• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제14권6호
• /
• pp.559-566
• /
• 2008

본 논문에서는 동적 타임 워핑(DTW) 거리를 사용하는 범위 서브시퀀스 질의 처리 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 방법은 데이타 시퀀스를 디스조인트 윈도우로 분할하고, 질의 시퀀스를 슬라이딩 윈도우로 분할하는 방법을 사용하는 DualMatch의 범위 서브시퀀스 질의 처리 방법을 이용한다. DualMatch는 유클리디언 거리 하에서 동작하는 것으로 알려져 있다. 그러나, 유클리디언 거리는 견고하지 못한 유사 모델이기 때문에 DualMatch는 반드시 DTW 거리를 지원해야 한다. 본 논문에서는 제안하는 방법의 정확성을 입증하기 위해서 중요한 정리를 유도하고, 이에 근거한 알고리즘을 제안한다. 광범위한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 순차 스캔 알고리즘 보다 효율적으로 동작함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
• /
• pp.152-154
• /
• 2000

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환은 시계열 데이터간의 절대적인 유클리드 거리에 관계없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 본 논문에서는 이와 같이 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용한 탐색 기법을 인덱스 보간법이라 부른다. 질의 시퀀스의 길이 256~512 중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과를 선택률이 10-5일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 14.6배 개선되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
• /
• pp.334-336
• /
• 1999

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 임의 계수의 이동평균 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 응용분야와 분석하려고 하는 시계열 데이터의 특성에 따라 잡음의 영향을 줄이는 정도와 경향을 파악하는 주기가 달라지므로 이동평균 계수의 선택도 달라진다. 본 논문에서는 하나의 이동평균 계수에 대해서 생성한 인덱스만을 이용하여 인덱스가 생성되어 있지 않은 계수에 대해서도 탐색을 수행하는 방법을 제안한다. 이때, 제안된 탐색 기법이 질의 결과로 반환되어야 할 서브시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 실험 결과, 모든 이동평균 계수에 대해 인덱스가 생성되어 있는 경우와 비교하여 탐색 성능의 저하는 42%이내였으며, 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 초대 2.7배 우수하였다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제9D권2호
• /
• pp.173-184
• /
• 2002

본 논문에서는 대용량 시퀀스 데이터베이스에 타임 워핑을 지원하는 인덱스 기반 서브시퀀스 매칭에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해준다. 최근의 연구에서 타임 워핑을 지원하는 효과적인 전체 매칭 기법을 제안된바 있다. 이 기법은 데이터 시퀀스들로부터 타임 워핑에 영향을 받지 않는 특징 벡터들의 집합을 대상으로 인덱스를 구성한다. 또한, 특징 공간상에서의 필터링을 위하여 삼각형 부등식을 만족하는 타임 워핑 거리의 하한 함수를 사용한다. 본 연구에서는 이 기존의 연구에 슬라이딩 윈도우를 기반으로 하는 접두어-질의 방법을 결합하는 새로운 기법을 제안한다. 인덱싱을 위하여 각 슬라이딩 윈도우와 대응되는 서브 시퀀스로부터 특징 벡터를 추출하고, 이 특징 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 구성한다. 질의 처리를 위하여, 조건을 만족하는 질의 접두어들에 대한 특징 벡터들을 이용하여 다수의 인덱스 검색을 수행한다. 제안된 기법은 대용량의 데이터베이스에서도 효과적인 서브시퀀스 매칭을 지원한다. 본 연구에서는 제안된 기법이 착오 기각을 유발시키지 않음을 증명한다. 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, 제안된 기법은 실제 S&P 500 주식 데이터와 대용량의 생성 데이터 모두에 대하여 큰 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제31권8B호
• /
• pp.736-744
• /
• 2006

핸드헬드 디바이스의 경우, 반복 작업에 대한 CPU 연산 최소화가 성능에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 주식 데이터, 네트워크 트래픽, 센서 데이터 등의 시계열 스트림 데이터 상에서 유사 시퀀스를 효율적으로 찾아내는 핸드헬드 디바이스용 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여, 우선 시계열 스트림 데이터 상에서 유사 시퀀스를 찾아내는 문제를 스트림 시퀀스 매칭(stream sequence matching)으로 정형적으로 정의한다. 다음으로, 기존의 서브시퀀스 매칭에서 사용했던 윈도우 구성법을 적용하여, 스트림 시퀀스 매칭을 효율적으로 처리하는 윈도우 기반 접근법을 제안한다. 그리고 이러한 윈도우 기반 접근법을 가능하게 하는 윈도우 MBR(window MBR) 개념을 제시하고, 이 개념을 사용하면 스트림 시퀀스 매칭을 정확하게 수행할 수 있음을 증명한다. 또한, 윈도우 기반 접근법에 기반한 두 가지 스트림 시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 분석과 실험을 통해 제안한 알고리즘이 단순 접근법에 비해 CPU 연산을 크게 줄이고 성능을 향상시킴을 보인다. 이 같은 결과를 볼 때, 제안한 방법은 CPU 연산 능력이 부족한 핸드헬드 디바이스의 내장형 알고리즘으로 매우 적합하다고 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제28권3호
• /
• pp.357-372
• /
• 2001

본 논문에서는 서브시퀀스 매칭에서 윈도우 구성의 일반화 개념을 제안하고, 이에 기반한 새로운 서브시퀀스 매칭 방법인 GeneralMatch를 제안한다. 기존 연구인 Faloutsos 등의 방법 (간단히 FRM이라 한다)은 점 여과 효과의 결여로 인해 많은 착오해답을 발생시켰다. 본 저자들의 DualMatch는 점 여과 효과를 발휘하여 성능을 크게 향상시켰으나, 주어진 최소 질의 시퀀스 길이에 대해 최대 윈도우 크기가 작은(FRM의 1/2) 문제가 있었다. GeneralMatch는 DualMatch를 더욱 개선한 방법으로서, 두 방법의 장점을 모두 취한다. 즉, FRM과 같이 큰 윈우를 사용할 수 있으며, 동시에 DualMatch와 같이 점 여과 효과를 발휘할 수 있다. GeneralMatch는 데이터 시퀀스를 J-슬라이딩 윈도우(일반화된 슬라이딩 윈도우)로 나누고, 질의 시퀀스를 J-디스조인트 윈도우(일반화된 디스조인트 윈도우)로 나누는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 GerneralMatch의 정확성, 즉 GeneralMatch가 착오기각이 발생하지 않음을 증명한다. 또한, 주어진 최소 질의 시퀀스 길이에 대해 GeneralMatch가 바르게 동작하기 위한 최대 윈도우 크기가 있음을 증명한다. 그리고, 페이지 액세스 횟수를 최소로 하는 J 값의 결정 방법을 제안하다. 실제 주식 데이터에 대한 실험 결과, GeneralMatch는 낮은 선택률 범위($10^{-6}~10^{-4}$)에서 DualMatch에 비해 평균 114%, FRM에 비해 998% 성능을 향상시켰으며, 높은 선택률 범위($10^{-6}~10^{-4}$)에서도 DualMatch에 비해 평균 46%, FRM에 비해 평균 65% 성능을 향상시켰다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.841-843
• /
• 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

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
• /
• pp.178-180
• /
• 2001

모양 기반 검색은 주어진 질의 시퀸스의 요소 값에 상관없이, 모양이 유사한 시퀸스 혹은 부분시퀸스를 찾는 연산이다. 본 논문에서는 시프트, 스케일링, 타임 워핑 등 동일 모양 변환의 다양한 조합을 지원할 수 있는 새로운 모양 기반유사 검색 모델을 제안하고, 효과적인 유사 부분 시퀸스 검색을 위한 인덱싱과 질의 처리 방법을 제안한다. 또한 실세계의 증권데이터를 이용한 다양한 실험 결과에 의하여, 본 방식이 질의 시퀸스와 유사한 모양의 모든 서브시퀸스를 성공적으로 찾는 것은 물론 순차검색 방법과 비교하여 매우 빠른 검색 효율을 가짐을 보인다.

• 산업기술연구
• /
• 제21권A호
• /
• pp.167-179
• /
• 2001

This paper discusses an index-based subsequence matching that supports time warping in large sequence databases. Time warping enables finding sequences with similar patterns even when they are of different lengths. In earlier work, we suggested an efficient method for whole matching under time warping. This method constructs a multidimensional index on a set of feature vectors, which are invariant to time warping, from data sequences. For filtering at feature space, it also applies a lower-bound function, which consistently underestimates the time warping distance as well as satisfies the triangular inequality. In this paper, we incorporate the prefix-querying approach based on sliding windows into the earlier approach. For indexing, we extract a feature vector from every subsequence inside a sliding window and construct a multi-dimensional index using a feature vector as indexing attributes. For query precessing, we perform a series of index searches using the feature vectors of qualifying query prefixes. Our approach provides effective and scalable subsequence matching even with a large volume of a database. We also prove that our approach does not incur false dismissal. To verily the superiority of our method, we perform extensive experiments. The results reseal that our method achieves significant speedup with real-world S&P 500 stock data and with very large synthetic data.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제39B권7호
• /
• pp.433-439
• /
• 2014

본 논문은 DPI (deep packet insepction)를 위한 CAM (content-addressable memory)과 병렬의 비트 분리(bit-split) 문자열 매처(matcher)를 이용한 2단의 문자열 매칭 엔진의 구조를 제안한다. 긴 타겟 패턴은 같은 길이의 서브 패턴으로 잘라지게 되고, 각 서브패턴은 1단의 CAM에 매핑된다. CAM으로부터의 매칭 인덱스의 시퀀스를 사용하여 2단에서 긴 패턴의 매칭 여부를 알 수 있다. CAM과 비트 분리 문자열 매처를 사용하여 이 기종의 메모리를 사용했을 경우에 메모리 요구량을 크게 줄일 수 있다.