• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.67-70
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• 2000

메타데이터를 표준화된 형태로 저장하기 위해서 제안된 데이터 레지스트리(DR)는 메타데이터의 유통을 위한 구체적인 방안을 제시하고 있지 않으며, 현재 데이터 레지스트리는 HTML을 이용한 인터페이스만을 제공하고 있다. 본 연구에서는 데이터 레지스트리에 저장된 메타데이터를 효율적으로 유통할 수 있는 방법으로 XML을 이용하였으며, 이를 위해 ISO/IEC 11179에 기반한 데이터 레지스트리로부터 XML 문서를 생성할 수 있는 인터페이스를 설계 및 구현하였다. 구현한 XML 생성 인터페이스는 데이터 레지스트리에 저장된 메타데이터를 XML 형식으로 만들어 줌으로써, 응용 프로그램들이 효과적으로 데이터 레지스트리에 접근하여 메타데이터를 이용할 수 있는 환경을 제공한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.189-197
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• 2012

고수준의 명세나 고수준의 프로그래밍 언어로 작성된 원시 코드를 이용하여 테스트 데이터를 생성하는 것이 일반적이다. 그러나 어떤 상황에서는 이러한 테스트 데이터 생성 정보가 항상 이용가능하지 않을 수 있다. 이 논문에서는 실행가능 목적코드를 바탕으로 테스트 데이터를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 정교한 목적 코드 분석을 필요로 하지 않은 매우 간단한 함수 최소화 기법을 사용하여 동적으로 테스트 데이터를 생성한다. 삼각형 분류 프로그램에 대한 실험을 통하여 분기 커버리지를 매우 효과적으로 달성함을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권1호
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• pp.81-86
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• 2001

소프트웨어 테스팅의 중요 목표 중의 하나는 '좋은' 테스트 데이터 집합을 생성하는 것으로 이는 매우 어렵고 시간이 걸리는 작업이다. 본 논문은 소프트웨어 테스팅을 위한 자동 테스트 데이터 집합 생성에 유전자 알고리즘을 적용하는 방법을 제시하며 자동 테스트 데이터 생성에서 유전자 알고리즘의 효용성을 보이기 위해 유테이션 테스팅을 도입한다. 본 연구는 테스트 데이터 생성 과정이 테스트 대상 프로그램의 구현에 대한 지식을 필요로하지 않는다는 점에서 다른 방법들과 다르다. 또한, 제안된 방법의 효율성을 보이기 위하여 몇 가지 실험을 통해서 블랙박스 테스트 생성 기법은 랜덤 테스팅과 비교한다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제24권2호
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• pp.35-45
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• 2011

금질 기법을 이용한 테스트 데이터 자동 생성 기법은 오랫동안 연구되어 왔으며, 효율적인 테스트 데이터 생성 방법 중 하나이다. 그러나 인풋 도메인이 넓을 경우, 기존의 담금질 기법은 이웃 선택 기법의 한계 때문에 나쁜 성능을 보였다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 우리는 새로운 이웃 선택 기법인 분기 거리 이웃 선택 방법을 제안한다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해서 우리는 분기 거리 이웃 선택 기법, 기존의 이웃 선택 기법 그리고 랜덤 테스트 데이터 생성 기법을 비교하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안된 기법이 2가지 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.265-267
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• 2004

생명체의 기본 정보가 저장된 DNA에서 생성되는 단백질은 생명 현상의 중요한 기능적 역할을 수행하기 때문에 단백질과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 단백질간 상호작용(protein-protein interaction)을 예측하기 위해 시스템을 통계학적 모델인 Support Vector Machine(SVM)을 사용하였다. SVM 시스템은 상호작용이 있는 데이터(긍정예제)와 상호작용이 없는 데이터(부정예제)를 입력으로 하여 모델링 생성과 테스트를 하는데, 상호작용이 있는 데이터는 DIP에 있는 interaction list로 해결이 가능하지만 상호작용이 없는 데이터는 현재 존재하지 않기 때문에 이를 생성하기 위한 생성방법이 필요하다. 이 논문에서는 shuffling, non-interaction list, 그리고 앞의 두 방법을 보완하는 non-interaction list ＋ shuffling이라는 방법을 제시하고 기존의 실험 결과를 상회하는 부정예제 생성방법을 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.487-498
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• 2005

최근 들어, 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 트리 생성 방법에 많은 관심이 집중되고 있다 그러나 대용량 데이터를 위한 대부분의 알고리즘은 일괄처리 방식으로 데이터를 처리하기 때문에 새로운 데이터가 추가되면 이 데이터를 반영한 결정 트리를 생성하기 위해 처음부터 트리를 다시 생성해야 하다. 이러한 재생성에 따른 비용문제에 보다 효율적인 접근 방법은 결정 트리를 순차적으로 생성하는 접근 방법이다. 대표적인 알고리즘으로 BOAT와 ITI를 들 수 있으며 이들 알고리즘은 수치형 데이터 처리를 위해 지역적 범주화를 이용한다. 그러나 범주화는 정렬된 형태의 수치형 데이터를 요구하기 때문에 대용량 데이터를 처리해야하는 상황에서 전체 데이터에 대해 한번만 정렬을 수행하는 전역적 범주화 기법이 모든 노드에서 매번 정렬을 수행하는 지역적 범주화보다 적합하다. 본 논문은 수치형 데이터 처리를 위해 전역적 범주화를 이용하여 생성된 트리를 효율적으로 재생성하는 순차적 트리 생성 방법을 제안한다. 새로운 데이터가 추가될 경우, 전역적 범주화에 기반 한 트리를 순차적으로 생성하기 위해서는 첫째, 이 새로운 데이터가 반영된 범주를 재생성해야 하며, 둘째, 범주 변화에 맞게 트리의 구조를 변화시켜야한다. 본 논문에서는 효율적인 범주 재생성을 위해 샘플 분할 포인트를 추출하고 이로부터 범주화를 수행하는 기법을 제안하며 범주 변화에 맞는 트리 구조 변화를 위해 신뢰구간과 트리 재구조화기법을 이용한다. 본 논문에서 피플 데이터베이스를 이용하여 기존의 지역적 범주화를 이용한 경우와 비교 실험하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1052-1055
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• 2020

본 논문에서는 3D 메시 정보, RGB-D 손 자세 및 2D/3D 손/세그먼트 마스크를 포함하여 인간의 손과 관련된 다양한 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있는 새로운 다중 모달 합성 벤치마크를 제안 하였다. 생성된 데이터셋은 기존의 대규모 데이터셋인 BigHand2.2M 데이터셋과 변형 가능한 3D 손 메시(mesh) MANO 모델을 활용하여 다양한 손 포즈 변형을 다룬다. 첫째, 중복되는 손자세를 줄이기 위해 전략적으로 샘플링하는 방법을 이용하고 3D 메시 모델을 샘플링된 손에 피팅한다. 3D 메시의 모양 및 시점 파라미터를 탐색하여 인간 손 이미지의 자연스러운 가변성을 처리한다. 마지막으로, 다중 모달리티 데이터를 생성한다. 손 관절, 모양 및 관점의 데이터 공간을 기존 벤치마크의 데이터 공간과 비교한다. 이 과정을 통해 제안된 벤치마크가 이전 작업의 차이를 메우고 있음을 보여주고, 또한 네트워크 훈련 과정에서 제안된 데이터를 사용하여 RGB 기반 손 포즈 추정 실험을 하여 생성된 데이터가 양질의 질과 양을 가짐을 보여준다. 제안된 데이터가 RGB 기반 3D 손 포즈 추정 및 시맨틱 손 세그멘테이션과 같은 품질 좋은 큰 데이터셋이 부족하여 방해되었던 작업에 대한 발전을 가속화할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.178-180
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• 2004

OLAP(On-Line Analytical Processing)은 데이터 웨어하우스 내의 방대한 양의 데이터에 대해 사용자와의 상호 작용이 가능하도록 질의에 대하여 빠른 응답성능을 보장해야 한다. 이를 위해 OLAP 시스템은 데이터에 대한 다량의 다차원 집계 연산을 수행해야 하기 때문에, 일반적으로 사전 연산 결과를 저장하여 직접적인 집계 연산을 줄임으로써 응답 성능을 놓이는 방법을 사용하고 있다 OLAP 다차원 데이터의 희박성은 이러한 사전 연산 시 데이터 폭발 현상을 일으켜 도리어 성능을 저하시키는 요인으로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 데이터의 희박성과 성능 문제에 대해 고찰하고 OLAP 응용에서 발생할 수 있는 다차원 데이터의 희박성 패턴에 대해 정의하였다. 또한 정의된 패턴에 따라 희박 데이터를 생성하는 데이터 생성기를 구현하고 이를 이용하여 생성된 데이터를 기반으로 MS SQL Server Analysis Services와 Pilot DSS의 두 OLAP 제품의 성능을 평가하고 결과를 비교하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.524-529
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• 2007

지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.392-394
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• 1998

데이터 웨어하우스 시스템은 의사 결정의 지원에 필요한 요약, 분석 작업을 수행하여 다양한 고품질의 정보 서비스를 사용자에게 제공한다[1]. 이러한 데이터 웨어하우스에 사용자가 질의를 요청할 경우 다차원 모델을 고려해 보면 여러 테이블을 조인해야 할 경우가 발생하고 이때 방대한 양의 사실 테이블을 가지고 있는 데이터 웨어하우스는 질의 처리시 성능 저하를 초래 할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 사용자의 질의에서 자주 요구되는 집계사실을 미리 저장하여 데이터 웨어하우스에 대한 질의 처리 성능향상을 기대할 수 있도록 집계사실이 저장될 효율적인 집계 테이블 생성에 따른 설계와 구현을 한다. 이를 수행하기 위해 본 논문에는 집계 사실의 저장방법에 대해 살펴보고, 집계 계획에 근거한 집계테이블 생성 인터페이스의 프로토타입 설계 및 구현을 살펴본다. 이렇게 함으로서 사용자의 의사결정에 필요한 정보를 데이터 웨어하우스에서 더욱 신속하게 얻을 수 있다.