• 대한원격탐사학회지
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• 제30권1호
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• pp.137-147
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• 2014

세계 최초의 정지궤도 해양관측위성인 천리안 해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imagers;GOCI)의 자료 품질을 유지하면서도 용량을 줄임으로써 자료 배포 서비스를 향상시키기 위한 방법을 검토하였다. 레벨-2 자료는 압축만으로도 약 92.9%의 용량 절약을 할 수 있지만, 레벨-1 자료는 압축으로 인한 용량 절약이 약 20.7%에 그치기 때문에 또 다른 접근 방식이 필요하였다. 이 연구에서는 위성 영상 자료의 양자화 비트 수(12비트)가 레벨-1 자료의 픽셀 당 비트 수(32비트)보다 작게 설정되어 있다는 점에 착안하여, 레벨-1 자료에 대해 최적화된 픽셀 당 비트 수를 찾고자 하였다. $R^2$와 변조전달함수(Modulation Transfer Function, MTF)를 이용한 실험 결과, 레벨-1 자료의 픽셀 당 비트 수를 14비트까지 줄이더라도 위성 영상자료의 품질 저하가 없다는 것을 정량적으로 확인하였다. 또한, Ns2 (Network Simulator 2)를 이용한 네트워크 평가 결과, 레벨-1 자료의 경우 픽셀 당 비트 수를 14비트까지 줄였을 때 배포시간을 약 57.7% 줄일 수 있었고, 레벨-2 자료의 경우 압축을 이용하여 92.9%까지 파일 크기를 줄였을 때 배포시간을 약 92.5% 줄일 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.240-243
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• 1999

This paper presents a data-dependent precharge suppression(DPS) D-flip-flop(DFF) with precharge suppression scheme according to data-transition probability The main feature of the DPS DFF is that precharge is suppressed when there is no data transition. The proposed DPS DFF consumes less power than the conventional Yuan-Svensson's true single phase clocking(TSPC) DFF when the data-transition probability is low. The simulation result shows that the power consumption is reduced by 42.2 % when the data-transition probability is 30%.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1766-1769
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• 1997

Fast and accurate distillation design requires a model that significantly reduces the problem size withour loss of accruacy is especially suitable for rela-time applicatoins. the reduced order model is obtained by use of Principal Component Anlysis(PCA). Then the extended Kalman filter and the Recursie Predictiuon Error(RPE) mehtod are appliced to identify the model parameters and the feed compostion form the measuremenets of the coumn. as a consequence it is found that the model reduction thechique can account for the dynamics of the rigorous distillation model and not only the model parameters, bu also the feed compostion can be identified efficiently. this technique is applied to industrial operation data verify the performance of reduced order model.

• 유기물자원화
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• 제13권3호
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• pp.63-70
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• 2005

음식물류폐기물의 직매립 금지로 종량제 봉투에 버려지던 상당량의 음식물류가 제외되면서 도시생활폐기물의 조성은 최근 급변하고 있다. 이에 본 연구에서는 2004년~2005년 2년간 3회에 걸쳐 중소규모의 도시 내 10개 지점에서 배출되는 도시생활폐기물을 발생원에서 수거하여 폐기물의 물리화학적 조성을 조사하고, 이로부터 음식물류폐기물의 직매립 금지조치가 폐기물의 성상변화에 미치는 영향을 정리하였다. 음식물류폐기물의 직매립 금지로 생활폐기물 중의 음식물류의 함량은 2004년도 대비 중량기준으로 약 12% 감소하였으며, 겉보기 밀도도 약 25% 감소하였다. 또한 전체 폐기물 중의 수분함량은 32.3%로 2004년도에 비하여 14.1% 감소하였으며, 폐기물의 저위발열량은 직매립 금지 후 약 32% 증가하여 2991.4 kcal/kg의 값을 나타내었다. 매립폐기물에 의한 매립가스 발생량은 연간 가스발생량 기준으로 최대 5%가 감소되어 매립지에서의 환경오염물질 배출량의 저감효과도 일부 예측되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.234-240
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• 2000

본 논문에서는 멀티미디어 데이터 스트림이 기존의 시스템 버스를 이용하여 네트워크 접속장치로부터 주기억 장치 및 멀티미디어 처리장치에 동일한 데이터가 동시에 전송될 수 있는 방법을 제 안한다. 제안한 방법은 시스템 버스 내부의 데이터 흐름을 개선하고, 멀티미디어 데이터의 입출력 시간을 단축시킬 수 있다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법을 다자간 화상회의 시스템에 적용하여 참석자 수에 따른 시스템 버스의 사용횟수, 버스사이클 및 데이터의 전송시간을 기존의 방법과 비교하였다. 성능비교 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 참석자의 수에 관계없이 시스템 버스의 사용횟수는 50%, 전송시간은 75%씩 감소되리라 예상된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제5권1호
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• pp.5-10
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• 2009

Text data has always accounted for a major portion of the world's information. As the volume of information increases exponentially, the portion of text data also increases significantly. Text classification is therefore still an important area of research. LDA is an updated, probabilistic model which has been used in many applications in many other fields. As regards text data, LDA also has many applications, which has been applied various enhancements. However, it seems that no applications take care of the input for LDA. In this paper, we suggest a way to map the input space to a reduced space, which may avoid the unreliability, ambiguity and redundancy of individual terms as descriptors. The purpose of this paper is to show that LDA can be perfectly performed in a "clean and clear" space. Experiments are conducted on 20 News Groups data sets. The results show that the proposed method can boost the classification results when the appropriate choice of rank of the reduced space is determined.

• 정보화정책
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• 제24권1호
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• pp.30-47
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• 2017

정부는 공공데이터의 품질관리 수준을 평가하기 위해 국제표준을 기반으로 공공데이터 품질관리 조직 성숙도 모델을 개발하였다. 그러나 현장에 적용하기에는 평가항목이 너무 많다는 지적에 따라 평가지표 수를 축소한 새로운 모델을 보완 개발하였다. 이를 위하여 프로세스를 통합 및 조정하여 프로세스 수를 축소하였으며 프로세스능력수준이 아닌 새로운 활동능력수준 기반의 평가 방식을 제안하였다. 또한, 공공데이터 품질관리 성숙수준을 다섯 개의 레벨로 표현하는 방식과 1~5 사이의 실수로 표현하는 방식을 제안하였다. 그리고 새로 제안한 모델의 특성을 기존의 조직 성숙도 모델과 비교 분석하였다.

• International Journal of Quality Innovation
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• 제3권2호
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• pp.113-131
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• 2002

The relationships among multi-dimensional data (such as medical examination data) with ambiguity and variation are difficult to explore. The traditional approach to building a data classification system requires the formulation of rules by which the input data can be analyzed. The formulation of such rules is very difficult with large sets of input data. This paper first describes two classification approaches using back-propagation (BP) neural network and Mahalanobis distance (MD) classifier, and then proposes two classification approaches for multi-dimensional feature selection. The first one proposed is a feature selection procedure from the trained back-propagation (BP) neural network. The basic idea of this procedure is to compare the multiplication weights between input and hidden layer and hidden and output layer. In order to simplify the structure, only the multiplication weights of large absolute values are used. The second approach is Mahalanobis-Taguchi system (MTS) originally suggested by Dr. Taguchi. The MTS performs Taguchi's fractional factorial design based on the Mahalanobis distance as a performance metric. We combine the automatic thresholding with MD: it can deal with a reduced model, which is the focus of this paper In this work, two case studies will be used as examples to compare and discuss the complete and reduced models employing BP neural network and MD classifier. The implementation results show that proposed approaches are effective and powerful for the classification.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제9권1호
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• pp.63-70
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• 1998

The singular value decomposition is a tool which is used to find a linear structure of reduced dimension and to give interpretation of the lower dimensional structure about multivariate data. In this paper the singular value decomposition is reviewed from both algebraic and geometric point of view and, is illustrated the way which the tool is used in the multivariate techniques finding a simpler geometric structure for the data.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권11호
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• pp.479-486
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• 2014

맵리듀스(MapReduce)는 대용량 데이터를 다수의 컴퓨터로 병렬 처리하는 데 사용되는 프로그래밍 모델이다. 데이터 큐브(Data Cube)는 대용량 데이터 분석에 널리 사용되는 연산자로서, 주어진 차원 애트리뷰트들의 모든 가능한 조합에 대한 group-by들을 계산한다. 차원 애트리뷰트의 개수가 n일 때, 데이터 큐브는 총 $2^n$개의 group-by를 계산한다. 본 논문은 맵리듀스를 사용하여 데이터 큐브를 효율적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 $2^n$ 개의 group-by를 $_nC_{{\lceil}n/2{\rceil}}$개의 그룹으로 분할하고, 이 그룹들을 ${\lceil}n/2{\rceil}$개의 맵리듀스 잡(job)을 통해 단계적으로 계산한다. 제안 방법은 기존 방법에 비해 맵퍼(mapper)가 생성하는 중간결과의 크기를 크게 줄임으로써 중간결과의 전송 및 정렬에 드는 비용을 크게 줄인다. 그에 따라 데이터 큐브를 계산하는 총 수행시간이 크게 감소된다. 실험을 통해 제안 방법이 기존 방법에 비해 더 빠르게 데이터 큐브를 계산함을 보인다.