• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.619-622
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• 2005

최근 금융권의 수익 기반이 되고 있는 수수료는 다양한 형태의 규칙을 내포하고 있으며, 복잡성이 증가하고 있어 유연하고 동적인 수수료 구조가 요구된다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해서 업무 규칙(business rule)이 활용될 수 있다. 본 논문에서는 은행권의 수수료를 분석하여, 수수료 부과 기준을 업무 규칙으로 정의하고, 이를 파라미터 드리븐(parameter driven) 방식의 룰 데이터베이스(rule database)로 설계하였다. 이를 통하여 복합 수수료를 즉시 적용할 수 있는 유연한 설계로 어플리케이션 구조를 단순화 할 수 있는 업무 규칙 기반 수수료 처리 컴포넌트를 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.773-775
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• 2003

이동성을 갖는 장치들의 위치 정보를 관리하기 위하여 이동체 데이터베이스에 관한 연구가 필요하게 되었다. 이동체 색인의 검색에서 영역 질의와 궤적 질의는 공간 근접성과 궤적 연결성과 같이 상반된 특징으로 인하여 함께 고려되지 않았다. 이동체 색인에서 영역 질의의 성능개선을 위해서는 노드간의 심한 중복과 사장 공간(Dead space)을 줄여야 하고, 궤적 질의의 성능 개선을 위해서는 이동체의 궤적 보전이 이루어져야 한다. 이와 같은 요구 조건을 만족하기 위해, 이 논문에서는 R-tree를 기반의 색인 구조에서 새로운 분할 정책을 제안한다. 제시하는 색인 구조에서 단말 노드의 엔트리는 궤적이며, 비단말 노드의 엔트리는 자식 노드이다. 단말 노드 분할 정책에서 동일 궤적을 그룹화해서 분할 하는 공간 축 분할 정책과 공간 활용도를 높이는 시간 축 분할 정책을 제안한다. 시간 축 분할 후 사장영역이 클 경우에는 다중 분할을 수행하여 사장 공간을 줄이고 노드간의 중복을 최소화한다. 비 단말 노드 분할 정책에서는 같은 궤적을 저장하는 노드들을 연결 노드(Connected Node)라고 정의하고, 엔트리의 궤적 연결성을 기준으로 분할한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.33-36
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• 2014

철도로 인한 소음 문제는 최근 국민의 정온한 환경에 대한 권리의식 증대와 삶의 질에 대한 높은 관심으로 철도 소음에 대한 민원이 급증하여 지역 갈등을 초래하고 막대한 사회적 비용 부담으로 철도 산업을 저해하는 요소이다. 이에 따라, 철로 부근의 진동 및 소음에 대한 모니터링 시스템의 필요성이 증대되고 있으나, 레일의 조도상태 및 방진재 사양 등 철도진동소음에 영향을 주는 인자를 충분히 포함하지 못하고 있으며, 측정 및 분석 데이터의 체계적인 관리, 축적 구조를 갖지 못하는 문제가 있다. 또한, 연구기관의 인위적인 데이터 양식의 사용으로 실용적이고 개방적인 구조를 갖추지 못해 실제 엔지니어링 현장에서 활용하기 어렵다. 이에, 본 논문에서는 실제 엔지니어들이 현장에서 취득하는 정보를 체계적이고 지속가능한 형태로 데이터베이스화 하는 일체의 시스템 구축에 대해 논한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.42-44
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• 1999

인터넷이 급속히 성장함에 따라 대량의 SGML/XML 문서를 보다 효과적으로 다룰 필요성이 증대하고 있다. SGML/XML 문서를 데이터베이스에 저장하는 경우에 문서를 파싱하여 파싱된 결과를 모두 분리하여 저장하고 서로의 연관관계를 모두 구분하는 경우 구조화 정보를 최대한 이용할 수 있는 등 여러 가지 장점을 지니게 된다. 하지만, 이 경우 분할단위의 폭발적인 증가로 인한 시스템 성능 저하와 내용중복으로 인한 색인저장 오버헤드가 문제이다. 이런 문제점을 해결방안의 하나로서 본 논문에서는 RDF 메타데이타를 통하여 검색시 의미가 있는 단위로 분할 단위를 축소 지정하고 이 축소된 정보를 기반으로 인덱스를 생성하여 내용중복을 방지하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 RDF메타데이타를 통해 이루어짐으로서 웹기반에서 자동으로 이루어질 수가 있으며, 이를 통해서 기존의 방법보다 자동화된 검색을 할 수 있다.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.10
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• pp.792-798
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• 2014

In spatial databases, R-tree is one of the most widely used indexing structures and many variants have been proposed for its performance improvement. Among these variants, Hilbert R-tree is a representative method using Hilbert curve to process large amounts of data without high cost split techniques to construct the R-tree. This Hilbert R-tree, however, is hardly applicable to large-scale applications in practice mainly due to high pre-processing costs and slow bulk-load time. To overcome the limitations of Hilbert R-tree, we propose a novel approach for parallelizing Hilbert mapping and thus accelerating bulk-loading of Hilbert R-tree on GPU memory. Hilbert R-tree based on GPU improves bulk-loading performance by applying the inversed-cell method and exploiting parallelism for packing the R-tree structure. Our experimental results show that the proposed scheme is up to 45 times faster compared to the traditional CPU-based bulk-loading schemes.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.5C
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• pp.496-512
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• 2007

In this paper, we propose a novel JPEG-2000 compressed image retrieval system using feature vector extracted through partial entropy decoding. Main idea of the proposed method is to utilize the context information that is generated during entropy encoding/decoding. In the framework of JPEG-2000, the context of a current coefficient is determined depending on the pattern of the significance and/or the sign of its neighbors in three bit-plane coding passes and four coding modes. The contexts provide a model for estimating the probability of each symbol to be coded. And they can efficiently describe texture images which have different pattern because they represent the local property of images. In addition, our system can directly search the images in the JPEG-2000 compressed domain without full decompression. Therefore, our proposed scheme can accelerate the work of retrieving images. We create various distortion and similarity image databases using MIT VisTex texture images for simulation. we evaluate the proposed algorithm comparing with the previous ones. Through simulations, we demonstrate that our method achieves good performance in terms of the retrieval accuracy as well as the computational complexity.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.9
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• pp.158-168
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• 2020

This paper analyzed the process of text generation of the fan-made works in Korean idol. The subjects of the study adopted the fan-made works of 'BTS' and 'EXO'. This is applied the concepts of 'Apparatus-Operator' and 'Technical form' in Vilém Flusser. Idol contents build a database of fan-made works and create the storyworld through separation and integration of fan's interpretations. By decontextualizing and recontextualizing the idol contents, fans reinforce and extend the original texts.

• International Commerce and Information Review
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• v.4 no.2
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• pp.121-129
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• 2002

정보기술(IT)의 발달에 따라, 전통적인 무역의 효율성제고가 시급한 과제로 대두되고 있으며, 이의 고(高)효율의 국제상거래의 활성화를 위해서 인터넷을 활용한 해외시장의 개척과 글로벌 네크워크의 구축의 중요성이 부각되고 있다. 따라서 전통적인 무역의 대면 마케팅(Face to face marketing) 방식에서 점차 탈피, 거래정보의 데이터베이스(D/B)화 등 전자무역의 저변확대를 위해 산업자원부 등을 중심으로 거래알선(trade leads) 단계에서 점차 확대, 계약체결 이후의 무역자동화(Trade Automation)까지 전자무역의 영역확대 및 정착화를 통해서 국제상거래 기능의 고효율 저비용구조의 추구는 바람직하다. 또한 정부의 수출드라이브 정책으로 추진되어온 기존 종합상사의 기능이 IMF관리체제 이후 강력한 구조조정(Restructuring)의 추진으로, 산업소재 중선의 특화 전문화된 상사로 기능이 전환되고 있는 시점에서, 전자무역의 핵심 추진축으로서 e-무역상사의 필요성은 더욱 증대되고 있는 바, IT를 활용 고도의 정보력을 구사하고 비즈니스의 발굴 및 제안, 추진하는 주체로서의 기능도 강화하며 전자자유무역시장(e-FTA), 전자구상무역시장(e-G2G)도 개척할 수 있는 바, 이와 관련해 한국의 전자무역 확산 전략 방안을 제시한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.10
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• pp.1787-1793
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• 2008

Fingerprint Recognition System is made up of Off-line treatment and On-line treatment; the one is registering all the information of there trieving features which are retrieved in the digitalized fingerprint getting out of the analog fingerprint through the fingerprint acquisition device and the other is the treatment making the decision whether the users are approved to be accessed to the system or not with matching them with the fingerprint features which are retrieved and database from the input fingerprint when the users are approaching the system to use. In this paper, we propose a new data structure, called Union and Division, for processing binarized digital fingerprint image efficiently. We present a minutiae extraction algorithm that is using Union and Division and consists of binarization, noise removal, minutiae extraction stages.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.1363-1373
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• 2009

본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에서 일정한 기간을 기준으로 각각의 모델 검증에 필요한 데이터를 추출하여 분석하는 방식으로 진행되었다. 그 결과 지식검색형 집단지성에서는 '질문-답변-채택'의 생산 구조 속에 다수가 참여하여 질문-채택답변-기타답변으로 배열되어 있는 완성된 형태의 K-let들을 지속적으로 생산하며 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다. 지식 소비자들은 질의어 검색을 통해서 다양한 K-let들을 선택하여 비교, 검토한 후에 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열됨을 발견할 수 있었다. 이에 지식검색형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 누적된 지식들이 소비자의 검색과 선택에 의해 해체되어 재배열되는 지식의 맞춤화 과정이라고 정의내릴 수 있었다. 반면에 위키형 집단지성에서는 '내용입력-미세수정' 구조 속에서 생명력 있는 W-let을 생성한다. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장되고, 지식소비자들은 검색을 통해 최초의 W-let에 도달한 후에 링크를 선택함으로써 지식을 확장시킴을 검증할 수 있었다. 따라서 위키형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 정리된 지식들이 소비자의 검색과 링크에 의해 무한히 확장되는 지식의 확대 재생산되는 과정이라고 정의 내릴 수 있다. 결국, 현재의 집단지성이란 지식이 다수의 참여로 생산됨으로써 개인에게 맞춤화되고, 끊임없이 확대 재생산되는 과정을 의미한다. 그리고 이러한 집단지성의 방식은 지식이라는 현재의 차원을 넘어서 정치, 경제를 비롯한 사회의 전 영역으로 점차적으로 확대되어갈 것이다. 앞으로 연구들은 두 가지 모델이 혼재되어 있는 현재의 집단지성이 어떠한 새로운 모델을 만들면서 다른 영역으로 확장되어갈 것인지에 대해서 초점을 맞춰 나가야할 것이다.