간행물

한국정보처리학회> 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학

정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 update

KIPS Transactions on Software and Data Engineering

  • : 한국정보처리학회
  • : 공학분야  >  전자공학
  • : KCI등재
  • :
  • : 연속간행물
  • : 월간
  • : 2287-5905
  • :
  • :

수록정보
6권1호(2017) |수록논문 수 : 7
간행물 제목
6권1호(2017년) 수록논문
권호별 수록 논문
| | | |

KCI등재

1데이터 샘플링 기반 프루닝 기법을 도입한 효율적인 각도 기반 공간 분할 병렬 스카이라인 질의 처리 기법

저자 : 최우성 ( Woosung Choi ) , 김민석 ( Minseok Kim ) , Gromyko Diana , 정재화 ( Jaehwa Chung ) , 정순영 ( Soonyong Jung )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 6권 1호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 1-8 (8 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

다기준 의사결정 시 활용할 수 있는 스카이라인 질의는 다수의 선택지 중에서 사용자가 `선호하지 않을 만한`(uninteresting) 선택지를 제거 함으로써 사용자가 검토해야 하는 선택지의 수를 대폭 감소시키기 때문에 대용량 데이터 분석 시 매우 유용하게 활용될 수 있다. 이러한 배경에서 대용량 데이터에 대한 스카이라인 질의를 분산ㆍ병렬 처리하는 기법이 각광을 받고 있으며, 특히 맵리듀스(MapReduce) 기반의 분산ㆍ병렬 처리 기법 연구가 활발히 진행되어 왔다. 맵리듀스 기반 알고리즘의 병렬성 제고를 위해서는 부하 불균등 문제ㆍ중복 계산 문제ㆍ과다한 네트워크 비용 발생 문제를 해소해야 한다. 본 논문에서는 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하면서도 데이터 샘플링 기반 프루닝을 통해 네트워크 비용 절감 시킬 수 있는 맵리듀스 기반 병렬 스카이라인 질의 처리 기법인 MR-SEAP(MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning)을 소개한다. 또한 다양한 관점에서의 실험 평가함으로써 제안 기법의 효용성을 다방면으로 검증했다.


Given a multi-dimensional dataset of tuples, a skyline query returns a subset of tuples which are not `dominated` by any other tuples. Skyline query is very useful in Big data analysis since it filters out uninteresting items. Much interest was devoted to the MapReduce-based parallel processing of skyline queries in large-scale distributed environment. There are three requirements to improve parallelism in MapReduced-based algorithms: (1) workload should be well balanced (2) avoid redundant computations (3) Optimize network communication cost. In this paper, we introduce MR-SEAP (MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning), an efficient angular space partitioning based skyline query processing using sampling-based pruning, which satisfies requirements above. We conduct an extensive experiment to evaluate MR-SEAP.

KCI등재

2얼굴검출에 기반한 강인한 객체 추적 시스템

저자 : 곽민석 ( Min Seok Kwak )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 6권 1호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 9-14 (6 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

최근 컴퓨터 기술의 발전과 함께 임베디드 기기 또한 다양한 기능을 갖추기 시작했다. 본 연구에서는 최근 활발하게 진행되고 있는 영상센서를 사용한 임베디드 기기 등 자원이 적은 기기에서 효율적인 얼굴 추적 방식을 제안한다. 정확한 얼굴을 얻기 위하여 MB-LBP 특징을 사용한 얼굴 검출 방식을 사용했으며, 다음 영상에서 얼굴 객체 추적을 위하여 얼굴 검출시 얼굴 주변 영역(Region of Interest)을 지정하였다. 그리고 얼굴을 검출을 못하는 영상에서는 기존의 객체 추적 방식인 CAM-Shift를 사용해 객체를 추적해 객체 정보의 손실 없이 정보를 유지할 수 있도록 하였다. 본 연구는 기존 연구와의 비교를 통하여 객체 추적 시스템의 정확성과 빠른 성능을 확인하였다.


Embedded devices with the development of modern computer technology also began equipped with a variety of functions. In this study, to provide a method of tracking efficient face with a small instrument of resources, such as built-in equipment that uses an image sensor in recent years has been actively carried out. It uses a face detection method using the features of the MB-LBP in order to obtain an accurate face, specify the region (Region of Interest) around the face when the face detection for the face object tracking in the next video did. And in the video can not be detected faces, to track objects using the CAM-Shift key is a conventional object tracking method, which make it possible to retain the information without loss of object information. In this study, through the comparison with the previous studies, it was confirmed the precision and high-speed performance of the object tracking system.

KCI등재

3모폴로지 필터링 기반 센서 패턴 노이즈를 이용한 디지털 동영상 획득 장치 판별 기술

저자 : 이상형 ( Sang-hyeong Lee ) , 김동현 ( Dong-hyun Kim ) , 오태우 ( Tae-woo Oh ) , 김기범 ( Ki-bom Kim ) , 이해연 ( Hae-yeoun Lee )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 6권 1호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 15-22 (8 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

인터넷 기술이 급속도로 발전함에 따라서 다양한 소셜 네트워크 서비스들이 나타나고 있다. 특히 스마트 기기들이 발전함에 따라서 소셜 네트워크 상에는 멀티미디어 콘텐츠가 넘쳐나고 있다. 그러나 불법적 목적을 가진 사용자에 의해 발생하는 범죄도 증가하면서 멀티미디어 포렌식을 이용한 콘텐츠 보호 및 불법 사용 차단의 필요성이 사회적으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 포렌식 기술의 하나로 디지털 동영상 획득 장치 판별을 위한 포렌식 기술을 제안한다. 먼저 모폴로지 필터링을 이용한 센서 패턴 노이즈 추출하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 참조 장치에서 촬영한 참조 동영상의 센서 패턴 노이즈를 추정하고, 검사 동영상에서 센서 패턴 노이즈를 추출한다. 그리고 두 센서 패턴 노이즈 사이의 유사성 계산을 통하여 검사 동영상이 참조 장치로 촬영을 했는지 판별을 수행한다. 제안한 기술의 성능 분석을 위하여 DSLR 카메라, 콤팩트 카메라, 캠코더, 액션캠 및 스마트폰 등을 포함한 총 30대의 장치에 대하여 개발한 알고리즘에 대한 정량적 성능 분석을 수행하였고, 그 결과 96%의 판별 정확도를 달성하였다.


With the advance of Internet Technology, various social network services are created and used by users. Especially, the use of smart devices makes that multimedia contents can be used and distributed on social network services. However, since the crime rate also is increased by users with illegal purposes, there are needs to protect contents and block illegal usage of contents with multimedia forensics. In this paper, we propose a multimedia forensic technique which is identifying the video source. First, the scheme to acquire the sensor pattern noise (SPN) using morphology filtering is presented, which comes from the imperfection of photon detector. Using this scheme, the SPN of reference videos from the reference device is estimated and the SPN of an unknown video is estimated. Then, the similarity between two SPNs is measured to identify whether the unknown video is acquired using the reference device. For the performance analysis of the proposed technique, 30 devices including DSLR camera, compact camera, camcorder, action cam and smart phone are tested and quantitatively analyzed. Based on the results, the proposed technique can achieve the 96% accuracy in identification.

KCI등재

43차원 형상 복원을 위한 수학적 모폴로지 기반의 초점 측도 기법

저자 : Muhammad Tariq Mahmood , 최영규 ( Young Kyu Choi )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 6권 1호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 23-28 (6 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

Shape from focus (SFF) 기법은 카메라 렌즈를 다양한 초점 거리로 놓고 촬영한 영상을 이용해 물체의 3차원 정보를 추출하는 방법이다. 이 논문에서는 미소 객체(microscopic object)의 3차원 깊이 정보를 추출하기 위해 수학적 모폴로지의 기울기 연산자를 이용하는 새로운 SFF 방법을 제안한다. 전통적으로 SFF 기법에서는 초점의 품질을 측정하기 위해 하나의 초점 측도(focus measure)를 사용한다. 그러나 미소 객체의 복잡한 형태와 텍스쳐 특성에 따라 하나의 초점 측도만을 사용하는 것은 충분하지가 않은데, 본 논문에서는 향상된 초점 측도를 위해 다수의 형태소(multi-structuring elements)를 사용하는 모폴로지 연산자를 사용하는 방법을 제안한다. 최종적으로 모든 초점 측도 결과를 통합하여 최적의 깊이 맵을 계산하게 된다. 실험을 통해 제안된 알고리즘이 기존의 방법들에 비해 3차원 형상 복원 측면에서 더 정밀한 깊이 맵을 제공하는 것을 알 수 있었다.


Shape from focus (SFF) is a technique used to reconstruct 3D shape of objects from a sequence of images obtained at different focus settings of the lens. In this paper, a new shape from focus method for 3D reconstruction of microscopic objects is described, which is based on gradient operator in Mathematical Morphology. Conventionally, in SFF methods, a single focus measure is used for measuring the focus quality. Due to the complex shape and texture of microscopic objects, single measure based operators are not sufficient, so we propose morphological operators with multi-structuring elements for computing the focus values. Finally, an optimal focus measure is obtained by combining the response of all focus measures. The experimental results showed that the proposed algorithm has provided more accurate depth maps than the existing methods in terms of three-dimensional shape recovery.

KCI등재

5손목 움직임과 동작 빈도를 고려한 손목형 가속도계의 식사 행위 및 식사 시간 추론 기법

저자 : 박경찬 ( Kyeong Chan Park ) , 최선탁 ( Sun-taag Choe ) , 조위덕 ( We-duke Cho )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 6권 1호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 29-36 (8 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

본 논문에서는 손목형 가속도계를 이용하여 운동 가속도가 거의 없는 식사 행동을 인식하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 손목 방향에 작용하는 중력 가속도를 이용하여 중력 방향과 손목 방향 간의 각도를 구하고, 특정 각도 영역에서 첨두값과 첨미값이 존재하는 경우 손목이 왕복하는 동작을 검출한다. 손목 왕복 동작 발생 횟수를 누적하여 그 횟수가 10회 이상일 경우 검출 시점으로 5분 전까지 식사 시간으로 간주하며, 그 지속시간이 7분 이상인 경우에만 식사 시간으로 추론한다. 대학원생 4명으로부터 수집한 2128분 데이터를 통해 식사 시간을 추론한 결과 95.63%의 정확도를 보인다.


In this paper, we propose a method for recognizing eating behavior with almost no motion acceleration. First, by using the acceleration of gravity acting on the wrist direction, we calculate the angle between the gravity and the wrist direction. After that, detect wrist reciprocating motion when peak and vally exist in specific angle band. And then, when accumulate the number of wrist reciprocating motion occurrences are up to 10, then regard as the meal time 5 minutes before the detection time. Also, estimate the meal time only if its duration is more than 7 minutes. Using the data of 2128 minutes, which was collected from four graduate student, the result of the meal time estimation shows 95.63% accuracy.

KCI등재

6저전력 임베디드 보드 환경에서의 딥 러닝 기반 성별인식 시스템 구현

저자 : 정현욱 ( Hyunwook Jeong ) , 김대회 ( Dae Hoe Kim ) , Wisam J. Baddar , 노용만 ( Yong Man Ro )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 6권 1호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 37-44 (8 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

사물 인터넷(IoT) 산업이 확산되면서 사용자의 정보를 특별한 조작 없이 물체가 스스로 인식하는 일이 매우 중요해졌다. 그중에서도 성별(남, 여)은 생물학적인 구조가 달라 성향이 다르고 사회적으로도 기대하는 바가 다르기 때문에 매우 중요한 요소이다. 하지만 얼굴 이미지를 기반으로 한 성별 인식과 관련된 연구는 동일한 성별이라도 다양한 생김새를 가지고 있어서 여전히 도전적인 분야이다. 그리고 성별인식 시스템을 사물 인터넷에 적용하기 위해서는 디바이스 크기를 소형화 시켜야 하며 저전력으로 구동이 가능해야 한다. 따라서 본 논문에서는 저전력으로 실제 사물에서 성별을 인식할 수 있는 기능을 탑재하기 위해 딥 러닝 기반의 성별 인식 알고리즘을 제안하고 이를 모바일 GPU 임베디드 보드에 포팅하여 최종적으로 실시간 성별인식 시스템을 구현하였다. 실험에서는 소비전력과 초당 처리 가능한 프레임 수를 PC환경과 모바일 GPU 임베디드 환경에서 측정하여 저전력 환경에서도 성별 인식이 가능함을 증명하였다.


While IoT (Internet of Things) industry has been spreading, it becomes very important for object to recognize user`s information by itself without any control. Above all, gender (male, female) is dominant factor to analyze user`s information on account of social and biological difference between male and female. However since each gender consists of diverse face feature, face-based gender classification research is still in challengeable research field. Also to apply gender classification system to IoT, size of device should be reduced and device should be operated with low power. Consequently, To port the function that can classify gender in real-world, this paper contributes two things. The first one is new gender classification algorithm based on deep learning and the second one is to implement real-time gender classification system in embedded board operated by low power. In our experiment, we measured frame per second for gender classification processing and power consumption in PC circumstance and mobile GPU circumstance. Therefore we verified that gender classification system based on deep learning works well with low power in mobile GPU circumstance comparing to in PC circumstance.

KCI등재

7다문화 가정 학부모를 위한 한한변환 기반 학습콘텐츠 관리 시스템

저자 : 강윤희 ( Yunhee Kang ) , 강명주 ( Myungju Kang )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 6권 1호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 45-50 (6 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

다문화 가정의 정보 격차의 주요 원인인 언어장벽은 다문화 가정 자녀의 낮은 교육수준과 높은 연관성을 가지며, 경제불균형을 높임으로써 추가적인 사회문제화가 될 것으로 예상된다. 다문화가정 학부모는 디지털 기기에 대한 접근성과 자료 활용 능력이 일반국민에 비해 현저하게 떨어지는 정보격차로 인해 기존의 교육 콘텐츠의 효과적 활용은 제약점을 갖고 있다. 이러한 제약점을 해결하기 위해서는 학습자의 이해수준에 적합한 콘텐츠를 제공하는 맞춤형 학습콘텐츠 지원체제의 구축은 필수적이다. 이 논문에서는 다문화가정 학부모의 정보격차 해소를 위한 한한 변환 기반 학습콘텐츠 시스템을 설계하고 이를 위한 사용자 맞춤형 학습콘텐츠 지원을 위한 한한변환 시스템의 프로토타입을 결과로 제시한다.


One of the main reasons of information divide of multi-cultural family is caused by language barrier that is associated with low education level. In addition the social problem can be triggered by the information divide that may increase the gap of economic inequality. With respect to the overall capability of accessibility of digital devices and the level of data utilization, the parent of muiti-cultural family`s level is inferior to that of the parents of an ordinary family. However the traditional learning contents management system for those parents is not appropriate to decease the gap of the information divide. To handle this problem, it is necessary to construct a customized learning contents management system that is used to support the education of the parents of multi-cultural family depending on the level of understanding the learning contents written in korean. In this paper we design the korean to korean translation based learning contents management system and show the result of its prototype.

1

내가 찾은 최근 검색어

최근 열람 자료

맞춤 논문

보관함

내 보관함
공유한 보관함

1:1문의

닫기