• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.265-268
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• 1998

일반적으로 음성 합성용 데이터 베이스에서는 고음질을 유지할 수 있는 파형 부호화법을 주로 사용한다. 그것은 파형 부호화법이 발성자의 개성과 메시지 정보를 보존하기 때문에 음질의 명료성이 우수하기 때문이다. 그러나 기존에는 파형 부호화법을 적용해서 음성 파형 자체의 잉여성분만을 제거한 후 합성용 데이터 베이스로 사용하기 때문에 음성 합성용 데이터 베이스의 크기가 커지는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 기존의 운율조절법을 통해서 음성 합성용 데이터 베이스를 압축하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 고음질을 갖는 음성 합성용 데이터 베이스를 가질 수 있었고 데이터 베이스의 크기도 줄일 수 있었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.11a
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• pp.241-242
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• 2013

본 논문에서는 메모리 데이터 베이스를 사용하여 초고압 송전 설비의 제어 및 보호 장치의 데이터 이중화 기법에 대해 고찰 하고자 한다. 초고압 송전 설비는 항시 전력을 공급해야 하므로 제어 및 보호 장치의 이중화는 선택이 아닌 필수라 할 수 있겠다. 이중화 기법중에서 메모리 데이터 베이스를 이용한 고속 데이터 이중화 기법에 관해 고찰 하고자 한다. 메모리 데이터 베이스를 이용하는 방법 이외에도 여러 이중화 방법이 있으나 메모리 데이터 베이스를 이용하면 여러가지 장점을 지니고 있어 편리한 데이터 이중화 구현이 가능 하다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.26 no.1
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• pp.88-97
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• 1989

A new system for three dimensional object recognition is proposed in an attempt to overcome the lack of accuracy and flexibility, the essential problem at which model-based recognition technique faces. Hierarchical data base was designed to manage a number of features efficiently which are extracted for the purpose of matching by the system and to provide information necessary to match systema6tically. The results of matching, in turn, is fed back to the data base, and stored in. The recognition is done by saving the results on higher level of hierachical data base.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.132-135
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• 2017

무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 한정된 에너지를 가진다. 이에 센서 노드의 전송 에너지의 효율을 높여 네트워크의 수명을 연장하는 것이 중요하다. 무선 센서 네트워크에서 LEACH는 클러스터 헤드가 난수를 이용한 확률값으로 선출하여 주변 노드들과 함께 클러스터를 구성한다. 그러나 노드들이 베이스 스테이션과 클러스터 헤드 사이에 존재할 경우 클러스터 헤드로 데이터를 전송하게 되므로, 베이스 스테이션의 역방향으로 전송하게 된다. 이는 역방향 전송을 받은 클러스터 헤드가 다시 베이스 스테이션에 데이터를 전송하게 되어 불필요한 에너지를 소비한다. 본 논문에서는 LEACH의 불필요한 전송 에너지의 소비를 줄이기 위하여 D-LEACH를 제안한다. D-LEACH는 센서 노드와 베이스 스테이션 그리고 클러스터 헤드 사이의 거리를 계산하여 직접 전송하거나 멀티 홉 전송으로 데이터의 전송방향을 베이스 스테이션이 위치한 방향으로만 전송하게 함으로 전송 에너지 효율을 높인다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.5
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• pp.183-193
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• 2009

Both On-Line Analytical Processing (OLAF) data cubes and Statistical Databases (SDBs) deal with multidimensional data sets. and both are concerned with statistical summarizations over the dimensions of the data sets. However, there is a distinction between the two that can be made. While SDBs are usually derived from other base data, OLAF data cubes often represent directly the base data. In other word, the base data of SDBs are the macro-data, whereas the core cubiod data in OLAF data cubes are the micro-data. The base table in OLAF is used to populate the data cube with values of the measure attribute, and each record in the base tables is used to populate a cell of the core cuboid. The fact that OLAF data cubes mostly represent the micro-data may make some records be absent in the base table. Some cells of the core cuboid remain empty, if corresponding records are absent in the base table. Wang and others proposed a method for securing OLAF data cubes against privacy breaches. They assert that the proposed method does not depend on specific types of aggregation functions. In this paper, however, it is found that their assertion on aggregate functions is wrong whenever any cell of the core cuboid remains empty. The objective of this study is to design an inference control process in OLAF data cubes which rectifying Wang's error.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.37-39
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• 2022

기존 IoE 환경에서 수집데이터는 특정 서비스를 위한 도메인 지식과 연계되어 서비스를 제공한다. 하지만 수집되는 데이터의 유형이 다양하고, 정적인 지식베이스가 상황에 따라 동적으로 변화하는 IoE 환경에서는 기존의 지식베이스 시스템을 통하여 원활한 서비스를 제공할 수 없었다. 따라서, 본 논문에서는 IoE 환경에서 발생하는 대용량/실시간성 데이터를 시맨틱으로 처리하여 공통 도메인 지식베이스와 연계하고 기존의 지식베이스 추론 방법과 기계학습 기반 지식 임베딩 기법을 통하여 지식 증강을 유기적으로 진행하는 빅시맨틱 시스템을 제시한다. 제시한 시스템은 IoE 환경의 멀티모달(정형, 비정형) 데이터를 수집하고 반자동적으로 시맨틱 변환을 수행하여 도메인 지식베이스에 저장하고, 시맨틱 추론을 통해 지식베이스를 증강 시키며 증강된 지식베이스를 포함한 전체 지식베이스를 정형 및 반정형 사용자 쿼리를 통해 지식정보를 사용자에게 제공한다. 또한, 기계학습 기반 지식 임베딩 기법을 통해 학습·예측을 함으로써, 기존의 지식베이스를 증강하는 기능을 수행한다. 본 논문에서 제시한 시스템은 공장내의 에너지 정보를 수집하여 공정 및 설비 상태 및 운영정보를 바탕으로 실시간 제어를 통한 에너지 절감 시스템인 공장 에너지 관리 시스템의 기반 기술로 구현될 예정이다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.4 no.2
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• pp.85-95
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• 2001

Since documents on the Web are naturally partitioned into many document databases, the efficient information retrieval process requires identifying the document databases that are most likely to provide relevant documents to the query and then querying the identified document databases. We propose a neural net based user feedback learning mechanism for such an efficient information retrieval. Presented learning mechanism learns about underlying document databases using the relevance feedbacks obtained from user's retrieval experiences. For a given query, the learning mechanism, which is sufficiently trained, discovers the document databases associated with the relevant documents and retrieves those documents effectively.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.37-40
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• 2000

전화망 음성 인식 시스템에서 사용할 수 있는 데이터베이스 구축의 질과 양은 인식 시스템의 성능에 중대한 영향을 미친다. 따라서, 전화망 음성 데이터 베이스 구축에 관한 효과적인 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 공용으로 사용할 수 있는 음성 데이터 베이스의 전화망 변환 방법 및 활용 방안에 대하여 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.686-688
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• 2003

워크플로우 시스템의 핵심을 이루고 있는 엔진의 효율성을 극대화 시키기 위하여, 워크플로우 시스템 엔진 안에서 운용되는 데이터의 관리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 워크를로우 시스템에서 운용되는 각 시스템 데이터의 특징을 고찰 한 후, 일반적으로 사용하는 데이터 베이스 시스템 호출을 통해 데이터를 관리하는 방법을 보완 할 수 있는 방법을 제시한다. 그 방법으로 각 시스템 데이터가 가지고 있는 특성에 맞추어 기존의 데이터 베이스 호출을 통한 방법에 메모리에 데이터를 로드시켜 공용적으로 사용하는 방법을 더해 시스템 데이터를 관리하는 방법을 기술한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.11
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• pp.2786-2796
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• 1998

Extraction of interesting and general knowledge from large spatial database is an important task in the development of geographical information system and knowledge-base systems. In this paper, we propose a spatial data mining system using generalization method; In this system, we extend an existing generalization mining and design a rulebase to support deriving new spatial knowledge. For this purpose, we propose an interleaved method which integrates spatial data dominated and nonspatial data dominated mining and construct a rulebase to extract topological relationship between spatial objects.