• 한국측량학회지
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• 제28권3호
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• pp.361-367
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• 2010

이 연구에서는 국토지리정보원 14개 GPS 상시관측소에서 수집된 약 5년간의 GPS 자료를 고정밀 처리하여 연속적인 수직좌표 시계열을 생성하였다. 그리고 1차 선형회귀식을 사용하여 GPS 상시관측소 속도를 계산하였으며, GPS 수직좌표 변동 경향을 분석하기 위해 주성분분석을 실시하였다. 가장 우세한 성분의 신호를 나타내는 모드 1을 대상으로 분석한 결과 약 4.2mm/yr의 수직 속도가 산출되었다. 그리고 모드 1의 고유 벡터 값에서 일관성을 보였다. 따라서 분석대상 기간 동안에는 모든 관측소가 일제히 상승하는 신호를 보이고 있음을 알 수 있었다. 또한 14개 GPS 상시관측소 시계열에서 주성분분석을 통해 산출된 모드 1 신호를 제거하고 모드 1의 신호 제거 전 후에 따른 관측소 수직좌표 시계열의 정밀도 변화를 분석하였다. 그 결과, 수직좌표 시계열의 정밀도는 평균 34.8% 향상되었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권4호
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• pp.79-86
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• 2019

본 논문에서 인공 신경망을 이용한 시계열 데이터 예측 사례에 대해 서술한다. 본 연구에서는 텐서 플로우 라이브러리를 사용하여 배치 기반의 인공 신경망과 스타케스틱 기반의 인공신경망을 구현하였다. 실험을 통해, 구현된 각 신경망에 대해 훈련 에러와 시험에러를 측정하였다. 신경망 훈련과 시험을 위해서 미국의 인디아나주의 공식 웹사이트로부터 8개월간 수집된 세금 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 배치 기반의 신경망 기법이 스타케스틱 기법보다 좋은 성능을 보였다. 또한, 좋은 성능을 보인 배치 기반의 신경망을 이용하여 약 7개월 간 종합 세수 예측을 수행하고 예측된 결과와 실제 데이터를 수집하여 비교 실험을 진행 하였다. 실험 결과, 예측된 종합 세수 금액 결과가 실제값과 거의 유사하게 측정되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.603-606
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• 2005

하나의 유전자는 또 다른 유전자의 단백질과 프로모터 영역에서 Binding 함으로써 그 유전자의 발현에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 두 유전자간의 조절 상호 작용을 유전자 조절망이라 하며 유전체의 핵심적인 기능을 보다 간결하게 표현하는 조절망을 설계할 수 있다. 대표적인 설계 방법으로는 Time-Series Data 를 이용한 방법과 Steady-State Data 를 이용하는 방법이 있으며 이 논문에서는 Steady-State Data 즉, Knock-out Data 를 이용하여 유전자 조절망을 재구성함으로써 기존의 방법을 개선하여 보다 정확한 결과 예측을 목표로 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1385-1398
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• 2004

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 먼저, 사전 실험을 통하여 기존의 기본적인 처리 방식인 Naive-Scan의 성능 병목이 CPU 처리 과정에 있음을 지적하고, Naive-Scan의 CPU 처리 과정을 최적화하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법은 질의 시퀀스와 서브시퀀스들간의 타임 워핑 거리들을 계산하는 과정에서 발생하는 중복 작업들을 사전에 제거함으로써 CPU 처리 성능을 극대화한다. 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 Naive-Scan을 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 증명한다. 또한, 제안된 기법을 기존의 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭 기법인 LB-Scan과 ST-Filter의 후처리 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 기존의 타임 워핑 하의 서비시퀀스 매칭을 위한 모든 기법들이 제안된 최적화 기법에 의하여 성능이 개선되는 것으로 나타났다. 특히, Nsive-Scan은 최적화 기법의 적용 전에는 가장 떨어지는 성능을 보였으나, 최적화 기법의 적용 후에는 모든 경우에서 ST-Filter나 LB-Scan을 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보였다. 이것은 성능 병목인 CPU 처리 과정을 최적화함으로써 기존 기법들인 Naive-Scan, LB-Scan, ST-Filter 간의 처리 성능 상의 순위 역전 현상이 발생하였음을 보이는 매우 중요한 결과이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.9-15
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• 2021

최근 5G와 인공지능 기술이 발전하면서 클라우드 엣지 환경에서 정보를 수집/처리/분석 하기 위한 AIoT 기술에 많은 관심을 갖고 있다. AIoT 기술은 다양한 스마트 환경에 적용되고 있지만 수집된 정보의 정확한 분석을 통해 빠른 대응처리를 수행할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트 환경에서 수집된 정보를 AIoT에서 빠른 처리와 정확한 분석/예측을 통해 AIoT 정보들간 연계 처리를 블록 처리함으써 대역폭 및 처리시간을 최소화할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 블록체인으로 수집된 정보를 다중 연계하여 AIoT 장치에서 데이터 인덱스에 대한 시드를 생성하여 수집정보와 함께 블록처리하여 데이터 센터로 전달한다. 이 때, 클라우드와 AIoT 장치사이는 DNN(Deep Neural Network) 모델을 배치하여 네트워크 오버헤드를 줄이도록 하였다. 그리고, 서버/데이터센터에서는 전달된 분석 및 예측된 결과를 통해 정확하지 못한 AIoT 정보의 정확도를 개선하여 지연시간을 최소화하도록 하였다. 또한, 제안기법은 AIoT 정보에 가중치를 적용하여 블록체인으로 그룹핑하기 때문에 계층화된 다층 네트워크로 분할 가능하도록 하여 데이터 지연시간을 최소화하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1100-1105
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• 2022

Denoising, registering, and detecting changes of 3D digital map are generally conducted by skilled technicians, which leads to inefficiency and the intervention of individual judgment. The manual post-processing for analyzing 3D point cloud data of construction sites requires a long time and sufficient resources. This study develops automation technology for analyzing 3D point cloud data for construction sites. Scanned data are automatically denoised, and the denoised data are stored in a specific storage. The stored data set is automatically registrated when the data set to be registrated is prepared. In addition, regions with non-homogeneous densities will be converted into homogeneous data. The change detection function is developed to automatically analyze the degree of terrain change occurred between time series data.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권5호
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• pp.1001-1019
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• 2017

신호 처리는 전자 공학의 한 분야로서 시계열 분석과 매우 깊은 연관성을 갖고 있다. 신호 처리를 위해 현재는 상용 프로그램이 널리 사용되고 있는데 적지 않은 비용을 지불해야 한다. 반면 통계 분석을 위해서는 R이라는 무상 프로그램이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 신호 처리를 위한 R-프로그램 활용서를 만들어 보았다. 본 연구의 구성은 신호 처리에 대한 이론을 간단히 정리하고 적당한 예제들을 택하여 R을 활용하여 구현하는 방식으로 되어있다. 각 단원에 서술 된 이론을 읽고 해당하는 그림과 R 코드를 제 8장에서 찾아서 구현해보는 방법으로 본 활용서를 사용할 수 있겠다. 연구의 순서는 (1). 푸리에 변환과 역변환 (2). 스펙트럼분석 (3). 비모수적 주기도와 모수적 주기도 (4). 필터의 구성과 소음처리 순서로 되어있다. 본 활용서는 신호 처리를 완벽하게 이해하기에는 분명 부족하지만 처음 시작하는 단계로서 도움이 됐으면 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.252-257
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• 1998

A method of multimedia information data acquisition based on fuzzy rules is proposed, where the multimedia means the five senses of a human being. Observed information is characterized by VAGOT(visual, acoustic, gustatory, olfactory and tactile) time series data and the goal is to extract an appropriate subset of the VAGOT data based on a given instruction. Fuzzy rules based on visual and acoustic information are used to identify the appropriate time interval on the fireworks multimedia information.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1508-1520
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• 2018

In this paper, we propose an improved model to provide users with a better long-term prediction of waterworks operation data. The existing prediction models have been studied in various types of models such as multiple linear regression model while considering time, days and seasonal characteristics. But the existing model shows the rate of prediction for demand fluctuation and long-term prediction is insufficient. Particularly in the deep running model, the long-short-term memory (LSTM) model has been applied to predict data of water purification plant because its time series prediction is highly reliable. However, it is necessary to reflect the correlation among various related factors, and a supplementary model is needed to improve the long-term predictability. In this paper, convolutional neural network (CNN) model is introduced to select various input variables that have a necessary correlation and to improve long term prediction rate, thus increasing the prediction rate through the LSTM predictive value and the combined structure. In addition, a multiple linear regression model is applied to compile the predicted data of CNN and LSTM, which then confirms the data as the final predicted outcome.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권10호
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• pp.431-438
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• 2015

본 논문에서는 대칭 변환을 지원하는 윤곽선 이미지 매칭 문제를 다룬다. 이미지 매칭에서 이미지의 대칭 변환을 지원하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위한 매우 중요한 요소이다. 그러나 기존 이미지 매칭에서는 이미지의 회전 변환만 고려하였을 뿐 대칭 변환은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 기존 회전-불변 윤곽선 이미지 매칭에 대칭 변환까지 지원하는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭을 제안한다. 이를 위해, 먼저 이미지 대칭의 개념을 정의하고, 어떠한 대칭각을 사용하더라도 회전-불변 매칭의 결과는 동일함을 정형적으로 증명한다. 또한, 대칭 변환을 위해 이미지 윤곽선으로부터 대칭 시계열을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 그런 다음, 이미지를 대칭하여 생성한 대칭 시계열과 원본 이미지 시계열을 직접 대칭하여 생성한 대칭 시계열을 사용한 회전-불변 매칭 결과가 동일함을 정형적으로 증명한다. 실험 결과, 제안하는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭은 회전 변환만을 지원하는 기존 이미지 매칭에 비해 보다 정확하고 직관적인 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 이같은 결과는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭이 이미지의 대칭 변환 문제를 시계열 도메인에서 해결한 우수한 해결책임을 의미한다.