• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.8 no.6
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• pp.460-469
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• 2015

This study's aim is for reducing big data transfer time of IoT healthcare devices by modulating digital bits into Manchester code including zero-voltage idle as information for secondary compressed binary cluster's compartment after two step compression of compressing binary data into primary and secondary binary compressed clusters for each binary clusters having compression benefit of 1 bit or 2 bits. Also this study proposed that as department information of compressed binary clusters, inserting idle signal into Manchester code will have benefit of reducing transfer time in case of compressing binary cluster into secondary compressed binary cluster by 2 bits, because in spite of cost of 1 clock idle, another 1 bit benefit can play a role of reducing 1 clock transfer time. Idle signal is also never consecutive because the signal is for compartment information between two adjacent secondary compressed binary cluster. Voltage transition on basic rule of Manchester code is remaining while inserting idle signal, so DC balance can be guaranteed. This study's simulation result said that even compressed binary data by another compression algorithms could be transferred faster by as much as about 12.6 percents if using this method.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.05a
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• pp.341-344
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• 2009

네트워크(Network) 라우터(Router)와 스위치(Switch) 장치에서 수많은 패킷(Packet)이 통과된다. 네트워크에 연결된 컴퓨터가 20대일 경우에 일일 평균 패킷 전송양은 약 400GB 정도에 이른다. 이러한 패킷 데이터를 분석하기 위해서는 수집된 데이터를 디스크 장치에 저장할 수 있는 대규모의 저장공간과 주기적인 백업이 필요하다. 수집된 데이터 원형에는 사용자가 원하는 정보뿐만 아니라 불필요한 정보가 산재해있다. 따라서 수집된 데이터를 원형 그대로 저장하는 것이 아니라 원하는 정보(Information)와 지식(Knowledge)이 유지되고 쉽게 식별될 수 있도록 데이터를 가공해서 요약된 정보를 유지하는 것이 효과적이다. 전 세계적으로 네트워크를 통과하는 패킷 데이터의 양이 헤아릴 수 없을 만큼 증가하고, 인터넷 보급률이 증가함에 따라서 인터넷 사용자 및 소비자의 정보 분석의 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 네트워크에서 수집된 패킷 데이터에 적합한 데이터 전처리 기법(preprocessing)을 제안한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.4
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• pp.16-22
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• 2015

유비쿼터스 정보 기술을 기반으로 다양한 업무 지원 기기간 네트워크를 형성하여 업무 처리를 지원하는 u-Office와, 지능화된 다양한 사물에 인터넷 연결성을 제공하여 지능적 서비스를 제공하는 Internet of Things(IoT)는 기하급수적으로 증가하는 다수의 객체간 통신을 수행하므로 네트워킹 자원의 최적화 기술이 필수로 뒷받침되어야 한다. 데이터 패킷의 오버헤드를 줄이고 통신 자원을 절약하기 위한 기술 연구는 다방면으로 진행되고 있으며, 특히 패킷의 오버헤드를 줄이고 통신 자원을 절약하는 패킷 헤더 압축 기술은 다양한 국제 표준이 개발되어 모바일 와이맥스(Mobile WiMAX), Long Term Evolution(LTE), IPv6 over Low power Wireless Personal Area Network(6LoWPAN) 등의 네트워크에 활용되고 있다. 본 고에서는 모바일 와이맥스, LTE, 6LoWPAN에서 각각 사용되는 패킷 헤더 압축 기술인 Payload Header Suppression(PHS), Robust Header Compression(ROHC), Header Compression(HC), Improved Header Compression(IPHC)의 개발 동향을 제시하고 각 기술의 특징을 비교 분석한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.9 no.3
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• pp.207-213
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• 2004

The layered depth image (LDI) is an efficient approach to represent three-dimensional objects with complex geometry for image-based rendering (IBR). LDI contains several attribute values together with multiple layers at each pixel location. In this paper, we propose an efficient preprocessing algorithm to compress depth information of LDI. Considering each depth value as a point in the two-dimensional space, we compute the minimum distance between a straight line passing through the previous two values and the current depth value. Finally, the minimum distance replaces the current attribute value. The proposed algorithm reduces the variance of the depth information , therefore, It Improves the transform and coding efficiency.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.229-231
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• 2003

최근 몇 년 동안 컴퓨터 사용자들의 멀티미디어 데이터에 대한 요구가 빠르게 증가하고 있다. 멀티미디어 데이터를 서비스하기 위해서는 대용량의 저장장치가 필요하며 연속재생이 가능하여야 한다. 이와 관련하여 데이터 압축기술과 스트리밍 기슬과 고성능 PC를 고속의 네트웍으로 연결하는 클러스터 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 클러스터 시스템은 비교적 저렴한 가격의 고성능 시스템으로 고가의 단일서버에 비해 확장성과 가격대 성능면에서 유리하다. 이에 본 연구에서는 리눅스 클러스터 기반의 오디오/비디오 실시간 및 VOD 스트리밍 서버와 일반적인 사용자에게 친숙한 윈도우 환경의 플레이어를 구현하였다. 또한 본 연구에서 구현한 시스템에서는 기존에 윈도우 NT계열에서만 스트리밍이 가능했던 ASF포맷의 멀티미디어 데이터를 리눅스 서버에서도 스트리밍 서비스가 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.13-16
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• 2003

본 논문에서는 인터넷의 기능을 이용하여 인터넷이 연결된 어느 장소에서라도 로봇을 원격으로 제어하거나 로봇으로부터 받은 정보를 인터넷으로 전송 받아 처리할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 빠른 영상정보 전송을 위해 JPEG 압축 기술을 이용하였다. 인터넷을 통한 원격 제어에서의 가장 큰 문제점은 전송 지연 또는 데이터 손실과 같은 통신 장애이다. 이러한 상황에서도 로봇이 스스로 자신을 보호하고 원하는 작업을 수행하도록 하기 위해 자율이동 기능이 필수적인데, 이를 위해 본 논문에서는 2-layer fuzzy controller를 이용하였다. 2-layer fuzzy controller를 이용하여 로봇은 장애물을 회피하면서 원활하게 이동할 수 있다. 마지막으로 실제 구현 및 실험을 통해 그 효율성을 평가한다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.3 no.1
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• pp.20-27
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• 1998

종래에는 2개의 오디오 채널을 이용한 음향의 재생방법이 널리 퍼져 있었으나 다채널 음향의 재생에 대한 관심이 많아지면서 다중 채널의 오디오를 전송하고 재생하는 방법이 연구되었다. 이 중에서 2개 채널의 전송으로 4개 채널의 출력을 얻을 수 있는 돌비랩(Dolby Laboratories)의 프로로직(Prologic) 오디오가 많은 대중적인 관심을 끌었다. 이 기술은 전송측에서 2 개채널에 해당하는 신호만을 전송하지만 수신측에 있는 디코더에서는 4 개 채널의 데이터를 재생할 수 있는 압축 기법으로서 대중적으로 많은 시장을 가지고 있다. 따라서 Prologic 오디오 기술을 이해하고 이를 제품에 연결하는 방법을 찾는 것은 앞으로 성장하게 될 다중채널 재생 방법에 성공적으로 대처하기 위해서 필요한 일이다. 본 논고에서는 다중 채널 재생 기법의 하나인 Prologic 에 관한 기술과 이와는 별도의 압축기법인 AC-3 와의 비교를 통해서 Prologic 오디오 기술의 특징을 기술하기로 한다. 그리고 프로로직의 구현을 위한 하드웨어적인 관점에서 필요한 로직과 그 로직을 구현하기 위한 칩의 설계에 대해서도 간략히 기술하기로 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.233-235
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• 2012

해저보행로봇 CR200은 여러 개의 관절로 이루어진 6개의 다리를 이용하여 해저면에서 보행으로 이동하며 해저 정밀탐사 및 작업을 수행하는 로봇으로, 케이블로 연결된 선상제어실에서 원격 제어된다. CR200 시스템에서는 16개의 카메라가 장착될 예정이며, 취득된 카메라의 영상은 선상제어실의 비디오 컴퓨터로 전송되어 모니터링 및 녹화된다. 설계된 비디오 시스템에서 영상 전송은 전자기 간섭에 의한 화질 열화를 최소화하기 위하여 기가비트의 대역폭을 가진 이더넷과 광케이블을 통하여 디지털 형태로 전송되며, 아날로그 카메라의 영상은 비디오 인코더를 사용하여 디지털 영상으로 변환된 후에 전송된다. 본 논문에서는 CR200의 비디오 시스템의 설계를 소개하고, 실제로 제작하기 전에 설계된 비디오 시스템을 검증하기 위하여 테스트베드를 사용한 통합 테스트 결과를 제시한다. 아직 준비되지 않은 카메라에 대해서는 아이패드의 아날로그 영상 출력을 비디오 인코더의 입력으로 전달하여, 설계된 모든 카메라들이 동작하는 상황을 테스트베드로 실험하였다. 16개 카메라의 영상이 모니터링 및 녹화되는 상황을 테스트베드로 실험한 결과에 따르면, 압축률 10%의 H.264 동영상 압축 알고리즘을 사용할 경우에 30fps 영상의 모니터링 및 녹화에 각각 60Mbps의 전송량으로 비디오 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인할 수 있었다. 비디오 데이터의 전송은 센서 및 제어 데이터의 전송과 같은 네트워크를 사용하지만, 비디오 데이터의 기가비트 네트워크 사용률은 평균 12%이기 때문에 비디오 데이터 전송으로 인하여 데이터 통신은 거의 영향을 받지 않는다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.236-239
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• 2021

With the growth of AI technology, the scale of Knowledge Graphs continues to be expanded. Knowledge Graphs are mainly expressed as RDF representations that consist of connected triples. Many RDF storages compress and transform RDF triples into the condensed IDs. However, if we try to transform a large scale of RDF triples, it occurs the high processing time and memory overhead because it needs to search the large ID mapping table. In this paper, we propose the method of converting RDF triples using Hash-based ID mapping tables with MapReduce, which is the software framework with a parallel, distributed algorithm. Our proposed method not only transforms RDF triples into Integer-based IDs, but also improves the conversion speed and memory overhead. As a result of our experiment with the proposed method for LUBM, the size of the dataset is reduced by about 3.8 times and the conversion time was spent about 106 seconds.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.12
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• pp.341-347
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• 2017

As the amount of document data increases, the user needs summarized information to understand the document. However, existing document summary research methods rely on overly simple statistics, so there is insufficient research on multiple document summaries for ambiguity of sentences and meaningful sentence generation. In this paper, we investigate semantic connection and preprocessing process to process unnecessary information. Based on the vocabulary semantic pattern information, we propose a multi-document summarization method that enhances semantic connectivity between sentences using VAE. Using sentence word vectors, we reconstruct sentences after learning from compressed information and attribute discriminators generated as latent variables, and semantic connection processing generates a natural summary sentence. Comparing the proposed method with other document summarization methods showed a fine but improved performance, which proved that semantic sentence generation and connectivity can be increased. In the future, we will study how to extend semantic connections by experimenting with various attribute settings.