• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.187-190
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• 2003

본 논문에서는 다차원 멀티미디어 데이터의 효율적인 스트리밍과, 다차원 입체 시스템 정보의 효율적인 전송을 위한 (역)다중화기를 제안하였다. 제안한 (역)다중화기는 MPEG-2를 TransMux Layer Tool로 이용하였으며 HPEG-4 시스템을 기반으로 설계되었다 다차원 입체 시스템의 구동을 위한 부가 정보는 본 논문에서 제안한 설러 가지 descriptor를 통해, 다차원 멀티미디어 데이터인 다시점 비디오, 스테레오 오디오, 합성 영상과 함께 수신부로 전송된다. 제안한 (역)다중화기는 다차원 입체 시스템에 매우 적합하며, 다른 시스템과의 호환성도 매우 우수하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.346-351
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• 2007

다중 전극으로 측정한 활동 전위의 분류(Multi-electrode spike sorting)는 단일 전극(single-electrode)보다 더 정확한 결과를 보여준다. 그러나 다중 전극에서 주어지는 활동 전위 크기들의 클러스터는 일반적으로 분류하기 쉴지 않은 문제이다. 이 논문에서는 고전적인 클러스터링 알고리듬 중의 하나인 Mountain method를 수정하여 다중 전극 활동전위의 분류에 적합한 알고리듬을 제안한다. 통상적인 데이터 클러스터링이 아닌 공간 분할을 통해 신경 데이터의 다양한 클러스터에 대해서 적응도가 높아지고 빠른 분류를 하게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1380-1381
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• 2012

인터넷이 발달함에 따라 데이터가 방대해지고 더욱 이질적인 특성을 가지게 되었다. 따라서 이질적이고 대용량 데이터에서의 빠른 검색이 중요시되고 있다. 또한, 다중 릴레이션 환경에서의 사용자 질의가 증가함에 따라 다중 릴레이션에서의 Skyline 연산의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 다중릴레이션 환경에서의 Skyline 연산의 기존 연구들을 소개하며 문제점을 분석하고 해결책을 간략하게 제시한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.256-261
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• 1998

다중 데이터베이스 시스템은 분산되어 있고 이질적이며 자치적인 데이터베이스 시스템들의 연합이다. 다중 데이터베이스의 환경에서는 공간적으로 데이터들이 분산되어 있고, 자료의 특성에 따라 서로 다른 데이터 모델에 의해 데이터베이스가 구축되어 있으며, 독자적으로 각각의 데이터베이스 시스템에 의해 관리되고 있다. 이러한 환경하에서는 정보를 효율적이고 종합적으로 관리하고 공유할 필요가 있으며, 이에 따라 사용자 관점의 논리적인 통합이 이루어 질 수 있을 것이다. 이러한 논리적인 통합을 위해 분산된 그리고 자치적이며 이질의 데이터베이스를 통합하기 위한 통합 데이터 모델이 요구되며, 이러한 통합 데이터 모델에 의해 완전하고 일치된 정보 모델이 제공될 것이다. 본 연구에서는 객체-관계형 데이터 모델을 토대로 하여 분산·이질·자치적인 데이터베이스들을 효율적이고 종합적으로 통합하기 위한 효과적인 방안에 대하여 연구하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.274-276
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• 2000

본 연구에서는 기존의 데이터 웨어하우징 기술과 웹 기반 기술을 통합한 웹 웨어하우징 기법에 다중 에이전트 패러다임을 적용하여 다중 에이전트 기반 웹 웨어하우징 시스템을 설계, 구현하였다. 시스템은 정보 검색 에이전트, 정보 통합 에이전트, 웹하우스 구축 에이전트로 구성된다. 정보 검색 에이전트는 여러 종류의 웹 자원을 수집한다. 정보 통합 에이전트는 정보 검색 에이전트에 의해 수집된 이형질적인 데이터를 일정한 형식으로 변환한다. 웹하우스 에이전트는 생성된 데이터를 사용하여 웹하우스를 구축하고 관리한다. 웹 데이터를 통합하기 위해 새로운 데이터 모델을 제안하였다. 의미를 갖는 지능적 객체를 생성하기 위해 여러 종류의 추론 에이전트들이 추론작업을 수행하고, 이들은 블랙보드 시스템을 통하여 작업을 통합한다. 본 시스템은 의미 정보 데이터를 사용하므로 웹 정보의 의미적 검색과 정보추출이 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.82-84
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• 2001

데이터 분류(classification)란 이미 분류된 객체집단군 즉, 학습 데이터에 대한 분석을 바탕으로 아직 분류되지 않는 개체의 소속 집단을 결정하는 작업이다. 현재까지 제안된 여러 가지 분류 모델 중 결정 트리(decision tree)는 인간이 이해하기 쉬운 형태를 갖고 있기 때문에 탐사적인 데이터 마이닝(exploatory)작업에 특히 유용하다. 본 논문에서는 결정 트리 분류에 다중 추상화 수준 문제(multiple abstraction level problem)를 소개하고 이러한 문제를 다루기 위한 실용적인 방법을 제안한다. 데이터의 다중 추상화 수준 문제를 해결하기 위해 추상화 수준을 강제로 같게 하는 것이 문제를 해결할 수 없다는 것을 보인 후, 데이터 값들 사이의 일반화, 세분화 관련성을 그대로 유지하면서 존재하는 유용화할 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1077-1078
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• 2012

시계열 데이터는 기상데이터, 주식데이터, 센서 데이터, 네트워크 트래픽 데이터, 의료 데이터 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그 중에서 서브시권스 매칭 방법은 시계열 데이터베이스 어플리케이션에서 많은 주목을 받고 있다. 기존의 서브시권스 매칭 방법은 단일 윈도우만을 비교하여 서브시권스 매칭을 수행하였으나, 착오해답을 줄이는 데에는 한계가 있었다. 따라서 다중 윈도우를 비교하여 착오해답을 줄이고 성능을 높일 수 있는 다중 윈도우를 이용한 서브시퀀스 매칭 방법을 구현하였다. 그 결과 단일 윈도우를 사용했을 때보다 약 4.8배까지 후보집합의 수가 줄어드는 것을 볼 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.641-642
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• 2022

단일 데이터로부터의 이동 객체에 대한 행동 인식 연구는 데이터 수집 과정에서 발생하는 노이즈의 영향을 크게 받는다. 본 논문은 영상 데이터와 센서 데이터를 이용하여 다중 융합 네트워크 기반 이동 객체 행동 인식 방법을 제안한다. 영상으로부터 객체가 감지된 영역의 추출과 센서 데이터의 이상치 제거 및 결측치 보간을 통해 전처리된 데이터들을 융합하여 시퀀스를 생성한다. 생성된 시퀀스는 CNN(Convolutional Neural Networks)과 LSTM(Long Short Term Memory)기반 다중 융합 네트워크 모델을 통해 시계열에 따른 행동 특징들을 추출하고, 깊은 FC(Fully Connected) 계층을 통해 특징들을 융합하여 행동을 예측한다. 본 연구에서 제시된 방법은 사람을 포함한 동물, 로봇 등의 다양한 객체에 적용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.142-145
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• 2011

무기체계의 상호운용성 측면에서 전술데이터링크는 전장정보를 공유하기 위한 필수 요소이다. 또한 비용 절감을 위해 M&S 활용이 증가됨에 따라 다중 전술데이터링크 연동이 가능한 체계 시뮬레이터가 필요하다. 그래서 M&S 장비로써 전술데이터링크인 Link-11B와 ATDL-1 연동이 가능한 다중 전술데이터링크 체계 시뮬레이터를 제안한다. 이것은 Link-11B와 ATDL-1 전술데이터링크간 정보 전달을 가능하게 하며 M&S의 표준 인터페이스인 HLA/RTI와의 연동을 통해 상호운용성을 보장한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.788-791
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• 2020

낙농업에서 경제적 손실을 불러일으키고 관찰 시간과 비용이 필요한 젖소의 유방염 관리는 중요하다. 그러나 지금까지의 연구는 유방염 진단에 초점을 맞추고 있고, 예측하려는 시도는 전무하다. 유방염에 걸린 개체는 며칠 동안 우유를 생산할 수 없기 때문에 낙농가에 막대한 피해를 준다. 따라서 젖소가 유방염에 걸려 증상이 나타나기 전에 미리 파악해 조처를 할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 유방염 예측을 위해 생체 데이터를 포함한 다중 센싱 데이터를 사용해 유방염 예측 모델을 개발하였다. 모델에 사용된 데이터는 충청남도의 농가에 설치된 로봇 착유기로 부터 수집하였으며, 일정 기간 동안의 다중 센싱 데이터를 바탕으로 다음 날의 유방염 여부를 예측한다. 많은 양의 비선형 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 다층 퍼셉트론을 사용해 모델을 학습하였다. 그 결과, 81.6%의 예측 정확도를 보였으며 교차 검증을 통해 정확도뿐만 아니라 재현율까지 우수함을 확인할 수 있었다.