• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.658-661
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• 2008

태깅은 웹 2.0의 핵심 기술 중 하나로, 매우 유연하고 역동적인 분류 체계를 제공한다. 하지만 유연성과 역동성의 확보에 의해 계층 구조나 연관 관계와 같은 태그의 관계성이 부족하거나 존재하지 않는 한계점을 가지고 있는 것 또한 사실이다. 이런 한계점을 보완하기 위한 방법으로 계층 관계를 형성하기 위한 계층 클러스터링 방법과, 연관 관계를 형성하기 위한 협업 필터링 방법이 존재한다. 이 두 가지 방법은 태그의 관계성을 제공하지만, 연관 관계와 계층 관계 중 하나만 제공한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 태그 검색 시 연관 관계뿐 아니라 계층 구조의 탐색을 제공해주기 위한 태그 클러스터링 알고리즘을 설계하였다. 제안한 알고리즘은 사용자 태그셋을 활용하여 태그의 유사성을 계산하는 방법을 제시하고, 기존의 시각화 방법(태그 구름)과 다른 새로운 형태로 시각화 할 수 있는 결과 데이터를 제공한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.4
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• pp.741-753
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• 2011

We accomplish clustering analyses for yeast cell cycle microarray expression data. We compare model-based clustering, K-means, PAM, SOM and hierarchical Ward method with yeast data. As the validity measure for clustering results, connectivity, Dunn Index and silhouette values are computed and compared.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.18C no.5
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• pp.361-368
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• 2011

In this study, we present a method for efficiently aggregating networks state information required to determine feasible paths in transport networks that uses the source routing algorithm for hierarchical QoS routing. It is proposed to transform the full mesh topology whose Service Boundary Line serves as its logical link into the star topology. This is an aggregation method that can be used when there are two or more QoS parameters for the link to be aggregated in an asymmetric network, and it improves the information accuracy of the star topology. For this purpose, the Service Boundary Line's 3 attributes, splitting, joining and integrating, are defined in this study, and they are used to present a topology transformation method. The proposed method is similar to space complexity and time complexity of other known techniques. But simulation results showed that aggregated information accuracy and query response accuracy is more highly than that of other known method.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.17 no.2
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• pp.117-128
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• 1999

A Simple tree-structured line simplification method, which exactly follows the Douglas-Peucker algorithm, has a strength for its simplification index to be involved into the hierarchical data structures. However, the hierarchy of simplification index, which is the core in a simple tree method, may not be always guaranteed. It is validated that the local property of line features in such global approaches as Douglas-Peucker algorithm is apt to be neglected and the construction of hierarchy with no thought of locality may entangle the hierarchy. This study designed a new approach, CALS(Convex hull Applied Line Simplification), a) to search critical points of line feature with convex hull search technique, b) to construct the hierarchical data structure based on these critical points, c) to simplify the line feature using multiple trees. CALS improved the spatial accuracy as compared with a simple tree method. Especially CALS was excellent in case of line features having the great extent of sinuosity.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.10
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• pp.1374-1385
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• 2004

The relevance feedback process uses information obtained from a user about an initially retrieved set of documents to improve subsequent search formulations and retrieval performance. In the extended Boolean model, the relevance feedback Implies not only that new query terms must be identified, but also that the terms must be connected with the Boolean AND/OR operators properly Salton et al. proposed a relevance feedback method for the extended Boolean model, called the DNF (disjunctive normal form) method. However, this method has a critical problem in generating a reformulated queries. In this study, we investigate the problem of the DNF method and propose a relevance feedback method using hierarchical clustering techniques to solve the problem. We show the results of experiments which are performed on two data sets: the DOE collection in TREC 1 and the Web TREC 10 collection.

• 전기의세계
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• v.42 no.3
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• pp.3-11
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• 1993

본 논문에서는 공장자동화, 우주로보트, 심해 자동차 등 여러 응용분야에서 새롭게 대두되는 고자치 시스템의 접근방법들과 시스템적인 개념들을 소개하였다. 이 분야에서의 주된 관심사는 상위계층의 기호적 모델과 하위계층의 도역학적(제어이론적) 모델간의 체계적 통합에 있다고 볼 수 있다. 즉, 프랜닝, 작동, 고장진단 및 수리 등과 같은 지능적 기능들을 제공할 수 있는 여러 계층의 동역학적 및 기호적 모델들의 유기적인 포괄 및 추상화에 의해서만 현존하는 다계층 제어 및 정보구조를 확장해 나갈 수 있을 것이다. 그러므로 고자치 시스템의 디자인을 위해서는 여러 분야의 팀단위의 노력이 경주되어야만 할 것이다. 디자인상의 난제로는 인간과 로보트간의 기능적 분할 그리고 상위화 하위간의 자동화를 위한 역할 분담등을 들 수 있다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.2 no.1
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• pp.45-56
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• 1997

이 논문에서는 여러대의 카메라를 이용하여, 화면내의 모든 화소에 대해 정확한 깊이정보를 추출하는 알고리듬을 제안한다. 제안방법은 스테레오정합에 기반하고 있다. 스트레오정압에 의해 깊이정보를 추정하는데 있어서는 , 오클루전(occlusion)이 추정에 미치는 악영향을 어떻게 극복하는가가매우 중요한 문제이다. 오클루전문제는 2대의 카메라로는 근본적으로 해결이 불가능하다. 따라서 이논문에서는 5대의 카메라를 사용하여, 각 카메라로부터의 정보를 선택적으로 사용함으로써, 이 문제를 상당히 개선한다. 한편, 스테레오 정합법에서는 정합창의 크기가 추정성능에 영향을 미치는데, 큰 창을 이요하면 잡음내성은 우수하나 깊이가 불연속인 곳에서 오차가 발생하고, 작은창을 이용하면 잡음성능은 저하되나 불연속부에서의 창크기에 의한 오차가 줄어드는, 대차관계가 존재한다. 이 논문에서는 처음에 큰 창으로 추정하고 차츰 창의 크기를 줄여나가는 계층적 방법을 제안하여, 잡음내성을 강화하고 불연속부의 오차를 줄이고 있다. 실험경과를 통하여 제안방법의 성능을 제시하고 타당성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.307-309
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• 2001

인터넷 환경의 서버-클라이언트 모델에서 네트웍 부하를 줄이고 시스템 성능을 향상시키기 위한 방법으로 캐쉬가 있다. 모바일 클라이언트의 경우 적은 메모리와 스토리지 용량으로 인하여 캐쉬를 좀 더 효과적으로 다루는 방법이 필요하다. 특히 모바일 클라이언트 내의 캐쉬 된 데이터가 무효화(invalidation)되는 문제는 무선 네트웍의 낮은 대역폭과 불안정상 등의 관점에서 기존의 인터넷 환경과 다르게 접근될 필요가 있다. 또한 모바일 클라이언트는 리소스(배터리) 등의 문제로 인해 항상 네트웍과 지속적으로 연결을 하지 못하므로, 본 연구는 이러한 환경에서 캐쉬 된 데이터의 무효화 문제 해결을 위한 계층적 캐쉬 알고리즘을 제시한다. 서버-클라이언트 사이에 MSS(Mobile Switching Station)모델을 구성하고 AVI-based 알고리즘을 바탕으로 모바일 클라이언트에 대한 무효성 보고 횟수를 최소화하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.232-234
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• 2004

강화 학습(Reinforcement Learning)을 실제 문제에 적용하는 데 있어 가장 큰 문제는 차원성의 저주(Curse of dimensionality)이다. 문제가 커짐에 따라 목적을 이루기 위해서 더 않은 단계의 판단이 필요하고 이에 따라 문제의 해결이 지수적으로 어려워지게 된다. 이를 해결하기 위칠 문제를 여러 단계로 나누어 단계별로 학습하는 계층적 강화 학습(Hierarchical Reinforcement Learning)이 제시된 바 있다. 하지만 대부분의 계층적 강화 학습 방법들은 사전에 문제의 구조를 아는 것을 전제로 하며 큰 사이즈의 문제를 간단히 표현할 방법을 제시하지 않는다. 따라서 이들 방법들도 실제적인 문제에 바로 적용하기에는 적합하지 않다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 복잡계 네트워크(Complex Network)가 갖는 작은 세상 성질(Small world Property)에 착안하여 자기조직화 하는 생장 네트워크(Self organizing growing network)를 기반으로 한 환경 표현 모델이 제안된 바 있다. 이러한 모델에서는 문제 크기가 커지더라도 네트워크의 사이즈가 크게 커지지 않기 때문에 문제의 난이도가 크기에 따라 크게 증가하지 않을 것을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 환경 모델을 사용한 강화 학습 알고리즘을 구현하고 실험을 통하여 각 모델이 강화 학습의 문제 사이즈에 따른 성능에 끼치는 영향에 대해 알아보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.460-462
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• 2002

시스템 침입은 정보통신기술의 비약적인 발전에 따른 정보화의 역기능으로, 이론 해결하기 위한 다양한 방법들이 제안되어 왔다. 그러나 최근 침입 패러다임의 변화로 인해 기존 방법으로 해결하지 못하는 공격이 발생했으며, 그중 보안 시스템 우회나 보안 시스템 자체에 대한 공격은 기존 보안 도구를 무력화시킬 수도 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 방법으로 고전적인 결함허용 기법을 응용한 결함허용 기능을 정의하고 이를 이용한 계층적 시스템 모델을 제안한다. 또한, 보안 시스템의 특성에 맞는 결함 허용 기능 선택을 위한 기준으로 비용 기반 선택 모델을 제안한다.