• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.768-774
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• 2007

본 논문에서는 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 각 센서 및 클러스터 헤드에서의 데이터 전송량을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 즉, 센서의 에너지 소모를 줄이기 위해 계층적 필터링을 제안한다. 계층적 필터링이란 센서 네트워크를 두 계층으로 나누어 필터링하는 것이다. 1계층 필터링은 클러스터 멤버에서 클러스터 헤드로 데이터를 전송시 필터링을 수행하고, 2계층 필터링은 클러스터 헤드에서 기지국으로 데이터를 전송시 필터링을 수행한다. 이는 일반적으로 필터의 폭을 넓혀 필터링을 많이 하는 것보다 필터링 효율은 증대시키면서 필터링에 따른 데이터 부정확성을 최소한 줄이는 효과를 가진다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.73-82
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• 2007

본 논문에서는 연속질의에 대한 집계연산을 수행할 때, 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 각 센서 및 클러스터 헤드에서의 데이터 전송량을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 센서의 에너지 소모를 줄이는 가장 중요한 요소는 전승되는 메시지 수를 줄이는 것이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기본적으로 클러스터링, 네트워크 내 집계 및 계층적 필터링을 결합한 것이다. 계층적 필터링이란 센서 네트워크를 두 계층으로 나누어 필터링하는 것이다. 1계층 필터링은 클러스터 멤버에서 클러스터 헤드로 데이터를 전송시 필터링을 수행하고, 2계층 필터링은 클러스터 헤드에서 기지국으로 데이터를 전송시 필터링을 수행한다. 이 방법은 기존의 데이터 필터링 방법보다 더 효율적이고 효과적인 방법이다. 다양한 실험을 통해서, 제안한 방법이 다른 방법들보다 더 많은 메시지를 줄이고. 네트워크의 생존기간이 더 증가하였음을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.516-518
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• 2012

본 논문은 Particle Filtering과 계층적인 Boosting 알고리즘을 이용한 다중 객체 추적 기법을 제안한다. Particle Filtering을 이용하여 각 객체를 단일 객체로 추적하고 Boosting 기반의 데이터 연관 알고리즘을 사용하여 영상에서 움직이는 물체들을 추적한다. 본 제안한 알고리즘에서는 객체들의 이동경로 정확한 감지를 위해 Particle Filtering을 통해 각 객체가 움직이는 예측 정보를 이용하고, Boosting 알고리즘을 계측적인 형태로 설계함에 따라 데이터 물체의 추적 정확도를 높일 수 있도록 하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.820-831
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• 2020

Extractive document summarization aims to select a few sentences while preserving its main information on a given document, but the current extractive methods do not consider the sentence-information repeat problem especially for news document summarization. In view of the importance and redundancy of news text information, in this paper, we propose a neural extractive summarization approach with joint sentence semantic clipping and selection, which can effectively solve the problem of news text summary sentence repetition. Specifically, a hierarchical selective encoding network is constructed for both sentence-level and document-level document representations, and data containing important information is extracted on news text; a sentence extractor strategy is then adopted for joint scoring and redundant information clipping. This way, our model strikes a balance between important information extraction and redundant information filtering. Experimental results on both CNN/Daily Mail dataset and Court Public Opinion News dataset we built are presented to show the effectiveness of our proposed approach in terms of ROUGE metrics, especially for redundant information filtering.

• ETRI Journal
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• 제38권4호
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• pp.695-702
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• 2016

A hierarchical approach for fast bi-dimensional empirical mode decomposition (B-EMD) is proposed. The presented approach utilizes an efficient window size determination scheme that enables the multi-level computation of the order statistics filter (OSF). Our detailed experiments show that the proposed OSF computation approach allows a significantly faster computation of an EMD without degrading the decomposition accuracy.

• 전자공학회논문지B
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• 제28B권11호
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• pp.913-924
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• 1991

In this paper, we propose a motion estimation algorithm using hierarchical structure. The algorithm uses the image pyramids from the repetitive application of Gaussian filtering and decimation, and performs an inter-level displacement propagation in its motion estimation process. The motion estimation algorithm based on the hierarchical structure is shown to be very effective since this scheme utilizes the local imformation as well as the global imformation. The experimental results on the various data imdicate that compared to the Horn and Schunck's method, the proposed algorithm yields an accurate motion estimation with a fast convergence behaviour.

• 전기학회논문지
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• 제59권2호
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• pp.457-464
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• 2010

The haze removal algorithm using dark channel prior, which was proposed by He et al., is an efficient algorithm and presents impressive results. But its high memory and computational requirements limit its applications. In this paper, we propose a method to improve the memory usage and calculation speed. We notice that the matting process accounts for most calculation time, so we replace the matting process with a fast bilateral filtering scheme. Using the bilateral filter, we can reduce the memory usage, but its computational complexity is still high. To reduce the computational complexity as well, we adapt a hierarchical structure for the bilateral filtering. Experimental results show that the proposed algorithm can remove haze in a picture effectively, while requiring much less computations than the He et al.'s method.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.1170-1177
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• 1997

모폴로지는 형태를 보존하는 필터로 많이 사용되고 있다. 또한 모폴로지 연산을 다양하게 적용하여 여러 가지 모폴로지 필터를 만들 수 있고 각 필터는 독특한 특징을 가지고 있다. 그리고 모폴로지 필터를 영상 전송 부호화기의 축소 과정에 사용하면 원영상의 형태를 많이 보존할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 모폴로지필터와 벡터 양자화를 사용하는 새로운 부호화기를 제안하였다. 먼저 여러가지의 모폴로지 필터를 계층적 전송 방법에 적용하여 가장 효과적인 모폴로지 필터를 선택하였고 선택된 필터를 제안한 부호화기와 계층적 전송 방법에 적용하였다. 그리고 두 가지의 부호화기에 의해 복원된 화질을 비교하는 실험 결과, 제안한 부호화기가 라플라시안 피라미드 방법 보다 특히 복잡한 영상에서 더 우수함을 보이고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권5C호
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• pp.534-539
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• 2006

본 논문에서는 스케일러블 비디오 코딩을 위한 새로운 프레임 예측 필터링 기법과 하드웨어 구조를 제안하였다. MCTF와 hierarchical B-picture는 비디오 프레임간의 상관성을 제거하는 기술의 일종으로 본 논문에서 다루고자 하는 대상이다. 두 기술은 시간에 대해서 비인과성 시스템에 해당하므로 소프트웨어 및 하드웨어 구현 시에 프레임 버퍼링을 위한 대기지연시간이 매우 길고 대용량의 프레임 버퍼를 요구하는 단점이 있다. 이러한 비인과성 시스템을 인과성 시스템으로 재구성하여 효율적으로 구현할 수 있는 구조를 제안하고자 한다. 동일한 연산이 반복으로 수행되는 특성을 이용하여 단위 연산을 수행할 수 있는 프레임 예측 필터링 셀(FPFC : frame prediction filtering cell)을 제안하고 이를 확장하여 전체 연산구조를 재구성하였다. 먼저, 연산의 동작 순서를 분석하고 하드웨어의 구현을 고려한 인과성을 부여한 후 단위 프레임 처리를 위한 셀을 최적화하였다. 제안한 셀의 단순한 확장을 통해서 FPFC 커널을 구성하고, 이를 이용하여 스케일러블 비디오 코딩을 위한 FPFC 프로세서를 구현하였다.

• ETRI Journal
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• 제40권1호
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• pp.122-132
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• 2018

This paper proposes a hierarchical dual filtering (HDF) algorithm to estimate the spatial region between a Cloud of Things (CoT) gateway and an Internet of Things (IoT) device. The accuracy of the spatial region estimation is important for autonomous CoT clustering. We conduct spatial region estimation using a hidden Markov model (HMM) with a raw Bluetooth received signal strength indicator (RSSI). However, the accuracy of the region estimation using the validation data is only 53.8%. To increase the accuracy of the spatial region estimation, the HDF algorithm removes the high-frequency signals hierarchically, and alters the parameters according to whether the IoT device moves. The accuracy of spatial region estimation using a raw RSSI, Kalman filter, and HDF are compared to evaluate the effectiveness of the HDF algorithm. The success rate and root mean square error (RMSE) of all regions are 0.538, 0.622, and 0.75, and 0.997, 0.812, and 0.5 when raw RSSI, a Kalman filter, and HDF are used, respectively. The HDF algorithm attains the best results in terms of the success rate and RMSE of spatial region estimation using HMM.