• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.325-332
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• 2000

데이터마이닝 분야에서 시계얼 데이터(time-series data)내에서 숨어 있는 순차패턴의 발견은 상품(Items)이나 어떤 사건(Event)과 같이 데이터의 특징이 명확한 대상에 대한 연구는 많이 되어왔으나 수치 값을 가지는 시계열 데이터에서 이들 내부에 숨어 있는 패턴을 발견하는 것은 최근에 관심을 가지게 되었다. 우리는 시계열 데이터를 시간적 변화에 따라 값의 변화 경향(Trend)이 같은 데이터 그룹을 패턴 요소인 벡터 (Vestor)로 표현하여 이들을 이용해서 흥미로운 패턴들을 발견한다. 이와 같은 벡터적인 표현으로 우리는 벡터들 간의 포함관계를 적용해 모든 가능한 형태의 패턴 발견을 목적으로 한다. 또한 경향성을 가진 패턴 요소를 사건(Event)과 같이 취급함으로써 다양한 종류의 시계열 데이터가 동시에 발생될 때 이들 상호간에 연관된 시간적 패턴을 찾을 수 있다. 따라서 이 연구에서 제안하는 경향성을 기초로 한 순차패턴의 탐식은 기업내부의 판매실적의 변화 패턴이나, 고객의 구매 행동분석에 적용이 가능하리라 여겨진다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.371-374
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• 2008

최근 인터넷과 네트워크 기술이 급격히 발전함에 따라 대용량의 동영상 데이터에 대한 서비스 요구가 급격히 증가하고 있으며, 인터넷 사용자는 비디오, 오디오, 텍스트 등으로 표현되는 다양한 멀티미디어 컨텐츠를 쉽게 이용할 수 있게 되었다. 이러한 환경에서 동영상 컨텐츠의 저장, 교환 및 검색에 있어서 보다 나은 편리성을 요구하게 되었고, 이것은 동영상 데이터의 다양한 정보를 기술하기 위한 메타데이터의 중요성을 더욱 증대시키게 되었다. 그러나 이러한 서비스들을 데이터 포맷 및 서비스 종류에 따라 각기 다른 표준을 사용하고 있어 업계간 또는 서비스간에 다르게 표현되는 메타데이터 정보들을 통합 관리하기는 어려운 실정이다. 따라서, 이 논문에서는 기존의 메타데이터 관리 시스템의 이점을 수용하고, 이를 확장하여 각각의 표준에 따라 서로 다르게 표현되는 동영상 메타데이터를 통합 관리하기 위한 시스템을 제안한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.133-136
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• 2000

에너지 차분 흥부 X선 화상으로부터 폐종류 음영을 검출하기 위한 필터를 예측해서 전문의의 진단보조 혹은 총합자동진단시스템의 구성 요소로서 필터가 발휘한 역할을 고려한 후, 구체적인 성능 평가 방법을 제안한다. 필터의 성능을 평가할 때 문턱값을 변화시킨 경우, 못보고 빠트린 비율과 잘못 본 비율의 변화를 ROC 곡선으로 나타내어 이것에 기초한 판단을 행하는 접근방법이 있다. 본 연구에서는 이와같은 평가에 대한 구체적인 예를 통하여 문제점을 명확히 하여 그 평가기준을 마련한다. 성능 평가를 행하기 위해 이용된 에너지 차분화상으로서, 임상 데이터 14개의 증예를 이용한다. 즉, 총 종류수 32개 한 개의 증예에 있어서 종류의 개수는 1~8개로 평균 2개, 1mm 당 샘플링 간격 5 픽셀, 비트 분해능 10 bit의 저압화상으로, 그 크기는 1760$\times$1760이다. 계산기 하드웨어의 제약으로부터 원화상을 가우스 함수로 평활화 해서 1/8로 축소한 화상으로 실험을 행한다. 상기 평가 절차에 따라, 이전에 개발된 다중해상도 ∇$^2$G 필터의 성능을 평가하고, 단일해상도 ∇$^2$G 필터와의 비교를 통해 그 성능이 우수함을 확인한다. 본 평가 방법은 화상진단 지원용 필터의 평가에 대해서 적용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.600-601
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• 2021

식품제조 현장에서 유연포장을 수행하기 위해, 로봇이 다양한 제품들을 파지하거나 이송하는 작업이 필수적이다. 본 논문에서는 전통장류 식품제조에서 다양한 종류와 무게를 조합하는 혼합포장을 위해 전통장류 물체 영역 인식과 종류 인식을 수행한다. 이를 위하여, 대표적인 전통장류에 대해 종류를 분류하고, RGB-D 데이터를 입력으로 물체 영역과 종류 인식을 수행하는 딥러닝 네트워크를 학습한다. 실험 결과를 통해, 물체 영역의 중심점을 기반으로 흡착 기반 파지점을 선정할 수 있음을 확인한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권1호
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• pp.48-56
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• 2001

XML은 여러 분야에서 다양한 타입의 데이터를 효과적으로 관리하기 위한 표준으로 사용되고 있다. 이러한 XML의 한 응용으로서 데이터베이스 시스템, 파일 시스템, OLTP시스템, OLAP시스템, 데이터웨어하우징을 위한 ETL 시스템, 데이터마이닝 시스템 등을 포함하는 다양한 타입의 데이터 처리 시스템 사이에서 메타데이터를 교환하기 위하여 XML을 이용하여 메타데이터를 표준화하는 것이다. 본 연구는 MDC(MetaData Coalition)에 제안한 일반적인 데이터 처리 시스템을 위한 메타데이터 교환 스펙인 MDIS(Metadata Interchange Specification)를 따르도록 설계한 관계형 데이터베이스 시스템의 메타데이터 교환을 위한 사양으로서 R-MDIS(MetaData Interchange Specification for RDBs) 모델을 제안하고 이에 따라 표현된 자료를 상호 데이터베이스 시스템 사이에서 교환할 수 있는 Export 함수와 Import 함수를 포함하는 번역기를 개발한다. 이 번역기는 메타데이터의 일관성을 유지하면서도 메타데이터의 양방향 흐름을 지원할 수 있도록 하는 정보를 포함하고 있다. 본 연구는 구체적인 관계형 데이터베이스 시스템에서의 메타데이터 교환을 위한 실제적인 번역기를 구현함으로써 다양한 종류의 데이터 처리 시스템들 사이에서 메타데이터 불일치 문제를 해결할 수 있는 근거를 제시하였다. 둘째, XML을 이용하여 메타데이터 교환 사양을 설정함으로서 구도화된 데이터나 구조화되지 않은 데이터 모두에 대하여 일관된 방법으로 데이터 교환이 가능하도록 하여 효율적인 정보 교환을 할 수 있다는 것을 보여 주었다. 셋째, 본 연구에서 개발한 번역기는 메타데이터 교환에 의해 데이터들을 공유하게 함으로서 효율적으로 관리하지 못하던 데이터들을 효율적으로 사용할 수 있게 함으로서 데이터 관리 문제에 해결책이 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.183-193
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• 2009

OLAP 데이터 큐브와 SDB(통계 데이터베이스) 모두 다차원 데이터 무리를 대상으로 하고, 이 데이터 무리의 모든 차원 별로 통계적인 요약처리를 한다는 데에는 공통점이 있으나 그 형성과정은 아주 다르다. SDB는 여러 베이스 데이터를 이용하여 자신이 쓸 베이스 데이터를 만들고 있으나 OLAP 데이터 큐브에서는 베이스 데이터 자체가 직접적으로 사용된다. 다시 말하면 SDB의 베이스 데이터는 머크로 데이터인데 반해 OLAP 데이터 큐브에서의 핵심 큐보이드 데이터는 마이크로 데이터라는 뜻이다. OLAP 데이터 큐브에 측정값을 입주시키는 데에 베이스 테이블을 사용한다. 구체적으로 핵심 큐보이드의 각 셀에 마이크로 데이터를 입주시키는 데에 베이스 테이블의 각 레코드를 사용한다. 그런데 OLAP 데이터 큐브에서는 마이크로 데이터가 사용되는 경우가 태반이기 때문에 베이스 테이블에서의 어떤 레코드는 존재하지 않게 되는 상황이 생길 수도 있게 된다. 그리고 이렇게 되면 핵심 큐보이드의 어떤 셀은 공백으로 남게 되는 것이다. Wang 등은 OLAP 데이터 큐브로부터 기밀 누설을 막을 수 있는 방법을 제안하였는데, 이 방법은 집계함수의 종류에 관계없이 적용시킬 수 있다고 주장하고 있다. 그러나 큐보이드의 어떤 셀 하나라도 공백으로 되어있는 경우는 집계함수의 종류에 관계없이 적용시킬 수 있다는 Wang의 주장이 틀리게 된다는 것을 본 연구에서는 밝히고 있다. 본 연구에서는 Wang의 오류를 없앤 OLAP 데이터 큐브에서의 새로운 추론통제 프로세스를 설계하는 데에 목적을 두고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.47-50
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• 2005

본 논문에서는 S-XML 미들웨어에서 캐싱을 이용한 효율적인 공간 데이터 변환 기법을 제안한다. 공간 데이터베이스 관리 시스템(SDBMS)을 기반으로 하여 S-XML 을 지원하는 시스템은 SDBMS 에서 사용되는 이진 데이터와 S-XML 간의 상호 변환 과정이 필요하다. 특히 변환 과정에서 공간 데이터는 비공간 데이터에 비해 데이터 크기가 크고, 복잡한 동시에 다양한 데이터 형식을 가지고 있어 비공간 데이터에 비해 변환 비용이 크다. 따라서 공간 데이터의 특성을 고려한 변환 비용 감소 기법이 필요하다. 제안 기법은 SDBMS 의 질의 처리 결과인 이진 데이터를 S-XML 문서로 변환하고, S-XML 미들웨어의 캐싱 관리자에서 공간 데이터에 해당하는 부분만을 캐싱 한다. 캐싱 관리자는 질의를 점 질의와 영역 질의로 구분한다. 점 질의의 결과에 대해서는 공간 데이터의 OID 를 키 값으로 하는 해쉬 색인을 사용하며, 영역 질의 결과에 대해서는 질의에서 표현된 MBR 에 따라 R-Tree 색인을 사용한다. 변환 과정에서 요구되는 공간 데이터가 캐싱된 데이터로 존재하면 질의 종류에 따른 색인을 사용하여 데이터를 추출하고 이를 S-XML 데이터로 치환한다. 캐싱 데이터를 이용한 공간 데이터 변환 기법에 의해 공간 데이터의 변환 비용을 줄임으로써 S-XML 미들웨어 에서의 변환 시간을 단축할 수 있다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.213-216
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• 2009

유한요소모델개선기법은 계측된 동특성을 모사하는 구조해석모델을 구하는 방법으로서 손상탐지 및 구조건전도감시를 위해 효과적으로 이용될 수 있다. 유한요소모델개선기법에는 다양한 종류의 동특성데이터가 사용될 수 있는데, 본 연구에서는 고유진동수와 모드형상을 사용한 경우와 고유진동수와 주파수응답함수를 사용한 경우를 각각 사용해 실험실 규모의 구조물의 손상 위치 및 손상정도를 추정하였다. 4층 철골조의 골조구조물로서 진동대를 이용하여 원구조물에 백색잡음 가진실험을 실시한 후 손상의 모사를 위해 1층 부분의 보 부재를 작은 단면의 부재로 교체하고 동일한 실험을 반복하였다. 보 부재 교체 전 후에 계측된 데이터와 두 종류의 모델개선기법을 각각 적용하여 손상탐지를 실시한 후 그 정확도를 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
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• pp.1337-1340
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• 2003

차세대 이동통신에서는 multi-media 서비스를 제공해야 하는데, 이는 다양한 종류의 고품질 데이터를 전송해야 함을 의미한다. 이를 위한 여러 방식들 중 OFDM 전송 방식은 고속 전송 뿐 만 아니라 ISI(Inter-symbol interference)에도 강한 특성을 가지기 때문에 4 세대 광대역 이동통신을 위한 변조방식중의 하나로 주목 받고 있다. 본 논문에서는 이런 OFDM 의 특징에 single modulation(OFDM 과 QPSK, OFDM 과 16QA), rnulti-modulation(OFDM과(QPSK+16QAM))을 결합하여 시뮬레이션을 통해 성능을 비교하였으며, 전송하고자 하는 데이터 종류와 채널환경에 따른 multi-modulation 방식을 제안 분석하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.269-272
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• 2006

병원의 각종 측정 장비에서 출력되는 결과지나 의사들이 작성한 기록지를 스캔하여 이미지형태로 저장하는 이미징 시스템 개발이 크게 요구되고 있다. 본 논문에서는 신경망과 그래픽 기법을 사용하여 대학병원 심전도실에서 사용되는 여섯 종류의 심전도 출력지를 이미지 형태로 저장하고 검색하는 이미징 시스템의 설계와 구현에 대해 논하였다. 구현된 시스템은 여섯 종류의 심전도 출력지를 분류하고, 분류된 각 출력지에 인쇄된 중요한 측정 데이터를 인식하여 데이터베이스에 저장한다. 심전도 출력지의 분류는 각 샘플 서식들의 평균 히스토그램을 구한 다음 새로운 출력지가 들어올 때 평균 히스토그램과의 거리가 가장 가까운 출력지로 분류하는 nearest-neighbor 방법을 사용하였다. 출력지에 인쇄된 데이터의 인식을 위해 먼저 XML로 작성한 출력지별 추출 정보를 기반으로 스캔한 이미지의 영역 분할 작업을 수행한다. 분할된 영역들은 신경망을 이용해 문자 인식을 하고, 인식된 문자들이 데이터베이스의 해당 속성값으로 저장된다. 스캔한 출력지는 의사들이 주석을 붙이거나 조건 검색을 위해 이미지 형태로 저장된다.