• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.10
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• pp.1957-1967
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• 2007

User can be offered various information form internet and reserve. However this operation is hard to be satisfied with user's requirement. Because it offer the alternative by self-mediation and the place where offer the information is distributed and a form or stored f[nm of data would be different. These cases occurred in change of enterprise recently. In a process of M&A, outsourcing or cooperation. necessity of new strategy become a pressing issue for ensuring interoperability on application, database of each enterprise and integration information management. Thus, interoperability of distributed data is a base condition for cooperation of legacy system, it will solve a problem such as available or clarity of data, problem of cooperation system. This paper use a XMDR for integration of distributed system and ensuring interoperability. By using XMDR, integrate a traveling information system and it will be solve the problem of interoperability and variety data problem that be occurred in integration of data by suggesting a technique of transaction management.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.2
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• pp.159-168
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• 2004

This paper presents hybrid classification method to improve the performance of satellite images classification by combining Bayesian maximum likelihood classifier, ISODATA clustering and fuzzy C-Means algorithm. In this paper, the training data of each class were generated by separating the spectral signature using ISODATA clustering. We can classify according to pixel's membership grade followed by cluster center of fuzzy C-Means algorithm as the mean value of training data for each class. Bayesian maximum likelihood classifier is performed with prior probability by result of fuzzy C-Means classification. The results shows that proposed method could improve performance of classification method and also perform classification with no concern about spectral signature of the training data. The proposed method Is applied to a Landsat TM satellite image for the verifying test.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.4 no.2 s.8
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• pp.181-193
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• 1996

A new technique for land cover classification which applies digital image pre-classified by unsupervised classification technique, clustering, to Canonical Correlation Analysis(CCA) was proposed in this paper. Compared with maximum likelihood classification, the proposed technique had a good flexibility in selecting training areas. This implies that any selected position of training areas has few effects on classification results. Land cover of each cluster designated by CCA after clustering is able to be used as prior information for maximum likelihood classification. In case that the same training areas are used, accuracy of classification using Canonical Correlation Analysis after cluster analysis is better than that of maximum likelihood classification. Therefore, a new technique proposed in this study will be able to be put to practical use. Moreover this will play an important role in the construction of GIS database

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.1
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• pp.66-73
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• 2001

본 연구는 한국전자통신연구원에서 개발한 멀티미디어 DBMS의 하부 저장 시스템인 MIDAS-III에서 기존에 지원하던 일반호일, BLOB, CLOB 형태의 데이터 이외에 멀티미디어 스트림 데이터를 추가로 지원하기 위한 연구이다. 본 논문에서는 MIDAS-III에 새롭게 추가된 데이터 형태인 멀티미디어 스트림에 대한 디스크 입출력 성능을 향상시키기 위해 스트림 데이터의 대용량, 연속재생의 특성을 고려한 데이터 저장 구조를 설계한다. 또한 디스크 스케줄러가 존재하지 않던 기존의 MIDAS-III에서 여러 형태의 데이터를 통합 지원하기 위한 2단계 디스크 스케줄러를 설계한다. 멀티미디어 스트림 데이터에 대해서는 데이터의 연속재생 특성을 고려한 선 인출 기법을 적용하여 디스크 입출력 접근 요구들을 최적화하도록 처리한다. 이에 따라 줄어든 시간만큼 BLOB, CLOB 등과 같은 다른 요구들을 처리할 수 있으므로 전체적인 성능을 향상시킬 수 있다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.1
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• pp.115-130
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• 2001

트랜잭션간 캐슁을 허용하는 데디터전송 시스템은 각 클라이언트가 데이터베이스의 일부분을 동적으로 캐슁하므로 트랜잭션 캐쉬 일관성 유지 기법의 필요성을 야기한다. 지연 로킹 기법은 클라이언트가 액세스한 데이터에 대한 로크 설정 및 유효성 검사가 비동기적으로 이루어지는 검사기반 기법이다. 지연 로킹 기법은 매우 낮은 통신부담을 보이므로 높은 성능을 발휘할 수 있지만, 트랜잭션 철회율이 높은 단점이 있다. 이 단점에 대처하기 위하여 본 논문에서는 철회되는 트랜잭션 대신에 실행되기 위하여 관리되는 백업 목적의 트랜잭션인 그림자 트랜잭션의 개념을 제안한다. 그리고 이 개념과 지연 로킹 기법을 통합하여 그림자 트렌잭션을 이용한 새로운 트랜잭션 캐쉬 일관성 유지 기법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 제안된 기법의 성능과 검사기반 기법 중 가정 대표적인 적응적 낙관적 동시성 제어 기법과 캐슁 두단계 로킹 기법과의 성능을 비교한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.10 no.2
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• pp.101-113
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• 2007

In this paper, we present an object-based modeling and language for an object-oriented spatio-temporal database system. For handling the structure of spatio-temporal objects and the spatio-temporal operators, we propose the two layers of data modeling: a spatio-temporal object model (STOM) and an spatio_temporal internal description model (STIM). We then propose STOQL, a spatio-temporal object-oriented query language. STOQL provides an integrated mechanism for the graphical display of spatial objects and the retrieval of spatio-temporal and aspatial objects.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.798-800
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• 2024

현대의 머신러닝 환경에서는 특히 모바일 컴퓨팅 및 사물 인터넷(IoT)의 애플리케이션 영역에서 개인 정보를 보호하고 효율적이며 확장 가능한 모델에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 연합 학습(FL)과 자기지도 학습(self-supervised learning)을 결합하여 이질적(heterogeneous)인 분산 자원에서 레이블이 없는 데이터를 활용하면서 사용자의 개인 정보를 보호하는 새로운 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크의 핵심은 SimCLR 과 같은 자기지도 학습 기법으로 학습된 공유 인코더로, 입력 데이터에서 고수준 특성을 추출하도록 설계되었다. 또한 이 구조를 통해 주석(annotation)이 없는 방대한 데이터셋을 활용하여 모델 성능을 향상시키고, 여러 개의 격리된 모델이 필요하지 않아 리소스를 크게 최적화할 수 있는 가능성을 확인했다. 본 연구를 통해 생성된 모델은 중앙 집중 방식(CL)이면서 자기지도학습으로 학습되지 않은 기존 모델과 비교하여 전체 평균 정확도가 14.488% 향상됐다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.9 no.1
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• pp.31-36
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• 2004

As internet technology has rapidly developed, there have been works for the strategic techniques of the geographic information system integration and component that meet the situation of the variable customer requirement in endless change of execute environment. So there needs a design techniques of spatial data common component that can support technology and Query Processing, and so on. In this thesis, design techniques is proposed to support user-friendly interface and query currently available every place to provide these local-based software development technology. This process was evaluated through an verification test with a widely used development methodology The proposed methods is applied for computation and can reduce software development life cycle.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.1 no.1
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• pp.109-117
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• 1998

To obtain new information using a single remotely sensed image data is limited to extract various information. Recent trends in the remote sensing show that many researchers integrate and analyze many different forms of remotely sensed data, such as optical and radar satellite images, aerial photograph, airborne multispectral scanner data and land spectral scanners. Korean researchers have not been using such a combined dataset yet. This study intended to apply the technique of integration between optical data and radar data(SAR) and to examine the output that had been obtained through the technique of supervised classification using the result of integration. As a result, we found of better enhanced image classification results by using IHS conversion than by using RGB mixed and interband correlation.