• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.9 no.1
• /
• pp.179-193
• /
• 2003

Clustering is a data mining method which help discovering interesting data groups in large databases. In traditional data clustering, similarity between objects in the cluster is measured by pairwise similarity of objects. But we devise an advanced measurement called item similarity in this paper, in terms of nature of clustering transaction data and use this measurement to perform clustering. This new algorithm show the similarity by accepting the concept of relationship between different attributes. With this item similarity measurement, we develop an efficient clustering algorithm for target marketing in each group.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.6 no.6
• /
• pp.71-83
• /
• 2005

In this paper, we developed the Distributed Programming Developing Tool(DPDT) which can make distributed application program efficiency based on the distributed object group framework supporting group management and dynamic binding for object resources requested from clients on distributed systems. The distributed object group framework we constructed provides not only the group register/withdraw, the access right and the name/property services for server objects from a point of view of group management services, but also dynamic binding, replicated object supporting, load balance, and federation among the object groups from a point of view of the supporting services of distributed application, When developing distributed application, by using our tool, server programming developer implements objects in each server system, next registers the properties to need for service provision to the object group. Client programming developer can also develop client program easily by obtaining the access right for the object or the object group and using the properties of objects with the access right permitted to the client. For providing above application developing environment in this paper. we described the definition of object group, the architecture of the distributed object group framework which our tool supports, and its functionalities, then specified the 3 GUI environments of DPDT implemented for providing efficient interfaces between the distributed object group and distributed applications. Finally, by using the DPDT, we showed the group register/withdraw and the access right grant procedure of objects which are server programs, the developing process of client program, and the executing results of the distributed application developed.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
• /
• v.3 no.8
• /
• pp.1019-1026
• /
• 2002

The Distributed system environments are developing into a structure of the opening information communication network based on object-oriented concepts and distributed technologies. Such a reason is that it can not only decrease the complexity of distributed softwares, but also support object oriented application services to distributed environments without changes of its own communication network structure. In this paper, we designed object group model, that is, an extended middleware, we developed before. The distributed environment suggested consists of the CTS server and clients. As our results, we showed the interaction procedures between/among object groups and service procedures of distributed application in given distributed system.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.28 no.1
• /
• pp.69-85
• /
• 2001

공간 데이터베이스에서 효율적으로 공간 질의를 처리하기 위해서는 클러스터링을 통해서 이스크 접근 비용을 줄이는 것이 필요하다. 이 논문은 공간 지역성에 기반을 둔 여러 가지 클러스터링 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 제안한 클러스터링 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 알고리즘은 객체 클러스터링 알고리즘과 셀 클러스터링 알고리즘으로 나뉜다. 객체 클러스터링 알고리즘은 정규 준할 공간 색인 구조에서 영역 분할 선과 겹치는 객체들의 저장 위치를 결정하는데 사용된다. 셀 클러스터링 알고리즘은 클러스터를 만들기 위해 정규 분할된 영역들을 그룹화하는데 사용된다. 실험결과 객체 클러스터링 알고리즘에서는 객체간의 거리를 이용한 경우에 대체로 좋은 성능을 보였지만, 버퍼 크기가 커지거나 데이터가 희박한 영역의 질의에 있어서는 알고리즘 별로 성능의 차이는 거의 없었다. 셀 클러스터링 알고리즘에 대한 실험에서는 이 논문에서 제안한 클러스터링 알고리즘은 N-순서화 기법에 의한 클러스터링 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다. 특히 중복 참조도를 이용한 경우와 셀의 무게 중심간 거리를 이용한 방법이 가장 우수하였다.

• Journal of KIISE:Information Networking
• /
• v.28 no.1
• /
• pp.154-163
• /
• 2001

인터넷으로 연결된 다수의 참여자를 지원하는 대규모 분산 가상 환경을 위한 확장성 있는 예측 기반 동시성 제어 방법을 제안한다. 예측 기반 동시성 제어 방식은 낙관적(optimistic) 방식과 같이 참여자들에게 실시간 상호 작용 성능을 제공함과 동시에 비관적(pesimistic)방식과 같이 잠금 허가를 받은 사용자에게만 객체 조작을 허용하므로 충돌을 확실히 방지할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 수의 증가에 따른 확장성 있는 예측 알고리즘을 위하여 객체 중심 다중 전송그룹을 도입했다. 객체에 관심있는 객체주변의 사용자들만 객체에 할당된 다중 전송 그룹에 소유권 요청 메시지로서의 참여 메시지를 보냄으로써 소유자 후부가 된다. 현재 소유자는 소유자 후보들 중 다음 소유자를 예측한다. 가상 영역내의 모든 사용자 대신 객체의 할당된 다중 전송 그룹에 소유권 요청 메시지로서의 참여 메시를 보냄으로써 소유자 후보가 된다. 현재 소유자는 소유자 후보들 중 다음 소유자를 예측한다. 가상 영역내의 모든 사용자 대신 객체의 다중 전송 그룹에 참여하고 있는 사용자로부터만 소유권 요청 메시지를 받으므로 소유자가 받는 메시지 수는 가상환경의 전체 사용자의 수에 관계없이 상수값을 갖는다. 이는 소유자의 소유권 요청메세지 처리 시간을 줄여 보다 더 정확한 예측을 하고 사용자의 객체 조작 시간 전에 소유권이 전달되도록한다. 제안한 예측 알고리즘은 라이브러리로 구현되어 기존의 가상 환경 시스템에 적용되었고 실험을 통해 제안한 알고리즘이 대규모 가상 환경에서 갖는 효율성과 확장성을 증명한다.

• Spatial Information Research
• /
• v.20 no.2
• /
• pp.137-153
• /
• 2012

Until now, many indexing methods that can reduce update cost have been proposed for managing massive moving objects. Because indexing methods for moving objects have to be updated periodically for managing moving objects that change their location data frequently. However these kinds indexing methods occur big load that exceed system capacity when the number of moving objects increase dramatically. In this paper, we propose the update frequency reducing method to combine MapReduce and existing indices. We use the update request grouping method for each moving object by using MapReduce. We decide to update by comparing the latest data and the oldest data in grouping data. We reduce update frequency by updating the latest data only. When update is delayed, for the data should not be lost and updated periodically, we store the data in a certain period of time in the hash table that keep previous update data. By the performance evaluation, we can prove that the proposed method reduces the update frequency by comparison with methods that are not applied the proposed method.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.1302-1309
• /
• 2012

In this paper, we propose applying differential techniques for 2D/3D video conversion to the objects grouped by depth information. One of the problems converting 2D images to 3D images using the technique tracking the motion of pixels is that objects not moving between adjacent frames do not give any depth information. This problem can be solved by applying relative height cue only to the objects which have no moving information between frames, after the process of splitting the background and objects and extracting depth information using motion vectors between objects. Using this technique all the background and object can have their own depth information. This proposed method is used to generate depth map to generate 3D images using DIBR(Depth Image Based Rendering) and verified that the objects which have no movement between frames also had depth information.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.11 no.12
• /
• pp.459-465
• /
• 2013

This paper is a study on an object extraction method which using color features of an object and background in the image. A human recognizes an object through the color difference of object and background in the image. So we must to emphasize the color's difference that apply to extraction result in this image. Therefore, we have converted to HSV color images which similar to human visual system from original RGB images, and have created two each other images that applied Median Filter and we merged two Median filtered images. And we have applied the Mean Shift algorithm which a data clustering method for clustering color features. Finally, we have normalized 3 image channels to 1 image channel for binarization process. And we have created object map through the binarization which using average value of whole pixels as a threshold. Then, have extracted major object from original image use that object map.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.449-452
• /
• 2004

게임을 구성하는 다양하고 방대한 데이터 집합을 K-Means 알고리즘을 통해 물리적 혹은 추상적 객체를 비슷한 객체군으로 그룹화 하는 클러스트링화 하여 데이터마이닝 기법을 통한 데이터 최적화 방안을 모색한다. 이는 네트워크 환경에서의 게임의 안정성과 정형화된 패턴을 벗어나지 못하는 게임에 충분한 게임성을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.1355-1358
• /
• 2005

최근 초고속 인터넷의 보급과 웰빙 복지사회 성숙은 기존 헬스케어 서비스의 컴퓨팅 환경을 통합 분산 환경에서 가능하게 하였다. 본 논문에서는 분산객체그룹 프레임워크를 적용하여 각종 센서와 장치 그리고 이를 지원하는 응용들을 그룹화 하여 헬스케어 홈 서비스를 제공하는 환경을 제안한다. 이를 위해 하위계층인 물리계층의 각종 센서 및 장치들과 상위 계층인 헬스케어 홈 서비스 응용간의 상호작용을 정의하였다. 그리고 헬스케어 홈 서비스 지원 시뮬레이터 환경에서 시뮬레이터를 구현 및 시연하여 객체그룹 프레임워크의 수행성을 검증하고, 보다 효과적인 헬스케어 홈 서비스 지원 수행환경을 제안하고자 한다.