• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.271-274
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• 2007

본 논문에서는 한방 온톨로지 기반의 자가진단 시스템을 위해 Jena API를 이용해 한방 온톨로지 기반의 관계를 검색하고, 이를 통해 검색 결과에 대한 정의와 속성 그리고 관계정보를 출력하는 시스템을 설계하고 구축하였다. 온톨로지 기반의 지능화된 의료 서비스를 이용함으로써, 한방분야의 질병 및 증상 정보에 정확성을 부여하고 체계적이고 질적으로 향상된 데이터를 제공한다. 온톨로지 기반의 추론시스템은 다음과 같은 특징이 있다. 첫째, 의미정보가 존재함으로써 검색가 틀려도 의미를 통한 추론이 가능하다. 둘째, 의미와 관계의 추론을 통해 정확한 매치가 없을 경우 유사 개념으로 매칭이 가능하다. 셋째, 단순한 키워드의 매칭이 아닌 의미정보를 이용한 정확한 매칭이 가능하다. 넷째, 관계정보를 이용하여 검색의 관련 정보를 추론할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.402-407
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• 2006

본 논문에서는 보다 실용적인 온라인 한자인식기 개발을 위하여 한자 검정 능력 1급 쓰기 수준을 모두 포함하는 한자 필기 데이터로부터 16방향의 체인코드열과 부분획의 구조를 반영하는 구조코드열을 만들어 성능평가를 하였다. 인식 방법으로는 DP 매칭 방법과 HMM을 사용하여 2,362 종류의 한자에 대해 인식 실험을 하였다. 그 결과 체인코드열을 사용한 DP 매칭 방법에 의한 결과가 96.54%로 가장 높은 인식률을 보였으며, 구조코드열을 사용하여 HMM에 의한 인식실험 결과가 95.65%로 그 뒤를 이었다. 인식 속도면에서는 체인코드 보다 코드열의 길이가 짧은 구조코드열을 사용한 방법이 상대적으로 유리했고, 클래스 당 1개의 모델을 사용한 HMM에 의한 방법이 클래스 당 복수개의 모델을 사용한 DP 매칭 방법에 비해 모델의 개수가 훨씬 적기 때문에 속도 면에서 월등히 유리해 더 효율적인 인식 성능을 보인다는 결론을 내릴 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.34-36
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• 2003

지능형 웹 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 다양한 사용자들이 필요로 하는 데이터를 만족스럽게 제공할 수 있는 매치 메이킹의 구현이 중요한 과제이다. 이를 위한 관련 연구로 필터링 메커니즘을 제안하고 있는 LARKS, 브로커에이전트를 이용한 InfoSlueth, RDF 그래프 매칭 연구 및 DL 기반의 매칭 방법 등이 있다. 그러나 기존 연구들은 등급 개념을 가지는 유연한 검색 결과를 제공하지 못한다는 큰 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존 방법들을 개선하기 위한 노력으로서. 서비스 매치 메이킹의 결과들에 등급(랭킹)을 부터 하는 시맨틱 매치 메이커를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시맨틱 매치 메이커는 서비스 제공자와 서비스 요청자 사이의 유연한 매칭을 제공하여 지능형 웹 서비스를 효과적으로 수행 할 수 있게 한다. 본 논문에서 제안한 방법론은 서비스 광고 및 요청을 표현하기 위한 언어로 DAML-S를 채택하였고. DAML-S의 서비스 프로파일 뿐만 아니라 프로세스 모델 온톨로지 모두를 고려하는 새로운 접근법이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.377-380
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• 2006

최근 XML(eXtensible Markup language) 사용의 증가로 인해 다량의 대용량 XML 문서가 이용되고 있음에 따라, 효율적인 문서 관리를 위한 XML문서의 데이터 모델과 저장 스키마를 어떻게 구현할 것인가에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 기반으로 한 XML문서에 대한 효율적인 저장, 검색 및 관리 기법으로 노드의 텍스트 값이나 속성 값이 존재하는 경로만을 저장하고, 노드 표현에 따라 고유 노드명 식별자(Node Expression Identifier)를 부여함으로써 부여된 노드 식별자를 매칭하는 숫자 매칭(Number Matching)기법을 제안한다. 그리고 이를 입증하기 위해 WPath 질의들에 대한 처리 성능을 기존 방법과 비교함으로써 제안한 방법의 효율성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.39-42
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• 2001

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 서브시퀀스 매칭의 후처리 과정에서 발생하는 기존 기법의 문제점을 지적하고, 이를 해결할 수 있는 최적의 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 이진 트리 내에 후보 시퀀스에 대한 정보를 삽입해 둠으로써 같은 시퀀스에 속하는 후보 윈도우들과 같은 서브시퀀스에 속하는 후보 윈도우들을 연속적으로 처리하는 방식을 사용한다. 이 결과, 디스크 액세스와 서브시퀀스 비교의 측면에서 중복 작업을 완전히 제거할 수 있다. 제안된 기법의 성능 개선 효과를 검증하기 위하여 실제 주식 데이터를 위한 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 전체적으로 55배에서 156배까지의 성능 개선 효과가 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.751-754
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• 2015

최근 시계열 데이터베이스 기반의 다양한 응용 분야에서 서브시퀀스 매칭(subsequence matching)연구가 활발히 진행되고 있다. FRM과 DualMatch은 효과적인 서브시퀀스 매칭을 위해 처음 제안된 해결책이다. 이후 이들을 일반화한 GeneralMatch가 제안되었으며, 최근에는 GeneralMatch의 이원적 접근법인 DualGMatch가 제안되었다. 본 논문에서는 GeneralMatch와 DualGMath를 비교 분석 하고자 한다. 이를 위해, 먼저 윈도우 구성 관점에서 GeneralMatch와 DualGMatch를 평가한다. 다음으로, 두 해결책을 최대 윈도우 크기 효과와 인덱스 저장 효율 관점에서 이론적으로 비교 분석한다. 마지막으로, 실제 시계열 데이터를 활용하여 GeneralMatch와 DualGMatch의 인덱스 페이지 접근 횟수를 비교한다. 분석 결과, GeneralMatch가 윈도우 크기 효과와 인덱스 저장 효율 측면에서 DualGMatch보다 우수한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.164-165
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• 2018

2017년 3월에 NVIDIA에서 출시한 Jetson TX2는 GPU를 탑재한 고성능의 임베디드 보드이다. 이 제품은 GPU를 이용한 병렬 처리를 통해 임베디드 시스템 상에서 연산량이 많은 알고리즘을 동작시킬 수 있다. 스테레오 매칭 기법은 스테레오 카메라를 이용하여 깊이 정보를 획득할 수 있으며, 획득한 깊이 정보는 다양한 어플리케이션의 메타 데이터로써 활용될 수 있다. 하지만 알고리즘의 연산량이 매우 많아 GPU를 탑재한 데스크톱에서만 동작하는 것이 일반적이었다. 이에 본 논문은 임베디드 보드인 Jetson TX2에서 기존에 개발되었던 스테레오 매칭 알고리즘들을 동작시키고 성능 분석을 통해 실시간 동작 여부에 대한 연구를 진행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.531-533
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• 2010

솔리드 텍스처 합성에서 최종 결과의 품질과 마찬가지로 텍스처 합성에 필요한 계산을 단축하는 것은 중요하다. 최근 연구에서는 데이터 차원 감소나 k-coherence search 같은 매칭 가속화 방법을 사용해서 솔리드 텍스처 합성 시간을 단축하였다. 본 논문에서는 빠르게 2D 이미지로부터 솔리드 텍스처 합성을 할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본 아이디어는 주어진 이미지를 다수 영역으로 분할하여 형상 매칭(feature matching) 과정에서 사용되는 후보 수를 줄이는 것으로, 사물을 이루는 복셀과 관련한 픽셀이 포함된 분할 영역내의 후보들과 비교함으로써, 보다 빠르게 최적의 결과값을 제공한다. 실험적으로 본 방법은 k-coherence search 알고리즘에서 k 값을 1 로 사용했을 때보다 빠르거나 비슷한 시간을 갖는다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.719-720
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• 2009

문맥 광고에서 웹 페이지의 내용과 의미적으로 연관된 광고를 매칭하기 위해, 최근 웹 페이지와 광고를 동일한 분류 트리에 분류하여 의미적으로 매칭하는 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법에서 사용된 분류 트리 및 분류기를 작성하기 위해선 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 이를 용이하게 하기 위하여, 본 논문에서는 오픈 디렉토리 프로젝트의 공개 데이터를 활용하여 웹 페이지와 광고의 주제 분류를 위한 분류 트리 및 분류기를 작성하는 기법을 제안한다. 또한 실험 결과를 통하여 제안한 기법이 문맥 광고에서 웹 페이지와 광고의 의미적 매칭의 높은 정확성을 보장하는 것을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.152-154
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• 2000

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환은 시계열 데이터간의 절대적인 유클리드 거리에 관계없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 본 논문에서는 이와 같이 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용한 탐색 기법을 인덱스 보간법이라 부른다. 질의 시퀀스의 길이 256~512 중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과를 선택률이 10-5일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 14.6배 개선되었다.