였다. 이 중 465개의 상품평을 학습 문서로 사용하였고 96개의 상품평을 실험 문서로 사용하였다. 제안 시스템은 실험결과 79% 정도의 정확도를 보였다. 추가 실험으로 제안 시스템이 사람들과 얼마나 비슷한 성능을 보이는지 알아보기 위해서 카파 테스트를 실시하였다. 카파 테스트를 실시한 결과, 사람간의 카파 계수는 0.6415였으며, 제안 시스템과 사람 간의 카파 계수는 평균 0.5976이였다. 결론적으로 제안 시스템이 사람보다는 떨어지지만 유사한 정도의 성능을 보임을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.5
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• pp.868-874
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• 2007

A real-time frame-layer rate control algorithm with a token bucket traffic shaper is proposed for minimizing video duality variation. The proposed rate control method uses a non-iterative optimization method for low computational complexity, and performs bit allocation at the frame level to minimize variation in distortion between frames. In order to reduce the quality fluctuation, we use a sliding window scheme which does not require the pre-analysis process. Therefore, the proposed algorithm does not produce the delay from encoding, and is suitable for real-time low-complexity video encoder. Experimental results indicate that the proposed control method provides better PSNR performance than the existing rate control method.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.422-425
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• 2008

최근 IT 기술의 발전과 더불어 다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속으로 스며들어 네트워크 망을 이루는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경이 급속히 보급되고 있다. USN 환경에서 수집되는 센서 스트림 데이터는 연속적이며 동적으로 끊임없이 전달이 되기 때문에 그 양이 방대하며 또한 제한된 메모리를 사용하기 때문에 모든 데이터를 저장하여 처리할 수는 없게 된다. 스트림 데이터의 이러한 특성 때문에 본 논문에서는 입력되는 스트림 상황정보에 대해서 신속한 상황 분석 서비스를 진행하기 위하여 슬라이딩 윈도우 기법을 지원하는 상황정보 분석 시스템을 제안한다. 이 시스템은 온도, 습도, 조도 등 스트림 데이터에 대해서 WHEN-DO 상황질의모델을 적용하여 상황질의모델의 조건 만족 여부를 판단하고 특정 행동을 취한다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 실시간 건물의 상황정보를 수집하여 상태를 모니터링 하는 등 많은 USN 응용분야에 적용이 가능하다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.6
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• pp.137-145
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• 2010

Digital vessel have to accurate and efficient mange the digital data from various sensors in the digital vessel. But, In sensor network, it is difficult to transmit and analyze the entire stream data depending on limited networks, power and processor. Therefore it is suitable to use alternative stream data processing after classifying the continuous stream data. In this paper, We propose efficient processing method that arrange some sensors (temperature, humidity, lighting, voice) and process query based on sliding window for efficient input stream and pre-clustering using multiple Support Vector Machine(SVM) algorithm and manage hash table to summarized information. Processing performance improve as store and search and memory using hash table and usage reduced so maintain hash table in memory. We obtained to efficient result that accuracy rate and processing performance of proposal method using 35,912 data sets.