한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.398-401
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2003
This paper deals with the recent achievements in AMT data acquisition and processing, which have improved the quality of the collected data,. Comparing AMT with VES, IP and logging data, it is concluded through some case histories that qualified results can be achieved in probing the karst water with AMT technique.
현재 대부분의 도서관 정보검색 시스템들은 키워드 정합매칭(exacting matching) 방법으로 검색 서비스를 제공하고 있으므로, 검색 결과의 양이 방대하고 비적합한 결과가 많이 포함되어 있다. 따라서 본 논문에서는 키워드기반 검색 엔진의 단점을 보완하고 현재 도서관 검색 환경을 고려하여 보다 적합한 결과를 사용자에게 신속하게 제공하기 위하여 전공분류표와 사용자 프로파일을 이용한 검색 모델 SULRM(Retrieval Model using Subject Classification Table, User Profile & LSI)을 제안한다. SULRM은 키워드 검색 결과로 얻은 자료들을 분류된 자료의 경우와 미분류된 자료의 경우로 나누어, 분류된 자료의 경우에는 전공분류표를 생성하여 자료 필터링을 수행하고, 미분류된 자료의 경우에는 사용자 프로파일과 LSI(Latent Semantic Indexing)을 이용하여 자료의 순위를 결정해서 사용자에게 제시한다. 실험평가는 우리 대학의 디지털 도서관을 실험환경으로 하여 필터링 방법, 사용자 프로파일 갱신 방법, 그리고 문서순위결정 방법의 성능을 측정한다.
In this paper we handle a system that transform sensor data to sensor information. Sensor informations from redundant accelerometers are manipulated to represent the configuration of objects carrying sensors. Basic sensor unit of the proposed systme is composed of 3 accelerometers that are aligned along x-y-z coordination axes of motion. To refine the sensor information, at first the sensor data are fused by geometrical optimization to reduce the variance of sensor information. To overcome the error caused from inexact alignment of each sensor to the coordination system, we propose a calibration technique that identifies the transformation between the coordinate axes and real sensor axes. The calibration technique make the sensor information approach real value. Also, we propose a technique that decomposes the accelerometer data into motion acceleration component and gravity acceleration component so that we can get more exact configuration of objects than in the case of raw sensor data. A set of experimental results are given to show the usefulness of the proposed method as well as the experiments in which the proposed techniques are applied to human body motion capture.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권4호
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pp.202-208
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2015
In this study, we propose a new inference algorithm for a multiclass Gaussian process classification model using a variational EM framework and the Laplace approximation (LA) technique. This is performed in two steps, called expectation and maximization. First, in the expectation step (E-step), using Bayes' theorem and the LA technique, we derive the approximate posterior distribution of the latent function, indicating the possibility that each observation belongs to a certain class in the Gaussian process classification model. In the maximization step, we compute the maximum likelihood estimators for hyper-parameters of a covariance matrix necessary to define the prior distribution of the latent function by using the posterior distribution derived in the E-step. These steps iteratively repeat until a convergence condition is satisfied. Moreover, we conducted the experiments by using synthetic data and Iris data in order to verify the performance of the proposed algorithm. Experimental results reveal that the proposed algorithm shows good performance on these datasets.
높은 테스트 커버리지 달성을 위해 심볼릭 실행, 자료 흐름 분석 및 제약 해결 기법 등을 이용하여 테스트 데이터 생성을 하는 것이 일반적이다. 최근에 그와 같은 정교한 수단 없이도 높은 커버리지를 효과적으로 달성 할 수 있는 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법도 실행 중에 다른 메모리 로케이션들이 바인딩되는 분기 조건을 갖는 프로그램에 대해서는 높은 커버리지를 가져오는 테스트 데이터 생성이 어려웠다. 특히 플래그 조건을 가지는 프로그램에 대해서는 특정 분기들이 실행되지 않아 높은 커버리지를 달성하지 못하는 경우가 발생한다. 이 논문에서는 이 문제를 다루기 위하여 기존 커버리지 기준을 개선한 동적 분기 커버리지 기준들과 동적 분기에 기반 한 테스트 데이터 생성 전략을 제안한다. 실험을 통하여 플래그 조건이 있는 프로그램들에 대해서도 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 효과적으로 커버리지를 달성함을 보인다. 요약은 무슨 연구를 어떻게 수행하였는지, 주된 연구결과와 그 중요성에 관해 간결하게 기술하여야 한다.
This paper proposes a CAE data translation and visualization technique that can verify time-varying continuous analysis simulation in a virtual reality (VR) environment. In previous research, the use of CAE analysis data has been problematic because of the lack of any interactive simulation controls for visualizing continuous simulation data. Moreover, the research on post-processing methods for real-time verification of CAE analysis data has not been sufficient. We therefore propose a scene graph based visualization method and a post-processing method for supporting interoperability of continuous CAE analysis data. These methods can continuously visualize static analysis data independently of any timeline; it can also continuously visualize dynamic analysis data that varies in relation to the timeline. The visualization system for continuous simulation data, which includes a CAE middleware that interfaces with various formats of CAE analysis data as well as functions for visualizing continuous simulation data and operational functions, enables users to verify simulation results with more realistic scenes. We also use the system to do a performance evaluation with regard to the visualization of continuous simulation data.
Kim, Sang-Ki;Baek, Sung-Ha;Lee, Dong-Wook;Chung, Warn-Il;Kim, Gyoung-Bae;Bae, Hae-Young
한국공간정보시스템학회 논문지
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제11권2호
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pp.27-33
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2009
The emergences of GeoSensor and researches about GIS have promoted many researches of u-GIS. The disaster application coupled in the u-GIS can apply to monitor accident area and to prevent spread of accident. The application needs the u-GIS DSMS technique to acquire, to process GeoSensor data and to integrate them with GIS data. The u-GIS DSMS must process big and large-volume data stream such as spatial data and multimedia data. Due to the feature of the data stream, in u-GIS DSMS, query processing can be delayed. Moreover, as increasing the input rate of data in the area generating events, the network traffic is increased. To solve this problem, in this paper we describe TRIGGER ACTION clause in CQ on the u-GIS DSMS environment and proposes data source management. Data source weight table controls GES information and incoming data rate. It controls incoming data rate as increasing weight at GES of disaster area. Consequently, it can contribute query processing rate and accuracy
실시간 임베디드 센서 네트워크 시스템에서의 이벤트 감지는 대부분 현실세계에서 수집된 센서 데이터들의 조합에 기반한다. 이에 최근에 이루어진 연구들에선 센서 데이터들을 수집, 집계하는 낮은 수준의 다양한 메커니즘들을 제안하였다. 그러나 실시간에서 연속적으로 발생하는 복잡한 이벤트들의 감지와 다양한 종류의 센서들로부터 입력되는 실시간 데이터의 처리를 위한 시스템에 대한 솔루션은 보다 많은 연구를 필요로 한다. 즉, 경량의 데이터 혼합이 가능하고 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하지 않는 실시간 이벤트 감지 기법이 필요하다. 이벤트 감지 프레임워크는 실시간 모니터링과 센서 데이터의 도착으로 일어나는 데이터 융합 메커니즘을 통하여 적시성과 임베디드 센서 네트워크의 자원 요구량을 감소시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 또한 임베디드 센서 네트워크 시스템이 신뢰성을 지닐 수 있도록 하기 위한 기반 기술인 프라이버시를 보장할 수 있는 익명화 기술을 설명한다.
유사도 검색에서는 효율적으로 유사성을 만족하는 문자열을 찾기 위해서 데이터에 대한 역 색인을 구축하여 이용한다. 일반적으로 기존의 기법들은 빠른 응답속도의 질의처리를 위해서 역 색인을 메모리에 상주시킨다. 하지만 구축된 역 색인은 그 크기가 매우 크다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 데이터의 크기가 매우 큰 경우나 자원이 제약적인 환경에서는 역 색인을 이용한 질의처리가 불가능할 수 있다. 본 논문에서는 동일한 q-그램을 포함하는 문자열들이 서로 인접한 위치가 되도록 재배치시킨 후 해당 문자열들을 범위로 표현한다. 실험을 통하여 질의처리의 성능을 희생하지 않으면서도 색인의 크기가 줄어드는 것을 보인다.
최근 인터넷 기반 서비스는 데이터의 개인화 및 맞춤화로 인해 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 즉시 처리해야 하는 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같은 실시간 처리에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 실시간 작업은 각 작업이 시작되고 결과를 반환하기까지의 데드라인이 정해져 있으며, 데드라인의 보장은 서비스의 품질과 직접적으로 연결된다. 하지만, 기존 컨테이너 시스템에서는 컨테이너에서 실행되는 작업의 데드라인을 할당하고 관리하기 위한 기능이 제공되지 않기 때문에 실시간 작업을 운용하는데 제한적이다. 또한, AI 추론 및 데이터 분석과 같은 작업은 GPU(Graphic Processing Unit)를 기본적으로 사용하는데, 일반적으로 GPU 자원은 컨테이너 사이에 성능 격리가 제공되지 않기 때문에 서로 성능 영향을 미치며, 노드의 자원 사용량만으로는 각 컨테이너의 데드라인 보장률이나 새로운 실시간 컨테이너의 배치 여부를 결정할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너의 데드라인 및 실시간 GPU 작업의 실행 상태를 추적하고 관리하기 위한 모니터링 기법과 클러스터 환경에서 실시간 GPU 작업을 실행하는 컨테이너가 데드라인을 보장할 수 있도록 적절한 노드에 배치하기 위한 노드 리스트 관리기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안하는 기법이 시스템에 매우 작은 영향을 미친다는 것을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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