Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.97-100
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2004
인터넷상에서 존재하는 많은 데이터베이스들 중 현실적으로 유용한 정보를 가지고 있는 것은 텍스트 데이타베이스이다. 텍스트 마이닝 기법에서 비구조적인 특징을 가진 텍스트 데이타로부터 유용한 정보를 분석하고 추출하여 연관된 패턴을 탐색하는 과정은 중요한 연구과제이다. 이에 본 논문은 인터넷에서 저장된 텍스트 데이터를 가지고 기존 텍스트 마이닝 기법 중 연관탐색 기법을 적용하여 사용자 중심의 연관된 패턴을 찾아서 의미있는 정보를 얻고자 한다. 탐색하기 위해 먼저 전처리 작업으로 용어의 객체를 추출하고. 추출된 각 객체들은 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관탐색 기법인 NFP-Algorithm(N-most interesting k-itemsets Using FP-tree and FP-Growth)을 적용시켜서 의미있는 정보를 추출했다. 또한 Apriori계 Algorithm, FP-Algorithm, NFP-Algorithm을 비교하여 NFP-Algorithm이 시간적면에서 효율적임을 보여주었다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.5
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pp.189-196
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2022
Skyline query is a scheme for exploring objects that are suitable for user preferences based on multiple attributes of objects. Existing skyline queries return search results as batch processing, but the need for real-time search results has increased with the advent of interactive apps or mobile environments. Online algorithm for Skyline improves the return speed of objects to explore preferred objects in real time. However, the object navigation process requires unnecessary navigation time due to repeated comparative operations. This paper proposes a Pre-processing Online Algorithm for Skyline Query (POA) to eliminate unnecessary search time in Online Algorithm exploration techniques and provide the results of skyline queries in real time. Proposed techniques use the concept of range-limiting to existing Online Algorithm to perform pretreatment and then eliminate repetitive rediscovering regions first. POAs showed improvement in standard distributions, bias distributions, positive correlations, and negative correlations of discrete data sets compared to Online Algorithm. The POAs used in this paper improve navigation performance by minimizing comparison targets for Online Algorithm, which will be a new criterion for rapid service to users in the face of increasing use of mobile devices.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04a
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pp.427-429
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2001
인터넷을 기반으로 시스템의 규모가 점차 커짐에 따라 연합된 시스템으로 변화되고 있으며, 더 나아가서는 이러한 분산 시스템들이 모여 보다 광범위한 광역 분산처리 환경을 조성하고 있다. 이러한 환경을 이루어 수많은 객체들은 이름이나 속성에 의해 다양한 중복된 성질을 갖는다. 일반적인 객체들을 찾는 방법으로 객체의 이름에 따른 서비스가 대부분이다. 그러나 점차 객체가 갖는 서비스 내용(속성)을 이용하여 객체를 검색하는 메커니즘의 필요성이 높아지고 있다. 광역 분산처리 환경에서는 객체가 갖는 이름과 속성에 따라 네이밍과 트레이딩 기능을 모두 사용하여 사용자에게 투명한 서비스를 제공해야 한다. 따라서 본 논문에서는 광역 분산 환경에서 네이밍과 트레이딩 서비스의 기능을 혼합한 바인딩 서비스 모델을 제시한다. 이는 이름과 속성기반의 단일 객체뿐만 아니라 중복객체의 효과적인 탐색과 바인딩시 부하분배를 꾀하여 네트워크 상의 부하 균형화를 유지하도록 한다. 이를 위해, 먼저 분산 객체에 대한 모델을 제시하고, 이들을 바인eld 처리 방안 그리고 연합을 위한 모델을 보인다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.3
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pp.636-644
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2015
This research aims to suggest methods to improve object tracking performance by combining CAM shift algorithm with 8-way search window, and reduce arithmetic operation by reducing the number of frame used for tracking. CAM shift has its adverse effect in tracking methods using signature color or having difficulty in tracking rapidly moving object. To resolve this, moving search window of CAM shift makes it possible to more accurately track high-speed moving object after finding object by conducting 8-way search by using information at a final successful timing point from a timing point missing tracking object. Moreover, hardware development led to increased unnecessary arithmetic operation by increasing the number of frame produced per second, which indicates efficiency can be enhanced by reducing the number of frame used in tracking to reduce unnecessary arithmetic operation.
Since the traditional pattern mining methods only probe unspecified moving patterns that seem to satisfy users' requests among diverse patterns within the limited scopes of time and space, they are not applicable to problems involving the mining of optimal moving patterns, which contain complex time and space constraints, such as 1) searching the optimal path between two specific points, and 2) scheduling a path within the specified time. Therefore, in this paper, we illustrate some problems on mining the optimal moving patterns with complex time and space constraints from a vast set of historical data of numerous moving objects, and suggest a new moving pattern mining method that can be used to search patterns of an optimal moving path as a location-based service. The proposed method, which determines the optimal path(most frequently used path) using pattern frequency retrieved from historical data of moving objects between two specific points, can efficiently carry out pattern mining tasks using by space generalization at the minimum level on the moving object's location attribute in consideration of topological relationship between the object's location and spatial scope. Testing the efficiency of this algorithm was done by comparing the operation processing time with Dijkstra algorithm and $A^*$ algorithm which are generally used for searching the optimal path. As a result, although there were some differences according to heuristic weight on $A^*$ algorithm, it showed that the proposed method is more efficient than the other methods mentioned.
최근에 모바일 기기의 급속한 발전과 더불어 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 그 중에서도 위치 기반 서비스는 사용자에게 위치와 관련된 유용한 정보를 제공하는 서비스를 말한다. 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는 먼저 위치정보를 나타내는 이동 객체 관련기술 연구가 선행되어야 한다. 이러한 연구의 핵심 기술로 현재 빈발한 이동 객체 탐사를 위한 마이닝 기법들에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존의 수평적 마이닝 기법에서 문제시되었던 많은 후보 이동 객체 발생을 줄이기 위해 새로운 수직적 마이닝 기법을 적용한 방법을 제안한다.
Small mobile devices have become commonplace in our everyday life, from cellular phones to PDAs. Discovering dense regions for the mobile devices is one of the problems of grate practical importance. It can be used in monitoring movement of vehicles, concentration of troops, etc. In this paper, we propose a novel algorithm on continuously clustering a large set of mobile objects. We assume that a mobile object reports its position only if it is too far away from the expected position and thus the location data received may be imprecise. To compute the location of each individual object could be costly especially when the number of objects is large. To reduce the complexity of the computation, we want to first cluster objects that are in proximity into a group and treat the members in a group indistinguishable. Each individual object will be examined only when the inaccuracy causes ambiguity in the final results. We conduct extensive experiments on various data sets and analyze the sensitivity and scalability of our algorithms.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.4
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pp.1921-1925
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2013
In this paper, we propose a method of object trace to real image object which enter into an area. The trace to a recognized object can be implemented to detect the moving pattern if the object enter into an area. Such as this mechanism can be applied to some applications to danger area or limited area where the invasion of unauthorized object or the moving pattern of an object is identified to achieve the trace and detection of an object.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.532-534
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2002
동영상에서 객체 추적은 몇 년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 본 논문에서는 감시 시스템 분야에서 적용되어 질 수 있는 실시간 객체 추적 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 카메라가 고정되어 있고 배경영상의 변화가 거의 없는 환경으로 제한하고, 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하고 움직임을 추적한다. 객체 위치 탐지시 객체의 윤곽선 중 일부 점을 추출하고 추출된 점들을 이용, 객체의 무게중심을 구한다. 객체 추적시 가변 탐색창을 이용해 실시간으로 빠른 처리가 가능하도록 하였다. 그리고 실험을 통하여 제한된 환경하에서 실시간으로 빠른객체의 추적을 보인다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11c
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pp.1441-1444
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2003
최근 삼차원 가상 공간 객체를 편리하게 제작하기 위해서 가상 공긴 객체 저작도구들이 많이 사용되고 있다. 이러한 저작 도구를 이용하여 만들어진 삼차원 가상 공간 객체는 기계, 화학, 건축, 교육, 상업 등의 다양한 분야에서 그 응용이 확산되고 있다. 그러나 기존의 저작도구에서는 삼차원 공간 객체를 순차 접근 방식을 사용한 파일 저장 시스템을 사용하기 때문에 객체의 삽입, 삭제, 갱신 및 탐색에 비효율적인 면이 있다. 그뿐만 아니라 고정 길이 속성을 가지는 객체의 관리에는 효율적이나 가변 길이 속성을 가지는 공간 기체의 관리에는 효율적이지 못하다. 따라서, 본 논문에서는 현재 널리 사용되어지고 있는 관계형 데이타베이스 관리 시스템 중의 하나인 MySQL의 저장시스템을 변경하여 가변길이 속성을 가지는 삼차원 공간 객체의 저장과 관리에 효율적인 저장 시스템을 설계하고 구현한다. 그리고 확장된 $B^+$-트리를 사용하여 삼차원 객체의 빠른 검색을 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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