• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.546-549
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• 2004

본 논문에서는 SVM에 기반 하여 template matching 기법을 도입한 얼굴 검출 알고리즘을 제안한다. 또한 얼굴의 기하학적 특징에 기반 해 얼굴일 확률이 낮은 경우 비 얼굴로 인식하는 방법으로 SVM의 적용 횟수를 줄여 검출속도를 향상 시켰다. 그리고 single response criterion을 적용하여 얼굴을 중복검출하거나 얼굴 영역 내에서 얼굴을 찾는 경우를 제거하여 속도를 개선하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.10a
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• pp.226-227
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• 2016

클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자 관점에서는 아웃소싱한 데이터의 기밀성 및 무결성을, 클라우드 제공자 입장에서는 저장 공간 및 대역폭 효율을 모두 제공하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이를 동시에 만족시키기 위해 아웃소싱된 데이터의 중복 제거 기법과 클라우드 스토리지에 저장된 데이터 파일의 무결성 검증 기법이 결합된 기법에 대해 분석한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.12-15
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• 2018

비정형 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 대표적인 오브젝트 스토리지로 OpenStack Swift가 있다. 하지만, 오브젝트 스토리지의 일관성 지원은 동기화 지연을 발생시키고 전체 성능에 영향을 미친다. 이런 문제는 기존 시스템에서 발생하는 페이지 스왑, 데이터 중복을 비휘발성 메모리를 사용함으로써 제거할 수 있고 오브젝트 서버의 성능 하락을 완화할 수 있다. 하지만, 비휘발성 메모리를 효율적으로 사용하기 위해서는 비휘발성 메모리 장치별 특성을 고려한 효율적인 데이터 배치가 필요하고 본 논문에서는 이를 위한 마이그레이션 기법을 제안한다. 마이그레이션 기법에서 사용하는 점수식은 First In First Out (FIFO)보다 정확도를 약 11% 향상시켰고, 기존 기법들보다 실행 시간은 42% 감소, 마이그레이션 횟수는 최대 24배 감소, 에너지 소비량은 9% 정도 절약하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.456-458
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• 2019

정보보안을 달성하기 위해서 컴퓨터가 보급된 이래로 많은 노력이 이루어졌다. 그중 메모리 보호 기법에 대한 연구가 가장 많이 이루어졌지만, 컴퓨터의 성능 향상으로 이전의 메모리 보호 기법들의 문제들이 발견되고, 부채널 공격의 등장으로 새로운 방어책이 필요 되었다. 본 논문에서는 프로그램에 정적 바이너리 재작성(Static Binary Rewriting) 기법을 통해 페이지(Page)마다 4~8byte 의 난수를 삽입하여 메모리 공유 기반 부채널 공격을 방어할 수 있는 2 가지 방법을 제시한다. 최근 아키텍처는 분기 예측(Branch Prediction)을 통해 jmp 명령어에 대한 분기처리가 매우 빠르고 정확하게 처리되기 때문에 난수를 삽입할 때 사용하는 jmp+rand 방식은 오버헤드가 매우 낮다. 또한 특정 프로그램에만 난수 삽입이 가능하므로 특히 클라우드 환경에서 중복제거 기능과 함께 사용하면 높은 효율성을 보일 수 있다고 예상한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.215-220
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• 2007

최근 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 특히 센서 노드의 저전력을 위해서는 센서 네트워크에서 전송되는 데이터의 횟수나 전송량을 최소한으로 줄이면서 효율적이면서 신뢰성을 가지는 질의에 대한 결과를 얻을 수 있어야 한다. 본 연구에서는 해양 센서 네트워크 상에서 데이터의 전송량을 줄일 수 있는 SDMTree(Sensing Data Management Tree)를 제안한다. 제안된 SDMTree는 질의 최적화를 위해 질의 처리기 구성 요소로 도입 가능하다. 해양 센서 네트워크에서 in-network 각 4레벨에서 하위 노드로부터 받은 데이터를 병합, 관리하기 위한 방법으로 데이터를 속성별로 구분하여 중복된 데이터를 제거하여 트리형태로 구성되기 때문에 질의에 대한 응답에 해당하는 데이터 검색시 정확하고 신속하게 처리할 수 있으며, 트리 구성 또한 중복 데이터 및 중복 영역을 배제하여 구성되므로, 상위노드가 하위 노드로부터 센싱 데이터를 수집하여 저장하기 위한 에너지와 상위 노드에서 하위 노드로 질의를 전송시 질의에 해당하는 특정 영역에만 질의를 전송할 수 있기 때문에 데이터 저장 및 통신에 소모되는 불필요한 에너지를 최대한 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.254-257
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• 2015

차량 인식 기술은 운전자에게 차량 충돌과 같은 위험요소를 사전에 인식시키거나 차량을 자동으로 제어하는 기술로 각광 받고 있다. 본 논문에서는 입력 영상에서 차량이 나타날 수 있는 관심 영역을 설정한 다음 미리 학습된 검출기를 통한 Haar-like와 Adaboost 알고리즘으로 차량 후보 영역을 검출하고 중복된 영역을 제거하기 위인식 기술해 클러스터링 기법을 적용하고, 칼만필터로 프레임 영상에서 차량을 추적 하고, 다시 중복된 영역에 대해 클러스터링 기법을 적용하는 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.213-216
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• 2018

본 논문에서는 사람의 인지 시각 특성 중 하나인 JND(Just Noticeable Difference)를 이용한 인지 비디오 부호화 기법을 제안한다. JND 기반 인지 부호화 방법은 사람의 인지 시각 특성을 이용해 시각적으로 인지가 잘 되지 않는 인지 신호를 제거함으로 부호화 효율을 높이는 방법이다. 제안된 방법은 기존 수학적 모델 기반의 JND 기법이 아닌 최근 각광 받고 있는 데이터 중심(data-driven) 모델링 방법인 심층 신경망 기반 JND 모델 생성 기법을 제안한다. 제안된 심층 신경망 기반 JND 모델은 비디오 부호화 과정에서 입력 영상에 대한 전처리를 통해 입력 영상의 인지 중복(perceptual redundancy)를 제거하는 역할을 수행한다. 부호화 실험에서 제안된 방법은 동일하거나 유사한 인지화질을 유지한 상태에서 평균 16.86 %의 부호화 비트를 감소 시켰다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.1
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• pp.1-8
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• 2017

Given a multi-dimensional dataset of tuples, a skyline query returns a subset of tuples which are not 'dominated' by any other tuples. Skyline query is very useful in Big data analysis since it filters out uninteresting items. Much interest was devoted to the MapReduce-based parallel processing of skyline queries in large-scale distributed environment. There are three requirements to improve parallelism in MapReduced-based algorithms: (1) workload should be well balanced (2) avoid redundant computations (3) Optimize network communication cost. In this paper, we introduce MR-SEAP (MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning), an efficient angular space partitioning based skyline query processing using sampling-based pruning, which satisfies requirements above. We conduct an extensive experiment to evaluate MR-SEAP.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.27 no.6
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• pp.309-318
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• 2008

In this paper, we discuss a method for efficiently coding the high-band signal in the split-band coding approach where an input signal is divided into two bands and then each band may be encoded separately. Generally, and especially through the research on the artificial bandwidth extension (BWE), it is well known that there is a correlation between the two bands to some degree. Therefore, some coding gain could be achieved by utilizing the correlation. In the BWE-prediction-based coding approach, using a simple linear BWE function may not yield optimal results because the correlation has a non-linear characteristic. In this paper, we investigate the new coding scheme more in details. A few representative BWE functions including linear and non-linear ones are investigated and compared to find a suitable one for the coding purpose. In addition, it is also discussed whether there are some additional gains in combining the BWE coder with the predictive vector quantizer which exploits the temporal correlation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.580-582
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• 1999

본 논문에서는 리던던트 웨이블릿 변환을 이용한 지형메쉬(terrain mesh)의 간략화 방법을 제안한다. 기존의 MRA(Multi-Resolution Analysis) 기법을 이용한 지형메쉬의 간략화 기법은 처리과정에서 다운샘플링이 일어나게 되어 지형 데이터 중요한 특성점을 추출할 때 부분적으로 손실된 데이터를 이용한다는 단점을 갖는다. 이 논문은 전처리단계(preprocessing process)에서 지형메쉬의 간략화를 목표로 하여, 지형의 중요점 추출과정에서 리던던트 웨이블릿 변환기법을 이용하며 지형의 중요점 추출의 정확도를 높이고, 지형데이터가 갖는 중복성 (redundancy)을 제거하여 방대한 지형데이터를 간략화하는 방법을 제안한다.