• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.657-660
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• 2006

최근까지 데이터웨어하우스와 OLAP 에 관한 연구와 더불어 데이터 큐브(data cube)는 많은 다차원 데이터웨어하우스에서 데이터 분석과 의사 결정 지원을 위해 빠르게 OLAP 연산을 처리하기 위한 중요한 역할을 수행해 왔다. 최근에는 빠른 속도로 생성됨과 동시에 지속적으로 발생되는 연속적인 데이터로 구성된 데이터 스트림이 네트워크 트래픽 모니터링, 증권, 날씨, 콜 센터 등과 같은 많은 분야에서 생성된다. 데이터 스트림은 무한의 집합이기 때문에 기존의 데이터 큐브 방법은 처리시간과 저장공간의 문제 때문에 데이터 스트림에 적용하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 기존의 데이터 큐브와 같은 데이터의 요약 정보를 데이터 스트림 환경에서 제한된 메모리를 이용하여 관리 할 수 있는 전원트리를 이용한 데이터 스트림 요약 기법을 제안하고, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법이 데이터 스트림 환경에서 적응적으로 동작함을 증명한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.15 no.4
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• pp.31-40
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• 2009

Captured motion data is widely used today in a variety of areas including film production, game development, sports analysis, and medical rehabilitation. The ability of analyzing and processing motion data has increased rapidly for last decades. However, it is still difficult for users to quickly understand the contents of motion data consisting of a series of time-varying poses. One typical approach is to visualize consecutive poses in sequence while adjusting three-dimensional view, which is often time-consuming and laborious especially when users need to repeatedly control time and view in order to search for desired motions. We present a method of visualizing motion data as a sequence of images in comic book layout so that users can rapidly understand the overall flows of motion data, and easily identify their desired motions. The usefulness of our approach is demonstrated by visualizing various kinds of motion data including locomotion, boxing, and interaction with environments.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.137-140
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• 2023

자연어처리는 인공지능 발전과 함께 주목받는 분야로 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하게 하는 기술이다. 그러나 많은 인공지능 모델은 블랙박스처럼 동작하여 그 원리를 해석하거나 이해하기 힘들다는 문제점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 설명 가능한 인공지능의 중요성이 강조되고 있으며, 활발히 연구되고 있다. 연구 초기에는 모델의 예측에 큰 영향을 끼치는 단어나 절을 근거로 추출했지만 문제 해결을 위한 단서 수준에 그쳤으며, 이후 문장 단위의 근거로 확장된 연구가 수행되었다. 하지만 문서 내에 서로 떨어져 있는 근거 문장 사이에 누락된 문맥 정보로 인하여 이해에 어려움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사람에게 보다 이해하기 쉬운 근거를 제공하기 위한 생성형 기반의 근거 추론 연구를 수행하고자 한다. 높은 수준의 자연어 이해 능력이 필요한 문서 요약 데이터셋을 활용하여 근거를 생성하고자 하며, 실험을 통해 일부 기계독해 데이터 샘플에서 예측에 대한 적절한 근거를 제공하는 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.181-183
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• 2000

현재의 컴퓨팅 환경은 멀티미디어와 인터넷, 즉 웹 환경으로 요약된다. 이러한 환경에서 운영되는 복잡한 정보 시스템-인터넷 TV 방송, 문서 관리시스템, 가상 대학, 그룹 웨어, 지식 경영 시스템 등은 대용량의 데이터베이스 데이터와 멀티미디어 데이터를 기반으로 해서 동작한다. 이러한 시스템들에서의 데이터은 데이터 베이스 내에 존재하는 메타 데이터와 운영체제의 파일 시스템 내에 존재하는 파일 데이터로 나뉜다. 이러한 데이터의 분리로 인해서 나타나는 가장 큰 문제점은 이 둘 데이터 사이의 불일치성(inconsistency)이다. 이는 멀티미디어 데이터와 데이터베이스 데이터를 접근해서 사용하는 기능(operation)의 차이로 인해서 발생하게 된다. 본 논문에서는 복잡한 정보시스템에서 사용되어 지는 데이터들 사이에 발생되는 불일치성을 해결하며, 쉬운 프로그램밍을 위한 응용 프로그래밍 인터페이스(ATI)를 제공해주는 AEM(Activity Execution Manager) 프레임워크를 설계 및 구현한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.16 no.10
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• pp.112-124
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• 1999

본 논문에서는 FTTC/VDSL (Fiber-to-the-Curb/Very High-speed Digital Subscriber Line) 전송시스템의 개발동향과 ANSI, ETSI, ITU등의 표준화 위원회에서 현재 진행중인 VDSL 시스템의 표준화 작업에 대해 기술하였다. 특히, POTS (Plain Old Telephone Service), BA-ISDA(Basic Access Integrated Services Digital Network), HDSL(High-rate Digital Subscriber Line), SDSL (Single-pair HDSL), ADSL(Asymmetric Digital Subscriber Line) 등의 다양한 xDSL (Digital Subscriber Line) 서비스들에서 발생하는 NEXT (Near-end Crosstalk)/FEXT (Far-end Crosstalk)와 같은 crosstalk를 최소화하기 위해 제안된 VDSL시스템의 주파수 대역과 PSD (Power Spectral Density) mask에 관해 설명하고, 순방향(down-stream) 채널과 역방향(upstream) 채널의 데이터 전송률이 대칭적인 VDSL전송시스템과 비대칭적인 VDSL 전송시스템 간의 주파수대역의 호환성 문제, RFI(Radio Frequency Interference) ingress/egress 문제의 해결 방안에 관해 기술하였다. 또한, 현재 VDSL Coalition과 VDSL Alliance 간에 논의 중인 VDSL 전송시스템의 변복조 방식에 관한 표준화 작업과정 및 순방향과 역방향에 할당될 band 개수에 따른 시스템 성능의 장단점 등에 관해 살펴보았다. 끝으로 현재 국내에서 개발되고 있는 FTTC/VDSL 전송시스템의 전체구조를 요약하고, 네트워크에서 가입자쪽으로 순방향 데이터 전송에 사용된 51.84 Mb/s 19-CAP (Carrierless Amplitude/Phase Modulation) 전송시스템과 가입자 댁내에서 네트워크 방향으로 역방향 데이터 전송에 사용된 1.62 Mb/s QPSK (Quadrature Phase Shift Keying) burst-mode TDMA (Time Division Multiple Access) 전송시스템 등의 동작 원리 및 구조를 기술하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.6A
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• pp.870-884
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• 2000

Among OLAP(On-Line Analytical Processing) approaches, ROLAP(Relational OLAP) based on the star, snowflake schema which offer the multidimensional analytical method has performance problem and MOLAP (Multidimensional OLAP) based on Multidimensional Database System has scalability problem. In this paper, to solve the limitaions of previous approaches, design and implementation of multidimensional data model based on Object-Relation DBMS was proposed. With the extensibility of Object-Relation DBMS, it is possible to advent multidimensional data model which more expressively define multidimensional concept and analysis functions that are optimized for the defined multidimensional data model. In addition, through the hierarchy between data objects supported by Object-Relation DBMS, the aggregated data model which is inherited from the super-table, multidimensional data model, was designed. One these data models and functions are defined, they behave just like a built-in function, w th the full performance characteristics of Object-Relation DBMS engine.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.841-843
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• 2005

비디오 데이터 분석은 감시, 검색, 스포츠 경기 자동 요약 등 많은 분야에서 사용되는 기술이다. 그러나 감시 카메라나 스포츠 경기 비디오와 같이 사람의 영역이 저해상도인 환경에서는 포즈 추정, 모델과의 매칭이 어렵기 때문에 제스처 인식 연구는 많이 이루어지고 있지 못하다. 본 논문에서는 카메라가 Pan/Tilt/Zoom 동작을 하고 사람이 빠르게 움직이는 방송용 테니스 비디오에서, 사람을 추출하고, Curvature Scale Space를 기반으로 한 특징을 추출하여 학습된 포즈 모델과 매칭하는 방법과, 차원의 축소를 통해 일련의 포즈들을 학습된 제스처와 매칭하는 방법을 제안한다. 50개의 방송용 테니스 경기 비디오 장면에 대하여 서브 제스처 추출을 수행한 결과, 서브 포즈에 대하여 모델과 매칭이 잘 되고, 매칭이 되지 않는 포즈를 포함하는 시퀀스에 대해서도 강인한

• Information and Communications Magazine
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• v.28 no.2
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• pp.54-61
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• 2011

300~3000GHz(현 시점에서 TeraHz 대역으로 분류함) 범위의 무선 근거리 개인 영역 통신 (WPAN) 에서 20~40Gbps급 데이터 통신을 가능하게 하는 국제 표준화가 현재 IEEE802.15 그룹에서 진행 중이다. 본 논문에서는 주파수 할당과 관련하여, 비허가 주파수 대역의 이용 가능성 여부 및 시기 등에 대하여 지난 수년간 ITU에서 발표된 Tera 대역문서들 중심으로 요약하였고, Tera 대역 물리계층 요소 기술인 저전력 빔포밍 기술을 이용하여 전파의 직진성 및 거리에 따른 전력 감쇄 등을 극복하기 위한 기법을 소개한다. 또한 지향성 안테나 기반의 MAC, 타 통신기술과의 공존 문제, 그리고 상위 응용 계층을 위한 최적화의 관점에서 MAC 계층 주요 논의점에 대하여 언급하며 마지막으로 Tera 대역에서 동작하는 전자소자의 발전추세에 대하여 소개한다. 향후 약 5년 후에 표준화가 완성될 것으로 예상되는 시점에서, 본 논문이 국내의 통신 관련 연구자에게 초고속 데이터 통신을 가능하게 할 Tera 대역 WPAN시스템을 이해하고 동향을 파악하는데 유용한 자료로서 활용될 것을 기대한다.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.11
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• pp.911-920
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• 2014

In this paper, we introduce an automatic scoring system for middle-school level writing test based on using machine learning techniques. We discuss overall process and features for building an automatic English writing scoring system. A "concept answer" which represents an abstract meaning of text is newly introduced in order to evaluate the elaboration of a student's answer. In this work, multiple machine learning algorithms are adopted for scoring English writings. We suggest a decision process "optimal combination" which optimally combines multiple outputs of machine learning algorithms and generates a final single output in order to improve the performance of the automatic scoring. By experiments with actual test data, we evaluate the performance of overall automated English writing scoring system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.727-730
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• 2001

멀티미디어 환경의 급속한 발전에 의해 영상처리 기술은 인간의 인체와 관련하여 얼굴인식, 제스처 인식에 관한 응용과 더불어 스포츠 관련분야로 깊숙히 정착하고 있다. 그러나 입력영상으로부터 움직이고 있는 선수들의 동작을 추출 및 추적하는 일은 컴퓨터비전 연구의 난 문제 중의 하나로 알려져 있다. 이러한 축구경기의 TV 중계에 있어서 하이라이트 장면의 자동추출(자동색인)은 그 경기의 가장 집약적인 표현이며, 축구경기 전체를 한 눈에 파악할 수 있도록 해주는 요약(summary)이자 intensive actions이고 경기의 진수이다. 따라서 축구경기와 같이 비교적 기 시간(대체로 1시간 30분) 동안 다수의 선수(양 팀 합해서 22명)들이 서로 복잡하게 뒤얽히면서 진행하는 경기의 하이라이트 장면을 효과적으로 포착하여 표현해 줄 수 있다면 TV를 통해서 경기를 관람하는 시청자들에게는 경기의 진행상황을 한 눈에 효과적으로 파악할 수 있게 해주어 흥미진진한 경기관람을 할 수 있게 해주고, 경기의 진행자들(감독, 코치, 선수 등)에게는 고차원적이고 과학적인 정보를 효과적으로 제공함으로써 한층 진보된 경기기법을 개발하고 과학적인 경기전략을 세울 수 있게 해준다. 본 논문은 이상과 같이 팀 스포츠(Team Spots)의 일종인 축구경기 하이라이트 장면의 자동색인을 위해 뉴럴네트워크 기법을 이용하여 그룹 포메이션(Group Formation) 중의 공격패턴 자동분류 기법을 개발하고 이를 검증하였다. 본 연구에서는 축구경기장 내의 빈번하게 변화하는 장면들을 자동으로 분할하여 대표 프레임을 선정하고, 대표 프레임 상에서 선수들의 위치정보와 공의 위치정보 등을 기초로 하여 경기 중에 이루어지는 선수들의 그룹 포메이션을 추적하여 그룹행동(group behavior)을 분석하고, 뉴럴네트워크의 BP(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 축구경기 공격패턴을 자동으로 인식 및 분류함으로써 축구경기 하이라이트 장면의 자동추출을 위한 기반을 마련하였다. 본 연구의 실험에는 '98 프랑스 월드컵 축구경기의 다양한 공격패턴에 대한 비디오 영상에서 각각 좌측공격 60개, 우측공격 74개, 중앙공격 72개, 코너킥 39개, 프리킥 52개의 총 297개의 데이터를 추출하여 사용하였다. 실험과는 좌측공격 91.7%, 우측공격 100%, 중앙공격 87.5%, 코너킥 97.4%, 프리킥 75%로서 매우 양호한 인식율을 보였다.