• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권4호
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• pp.515-519
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• 2003

This paper proposes a new image sequence stabilization (ISS) scheme based on filtering of absolute frame positions. The proposed ISS scheme removes undesired motion effects in real-time, while preserving desired gross camera displacements. The well-known finite impulse response (FIR) filter is adopted for filtering. The proposed ISS scheme provides a filtered position and velocity with fine inherent properties. It is demonstrated that the filtered position is not affected by the constant velocity. It is also shown that the filtered velocity is separated from the position. Via numerical simulations, the performance of the proposed scheme is shown to be superior to the existing Kalman filtering scheme.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.50-58
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• 2007

본 논문은 대용량 데이터 처리를 위한 실시간 RFID 미들웨어 시스템에서 요구되는 태그 데이터의 필터링 엔진의 동기화를 고려한 필터링 관리기법을 다루고 있다. 응용인터페이스는 HTTP, XML, JMS, SOAP 등의 이는 다양한 프로토콜을 지원하여 다양한 플랫폼에서 본 미들웨어 시스템을 접근하도록 개발되었다. 일반적으로, 필터를 제어하는 클라이언트가 다수가 되는 환경에서 하나의 필터링 화일을 접근하면 동기화 문제가 발생한다. 본 논문에서는 필터 관리프로세스를 통해 동기화를 고려하면서 필터링을 관리하는 기법을 설계하고 구현하였으며, 이를 RFID 미들웨어의 동작 통해 검증한다.

• ETRI Journal
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• 제28권4호
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• pp.509-512
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• 2006

In a real environment, sound recordings are commonly distorted by channel and background noise, and the performance of audio identification is mainly degraded by them. Recently, Philips introduced a robust and efficient audio fingerprinting scheme applying a differential (high-pass filtering) to the frequency-time sequence of the perceptual filter-bank energies. In practice, however, the robustness of the audio fingerprinting scheme is still important in a real environment. In this letter, we introduce alternatives to the frequency-temporal filtering combination for an extension method of Philips' audio fingerprinting scheme to achieve robustness to channel and background noise under the conditions of a real situation. Our experimental results show that the proposed filtering combination improves noise robustness in audio identification.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2008년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.159-162
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• 2008

Generally, sensor nodes can be easily compromised and seized by an adversary because sensor nodes are hostile environments after dissemination. An adversary may be various security attacks into the networks using compromised node. False data injection attack using compromised node, it may not only cause false alarms, but also the depletion of the severe amount of energy waste. Dynamic en-route scheme for Filtering False Data Injection (DEF) can detect and drop such forged report during the forwarding process. In this scheme, each forwarding nodes verify reports using a regular probability. In this paper, we propose verification probability adjustment scheme of forwarding nodes though a fuzzy rule-base system for the Dynamic en-route filtering scheme for Filtering False Data Injection in sensor networks. Verification probability determination of forwarding nodes use false traffic rate and distance form source to base station.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권3호
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• pp.101-109
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• 2018

In this paper, we propose an adaptive filtering scheme of connection requests for the defense of malicious energy consumption attacks against wireless computing devices with limited energy budget. The energy consumption attack tries to consume the battery energy of a wireless device with repeated connection requests and shut down the wireless device by exhausting its energy budget. The proposed scheme blocks a connection request of the energy consumption attack in the middle, if the same connection request is repeated and its request result is failed continuously. In order to avoid the blocking of innocuous mistakes of normal users, the scheme gives another chance to allow connection request after a fixed blocking time. The scheme changes the blocking time adaptively by comparing the message arriving ate during non-blocking period and that during blocking period. Evaluation shows that the proposed defense scheme saves up to 94% energy consumption compared to the non-defense case.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권10호
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• pp.504-512
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• 2016

본 논문에서는 협업 필터링을 통한 개인 맞춤형 이벤트 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 행위 및 관계성 분석, 협업 필터링을 통해 사용자의 평가되지 못한 속성 값을 예측한다. 또한, 사용자의 성향을 보다 정확하게 파악하기 위해 사용자의 최근 방문 기록이나 상황 정보를 고려하여 사용자의 최신 성향을 관리한다. 이를 통해 새로운 이벤트가 발생하였을 때 참여할 확률이 높을 것으로 예상되는 사용자에게만 이벤트를 추천하여 무분별한 추천을 방지한다. 제안하는 이벤트 추천 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제12권2호
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• pp.71-85
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• 2006

Collaborative filtering, among other recommender systems, has been known as the most successful recommendation technique. However, it requires the user-item rating data, which may not be easily available. As an alternative, some collaborative filtering algorithms have been developed recently by utilizing the market basket data in the form of the binary user-item matrix. Viewing the recommendation scheme as a two-class classification problem, we proposed a new collaborative filtering scheme using a regularized discriminant analysis applied to the binary user-item data. The proposed discriminant model was built in terms of the major principal components and was used for predicting the probability of purchasing a particular item by an active user. The proposed scheme was illustrated with two modified real data sets and its performance was compared with the existing user-based approach in terms of the recommendation precision.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.53-63
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• 2010

최근 무선 센서 네트워크를 활용한 다양한 모니터링 시스템 구축이 활발히 이루어지고 있다. 무선 센서네트워크 기반 모니터링 시스템 구축을 위해서, 세 가지 사항을 고려해야 한다. 첫째, 지속적인 모니터링을 위해서, 노드 실패 감지 기법이 요구된다. 둘째, 센서노드는 제한된 배터리 용량을 지니기 때문에, 에너지 소모량 감소를 위한 효율적인 데이터 필터링 기법이 요구된다. 마지막으로 데이터 필터링 수행 시, 계산오버헤드를 감소시키는 기법이 필요하다. 기존 칼만 데이터 필터링 기법은 우수한 필터링 성능을 나타내는 반면, 데이터 예측값 계산과정이 복잡하여 센서 노드에서의 계산 오버헤드가 증가하는 단점이 존재한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 데이터 통계 분석 기반 데이터 필터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 첫째, 노드 실패 감지를 지원하기 위해, 주기적으로 노드 생존 메시지를 수집한다. 둘째, 불필요한 전송 메시지 수 감소를 위하여 샘플 데이터를 노드 생존 메시지에 포함하여 전송하고, 수집된 샘플 데이터 집합을 바탕으로 데이터 필터링을 수행한다. 마지막으로, 서버에서 데이터 통계 분석을 이용한 데이터 필터링 범위를 계산하기 때문에, 센서에서는 단순 비교연산만을 수행함으로써 센서 노드에서의 계산 오버헤드를 감소시킨다. 아울러 성능 분석을 통해 제안하는 기법이 기존 칼만 필터링 기법보다 전송 메시지 수 측면에서 성능이 우수함을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.55-62
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• 2009

협업여과는 추천시스템에서 널리 사용되는 기법으로 다른 사용자의 평가를 기반으로 아이템을 추천하는 기법이다. 사용자 데이터베이스를 이용하는 메모리기반 협업여과에는 사용자기반 기법과 아이템기반 기법이 있다. 사용자기반 협업여과는 유사한 선호도를 가지는 이웃사용자들의 선호도를 바탕으로 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하는 반면, 아이템기반 협업여과는 아이템들의 유사도를 바탕으로 특정 사용자의 선호도를 예측한다. 본 논문에서는 추천의 성능을 향상시키기 위하여 이웃사용자와 이웃아이템 크기의 비율을 가중치로 하여 사용자기반 예측값과 아이템기반 예측값을 결합함으로써 최종 예측값을 생성하는 결합예측기법을 제안한다. MovieLens 데이터 셋과 BookCrossing 데이터 셋을 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 결합예측기법이 영화와 책에 대하여 사용자기반과 아이템기반보다 예측의 정확성을 향상시킴을 보인다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제60호
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• pp.181-190
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• 2006

This paper describes a speech enhancement scheme that leads to significant improvements in recognition performance when used in the ASR front-end. The proposed approach is based on adaptive comb filtering and an MMSE-related parameter estimator. While adaptive comb filtering reduces noise components remarkably, it is rarely effective in reducing non-stationary noises. Furthermore, due to the uniformly distributed frequency response of the comb-filter, it can cause serious distortion to clean speech signals. This paper proposes an improved comb-filter that adjusts its spectral magnitude to the original speech, based on the speech absence probability and the gain modification function. In addition, we introduce the modified comb filtering-based speech enhancement scheme for ASR in mobile environments. Evaluation experiments carried out using the Aurora 2 database demonstrate that the proposed method outperforms conventional adaptive comb filtering techniques in both clean and noisy environments.