• 제목/요약/키워드: temporal database

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이동객체궤적에 대한 효율적인 최근접 이웃 검색 (Efficient Nearest Neighbor Search on Moving Object Trajectories)

  • 김규재;박영희;조우현
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.418-421
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    • 2014
  • 스마트폰과 같은 이동 통신 매체의 발달과 LTE, NFC, RFID 등 무선통신의 발달로 실시간으로 이동 객체의 위치데이터를 수집하여 활용하는 위치 기반의 서비스들이 다방면의 개발에 이용되고 있다. 이에 따라 대용량의 이동객체 위치 데이터들을 효율적으로 저장하는 방법과 여러 질의를 좀 더 빠르게 처리할 수 있는 방법들에 대한 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 Douglas-Peucker 알고리즘을 응용하여 대용량의 이동객체궤적 데이터를 단순화하여 색인 구조를 생성하고 이 색인 구조를 이용하여 최근접 이웃 검색 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법으로 대용량의 데이터가 더 적은 양의 데이터로 단순화 되고 얼마나 더 효율적으로 질의를 처리하는지 실험을 통하여 확인하였다.

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Human Laughter Generation using Hybrid Generative Models

  • Mansouri, Nadia;Lachiri, Zied
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제15권5호
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    • pp.1590-1609
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    • 2021
  • Laughter is one of the most important nonverbal sound that human generates. It is a means for expressing his emotions. The acoustic and contextual features of this specific sound are different from those of speech and many difficulties arise during their modeling process. During this work, we propose an audio laughter generation system based on unsupervised generative models: the autoencoder (AE) and its variants. This procedure is the association of three main sub-process, (1) the analysis which consist of extracting the log magnitude spectrogram from the laughter database, (2) the generative models training, (3) the synthesis stage which incorporate the involvement of an intermediate mechanism: the vocoder. To improve the synthesis quality, we suggest two hybrid models (LSTM-VAE, GRU-VAE and CNN-VAE) that combine the representation learning capacity of variational autoencoder (VAE) with the temporal modelling ability of a long short-term memory RNN (LSTM) and the CNN ability to learn invariant features. To figure out the performance of our proposed audio laughter generation process, objective evaluation (RMSE) and a perceptual audio quality test (listening test) were conducted. According to these evaluation metrics, we can show that the GRU-VAE outperforms the other VAE models.

축적 컴퓨팅을 위한 멤리스터 소자의 최적화 (Optimization of Memristor Devices for Reservoir Computing)

  • 박경우;심현진;오호빈;이종환
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.1-6
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    • 2024
  • Recently, artificial neural networks have been playing a crucial role and advancing across various fields. Artificial neural networks are typically categorized into feedforward neural networks and recurrent neural networks. However, feedforward neural networks are primarily used for processing static spatial patterns such as image recognition and object detection. They are not suitable for handling temporal signals. Recurrent neural networks, on the other hand, face the challenges of complex training procedures and requiring significant computational power. In this paper, we propose memristors suitable for an advanced form of recurrent neural networks called reservoir computing systems, utilizing a mask processor. Using the characteristic equations of Ti/TiOx/TaOy/Pt, Pt/TiOx/Pt, and Ag/ZnO-NW/Pt memristors, we generated current-voltage curves to verify their memristive behavior through the confirmation of hysteresis. Subsequently, we trained and inferred reservoir computing systems using these memristors with the NIST TI-46 database. Among these systems, the accuracy of the reservoir computing system based on Ti/TiOx/TaOy/Pt memristors reached 99%, confirming the Ti/TiOx/TaOy/Pt memristor structure's suitability for inferring speech recognition tasks.

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빅데이터를 통해 본 한국사회의 미래: 언론사 뉴스기사와 사회과학 학술논문의 '미래사회' 관련 키워드 분석 (Forecasting the Future Korean Society: A Big Data Analysis on 'Future Society'-related Keywords in News Articles and Academic Papers)

  • 김문조;이왕원;이혜수;서병조
    • 정보화정책
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    • 제25권4호
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    • pp.37-64
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    • 2018
  • 본 연구는 빅데이터 분석을 통해 한국사회의 미래를 예견해보고자 한 것이다. 이러한 목적을 위해 일차적으로 국내 127개 주요 언론사의 뉴스기사(매체지) 및 사회과학 우수학술지 논문초록(학술지) DB에서 '미래사회' 관련 텍스트를 선정한 후, 해당 기사의 제목 및 논문 키워드로부터 주제어를 추출하였다. 추출한 핵심 주제어의 출현 빈도, 연도별 추세 및 주제어/연관어 연결망구조에 의거해 한국사회의 미래적 관심사를 탐지한 결과, 매체지의 미래 관심사는 '경제', '정치', '과학기술', 학술지의 그것은 '심리', '직무', '문화' 관련 사항들이 주축을 이루고 있음이 확인되었다. 여기에 $J{\ddot{u}}rgen$ Habermas의 '체계와 생활세계(system and life-world)' 개념틀을 적용하면, 매체지와 학술지의 미래 관심은 각기 '체계' 및 '생활세계' 범주에 집중되어 있다는 결론에 이르게 된다. 이 같은 미래 관심사의 분화 양상에 착안해 사회적 도전 과제들을 상이한 여건이나 가치들 간의 불일치의 소산으로 인식하는 '부조화론(mismatch theory)'을 미래연구를 위한 대안적 패러다임으로 제시함으로써, 절대적 혹은 상대적 빈곤 문제에 천착해 온 미래사회의 인식 수준을 한 단계 높이고자 한다.

이기종 네트워크 장치를 사용하는 시스템의 효율적인 관리를 위한 로그 수집 방법 (Log Collection Method for Efficient Management of Systems using Heterogeneous Network Devices)

  • 양재호;김영곤
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.119-125
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    • 2023
  • IT 인프라 운영이 고도화하면서 시스템을 관리하는 방식이 널리 보급되어 있으며, 최근에는 Syslog를 활용한 개선방법들이 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법으로 수집한 로그 데이터를 활용하여 시스템 관제를 할 경우 다양한 형식으로 추출되는 로그를 전문 인력이 분석해야 하는 어려움이 있다. 본 논문은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 Syslog 데이터를 분산 수집하고 중복 데이터를 전처리하여 중앙 데이터베이스에 적재하는 시스템을 구축 방법을 제시하고자 한다. 또한, 데이터사전을 구성하여 실시간으로 데이터를 분류하고 카운팅하는 기능을 제공하며, 데이터사전에 등록된 데이터에 대해서는 중앙 데이터베이스로의 전송을 제한하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 데이터 사전의 정의어 패턴을 유지하며, 중복 데이터와 시간 중복을 제어하여 중앙 데이터베이스에 정제된 데이터를 적재함으로써 빅데이터 분석을 위한 기초 자료를 확보할 수 있다. 시뮬레이션결과 제안된 알고리즘과 프로시저를 구체적인 예시와 함께 설명하고, syslog 데이터를 활용하여 그 성능을 검증하였다. syslog 데이터는 실제 로그 데이터에서 추출한 예시를 포함하고 있으며 이를 통해 로그 데이터로부터 필요한 정보를 정확하게 추출하였고, 분류 및 적재 과정에서 정상적인 처리가 이루어지는지를 확인하였다. 이러한 시스템은 엣지 환경에서 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 솔루션으로 활용하여 기술의 확산 측면에서도 효과를 기대할 수 있다.

SWAT 모형을 이용한 미래 기후변화 및 토지이용 변화에 따른 안성천 유역 수문 - 수질 변화 분석 (I) (Assessment of Future Climate and Land Use Change Impact on Hydrology and Stream Water Quality of Anseongcheon Watershed Using SWAT Model (I))

  • 이용준;박종윤;박민지;김성준
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권6B호
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    • pp.653-663
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    • 2008
  • 본 연구에서는 안성천 공도수위관측소 상류유역을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 현재의 유역 수문환경조건을 보다 현실적으로 분석하기 위해서 기상, 수문 자료와 점오염원 운영자료, 저수지의 방류량 자료 및 경작관리 형태의 자료를 구축하여 후속연구인 "미래 기후변화 및 토지이용 변화에 따른 안성천 유역 수문-수질 변화 분석 (II)"의 기본 자료로 활용하는데 목적이 있다. 유역 현실에 보다 가까운 분석을 위해 유역특성 자료인 점오염원 운영자료, 저수지의 방류량 자료 및 경작관리 형태의 자료를 구축, 분석한 후 모형의 검 보정을 실시하였다. 유역 특성 자료에 따른 분석 결과, 경작관리의 경우 농경지로 인한 수질 부하량의 경향과 흐름이 바뀌게 되며, 저수지 적용자료 적용시는 4-5월 시기의 관개를 위하여 방류를 시도한 패턴을 확인 할 수 있었다. 또한 환경기초시설, 경작관리를 미적용 및 적용시 약 10%의 하천수질 모의결과 차이가 발생하기 때문에 유역의 실제적인 상황에 근접하게 적용하기 위해서는 대상유역내의 정확한 자료의 구축과 적용이 중요하다고 판단되며, 유역 특성 자료를 통한 검보정 결과는 (II) 연구에서 기후변화와 토지이용에 따른 유역 수문-수질 변화 분석에 활용되어 보다 신뢰도 높은 결과를 도출 할 수 있을 것으로 판단된다.

대용량 이동 객체 위치 데이타 관리 시스템의 개발 (Development of a Location Data Management System for Mass Moving Objects)

  • 김동오;주성완;장인성;한기준
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.63-76
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    • 2005
  • 최근 이동 객체의 위치 데이타를 이용하기 위한 무선 측위 기술과 모바일 컴퓨팅 기술이 급속도로 발전하였다. 또한, 이동 객체의 위치 데이타를 활용하는 위치 기반 서비스에 대한 수요가 급증하고 있으며, 이러한 서비스를 지원하기 위해서는 이동 객체의 위치 데이타를 효과적으로 저장할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 시스템은 이동 객체의 수가 많고 위치 획득 간격이 짧을수록 위치 데이타가 급격히 늘어나기 때문에 대용량의 위치 데이타 처리가 가능해야 하며, 위치 기반 서비스를 위한 다양한 시공간 질의를 지원해야 하고, 또한 이동 객체의 불확실성 문제를 해결할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체의 위치 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 해쉬 기법, 클러스터링 기법, 시간 질의 검색 기법을 제시하였다. 그리고, 대용량의 이동 객체 위치 데이타를 효과적으로 저장하고 검색할 수 있으며, 시공간 질의 기능과 불확실한 과거 위치 데이타 처리 기능을 제공하는 디스크 기반의 대용량 이동 객체 위치 데이타 관리 시스템을 개발하였다. 본 시스템을 SQL-Server과 성능 비교한 결과 이동 객체 저장 성능은 약 5% 증가하였으며, 이동 객체 검색성능은 약 300% 증가하였다.

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분절 특징 HMM을 이용한 영어 음소 인식 (English Phoneme Recognition using Segmental-Feature HMM)

  • 윤영선
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제29권3호
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    • pp.167-179
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    • 2002
  • 본 논문에서는 여러 프레임 특징으로 표현되는 분절 특징(segmental feature) 표현 방법을 제안하고, HMM 개념 위에서 음향학적 모델과 그 알고리즘을 개발하여 HMM의 약점으로 지적되는 독립관측 가정을 완화시키고자 한다. 제안된 특징 표현은 단일 프레임 특징이 음성 신호의 시간적 동적 특성 (temporal dynamics)을 제대로 표현하지 못하기 때문에, 여러 프레임을 이용하여 음성 특징을 표현하도록 한다. 분절 특징은 다항식의 회귀 함수(polynomial regression function)에 의하여 관측 벡터의 궤적으로 표현되고, 이 특징을 패턴 분류에 사용하기 위하여 음성 신호의 궤적을 효과적으로 표현하는 분절 HMM(segmental HMM)을 이용한다. SHMM은 상태에서의 관측 확률을 외적 분절 변이와 내적 분절 변이로 세분하며, 외적 분절 변이는 장기적인 변화를, 내적 분절 변이는 단기적인 변화를 나타낸다. 음향학적 모델에서 분절 특성을 고려하기 위하여 외적 분절 변이는 분절의 확률 분포로 표현하고, 내적 분절 변이는 궤적의 추정 오차로 표현하도록 SHMM을 수정한 분절 특징 HMM(SFHMM; segmental-feature HMM)을 제안한다. SFHMM에서는 분절의 관측 확률을 분절 우도와 궤적의 추정 오차의 관계로써 표현하며, 추정오차는 특정 상태에서의 분절의 우도에 대한 가중치로 고려될 수 있다. 제안된 방법의 유효성과 분절 특징의 특성을 살펴보기 위하여 TIMIT 자료를 이용하여 몇 가지 실험을 하였다. 이들 실험 결과에서, 제안된 방법이 기존의 HMM보다 매개 변수가 많더라도, 성능의 향상과 제안된 특징이 유연하고 정보를 많이 가진다는 점에서 의미가 있다고 하겠다.

토지이용-교통 통합적 분석을 통한 도로 기반 도시 형태학적 변화에 관한 연구 (A Study on the Movement of Street-based Urban Morphology Using Analysis of Integrated Land Use-Transportation)

  • 주용진
    • Spatial Information Research
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    • 제19권3호
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    • pp.63-72
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    • 2011
  • 도시의 공간구조는 교통로와 같은 도시 인프라의 정비에 따라 상당한 영향과 변화를 나타낸다. 이에 도시의 발전 과정에 가장 많은 영향을 주는 도로 접근성과 도시 인프라 수준 변화를 동시에 고려하여 공간적 분포 및 패턴을 규명하기 위한 계량적 분석 방법론의 정립이 요구된다. 이에 본 연구에서는 수십 년 간 급격한 인구증가와 도시화 지역의 급속한 팽창이 이루어진 서울을 중심으로 도시 지역의 인구 및 공간 구조와 교통 인프라 중 도로의 분포 패턴을 고려한 시공간 도시 형태(Urban morphology)를 상호 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 도시 공간구조와 교통에 영향을 주는 요소를 시계열로 분석하기 위해 지난 70여 년간의 지형도와 Landsat MSS, TM 등 활용 가능한 데이터를 사용하여 시공간 GIS 데이터베이스를 구축하였다. 특히, 가로체계 변화 분석은 가시 접근성과 공간 인지를 통해 위계적 공간 구조를 파악하는 공간구문이론을 사용하였으며, IPA 분석을 통해 권역별 도시 공간 형태와 가로체계와의 관계를 분석하고 이를 가시화 하였다. 토지이용 교통 통합 측면에서 공간 구문론의 접근은 교통의 다양한 현상이 도시 개발 패턴에 미치는 영향을 파악함으로 효과적인 공간계획에 이바지할 수 있을 것을 기대한다.

GIS Based Real-Time Transit Information Integration and Its Transit Planning Implications

  • Hwang, Da-Hae;Kim, Dong-Young;Choi, Yun-Soo;Cho, Seong-Kil
    • 대한공간정보학회지
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    • 제15권2호통권40호
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    • pp.87-93
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    • 2007
  • 근래 들어 대중교통체계의 관리 및 운영에 첨단 시스템의 활용이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 통행자 개개인과 대중교통 수송수단의 매우 상세한 실시간 공간정보와 같은 대규모 시 공간자료를 양산하기 때문에 보다 효율적이고 효과적인 자료의 통합과 분석의 필요성이 그 어느 때보다 높아지고 있다. 본 연구에서는 대규모 대중교통 관련 시 공간 정보들의 통합에 GIS가 어떻게 활용될 수 있는가를 보여주고 있으며 대중교통계획 과정의 효율화와 관련 의사결정 활동을 지원하는 효과적인 방안을 제시하고 있다. 구체적으로, Bus Management System(BMS) 등 대중교통 운영과, 개인 승객 승하차 및 환승 관리 분야(Smart Card System)의 여러 독립된 정보들을 GIS 기반으로 통합하였다. 서울대중교통체계가 제공하는 수준 높은 실시간 시 공간 상세 정보의 GIS기반 통합 데이테 체계는 자료 자체의 부재로 지금까지는 불가능한 것으로서, 본 연구가 최초의 시도란 점에서 의의가 있다. 본 논문은 또한 이러한 GIS기반 통한 데이터베이스를 활용한 대중교통체계 계획 도구들의 효과성과 효율성을 예시하였고 이러한 방법론과 모형은 유사한 자료의 획득이 가능한 여타 지자체에서도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

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