• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권5호
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• pp.353-358
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• 2010

전통적인 데이터베이스와 달리, XML 스트림에 대한 질의는 실시간 처리와 메모리 사용량에 제한이 있다. 이 논문에서는 XML 조각들 사이의 구조적인 관계를 빠르게 확인할 수 있는 강력한 레이블링 기법을 제안한다. 제안된 레이블링 기법은 많은 중복된 작업과 처리해야 하는 조각들의 수를 최소화하여 효율적인 질의 처리를 제공한다. 실험 결과, 제안된 레이블링 기법은 효율적으로 질의를 처리하고 메모리 사용량을 최소화 할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권1호
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• pp.21-29
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• 2012

최근 인터넷의 급격한 발전과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 그리고 센서 네트워크와 같은 많은 정보들의 교환이 이루어지는 환경에서 연속적으로 전송되는 데이터에 대한 처리가 요구되고 있다. 이와 관련하여 XML 스트림 데이터에 대한 빈발구조 추출 및 효율적인 질의처리를 위한 마이닝 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 빠르게 발생하는 스트림 데이터로부터 유용한 정보를 발견하기 위한 기반 연구로써 트리거를 이용한 슬라이딩 윈도우 기반의 XML 빈발구조 탐색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 스트림 데이터에 대한 마이닝과 연속질의 처리등을 위해 트리거를 이용하여 데이터의 흐름을 자동으로 제어할 수 있는 기반이 된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.103-110
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• 2011

u-Health 시스템의 센서들로부터 측정된 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 센서네트워크에서 대용량의 입력 스트림 데이터 전체를 데이터베이스에 모두 저장하여 한꺼번에 처리하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 u-Health 시스템 내 센서 네트워크의 에너지 효율성과 정확성을 고려하여 여러 센서에서 지속적으로 들어오는 다차원 스트림 데이터의 처리 성능을 높이고자 한다. 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 질의를 처리하고 Mjoin 방법으로 다중 질의 계획을 수립한 후 역전파 알고리즘을 통해 저장 데이터를 축소하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 14,324개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 실제 입력되는 데이터보다 저장 공간의 18.3%를 축소함으로써 효과적임을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제7권4호
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• pp.717-732
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• 2011

Classification in biomedical applications is an important task that predicts or classifies an outcome based on a given set of input variables such as diagnostic tests or the symptoms of a patient. Traditionally the classification algorithms would have to digest a stationary set of historical data in order to train up a decision-tree model and the learned model could then be used for testing new samples. However, a new breed of classification called stream-based classification can handle continuous data streams, which are ever evolving, unbound, and unstructured, for instance--biosignal live feeds. These emerging algorithms can potentially be used for real-time classification over biosignal data streams like EEG and ECG, etc. This paper presents a pioneer effort that studies the feasibility of classification algorithms for analyzing biosignals in the forms of infinite data streams. First, a performance comparison is made between traditional and stream-based classification. The results show that accuracy declines intermittently for traditional classification due to the requirement of model re-learning as new data arrives. Second, we show by a simulation that biosignal data streams can be processed with a satisfactory level of performance in terms of accuracy, memory requirement, and speed, by using a collection of stream-mining algorithms called Optimized Very Fast Decision Trees. The algorithms can effectively serve as a corner-stone technology for real-time classification in future biomedical applications.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.354-357
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• 2021

Infants communicate their feelings and needs to the outside world through non-verbal methods such as crying and displaying diverse facial expressions. However, inexperienced parents tend to decode these non-verbal messages incorrectly and take inappropriate actions, which might affect the bonding they build with their babies and the cognitive development of the newborns. In this paper, we propose an aural-visual two-stream based infant cry recognition system to help parents comprehend the feelings and needs of crying babies. The proposed system first extracts the features from the pre-processed audio and video data by using the VGGish model and 3D-CNN model respectively, fuses the extracted features using a fully connected layer, and finally applies a SoftMax function to classify the fused features and recognize the corresponding type of cry. The experimental results show that the proposed system classification exceeds 0.92 in F1-score, which is 0.08 and 0.10 higher than the single-stream aural model and single-stream visual model.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1766-1777
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• 2000

In multimedia new service on the internet, there are problems such as server overload, network congestion and initial latency. To overcome these problems, we propose a proxy push-caching scheme that stores a portion of continuous media stream or entire stream, and a transmission scheme of NOD continuous media, RTP-RR and RTP-nR to exploit push-caching scheme. With the proposed push-caching scheme, NOD server pushes fixed portion of stream to a proxy when new data is generated, and the cached size of each stream changes dynamically according to the caching utility value of each stream. As a result, the initial latency of client side could be reduced and the amount of data transmitted fro ma proxy server to client could be increased. Moreover, we estimate a caching utility value of each stream using correlation between disk space occupied by the stream and the amount of data stream requested by client. And we applied the caching utility value ot replacement policies. The performance of the proxy push-caching and continuous media transmission schemes proposed were compared with other schemes using simulations. In the simulation, these schemes show better results than other schemes in terms of BHR (Byte Hit Rate), initial latency, the number of replacement and packet loss rate.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1209-1218
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• 2017

최근 스마트 자동차, 스마트폰과 같은 다양한 소스로부터 공간 빅데이터 스트림을 수집하는 것이 매우 용이해졌다. 공간 데이터 스트림은 편중되고 동적으로 변화하는 분포를 지니기 때문에 전체 부하가 분산 클러스터 내의 작업자들에게 효율적으로 분배되지 않을 경우 전체 시스템의 성능이 저하된다. 본 연구에서는 공간 데이터 스트림에 특화된 부하 균형화 알고리즘인 적응적 공간 키 그룹핑(ASKG)을 제안한다. ASKG의 핵심 아이디어는 공간 데이터 스트림의 최근 분포를 학습하고 이를 기반으로 향후 유입되는 데이터 스트림이 각 작업자에게 고르게 분배되도록 하는 새로운 그룹핑 스키마를 제안하는 것이다. 이를 공간 분포의 변화에 맞춰 주기적으로 반복함으로서 적응적으로 부하 불균형을 해결할 수 있다. 실제 데이터셋에 대해 작업자의 수, 입력 속도, 공간 질의 처리 시간을 변화시키며 성능을 평가한 결과, 대안 알고리즘 대비 제안 방법이 부하 불균형, 처리량, 지연 시간에서 높은 개선효과를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5042-5048
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• 2010

유비쿼터스 환경에서 다양한 센서로부터 생성되는 데이터 스트림에 대해 사용자가 요구하는 위치 기반 서비스를 효과적으로 지원하기 위해 연산자 네트워크와 공유 등을 통한 연속 질의 처리 기법이 활용되고 있다. 위치 정보 기반의 연속 질의 처리는 특정 영역을 중심으로 유사 질의가 집중적으로 발생할 수 있으므로, 본 논문에서는 유사한 조건을 갖는 공간 연산을 공유하기 위해 그리드 영역 분할을 이용한 공간 연산 공유 기법을 제안한다. 제안기법은 공간 연산을 직접 공유하지 않고 그리드 셀 별로 이동객체를 공유하기 때문에 유사한 조건을 갖는 공간 연산의 공유가 가능하여 공간 연산의 실행 빈도수를 크게 감소시켜 질의 처리 속도의 향상과 함께 메모리 이용률을 향상시킨다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.163-173
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• 2016

최근 대용량의 스트림 데이터를 분산 처리하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 환경에서 실시간 스트림 데이터의 점진적 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 처음 스트림 데이터가 입력되면 임시 큐에 데이터를 저장하고 마스터 노드에 저장되어 데이터와 비교과정을 통해 마스터 노드에 동일한 데이터가 있는 경우 마스터 노드에서 가지고 있는 노드의 정보를 이용하여 해당 노드의 메모리에서 기존 처리 결과를 재사용한다. 기존 처리 결과가 없다면 처리하고 처리 결과를 메모리에 저장한다. 분산 환경에서 점진적인 스트리밍 데이터 처리를 위해 노드의 작업 지연을 계산하여 노드의 부하를 파악하고 처리 시간 계산을 통해 각 노드의 성능을 고려한 잡 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과의 질의 수행 시간 비교를 위한 성능평가를 수행한다.

• 대한교통학회지
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• 제12권1호
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• pp.97-116
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• 1994

Today advanced traffic management systems are required because of a high increase in traffic demand. Accordingly, the objective of this study is to take advantage of image processing systems and present image processing methods available for collection of the data on traffic characteristics, and then to investigate the possibility of traffic flow analysis by means of comparison and analysis of measured traffic flow. Data were collected at two places of Daegu city and Kyongbu expressway by using VTR. Rear view (down stream) and frontal view (up stream) methods were employed to compare and analyze traffic characteristics including traffic volume, speed, time-headway, time-occupancy, and vehicle-length, by analysis of measured traffic flow and image processing respectively. Judging from the results obtained by this study, image processing techniques are sufficient for the analysis of traffic volume, but a frame grabber equipped with high speed processor is necessary as well, with low level system judged to be sufficient for traffic volume analysis.