• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.15-21
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• 2015

커널에 대한 모수의 조절은 서포트 벡터 기계의 일반화 능력에 영향을 준다. 이와 같이 모수들의 적절한 값을 결정하는 것은 종종 어려운 작업이 된다. 서포트 벡터 회귀에서 이와 같은 모수들의 값을 결정하기 위한 부담은 앙상블 학습을 사용함으로써 감소시킬 수 있다. 그러나 대용량의 자료에 대한 문제에 직접적으로 적용하기에는 일반적으로 시간 소모적인 방법이다. 본 논문에서 서포트 벡터 회귀의 모수 조절에 대한 부담을 감소하기 위하여 원래 자료집합을 유한개의 부분집합으로 분해하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 대용량의 자료들인 경우와 특히 불균등 자료 집합에서 효율적임을 보일 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.275-278
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• 2010

문서 표절과 관련된 이슈가 급증함에 따라 유사 문서 탐색과 관련한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 인터넷의 발달로 인해 일반 사용자가 수많은 전자 문서에 쉽게 접근할 수 있게 됨에 따라 대용량 문서 집합에 대한 탐색 속도와 정확성의 중요성도 커지고 있다. 대용량 문서 집합 내에서 빠른 시간 내에 유사 문서를 탐색하는 방법에는 전역 사전을 이용하여 후보 문서 쌍(유사할 가능성이 높은 문서의 쌍)를 추출한 후 찾아낸 후보 문서 쌍에만 정밀한 검사를 수행함으로써 검사 시간을 줄이는 방법이 존재한다. 이 때, 후보 문서를 찾아내기 위하여 전역 사전(Global DICtionary, GDIC)이라는 자료 구조를 이용하게 되는데, 이 전역 사전을 효과적으로 사용하면 후보 문서 쌍을 찾아내는 시간을 기존보다 더욱 줄일 수 있다. 본 논문에서는 전역 사전을 더욱 효과적으로 활용하여 후보 문서 쌍 검색 시간을 대폭 줄이는 방법에 대해 기술하며, 어느 정도의 성능 향상이 있는지 실험을 통해 측정하였다. 20,000건의 실험용 말뭉치 자료와 6263건의 실존하는 보고 문서에 대해 실험한 결과, GDIC 생성에서 2.5~4,6%, 후보 문서 쌍 탐색에서 1%~15.4% 정도의 성능이 향상된 것을 확인할 수 있었다. 추후 update query를 최소화하여 GDIC 생성시간을 추가로 줄이는 방법에 대해 연구할 계획이다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권8호
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• pp.319-326
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• 2007

DNA 스트링과 같은 대용량의 데이타에 대한 빠른 검색을 수행하기 위해서는 전체 텍스트 인덱스 자료구조를 구축하여 검색하는 방법이 효율적이다. 가장 일반적인 인덱스 자료구조는 써픽스 트리와 써픽스 배열이다. 써픽스 배열은 써픽스 트리보다 적은 공간을 사용하기 때문에 DNA 스트링과 같은 대용량의 데이타에 적합한 자료구조이다. 기존의 써픽스 배열 구축 알고리즘들은 정수 문자집합에 적합한 알고리즘들이어서 DNA 스트링에 적합하지 않았다. 본 논문에서는 DNA 스트링의 문자집합이 4로 고정되어 있는 사실을 이용하여 DNA 스트링에 대한 써픽스 배열을 마르게 구축하는 방법을 제안한다. 고정길이 문자집합에 효율적인 Kim et. al.[1]의 알고리즘의 인코딩 과정과 합병 과정 개선으로 전체 구축 시간을 향상시켰다. 실험 결과 1.3배에서 1.6배 정도 구축 속도가 향상되었으며, 기존의 다른 써픽스 배열 구축 알고리즘들과 비교한 결과에서도 대부분 가장 빠르게 써픽스 배열을 구축하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.337-339
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• 2002

연관규칙 탐사기법은 거래(사건) 속에 포함된 품목(항목)간의 연관관계를 발견하고자 할 때 사용하는 기법이며, 독특한 형태의 자료구조를 사용하는 다양한 연관규칙 알고리즘들이 제안되었다. 다양한 특성을 갖는 대용량의 데이터에 대해 효율적으로 연관규칙 탐사를 수행하기 위해서는 저장공간과 실행시간을 모두 고려해야 한다. 본 논문에서는 후보항목집합 발생과정 없이 압축빈발항목집합과 동적링크집합을 이용하여 저장공간 축소와 실행시간 개선을 동시에 고려한 연관규칙 알고리즘을 제안하며, 그 우수성을 증명하기 위해 연관규칙 탐사의 대표적인 자료 구조인 FP-struct, H-Struct와의 저장공간 비교 및 이들 저장구조를 사용하는 FP-growth, H-mine 알고리즘과의 실행시간을 비교한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.736-738
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• 2004

써픽스 배열은 정렬된 모든 써픽스들의 인덱스를 저장한 자료구조이며, 긴 문자열에서 임의의 패턴을 효율적으로 검색을 할 수 있는 자료구조이다. 비슷한 자료구조인 써픽스 트리에 비해 적은 공간을 사용하기 때문에 대용량의 텍스트에 대한 처리에 더 적합하다. 본 논문에서는 써픽스 배열을 빠르게 구축하는 방법을 제안하고, 써픽스 배열 구축 알고리즘들 중에서 빠르다고 알려진 Larsson and Sadakane 알고리즘, 대표적인 선형 시간 알고리즘인 Karkkainen and Sanders 알고리즘 및 최근에 발표된 고정길이 문자집합에 효율적인 Kim et al. 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘이 전반적으로 빠르게 써픽스 배열을 구축하였다.

• 응용통계연구
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• 제33권5호
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• pp.569-578
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• 2020

분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 특히 커널 분위수 회귀모형은 비선형 관계식을 고려하기 위하여 양정치 커널함수(kernel function)에 의해 만들어지는 재생 커널 힐버트 공간(reproducing kernel Hilbert space)에서 비선형 조건부 분위수 함수를 추정한다. 그러나 KQR은 이차계획법으로 공식화되어 많은 계산비용을 필요로 하므로 컴퓨터 메모리 능력의 제한으로 대용량 자료의 분석은 불가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분할정복(divide and conquer) 알고리즘을 활용한 KQR 추정법(DC-KQR)을 제안한다. DC-KQR은 먼저 전체 훈련자료를 몇 개의 부분집합으로 무작위로 분할(divide)한 후, 각각의 부분집합에 대하여 KQR 분위수 함수를 추정하고 이들의 산술 평균을 이용하여 최종적인 추정량으로 통합(conquer)하는 기법이다. 본 논문에서는 모의실험과 실제자료 분석을 통해 제안한 DC-KQR의 효율적인 성능과 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.321-328
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• 2007

데이터마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 정점으로 아이템을 표현하고, 간선으로 두 아이템집합을 표현하는 빈발 패턴 네트워크(FPN)이라 불리는 새 자료 구조를 제안한다. 빈발 패턴 네트워크에서 아이템 사이의 연관 관계를 발견하기 위해 이 구조를 어떻게 효율적으로 사용 하느냐에 초점을 두고 있다. 구조의 효율적인 사용을 위하여 한 아이템이 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 네트워크의 정점을 클러스터링하는 방법을 사용한다. 실험은 신뢰도, 상관관계 그리고 간선 가중치 유사도를 이용하여 네트워크에서 아이템 클러스터링의 정확도를 보여준다. 본 논문의 실험 결과를 통해 신뢰도 유사도가 네트워크의 정점을 클러스터링할 때 클러스터의 정확성에 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.358-360
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• 1999

최근 웹의 활성화로 인하여 인터넷이 대중화되면서 지리 정보 시스템 분야에서도 웹 기반의 공간 데이터의 검색 및 관리의 필요성이 대두되었다. 또한, 지리 정보 시스템에서 다루는 공간 데이터는 가변적이고 대용량이기 때문에 이러한 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 공간 OODBMS의 사용이 적합하다. 이러한 웹 기반 공간 OODBMS를 사용하는 실제 응용프로그램에서 다중 사용자 환경에서의 협동 작업이 효율적으로 수행되기 위해서는 개별적인 객체 중심의 버전 관리에 그치지 않고 일정 영역내의 연관된 버전화된 객체들의 집합인 복합 객체를 효율적으로 관리하는 것이 절실히 필요하다. 이에 본 논문에서는 다중 사용자 환경에서 연관된 버전화된 집합인 복합 객체를 효율적으로 관리하는 웹기반 공간 OODBMS를 위한 형상 관리자를 설계 및 구현한다. 이를 위해 형상 관리 기능을 지원하는 기존의 시스템인 Open OODB와 RCS, 그리고 SCM에서의 형상 관리 모델에 대해서 알아보고, 형상 관리자의 관리 모델과 자료 구조를 설명한 후 형상 관리자 설계시의 고려사항에 대해서 언급한다. 마지막으로, 형상 관리자의 구성 모듈과 형상 관리가 API에 대하여 기술한다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제10권1호
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• pp.107-119
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• 2006

인터넷과 웹 기술 발전에 따라 데이터베이스에 축적되는 자료의 양이 급속히 늘어나고 있다. 데이터베이스의 응용 범위가 확대되고 대용량 데이터베이스로부터 유용한 지식을 발견하고자 하는 데이터 마이닝(Data Mining) 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존의 알고리즘들은 대부분 후보 항목 집합들을 줄임과 동시에 데이터베이스의 크기를 줄이는 방법으로 발전해 오고 있다. 그러나 후보 항목집합들을 줄이는 노력이나 데이터베이스의 크기를 줄이는 방법들이 빈발 항목집합들을 생성하는 전 과정에서 필요로 하지는 않는다. 그러한 방법들이 어느 과정에서는 시간을 줄이는데 효과가 있지만 다른 과정에서는 오히려 그러한 방법들을 적용하는데 더 많은 시간이 소요되기 때문이다. 본 논문에서는 트랜잭션들의 길이가 짧거나 데이터베이스를 이루는 항목들의 수가 비교적 적은 트랜잭션 데이터베이스에서 해슁 기법을 사용하여 데이터베이스를 한 번 스캔하고 동시에 각 트랜잭션에서 발생 가능한 모든 부분집합들을 해쉬 테이블에 저장함으로써 최소 지지도에 영향을 받지 않고 기존의 알고리즘보다 더 짧은 시간에 빈발항목집합을 발견할 수 있는 효과적인 연관 규칙 탐사 알고리즘을 제안하고 실험하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.229-237
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• 2007

대용량의 지리정보시스템에 저장된 자료에 대한 접근과 관리에 대한 복잡성을 해결하기 위하여 공간 자료와 비공간 자료에 대한 물리적이고 개념적인 사항들을 메타데이터로 구축하고 활용할 필요가 있다. 이에 따라 공간개체의 공간적 요소와 비공간적 요소를 함께 관리하는 지하수 관리시스템에서도 공간 개체에 대한 메타데이터의 구축이 필요하며 이러한 메타데이터 구축 시 개체수준의 메타데이터를 구축해야 한다. 따라서 이 논문에서는 DXF 포맷 중심의 Tile-based 지형도에 입력한 지하수의 메타정보를 개체기반 지하수관리시스템을 위한 메타데이터의 모델을 제시한다. 또한 메타데이터 모델에서 개체 수준과 자료집합 수준에서 메타데이터를 모델링하고 지하수관리시스템을 위한 메타데이터의 표준 명세를 제시한다.