• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.371-374
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• 2003

서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 기존에 제안된 서브시퀀스 매칭 기법인 FRM과 Dual-Match를 대상으로 다양한 실험을 통하여 윈도우 크기 효과를 정량적으로 분석한다. 또한, 이러한 분석 결과를 기반으로 서브시퀀스 매칭 처리의 성능 개선을 위한 향후의 연구 방향을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.781-783
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• 2004

본 논문에서는 실외 환경의 실시간 감시 시스템에 응용할 배경 모델링을 설계 구현한다. 일반적인 감시 시스템은 배경 모델링, 오브젝트 검출, 그리고 오브젝트 추적으로 나뉜다. 실시간으로 배경 모델링과 갱신을 수행하고 객체를 추적하기 위해서는 연산 시간이 적어야하며 노이즈 제거를 수행해야 한다. 노이즈 제거를 위하여 메디안 검출 방법을 이용하고 있으나 정렬 시간이 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 윈도우 기반의 러닝 윈도우 리스트 (running window list)를 제안하여 메디안 정렬 시간을 최소화하고 실시간으로 배경 모델링과 배경 갱신을 수행하는 방법을 제안한다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2004년도 국내 LBS 기술개발 및 표준화 동향세미나
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• pp.125-131
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• 2004

LiDAR 데이터의 필터링은 원 데이터로부터 건물, 수목 등과 같은 비지면점을 제거하는 과정이며, 이러한 필터링을 통해 DEM을 생성할 수 있다. 대표적인 필터링 방법들로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, local maxima 필터 등이 있으며 이러한 기존의 기법들의 단점을 보완하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 필터링 기법들은 필터의 크기(윈도우의 크기)와 같은 인자를 대상 지역에 적합하게 사용자가 직접 설정해주어야 한다. 더욱이 복잡한 지형, 지물이 존재하는 지역에 적용하기 위해서는 인자를 변형시켜줘야 하며 특히, 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 적용하기 위해서는 가변적인 크기의 필터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 필터의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행할 수 있는 연산기법을 제안하였다. 본 연구에서는 수목이나 자동차 등과 같은 작은 개체의 제거를 위해 고정된 작은 크기의 윈도우를 가지는 모폴로지 필터를 우선 적용한다. 그 후 건물과 같은 큰 개체의 포인트는 이웃 포인트와의 고도차이를 이용하여 인식하고 이웃에 위치하는 지면 포인트로 대체하며, 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영 되도록 한다. 또한 상, 하, 좌, 우 네 방향에 대하여 라인별로 독립된 연산을 수행한 후에 이들을 비교함으로써 오차를 보정한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.636-644
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• 2015

이 논문에서는 CAM shift알고리즘과 8방향 탐색 위도우를 결합하여 객체의 추적 성능을 향상하는 방법과 추적에 이용되는 프레임의 수를 줄여 연산을 줄이는 방법을 제안한다. CAM shift는 대표적인 색상을 이용한 추적 방법이나 빠른 속도로 이동하는 물체를 추적하기 어려운 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 추적 대상을 놓쳐버린 시점에서 마지막으로 추적에 성공한 시점의 정보를 이용하여 8방향 탐색을 실시하여 객체를 찾아 낸 후 CAM shift의 탐색 윈도우를 이동시켜 기존의 CAM shift로는 추적이 불가능한 고속 이동 물체에 대해서도 보다 정확한 추적이 가능하게 되었다. 또한 하드웨어의 발달로 초당 생산되어지는 프레임의 수가 증가하여 불필요한 연산이 증가하게 되었고, 이를 줄이기 위해 추적에 이용되는 프레임의 수를 줄여 연산을 줄여 이 전보다 효율을 높일 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.113-119
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• 2004

지수승(exponentiation) 연산은 암호 관련 응용에서 널리 사용되고 있으며, 안전성을 위해 지수 n의 값을 크게 선정하여 이용하고 있다. 그런데, n의 값이 커짐에 따라 수행해야 하는 곱셈의 횟수도 따라서 증가하게 되고, 결과적으로 속도가 빠른 연산 알고리즘의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 정규 기저 표현(normal bases representation)을 갖는 GF(2$^n$) 상의 병렬 지수승 연산에 있어서, 프로세서 수가 고정된 경우에 라운드 수를 개선할 수 있는 알고리즘을 제안하고 이의 성능분석을 수행한다. 제안하는 방안은 지수(exponent)를 특정 비트 수로 나누어 지수승을 수행하는 윈도우 방법(window method)를 이용하는 것으로, 윈도우 값 계산 단계에서 휴지 프로세서들로 하여금 윈도우들 간의 곰을 계산하도록 합으로써, 전체 라운드 수를 줄이는 효과를 갖는다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.251-257
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• 2023

본 논문에서는 비전 트랜스포머의 셀프 어텐션이 갖는 지역적 특징 부족을 개선하는 이중 구조 셀프 어텐션 방법을 제안한다. 객체 분류, 객체 분할, 비디오 영상 인식에서 합성곱 신경망보다 연산 효율성이 높은 비전 트랜스포머는 상대적으로 지역적 특징 추출능력이 부족하다. 이 문제를 해결하기 위해 윈도우 또는 쉬프트 윈도우를 기반으로 하는 연구가 많이 이루어지고 있으나 이러한 방법은 여러 단계의 인코더를 사용하여 연산 복잡도의 증가로 셀프 어텐션 기반 트랜스포머의 장점이 약화 된다. 본 논문에서는 기존의 방법보다 locality inductive bias 향상을 위해 self-attention과 neighborhood network를 이용하여 이중 구조 셀프 어텐션을 제안한다. 지역적 컨텍스트 정보 추출을 위한 neighborhood network은 윈도우 구조보다 훨씬 단순한 연산 복잡도를 제공한다. 제안된 이중 구조 셀프 어텐션 트랜스포머와 기존의 트랜스포머의 성능 비교를 위해 CIFAR-10과 CIFAR-100을 학습 데이터를 사용하였으며 실험결과 Top-1 정확도에서 각각 0.63%과 1.57% 성능이 개선되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.538-547
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• 2022

최근 소개된 트랜스포머(Transformer)를 이용한 이미지 분류 방법들은 기존 합성곱 신경망 기반 방법 대비 괄목할 만한 성능 향상을 보여주고 있다. 지역적 특성을 효과적으로 고려하기 위해 이미지 영역을 복수의 윈도우 영역으로 나누어 트랜스포머를 적용하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으나, 윈도우 간 관계 및 중요도에 대한 학습은 여전히 부족한 상황이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 각 윈도우의 중요도를 학습에 반영할 수 있는 트랜스포머 구조를 제안한다. 제안하는 방법은 각 윈도우 영역에 대한 자기주의(Self-attention) 연산을 기반으로 압축과 완전 연결 계층(Fully Connected Layer)을 통해 각 윈도우 영역의 중요도를 계산한다. 계산된 중요도는 윈도우 영역들 간의 관계를 학습한 가중치로써 각 윈도우 영역에 곱해져 특징 값을 재조정 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 트랜스포머 기반 방법의 성능을 효과적으로 향상 시킬 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.24-26
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• 1999

본 논문에서는 주어진 윈도우에 대하여 수퍼스칼라 프로세서의 하드웨어를 구성하는 기본 요소인 인출율과 연산 유닛의 개수로 표현되는 성능 예측 모델을 제시하였다. 이때, 수퍼스칼라 프로세서에서 실행되는 벤치마크 프로그램은 매 싸이클당 각 명령어 개수가 시행되는 확률과 분기 예측 정확도에 의하여 특성화된다. 초기의 실험으로 각종 파라미터를 획득한 후에는 다양한 연산유닛과 인출율을 갖는 수퍼스칼라 프로세서의 성능을 본 논문에서 제안하는 모델에 의하여 간단하게 구할 수 있다. 명령어 자취 모의실험(trace-driven simulation)으로 측정한 성능과 본 논문에서 제안하는 성능 예측 모델에 의한 성능을 비교한 결과, 3.8%의 평균오차를 기록하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.71.1-75
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• 1998

NOD 데이터는 VOD 데이터에 비해서 life cycle이 짧다. 그리고 사용자의 접근성이 높으며, 접근패턴도 시간에 따라 달라질 수 있다. VOD 데이터와 같이 NOD 뉴스기사의 경우 특정 기사들에 집중적으로 접근된다. 그리고 이러한 인기 있는 기사들은 시간대에 따라 변할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 인기도의 변화를 예측하기 위해서 시계열분석방법중의 하나인 지수평활법(exponenital smoothing method)을 사용한다. 시간대별 타임윈도우로 나누고 이전의 윈도우들의 접근패턴을 분석하여 다음 접근을 예측한다. 그리고 이 예측값을 이용해서 캐시정책을 새운다. 즉 예측값이 높은 기사순으로 캐시에 배치하는 것이다. 실시간 멀티미디어데이터의 경우 데이터의 방대함으로 연산의 오버헤드가 크다. 따라서 정적인 캐싱전략을 사용하는데, 하나의 윈도우동안 재배치하는 한번으로 한다는 것이다. 전통적인 block 단위 캐싱은 멀티미디어데이터에 적합하지 않다. 따라서 기사단위의 캐시구조를 제안한다. 사용자는 기사단위로 요청을 하기 때문에 재사용을 위해서는 기사단위로 캐시되야 한다.

• 전기의세계
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• 제44권3호
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• pp.3-8
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• 1995

신호처리 방법이 다양해지고 복잡해짐에 따라서, 신호를 보다 정확하게 처리하고자 하는 관심이 높아지고 있다. 특히, 실세계에 존재하는 신호들의 통계적특성이 비정상성을 나타내고 있기 때문에 이를 위한 새로운 해석방법이 많이 연구되고 있다. 본 글에서는 최근들어서 신호처리의 여러 영역에서 사용되고 있는 웨이브렛 변환과 웨이브렛 변환평면에서의 신호처리 기술에 대해서 언급하였다. 웨이브렛 변환은 고주파 신호성분에 대해서는 짧은 윈도우를 사용하므로써 시간분해능을 좋게하기 때문에 스파이크형태를 갖는 고주파 신호를 분리하기에 용이하게하고, 저주파 신호성분에 대해서는 긴 윈도우를 사용하므로써 주파수 분해능을 좋게하여 관측시간이 길어야 하는 저주파 신호의 분리가 용이하다. 특히, 하나의 모 웨이브렛의 병진과 스케일에 의해서 가변적인 윈도우가 생성되기 때문에 해석방법이 간단하며, 필터뱅크를 이용하여 구현하므로써 적은 연산량으로 손쉽게 구현이 가능하다는 장점을 갖고 있다.