• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.25-32
• /
• 2016

In this paper, we design a middleware for context-awareness which provides compound contexts from diverse sensors on a mobile device. Until now, most of context-aware application developers have taken responsibility for context processing from sensing data. Such application-level context processing causes heavily redundant data processing and leads to significant resource waste in energy as well as computing. In the proposed scheme, we define primitive and compound context map which consists of relavant sensors and features. Based on the context definition, each application demands a context of interest to the middleware, and thus similar context-aware applications inherently share context information and procesing within the middleware. We show that the proposed scheme significantly reduces the resource amounts of cpu, memory, and battery, and that the performance gain gets much more when multiple applications which need similar contexts are running.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.40-49
• /
• 2005

Several optimization techniques have been proposed for volume ray casting, but these cannot achieve real-time frame rates. In addition, it is difficult to apply them to some applications that require perspective projection. Recently, hardware-based methods using 3D texture mapping are being used for real-time volume rendering. Although rendering speed approaches real time, the larger volumes require more swapping of volume bricks for the limited texture memory. Also, image quality deteriorates compared with that of conventional volume ray casting. In this paper, we propose a data structure for real-time volume ray casting named PERM (Precomputed dEnsity and gRadient Map). The PERM stores interpolated density and gradient vector for quantized cells. Since the information requiring time-consuming computations is stored in the PERM, our method can ensure interactive frame rates on a consumer PC platform. Our method normally produces high-quality images because it is based on conventional volume ray casting.

• 지능정보연구
• /
• 제8권2호
• /
• pp.159-175
• /
• 2002

웹 마이닝은 e-Business 환경하에서 존재하는 대량의 웹 데이터에 데이터 마이닝 기법을 적용하여 유용하고 이해 가능한 정보를 추출해내는 과정을 의미하는데, 성공적인 e-Business전개를 위한 핵심적인 기술이다. 본 논문은 인공지능 기법에 기반한 웹마이닝 기술을 활용하여 e-Business상의 온라인 고객의 특성을 분석할 수 있는 data visualization system과 구매 판매 예측시스템의 효과적인 구조와 핵심적인 분석절차를 제안하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제2권2호
• /
• pp.128-131
• /
• 2004

We suggest resource authorization system based on RBAC admitting someone to access resources. In existing grid environment, The authorization mechanism on user's resource is to give users an authority on the basis of DN(Distinguished Name) of proxy certificate and map file mapped in local system ID by one-to-one. In this case, it is difficulty in resource management such as each accounting management, memory resource, and disk resource, if the number of users, who want to use them is increased. To solve this problem, we specify the role of user's task in extension fields of his proxy certificate instead of the authorization mechanism of user's ID and propose resource authorization system being able to access his resource.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.349-355
• /
• 2005

The use of the internet to facilitate commerce among companies promises vast benefits. Lots of e-marketplaces are building for several industries such as chemistry, airplane, and automobile industries. This study provides the new B2B EC business model for the shipping industry which concerns relatively massive fixed assets to be fully utilized. To be successful the proposed model gives participants useful information. To do this the expert system is constructed with the hybrid prediction system of neural network (NN) and memory based reasoning (MBR) with self-organizing map (SOM) and knowledge augmentation technique using qualitative reasoning (QR). The expert system supports participants useful information coping with dynamic market environment. with this shipping companies are induced to participate in the proposed e-marketplace and helped for exchanges easily. Also participants would utilize their assets fully through B2B exchanges.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.179-186
• /
• 2021

For stereo matching based on deep learning, the design of network structure is crucial to the calculation of matching cost, and the time-consuming problem of convolutional neural network in image processing also needs to be solved urgently. In this paper, a method of stereo matching using sparse loss volume in parallax dimension is proposed. A sparse 3D loss volume is constructed by using a wide step length translation of the right view feature map, which reduces the video memory and computing resources required by the 3D convolution module by several times. In order to improve the accuracy of the algorithm, the nonlinear up-sampling of the matching loss in the parallax dimension is carried out by using the method of multi-category output, and the training model is combined with two kinds of loss functions. Compared with the benchmark algorithm, the proposed algorithm not only improves the accuracy but also shortens the running time by about 30%.

• 대한전자공학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.206-216
• /
• 1986

In this paper, the moving distance and velocity of a single moving object are measured by sampling three frames in a two-dimensional line sequence image. The brightness of each frame is analyzed, and the bit data of their pixel are rearranged so that the difference image may be extracted. The parameters for recognition of the object are the gray level of the object, the number of vertex points and the distance between the vertex points. The moving distance obtained from the coordinate which is constructed by the bit processing of the data in the memory map of a microcomputer, and the moving velocity is obtained from the moving distance and the time interval between the first and second sampled frames.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.463-465
• /
• 2021

센서 데이터는 여러가지 원인으로 인해 데이터 결측치가 발생할 수 있으며, 결측치로 인한 데이터의 처리 방식에 따라 데이터 분석 결과가 다르게 해석될 수 있다. 이는 펫 헬스 케어 서비스에서 치명적인 문제로 연결될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 펫 웨어러블 디바이스로부터 수집되는 다양한 센서 데이터의 결측치를 처리하기 위해 GATs(Graph Attention neTworks)와 LSTM(Long Short Term Memory)을 결합하여 활용한 데이터 결측치 처리 기법을 제안한다. 펫 웨어러블 디바이스의 센서 데이터가 서로 연관성을 가지고 있다는 점을 바탕으로 인접 노드의 Attention 수치와 Feature map을 도출한다. 이후 Prediction Layer 를 통해 결측치의 Feature 를 예측한다. 예측된 Feature 를 기반으로 Decoding 과정과 함께 결측치 보간이 이루어진다. 제안된 기법은 모델의 변형을 통해 이상치 탐지에도 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제39권6호
• /
• pp.592-599
• /
• 2020

본 논문은 다양한 지진 이벤트 분류를 위해 지진 데이터의 정적인 특성과 동적인 특성을 동시에 반영할 수 있는 합성곱 순환 신경망(Convolutional Recurrent Neural Net, CRNN) 구조를 제안한다. 중규모 지진뿐만 아니라 미소 지진, 인공 지진을 포함한 지진 이벤트 분류 문제를 해결하려면 효과적인 특징 추출 및 분류 방법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 주의 기반 합성곱 레이어를 통해 지진 데이터의 정적 특성을 추출 하게 된다. 추출된 특징은 다중 입력 단일 출력 장단기메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크 구조에 순차적으로 입력되어 다양한 지진 이벤트 분류를 위한 동적 특성을 추출하게 되며 완전 연결 레이어와 소프트맥스 함수를 통해 지진 이벤트 분류를 수행한다. 국내외 지진을 이용한 모의 실험 결과 제안된 모델은 다양한 지진 이벤트 분류에 효과적인 모습을 보여 주었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제9권5호
• /
• pp.1139-1144
• /
• 2008

본 논문에서는 가상 플랫폼을 이용하여 빠르고 효과적으로 시스템을 검증하기 위한 추상레벨의 자동생성에 대하여 제안한다. 추상레벨 가상 플랫폼은 효과적인 검증 방법이긴 하지만 시스템이 변경될 때마다 가상 플랫폼을 재생성하고 추가적인 설계/검증을 요구되며 이 작업은 매우 많은 시간을 요구한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 CPU, 메모리, UART 등을 기본적인 요소로 구성하여 추상레벨의 라이브러리로 생성하였다. 이 라이브러리를 이용하여 가상 플랫폼을 자동 생성하는 툴을 개발하였다. 이 툴은 임베디드 RTOS를 구성하는 가상 플랫폼을 자동 생성하며 HW/SW 간의 통신을 위한 메모리 맵과 디바이스 드라이버 등도 생성한다. 제안한 방법은 JPEG과 H.264에 성공적으로 적용하였으며 기존의 수동 작업에 비하여 매우 빠르게 가상 플랫폼을 자동 생성할 수 있었다.