• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.282-285
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• 2009

대부분의 스카이라인 질의에 대한 연구는 완전한 데이터에 관하여 이루어지고 있다. 하지만, 우리가 웹이나 기타 다른 도구로 데이터베이스에 자료를 입력할 때는 null을 허용하는 부분이 존재한다. 현재 이런 불완전한 데이터를 처리하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존에 제안되었던 불완전한 데이터를 처리하는 기법과 차원의 저주를 해결하기 위한 기법을 고려하여 이를 바탕으로 완전한 데이터와 동등하거나 혹은 더 좋을지도 모르는 데이터를 우선순위가 높은 순서대로 k(g)개 검색해주는 스카이라인 그룹 질의를 도입하고 이를 처리하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.27-29
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• 2022

최근 인공지능 애플리케이션이 많이 사용되고 이러한 애플리케이션에서 데이터 희소성이 높아지고 있어 이러한 희소 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 하드웨어 구조들이 많이 소개되고 있다. 본 논문에서는 희소 데이터 처리 시 전력 소모량을 낮출 수 있는 새로운 하드웨어 구조를 제안한다. 일반적인 인공지능 하드웨어에서 많이 사용되는 시스톨릭 어레이 구조를 기반으로 하며, 제안된 저전력 PE 가 희소 데이터 처리시 희소하지 않은 데이터 처리 시보다 최대 2 배의 전력 소모량을 줄일 수 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.33-34
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• 2023

성장하는 빅 데이터 시장과 빅 데이터 수의 기하급수적인 증가는 기존 컴퓨팅 환경에서 데이터 처리의 어려움을 야기한다. 특히 이미지 데이터 처리 속도는 데이터양이 많을수록 현저하게 느려진다. 이에 본 논문에서는 Apache Spark와 OpenCV를 활용한 분산 클러스터 컴퓨팅 환경의 대용량 이미지 머신러닝 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Apache Spark를 통해 분산 클러스터를 구성하며, OpenCV의 이미지 처리 알고리즘과 Spark MLlib의 머신러닝 알고리즘을 활용하여 작업을 수행한다. 제안하는 시스템을 통해 본 논문은 대용량 이미지 데이터 처리 및 머신러닝 작업 속도 향상 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1244-1246
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• 2023

비디오, 오디오, 이미지, 텍스트 등의 비정형 데이터는 데이터 구조가 없어 데이터 자체만으로는 내용에 대한 질의 처리가 힘들어 정형 데이터로 변환하는 과정이 필요하다. 관계 추출 작업은 문장 내 단어 간 속성 또는 관계를 예측하여, 문장을 구조적으로 표현한다. 자연어처리 기법인 Dual Supervision 모델은 인간이 레이블한 데이터와 기계가 레이블한 데이터를 기반으로 기존 모델보다 적은 리소스로 관계를 예측한다. 해당 자연어 처리 모델을 이미지 처리에도 적용하여 기존 방법보다 적은 리소스를 이용하여 이미지에 대한 내용을 구조적으로 나타내는 모델을 제안하였으며, 실험을 통해 효율적인 이미지 객체 관계 추출이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1113-1115
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• 2012

IT 기술이 성장함에 따라 발생되는 데이터의 양이 많아지고 기존의 방식으로 처리하기 힘든 빅 데이터가 이슈가 되고 있으며 이에 따른 대용량 데이터 처리기술 또한 발전하고 있다. 이 논문에서는 실시간 대용량 데이터 처리를 위한 Complex Event Processing을 소개하고 ESPER 엔진 기반의 Complex Event Processing 모델을 설계하고 이에 대한 성능을 평가했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.585-588
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• 2009

건물내의 열을 온도 센서를 통해 모니터링함으로써 발생되는 온도 데이터의 양은 온도 센서의 정밀도가 향상되고 센서의 수가 증가함에 따라 기존의 화재감시시스템이나 공기조화냉동시스템에서 발생하는 것과는 비교할 수 없이 증가하게 된다. 이 과정에서 화재를 감시하기 위하여 유용한 데이터만을 처리해 데이터베이스화하고, 화재 예방에 활용하기 위해 온도 데이터의 효과적인 처리 방법을 연구함으로써 보다 작은 시스템의 구축으로도 안정적인 화재 감시 및 예방이 가능한 방안을 제시한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.9
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• pp.2224-2232
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• 1998

본 논문은 공간데이터와 비공간 데이터를 연계 처리하는 공간 데이터베이스 시스템에서 데이터의 의미적 무결성을 보장하는 확장된 공간 질의 처리 시스템의 구현에 대해 기술한다. 다양한 실세계의 지형 및 공간 정보를 모델링해야하는 지리정보 시스템은 공간 데이터베이스 시스템을 기반으로 구현되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스 시스템에서 다루는 데이터는 단순 객체가 아닌 추상화된 복합 객체로 다양한 유도 데이터에 대한 의미적 무결성을 데이터베이스 시스템 내부에서 효율적으로 유지해야 하며 공간 데이터의 의미적 특성을 제약 조건의 형태로 표현할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공간 질의 처리기를 확장하기 위해 공간 데이터에 대한 무결성 정보를 술어 논리 형태로 표현할 수 있는 공간 제약 언어를 제안한다. 제안된 공간 제약 언어는 축약된 질의 트리 형태로 메타-데이터베이스에 저장하며 저장된 공간 제약 언어는 사용자의 질의에 대해 공간 데이터베이스의 일치성을 보장하는 정보로 사용된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.463-465
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• 2001

웹을 이용한 많은 양의 데이터의 분산 처리 방식이 XML 등장 이후 보다 가속화 되고 있다. 하지만 지금까지의 어플리케이션간 데이터 전달 방식은 단순히 데이터의 직렬화와 데이터를 처리하기 위한 외부 함수 호출 등의 전달을 위주로 제안된 XML 프로토콜을 중심으로 개선되어 왔다. 이에 본 논문에서 제안하는 APEX(Application Program Embedded XML) 시스템은 방대한 양의 데이터를 분산된 각 MiniServer에서 기존의 어플리케이션 혹은 사용자가 직접 제공한 어플리케이션을 통해 처리하여 그 결과 값을 원 데이터와 어플리케이션과 함께 데이터베이스에 HTML 문서와 XML 문서의 형태로 저장한 후, 사용자에게 되돌려주는 시스템으로 대용량 데이터 처리에 드는 비용을 줄여주는 효과를 보인다.

• Review of KIISC
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• v.19 no.2
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• pp.16-25
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• 2009

네트워크 기술의 발달에 따른 서비스의 증가는 네트워크 트래픽과 함께 취약점도 증대하여 이를 악용하는 행위도 늘어나고 있다. 따라서 네트워크 침입탐지 시스템은 증가하는 트래픽의 양을 처리할 수 있어야 하며, 악의적인 행동을 효과적으로 탐지 할 수 있어야 한다. 증가하는 트래픽을 효과적으로 처리하고 탐지의 정확성을 높이기 위해 처리 데이터를 감소시키는 기술이 요구된다. 이러한 방법들은 크게 데이터 필터링, 척도 선택, 데이터 클러스터링의 영역으로 구분되며, 본 논문에서는 척도 선택의 방법으로 데이터 처리의 감소 및 효과적 침입탐지를 수행할 수 있음을 보이고자 한다. 실험 데이터는 KDDCUP 99 데이터 셋을 이용하였으며, 통계적 척도선택의 방법으로 분류율, 오탐율, 거리값, 규칙, 선택된 척도 등을 제시함으로써 침입 탐지 시 데이터 처리량이 감소하였고, 분류율은 증가, 오탐율은 감소하여 침입 탐지 정확성이 높아짐을 알 수 있었다. 또한 본 논문에서 제시한 방법이 다른 관련연구에서 제시한 선택 척도보다 높은 정확성을 보임으로써 보다 유용함을 증명할 수 있었다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1996.04a
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• pp.146-150
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• 1996

본 논문은 감성제품 및 부품의 형상데이터 처리시스템 구축을 목적으로한다. 감성공학적 디자인요 소변환 지원시스템의 전체구조는 다변량해석형기법을 활용하여 인간의 감성과 디자인과의 관련성을 분 석하고 이 결과들을 데이터베이스로구축하는 부분과 퍼지논리을 이용하여인간의 감성과 제품형상을 연결하는 추론기관 그리고 감성제품 및 부품의 구조를 지원하는 형상데이터 처리시스템으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 형상데이터베이스를 이용한 형상데이터 처리시스템 구축에 관한 연구를 실시하여 보았다. 최근에 와서 데이터베이스 설계시 실세계의 데이터를 더욱 충실히 표현하기 위해 이를 객체 (object)를 사용하여나타낸 후, 이 객체들 사이에 존재하는 관련성에 관한 정보를 이용하여 데이터베 이스를 설계하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 제품 세분화 과정에 객체지향 모델링기법을 고객의 감성이 잘 반영되는 가전제품 중 전화기에 적용하여 감성제품 및 부품의 형상데이터베이스를 구축하였다. 이러한 형상데이터 처리시스템은 제품설계 및 디자인 분야에 다양하고 폭넓게 적용 및 응용될 수 있을 것이며감성을 중시하는 미래의 제품설계분야에 적지않은 영향을 미칠 것으로기대된다ㅣ.