• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.9
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• pp.1195-1207
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• 2004

Schema matching is prerequisite to an automated transformation of XML documents. Because previous works about schema matching compute all semantically-possible matchings, they produce many-to-many matching relationships. Such imprecise matchings are inappropriate for an automated transformation of XML documents. This paper presents an efficient schema matching algorithm that computes precise one-to-one matchings between two schemas. The proposed algorithm consists of two steps: preliminary matching relationships between leaf nodes in the two schemas are computed and one-to-one matchings are finally extracted based on a proposed path similarity. Specifically, for a sophisticated schema matching, the proposed algorithm is based on a domain ontology as well as a lexical database that includes abbreviations and synonyms. Experimental results with real schemas from an e-commerce field show that the proposed method is superior to previous works, resulting in an accuracy of 97% in average.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.163-167
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• 2009

3D human body scan technique is known to be practically useful in industrial field as the technique becomes more precise and cheaper. Landmark extraction is essential for full utilization of the scan data. In this paper, we suggest an algorithm for automatic landmark extraction. For this purpose, we perform markerless matching to the target data using PCA analysis and quasi-Newton optimization. Landmarks are extracted from the topology of resulting body.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.7
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• pp.1691-1716
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• 1998

본 논문에서는 계층적 블록매칭 알고리즘(HBMA)을 위한 두 가지 병렬 VLSI 아키텍쳐를 제안한다. HBMA는 계층에 따른 반복수행과 공간 인터폴레이션을 기반으로 수행되며, 이러한 수행 특성은 병렬처리의 장애요소인 데이터 종속성을 내재하고 있다. 제안된 아키텍쳐는 HBMA의 계층간 데이터 종속성을 해결하기 위하여 기본적으로 파이프라인 구조를 채택하고 있으며, HBMA에서 주어진 매개변수에 따라 세 단계의 스테이지로 구성된다. 제안된 아키텍쳐는 입력 프레임 데이터의 흐름을 제어하는 방식에 따라 두 가지 종류로 구분된다. U-Architecture는 단방향 스캔 순서를 따르도록 설계되었으며, B-Architecture는 양방향 스캔 수서를 따르도록 설계되었다. 각 아키텍쳐의 내부 메모리와 인터폴레이션 모듈은 해당 스캔 순서에 따라 동기적으로 동작할 수 있는 구조를 가진다. 성능분석의 결과로서 본 논문에서 제안한 두 가지 아키텍쳐가 모두 방송용 비디오 포맷을 실시간으로 처리할 수 있음을 보이고, HDTV 포맷은 가까운 장래의 VLSI 기술로 실시간 성능을 얻을 수 있음을 보였다. 또한, B-Architecture는 공간 연결성 내부 메모리 구조를 채택함으로써 입력 데이터의 재활용도를 높이고, 이에 따라 Q-Architecture에 비해서 데이터 입출력 핀의 개수를 약 반정도 줄일 수 있는 특성을 보이고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.157-159
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• 2004

시맨틱 웹 기술을 활용한 시맨틱 검색은 문서의 의미를 온톨로지의 메타데이터로 생성하여 이를 바탕으로 검색을 수행하게 된다. 이와같은 온톨로지 기반의 시맨틱 검색은 논리를 바탕으로 추론을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 적용한 시맨틱 검색 시스템을 언급하고 시맨틱 검색 시스템에서의 성능향상을 위해 추론엔진의 작업메모리 영역의 부하를 줄여 기존의 시스템보다 빠른 성능의 시맨틱 검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 시맨틱 검색 시스템의 성능향상을 위한 방법론으로는 다음과 같다 첫째, 추론엔진이 검색 도메인내의 전체 메타데이터를 가지고 추론을 수행하지 않고 메타데이터의 온톨로지부분 만을 사용하여 사용자가 원하는 질의문을 추론하여 검색에 사용하게 한다. 둘째, 시맨틱 검색 방법에서 Dirtectly 매칭 검색과 시맨틱 추론검색을 병행하여 수행하게 한다. 이를 위해 본 논문에서는 메타데이터의 온톨로지부분과 인스턴스부분을 분리하는 단계와 분리된 온톨로지부분에서 사용자가 원하는 질의를 추론하는 단계, 추론된 질의문을 검색시스템에서 매칭하는 단계를 수행하게 된다. 이러한 방법은 메타데이터의 양이 증가하여도 온톨로지부분은 증가하지 않으므로 추론엔진에서 전 방향 추론단계의 수행시간을 단축과 추론엔진의 호출 횟수를 단축시키는 결과를 가져온다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.868-871
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• 2019

본연구는 커플들의 이미지 빅 데이터를 분석하여 각각 얼굴과 패션에 따라 유사한 유형 끼리 클러스터링 하여 새로운 사람 이미지가 주어졌을 때 해당 사람이 어느 유형에 속하는지 찾아내고 해당 유형의 사람들은 어떤 유형의 이성과 잘 맞는지 찾아 추천해주는 플랫폼이다. 빅 데이터를 수집하기 위하여 SNS상에서 커플들의 이미지를 크롤링하여 저장한다. 수집된 커플들의 이미지를 AI 머신 러닝으로 나이, 성별을 분석하여 미리 설정한 나이대의 이성 커플들의 이미지 만을 추려내서 각각 남, 여의 이미지를 분리하여 저장한다. 해당 이미지들로 비슷한 얼굴, 패션 유형의 사람들을 같은 클러스터로 모으고 CNN 으로 학습 시켜서 새로운 이미지가 들어올 경우 효율적으로 해당 이미지가 어느 클러스터에 속하는지 찾아낼 수 있도록 한다. 특정 이미지가 속하는 클러스터를 찾아내면 해당 클러스터에 속하는 사람들의 연인들이 어느 클러스터에 가장 많이 포함되어 있는지 찾아서 해당 클러스터 유형의 이성을 추천해준다. 웹과 어플리케이션으로 이루어진 플랫폼 서비스이며, 커플 매칭 기능 뿐만 아니라 매칭된 회원 간 연락 기능, 실제 커플의 이미지로 두 사람의 매칭도 확인 등의 부가적 기능 또한 인공 지능 서비스로 제공된다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.5
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• pp.1003-1010
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• 2004

In this paper, we address efficient processing of subsequence matching in time-series databases. We first point out the performance problems occurring in the index searching of a prior method for subsequence matching. Then, we propose a new method that resolves these problems. Our method starts with viewing the index searching of subsequence matching from a new angle, thereby regarding it as a kind of a spatial-join called a window-join. For speeding up the window-join, our method builds an R＊-tree in main memory for f query sequence at starting of sub-sequence matching. Our method also includes a novel algorithm for joining effectively one R＊-tree in disk, which is for data sequences, and another R＊-tree in main memory, which is for a query sequence. This algorithm accesses each R＊-tree page built on data sequences exactly cure without incurring any index-level false alarms. Therefore, in terms of the number of disk accesses, the proposed algorithm proves to be optimal. Also, performance evaluation through extensive experiments shows the superiority of our method quantitatively.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.5
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• pp.551-555
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• 2010

In protein 2-DE image analysis, the accuracy of spot-matching operation which identifies the spot of the same protein in each 2-DE gel image is intensively influenced by the errors caused by the various experimental conditions. This paper proposes an efficient method to find more accurate spot-matching patterns based on multiple reference gel images in spot-matching pattern analysis in protein 2-DE image analysis. Additionally, in order to improve the reduce the execution time which is increased exponentially along with the increasing number of gel images, a "partition then extension" framework is used to find spot-matching pattern of long length and of higher accuracy. In the experiments on real 2-DE images of human liver tissue are used to confirm the accuracy and the efficiency of the proposed algorithm.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.11
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• pp.1343-1350
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• 2019

Converting boundary images to time-series makes it feasible to perform boundary matching even on a very large image database, which is very important for interactive and fast matching. In recent research, there has been an attempt to perform fast matching considering partial denoising by converting the boundary image into time series. In this paper, to improve performance, we propose an index-building method considering all possible arbitrary denoising parameters for removing arbitrary partial noises. This is a challenging problem since the partial denoising boundary matching must be considered for all possible denoising parameters. We propose an efficient single index-building algorithm by constructing a minimum bounding rectangle(MBR) according to all possible denoising parameters. The results of extensive experiments conducted show that our index-based matching method improves the search performance up to 46.6 ~ 4023.6 times.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.4 s.107
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• pp.513-524
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• 2006

Normalization transform is very useful for finding the overall trend of the time-series data since it enables finding sequences with similar fluctuation patterns. The previous subsequence matching method with normalization transform, however, would incur index overhead both in storage space and in update maintenance since it should build multiple indexes for supporting arbitrary length of query sequences. To solve this problem, we propose a single index approach for the normalization transformed subsequence matching that supports arbitrary length of query sequences. For the single index approach, we first provide the notion of inclusion-normalization transform by generalizing the original definition of normalization transform. The inclusion-normalization transform normalizes a window by using the mean and the standard deviation of a subsequence that includes the window. Next, we formally prove correctness of the proposed method that uses the inclusion-normalization transform for the normalization transformed subsequence matching. We then propose subsequence matching and index building algorithms to implement the proposed method. Experimental results for real stock data show that our method improves performance by up to $2.5{\sim}2.8$ times over the previous method. Our approach has an additional advantage of being generalized to support many sorts of other transforms as well as normalization transform. Therefore, we believe our work will be widely used in many sorts of transform-based subsequence matching methods.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.83-84
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• 2011

초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 많은 밴드를 통해 넓은 범위의 파장 영역에 대한 반사율을 담고 있는 고차원 데이터이다. 이와 같은 고차원 데이터를 기존의 R-Tree, X-Tree와 같은 다차원 색인 방법을 사용하게 되면 차원의 저주(Course of Dimensionality)라는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 차원의 저주 문제를 해결하기 위해 피라미드 기법을 사용하여 초분광 영상 라이브러리의 색인을 구축하였다. 파라미드 기법은 D차원의 데이터를 2D차원의 피라미드에 사상하고, B+-트리를 이용하여 1차원적으로 색인하는 방법이다. 실험 결과 스펙트럼 매칭을 위한 영역질의 방법이 후보자 추출 시간, 데이터 접근 빈도 측면에서 순차적 접근 방법보다 좋은 성능을 나타냈다.