• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.178-180
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• 2003

EEG-based brain computer interface(BCI) provides a new communication channel between human brain and computer. EEG data is a multivariate time series so that hidden Markov model (HMM) might be a good choice for classification. However EEG is very noisy data and contains artifacts, so useful features mr expected to improve the performance of HMM. In this paper we addresses the usefulness of principal component features with Hidden Markov model (HHM). We show that some selected principal component features can suppress small noises and artifacts, hence improves classification performance. Experimental study for the classification of EEG data during imagination of a left, right up or down hand movement confirms the validity of our proposed method.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권10호
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• pp.768-772
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• 2010

콘콜릭 테스트는 높은 테스트 커버리지를 달성하기 위해 실제 프로그램 수행과 심볼릭 수행을 결합하여 테스트 데이터를 생성한다. CREST는 콘콜릭 테스팅을 구현한 대표적인 open-source인 테스트 도구이다. 그러나 현재 CREST는 기본적으로 프로그램의 모든 가능한 실행 경로들을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이 때문에 특정 분기 또는 블록만을 테스트하는 경우에는 비효율적일 수 있다. 이 논문에서는 프로그램 상의 한 분기 또는 블록을 주고 이률 실행할 수 있는 테스트 데이터를 생성하는 목적 지향 콘콜릭 테스트 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.298-300
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• 1998

비디오 데이터의 중요한 면 중에 하나는 시간 관계성을 지닌다는 것이다. 본 논문에서는 비디오 데이터가 계층적 구조로 표현 가능하며, 각각의 계층은 각기 시간의 흐름에 따라 시간적 관계를 지닌다는 특성을 반영하여, 이러한 관계를 기반으로 하여, 비디오 계층적 구조에 대한 시간 관계성(video structure temporal relationship), 비디오 객체들 간의 시간 관계성(inter video-data temporal relationship), 비디오 객체내의 시간 관계성(intra video-data temporal relationship)를 제시한다. 이러한 비디오 데이터의 시간적 관계를 계승, 캡슐화, 함수 중복 등의 객체지향 특성을 이용한다. ORDBMS에 통합함으로써 다양한 시간 산자(temporal operator)를 제공한다. 이로써 사용자에게 편리하고 단일한 인터페이스와, 좀더 다양한 시간 질의어(temporal query)를 제공할 수 있는 메카니즘을 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.493-495
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• 2004

본 논문에서는 유선네트워크와 Mobile Node간의 연결로 구성되는 무선네트워크에서 Mobile Node의 이동위치에 따라 Data통신 Packet을 조회하고 관리 및 통계할 수 있는 유무선 네트워크 통합 관리 Model을 설계하였다. 무선네트워크 관리에 필요한 MIB 항목이 SNMP에 명확히 표준화되어 있지 못하므로 무선네트워크의 자원을 정확히 관리하기 위해서 Mobile Node의 이동위치에 따른 Data통신 Packet을 저장할 수 있는 메카니즘과 MIB 항목의 정의가 필요하다. 따라서 무선네트워크의 Data통신 Packet을 관리하기 위해 필요한 SNMP의 구성방법과 관리에 필요한 새로운 MIB 항목을 정의하고 우선 SNMP Agent를 구성하여 Mobile Node에 탑재하였다. Mobile Node의 정보, 전달성격, 이동경로 및 이동패턴을 본 논문에서 정의한 MIB에 저장하고 효율적으로 무선네트워크 자원을 관리할 수 있도록 한다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제28권1_2호
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• pp.351-361
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• 2010

The solution of large sparse linear systems is one of the most important problems in large scale scientific computing. Among the many methods developed, the preconditioned Krylov subspace methods are considered the preferred methods. Selecting a suitable preconditioner with appropriate parameters for a specific sparse linear system presents a challenging task for many application scientists and engineers who have little knowledge of preconditioned iterative methods. The prediction of ILU type preconditioners was considered in [27] where support vector machine(SVM), as a data mining technique, is used to classify large sparse linear systems and predict best preconditioners. In this paper, we apply the data mining approach to the sparse approximate inverse(SAI) type preconditioners to find some parameters with which the preconditioned Krylov subspace method on the linear systems shows best performance.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제6권4호
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• pp.267-278
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• 2012

The state-of-the-art techniques in multicore timing analysis are limited to analyze multicores with shared instruction caches only. This paper proposes a uniform framework to analyze the worst-case performance for both shared instruction caches and data caches in a multicore platform. Our approach is based on a new concept called address flow graph, which can be used to model both instruction and data accesses for timing analysis. Our experiments, as a proof-of-concept study, indicate that the proposed approach can accurately compute the worst-case performance for real-time threads running on a dual-core processor with a shared L2 cache (either to store instructions or data).

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제7권4호
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• pp.272-284
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• 2013

In this paper, we propose a new framework for anomaly detection in medical wireless sensor networks, which are used for remote monitoring of patient vital signs. The proposed framework performs sequential data analysis on a mini gateway used as a base station to detect abnormal changes and to cope with unreliable measurements in collected data without prior knowledge of anomalous events or normal data patterns. The proposed approach is based on the Mahalanobis distance for spatial analysis, and a kernel density estimator for the identification of abnormal temporal patterns. Our main objective is to distinguish between faulty measurements and clinical emergencies in order to reduce false alarms triggered by faulty measurements or ill-behaved sensors. Our experimental results on both real and synthetic medical datasets show that the proposed approach can achieve good detection accuracy with a low false alarm rate (less than 5.5%).

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권6호
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• pp.536-544
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• 2009

본 연구에서는 벡터 데이터의 저작권 보호를 위한 디지털 워터마킹 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 벡터 데이터를 구성하고 있는 포인트들의 최단 거리를 구하고 그 거리를 이용하여 워터마크를 삽입하도록 하였다. 워터마크를 삽입한 실험 데이터에 다양한 공격을 한 후 워터마킹 방법의 강인성을 테스트하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 방법보다 강인함을 나타내었다. 그리고 워터마크를 삽입한 후에도 위상이 변하지 않아 제안한 방법은 GIS환경에서의 벡터 데이터를 고려한 방법이 될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.113-118
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• 2007

기존의 연구 과제에서 모바일 기기에 쓰이는 데이터 압축 관리 시스템인 CDMS(Compressed Data Management System)을 제안하였다. 그러나 CDMS의 DB파일에서 Free Page의 발생, 또는 데이터가 늘어났다가 줄어들었음에도 불구하고 실질적인 파일크기가 줄어들지 않는 문제점이 발견되었다. 따라서 데이터들을 Compact하게 배치하여 데이터베이스를 재구성한 후 사용되어지지 않는 공간을 반환하여 다른 모듈에서 활용할 수 있도록 하기 위하여 Compaction Mechanism을 제안하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제10권1호
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• pp.9-20
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• 2016

Several task clustering heuristics are proposed for allocating tasks in heterogeneous systems to achieve a good response time in data intensive jobs. However, one of the challenging problems is the process in task scheduling after task allocation by task clustering. We propose a task scheduling method after task clustering, leveraging worst schedule length (WSL) as an upper bound of the schedule length. In our proposed method, a task in a WSL sequence is scheduled preferentially to make the WSL smaller. Experimental results by simulation show that the response time is improved in several task clustering heuristics. In particular, our proposed scheduling method with the task clustering outperforms conventional list-based task scheduling methods.