• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.108-112
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• 2006

센서 네트워크는 제한된 에너지를 가지는 작은 노드들로 구성이 된다. 이 센서 네트워크에서 가장 큰 에너지 손실을 가져오는 부분은 RF통신 부분이라 할 수 있다. 해양 센서 네트워크는 통신 매체로 음파를 사용하기 때문에 RF를 사용하는 센서 네트워크보다 통신하는데 더 많은 에너지를 소모한다. 센서 네트워크에서 통신 횟수를 줄여 에너지 효율을 높이는 방법으로 네트워크 내 집계 연산이나 필터링 등이다. 해양환경에서 데이터 값들이 유사한 층을 가지고 있다. 이 유사층에서 네트워크 내 집계 연산과 필터링의 의미를 살펴보겠다. 해양 센서 네트워크는 기존의 토플로지와 다른 구조를 가지고 있다. 새로 제안하는 구조에 어떠한 개념과 기능이 있는지를 살펴본 후 센서 노드들 임계값을 사용하여 센싱된 데이터 값이 유사한 구간을 클러스터로 묶고 묶여진 클러스터 내에서 어떻게 데이터를 전송할 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1043-1050
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• 2008

XML(Extensible Markup Language)은 인터넷 상에서 데이터 표현과 교환을 위한 표준으로 자리 잡고 있다. 웹의 발전과 함께 XML문서들이 정보 검색, 문서 관리, 데이터 마이닝 등의 응용에서 폭 넓게 사용되면서 구조적으로 정보가 풍부한 이러한 문서들을 자동으로 처리하고 검색하는 기술들이 요구되고 있다. 본 연구에서는 XML 문서 의 구조와 내용을 고려하여 유사한 문서들을 검색하는 새로운 방법을 제안한다. XML 문서의 구조적 유사성은 간단한 스트링 매칭 기법으로 찾고, 문서 내용의 유사성은 문서 요소(element)들의 이름과 경로를 고려한 가중치를 통해 찾는 방법으로 전체의 시간 복잡도는 비교되는 두 문서의 크기에 선형적으로 비례한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.235-238
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• 2003

Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘은 초기 군집 중심의 개수와 위치에 따라 군집 결과의 성능차이가 많이 나타난다. 하지만 일반적인 경우에 군집 중심의 개수는 분석가의 주관에 의해 결정되고, 임의적으로 결정되기 때문에 원래 데이터의 구조와는 무관하게 수행되어 최적화된 군집화 수행을 실행하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 원래의 데이터의 구조에 좀더 근접한 퍼지 군집화를 수행하기 위하여 격자를 바탕으로 한 데이터의 밀도를 이용한 FCM을 제안하고, 이러한 밀도 기반 FCM에 의해 결정된 군집의 합병 기법을 제안하였다. N-차원의 데이터 공간을 N-차원의 격자로 나누고, 초기 군집 중심의 개수와 위치는 각 격자의 밀도를 바탕으로 결정된다. 초기화 이후에 각 격자 내부에서 FCM을 이용하여 군집화를 수행하고, 계속해서 이웃 격자의 군집결과에 대하여 군집간의 유사도 측도를 이용하여 군집 합병을 수행함으로써 데이터의 자연적인 구조에 근접한 군집화를 수행하였다. 제안된 군집화 합병 기법의 향상된 성능은 UCI Machine Learning Repository 데이터를 이용하여 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.643-650
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• 2009

생명정보 대량 획득기술의 하나인 마이크로어레이(microarray)는 DNA와 각종 유전자 연구에 사용되는 도구로 확립되면서, 생명정보학(Bioinformatics)분야의 발전에 크게 기여하였다. 그러나 마이크로어레이는 생명정보학분야의 핵심기술 중 하나로 발전하였음에도 불구하고 실험으로 생성되는 데이터는 형태가 다양하고 매우 복잡한 형태를 갖기 때문에 데이터의 공유나 저장에서 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 마이크로어레이 데이터의 관리를 원활하게 하기위한 XML 기반의 표준 포맷인 MAGE-ML스키마에서 구조적으로 유사한 엘리먼트가 반복적으로 나타나는 특징과 대다수의 엘리먼트들이 특정 엘리먼트의 자식으로만 온다는 구조적 특징을 이용하여, MAGE-ML의 스키마를 단순화 하고 저장구조를 효율적으로 설계하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 인라인 기법(Inlining Technique)을 이용한 스키마의 단순화와 새롭게 제시하는 엘리먼트의 구조적 형태를 기준으로 분류하는 기법을 이용한다. 이를 통하여 데이터베이스 스키마는 간략화 되며 테이블조인의 횟수가 줄어들고 성능은 향상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
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• pp.1031-1034
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• 2003

XML은 통합된 데이터 모델을 지원하기 위한 언어로, 특정 분야의 데이터에 대한 친환 및 통합의 필요성이 증대되어지고 있다. 일반적으로 데이터 교환은 다양한 공급자에 의해 독립적으로 운용 및 서비스됨으로서 개별적으로 데이터를 수집해야 하며 재배포 과정 또한 어렵다. 따라서 데이터 재배포 과정을 간소화하고 데이터 교환의 최적화를 위해 데이터 통합을 위한 재구성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 특정 분야의 유사한 구조로 구성된 여러 문서를 입력받아 하나의 통합된 문서로 재구성할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 색인기법을 기반으로 추출된 정보를 하나의 문서로 매핑하기 위해 데이터 사전을 선계하고, 하나의 통합된 문서를 점진적인 과정을 통하여 재구성한다 따라서 재구성된 문서는 재배포 과정을 간소화할 수 있으며, 데이터 교환의 최적화는 물론 전자문서교환(EDI)에 있어서 정보교환 능력을 증가시킬 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.313-319
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• 2022

최근 BERT와 같은 트랜스포머 (Transformer) 기반의 모델이 natural language understanding (NLU)와 같은 여러 자연어 처리 태스크에서 좋은 성능을 보인다. 이러한 모델은 여전히 대용량의 학습을 요구한다. 일반적으로, 데이터 증강 기법은 low-resource 환경을 개선하는 데 도움을 준다. 최근 생성 모델을 활용해 합성 데이터를 생성해 데이터를 증강하는 시도가 이루어졌다. 이러한 방법은 원본 문장과 의미론적 유사성을 훼손하지 않으면서 어휘와 구조적 다양성을 높이는 것을 목표로 한다. 본 논문은 task-oriented 한 어휘와 구조를 고려한 데이터 증강 방법을 제안한다. 이를 위해 검색 모델과 사전 학습된 생성 모델을 활용한다. 검색 모델을 사용해 학습 데이터셋의 입력 문장과 유사한 문장 쌍을 검색 (retrieval) 한다. 검색된 유사한 문장 쌍을 사용하여 생성 모델을 학습해 합성 데이터를 생성한다. 본 논문의 방법론은 low-resource 환경에서 베이스라인 성능을 최대 4% 이상 향상할 수 있었으며, 기존의 데이터 증강 방법론보다 높은 성능 향상을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권5호
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• pp.779-788
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• 2002

이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링과 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축함으로써 이미지 근처의 클러스터를 찾아 빠른 검색 결과를 제공하는 유사 검색방법을 제시한다. 본 논문에서는 트리 유사 구조의 인덱스 대신 해싱 방법을 이용하며 검색시 I/O 시간을 줄이기 위해 오브젝트를 가진 클러스터 위치를 찾는데 한번의 I/O를 사용하고 이 클러스터를 읽기 위해 연속적인 파일 I/O를 사용하여 클러스터를 찾는 비용을 최소화한다. 클러스터 인덱싱 접근은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱 기법의 인덱싱을 이용함으로써 고차원 데이터가 갖는 차원의 문제를 해결하며 클러스터링 또는 인덱싱 만을 이용하는 내용기반의 이미지 검색보다 효율적인 검색 적합성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.369-371
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• 2009

생명체 내에서 기능 수행 시 각종 물질들이나 단백질들끼리 상호결합을 해야 한다. 이런 결합성을 결정짓는 것들이 단백질의 3차원 구조이기 때문에 단백질 구조연구는 중요하다. 이 논문에서는 단백질 구조데이터 및 관련된 구조정보의 통합된 데이터베이스를 구축하고 웹 환경에서 질의된 단백질과 유사성 비교를 진행하여 그 결과 및 연관된 정보를 검색하여 체계적으로 정보를 제공하는 단백질 구조 비교시스템을 제안한다. 제안 시스템을 구축하기 위하여 공개용 단백질 구조데이터 저장소인 Protein Data Bank의 플랫파일에서 필수적인 구조데이터정보만을 추출하여 여기에서 단백질의 하위구조 생성 알고리즘을 적용하여 데이터베이스를 구축한다. 사용자가 인터넷을 통하여 진행한 질의는 하위구조처리 모듈을 통하여 하위구조를 생성하고 구조유사부분에 대해 RMSD값이 계산되고 이와 연관된 구조정보의 검색이 진행 된 후 체계적으로 출력화면에 보여준다. 제안 시스템은 단백질의 전체적인 서열과 구조 정보를 이용하지 않고서, 단백질 기능을 결정하는 핵심영역을 포함하는 표면을 효과적으로 비교함으로써 기존의 구조비교 시스템보다 빠른 검색과 상세한 분석을 지원한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권2호
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• pp.247-258
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• 2005

단백질의 구조는 단백질의 기능과 밀접한 연관을 가지고 있으며 단백질 구조비교는 단백질의 모티프와 패밀리를 결정하고 나아가서 그들의 기능을 파악하는데 매우 중요한 역할을 한다. 이 논문에서는 단백질 구조데이터 및 관련된 문헌 데이터의 통합된 데이터베이스를 구축하고 웹 환경에서 질의된 단백질과 유사성 비교를 진행하여 그 결과 및 연관된 문헌데이터를 검색하여 체계적으로 정보를 제공하는 단백질 분석시스템을 제안한다. 제안 시스템을 구축하기 위하여 현재까지 가장 큰 단백질 구조데이터의 저장소인 Protein Data Bank의 플랫파일 데이터에 대해 분석을 진행하고 여기에서 단백질의 구조비교 알고리즘에 필수적인 구조데이터정보를 추출하여 새로운 구조비교에 사용되는 엔트리 플랫 파일을 만들어서 데이터베이스를 구축한다 이러한 엔트리에 연관된 분석정보 데이터는 데이터베이스 스키마를 작성하여 문헌정보 데이터베이스를 구축한다. 따라서 사용자가 인터넷을 통하여 진행한 질의는 구조비교엔진을 통하여 유사부분과 RMSD값이 계산되고 이와 연관된 문헌정보의 검색이 진행된 후 체계적으로 출력화면에 보여준다. 제안 시스템은 기존의 구조비교시스템보다 빠른 검색을 지원하고 더 훌륭한 분석환경을 제공한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.99-106
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• 2020

본 연구는 소셜 빅데이터에 기반을 둔 유명인과 브랜드의 이미지 유사도가 광고효과를 예측할 수 있는 결정변수가 될 수 있는지를 파악하기 위해, 광고효과 예측모형을 생성하고 빅데이터 분석기법인 기계학습 방법을 통해 그 타당도를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 SNS상의 키워드 네트워크 구조에 기반하여 유명인-브랜드 이미지 유사도를 정량화하고, 학습 데이터를 통해 이미지 유사도를 독립변수로, 광고효과 데이터를 종속변수로 하는 다중회귀모형을 반복 실시하여 광고효과 예측모형을 생성하였다. 이렇게 생성된 예측모형의 정확도를 판단하기 위해 예측 데이터에서 얻은 광고효과 예측값과 비교 기준으로서의 서베이값을 비교한 결과, 타당도를 판단하는 기준치인 75%의 분류 정확도를 보였으므로 본 광고효과 예측 모델링의 타당성은 확보된 것으로 입증되었다. 본 연구는 유명인-브랜드 이미지 유사성 구조를 소셜 네트워크 구조로 설명하고 그 효과를 기계학습을 통한 예측 모델링으로 검증하여 빅데이터 기반 모델링 연구에 새로운 방법론적 대안과 방향을 제시하였다.