• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권2호
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• pp.191-202
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• 1999

객체지향 데이터베이스에서 객체 접근의 성능은 효율적인 객체 선인출을 통해 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 고급의 객체 시맨틱을 사용하지 않고 세그먼트를 단위로 선택적인 객체 선인출을 수행하는 동적 SEOF(Selective Eager Object Fetch)방법을 고안하였다. 본 알고리즘은 객체 인출의 상관 관계와 빈도수를 모두 고려하였으며, 다른 기존의 객체 선인출 방법들과는 달리 시스템의 부하에 따라 선인출의 정도를 동적으로 조정함으로써 클라이언트의 메모리나 스왑 자원을 효율적으로 이용하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 또한 제안된 방법은 객체 버퍼의 사용을 제한하여 자원의 고갈을 막을 수 있으며 , 클러스터링의 정도나 데이터베이스의 크기에 대해 효과적으로 대응한다. 본 논문에서는 다양한 다중 클라이언트 환경에서의 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 성능 평가를 실시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.553-555
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• 2000

인체와 같은 다관절체의 운동은 세그먼트 단위로 강체의 특성을 포함하고 있으나, 움직임에 따라 옷의 주름과 같은 잡음과 관절의 변화 등의 비강체의 성질을 가진다. 따라서 잡음과 움직임에 따라 다양한 특징점이 추출되며, 영상 간 특징점의 변화가 심하므로, 대상의 특징을 비교적 정확히 반영하는 대응관계를 가진 특징점을 추출하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 인체와 같은 다관절체의 움직임으로부터 신뢰성 있는 대응관계를 가진 특징점을 추출하기 위한 기법을 제안한다. 또한 쌍 대응(pairwise correspondence)의 문제를 확장하여 특정 동작을 이루는 다수의 프레임에서의 일관성 있는 특징점 대응을 위한 간단한 전략을 제안한다. 이를 통해 정확하고 안정적인 대응관계를 가진 특징점을 추출할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.371-372
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• 2009

세포단위에서 혈관 생성과정 관찰 시 사용되는 광학현미경 영상은 광원의 특성으로 인해 부분적으로 영상이 밝거나 혹은 어둡게 나타난다. 이러한 현상은 혈관 영상에서의 혈관 분석을 어렵게 하므로 본 논문에서는 신 혈관 생성 영상에서 명도 불균형 문제를 해결하는 혈관 추출 및 정량화 기법을 제안한다. 불균형 명도 문제를 해결하기 위해 지역적 문턱치화 방법을 사용하고, 잡음 및 혈관 내 틈새 문제를 해결하기 위해 형태학적 연산 처리를 하였다. 그 결과 명도가 어두운 지역에서 배경 잡음이 없고, 영역이 끊어지지 않고 하나로 연결된 혈관을 추출할 수 있었다. 추출된 혈관 영역에서 골격화와 혈관 세그먼트에 기반하여 두께, 길이, 넓이를 정량화함으로써 혈관 분석 시 현미경에 탑재되어 있어 가장 널리 사용되고 있는 메타 모르프보다 정확한 정량화 결과를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.491-493
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• 2022

최근 스마트 기기에서 오디오 데이터를 이용하는 응용 기술들이 증가하면서, 오디오 데이터에서 관심 있는 구간을 찾아내는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 Perceiver 모델을 활용하여 오디오 데이터에서 사람의 음성 구간을 검출하고 축약하는 방법을 제안한다. Perceiver 모델은 복잡한 입력 데이터에 대하여 Self-attention을 기반으로 특징을 추출하면서 이전의 특징을 다음 입력으로 다시 학습하는 특징을 갖고 있어서 연속적인 데이터인 오디오에 효율적으로 적용할 수 있다. 외부 및 자체에서 수집한 음성과 비음성 데이터셋에 대하여 실험을 진행하였고, 10초 단위 세그먼트에서 대해서 92.4%의 검출 정확도를 달성하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.760-762
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• 2008

음악에서는 다양한 감정의 표현을 시간에 따른 음악 무드의 전이로 표현한다. 본 연구에서는 Longest Common Subsequence (LCS) 알고리즘 및 k-Means 알고리즘에 기반한 유사 음악 검색 기법을 제안한다. 우선, 음악 무드의 흐름을 무드 세그먼트 단위로 나누고, 이를 추출된 다양한 음악 특성을 k-Means 알고리즘으로 분류하여 무드 시퀀스로 변환한다. 또한, 유사한 무드의 흐름을 가지는 음악을 검색하기 위해 LCS 알고리즘에 기반한 무드 시퀀스의 유사도를 정의한다. 본 논문은 제안된 내용을 바탕으로 실험과 설문 조사를 통해, 기존의 전역적 특성 검색 방식보다 시퀀스를 이용한 검색방식이 좀 더 효율적임을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1095-1100
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• 2008

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, 인식의 기본 단위인 세그먼트를 자동 추출하는 기법과 Trace transform을 이용하여 발자국 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안하였다. Trace transform 방법을 이용하면 패턴의 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징 값을 얻을 수 있다. 이러한 특징 값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 특징 값을 도출하기 위한 첫 번째 단계로는 추출된 세그먼트에 대한 Trace transform을 통해 새로운 Trace 이미지를 생성시킨다. 그런 다음, 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특성 함수에 의해 특징들이 일차적으로 도출되고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 2가지 서로 다른 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 이동, 회전, 반사에 관계없이 인식에 적합한 특징 값들이 추출됨을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.691-700
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• 2004

본 연구는 이동환경에서 연속 미디어 객체에 대한 사용자 요구들에 대하여 효율적으로 자원을 관리하기 위하여, 사용자의 이동성 정보를 반영하는 협력적 프록시 캐슁 정책을 제안한다. 제안된 정책은 담당영역 내에서 사용자의 요구들을 참조함으로서 캐슁하는 기존의 프록시 캐슁정책과는 다르게 인접한 영역의 많은 사용자 요구 정보들을 이용하여 캐슁 객체를 선택함으로써 이동환경에서 발생하는 사용자들의 랜덤 액세스 요구들을 충분히 반영할 수 있도록 한다. 그리고 제안된 캐슁 정책을 위해서 각 프록시에서 발생한 요구 정보의 가중치와 재생량을 기반으로 하는 재배치 기법을 제안한다. 그래서 객체단위와 세그먼트 단위로 재배치 기법을 수행하여 결과를 평가하고 캐슁 정책의 성능을 분석하였다. 그 결과, 이동환경에서 적절한 사용자의 이동성 비율이 협력적 캐슁의 성능에 영향을 미치는 중요한 요인이 된다는 것을 알았다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.275-278
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• 2007

이 논문에서는 곤충의 발자국을 인식하기 위한 전 단계로서 인식대상이 되는 의미 있는 단위의 발자국 영역을 자동 추출하고자 한다. 인식의 대상이 되는 곤충들은 크기와 종류에 따라 남겨지는 발자국 패턴의 크기 및 간격이 다르게 나타난다. 따라서 이 논문에서는 패턴의 크기와 간격에 관계 없이 인식의 기본 단위가 되는 영역을 추출할 수 있도록 하기위해 개선된 군집화 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬에서는 군집화를 위한 임계값이 군집화의 대상이 되는 모든 패턴들의 거리를 축적한 그래프의 형태에 따라 자동으로 설정되도록 하였다. 이러한 제안된 기법으로 군집화 된 영역은 의미 있는 주변 정보에 의해 곤충 인식에 기본 단계의 세그먼트를 자동 추출하게 된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권4호
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• pp.571-578
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• 2002

시간 데이터베이스에서 데이터의 이력 관리를 목적으로 확장된 시간 차원은 조인 연산에 대한 복잡도와 연산 비용의 증가를 초래한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 조인 연산의 대상이 되는 시간 범위를 일정 정도의 시간 간격으로 분할한 후 분할된 세그먼트 단위의 시간 데이터들을 조인하는 방법이 제안되었다. 하지만 기존의 방법들은 분할점 근방에서 분할에 적용된 시간 단위 등의 문제로 인해 발생하는 시간 경계의 모호성 문제를 해결할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 분할선 근방의 경계가 불확실한 시간 간격을 고려한 분할 방법으로 퍼지 이론의 가능성 분포를 도입한 퍼지 최소 간격 분할(Fuzzy Minimum Interval Partition : FMIP)기법을 제안하고 이를 기존 기법들과 비교 평가함으로써 FMIP의 타당성을 검증한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.317-324
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• 2000

주기적인 연관규칙은 타겟데이터베이스를 일정 단위시간으로 나누었을 때 연관규칙이 만족하는 구간이 일정한 주기마다 발생하는 패턴을 탐색하는 방법이다. 하지만, 이 방법은 엄격한 주기를 가지도록 하여 실제 데이터에 그대로 적용하기가 어려웠다. 예를 들이 편의점 데이터에서 매일 오전 7시-8시 사이에 주기적으로 발생하는 연관규칙을 발견할 때, 이러한 연관규칙을 주기적인 연관규칙이라고 한다. 하지만, 실제 데이터에서는 날씨와 같이 사람의 행동에 영향을 미치는 다른 요인 때문에 항상 일정한 주기를 가지는 연관규칙을 찾기는 어렵다. 본 논문에서는 주기가 일정하지 않은 연관규칙을 찾기 위해서 연관규칙의 주기성을 허용 오차를 포함하며 재정의하고, 오차를 허용하기 위한 탐색 알고리즘을 보완하였다. 반면에, 오차를 허용함으로써 오차를 허용하지 않는 경우보다 더 많은 주기성을 찾을 수 있을 뿐만 아니라, 동일한 주기를 가지지만 오프셋이 다른 여러 개의 비슷한 주기가지 찾게 되어 사용자가 의미 있는 연관규칙을 찾는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 오차를 허용하는 주기적 연관규칙의 오차의 정도를 측정하기 위한 단위로 집중도(intensity)와 경향성(tendency)을 제안한다. 주기적 연관규칙이 매 주기마다 정확한 세그먼트에 나타나는 정도를 나타내는 집중도와, 최소 평균오차를 의미하는 경향성을 이용하여 유사한 주기들 중에서 대표주기만을 찾을 수 있도록 한다. 또한, 오차를 허용하는 주기적 연관규칙에서 오차가 주로 발생하는 패턴을 분석함으로써 고객들의 수요 경향성을 더 잘 파악할 수 있다. 예를 들어, 평소에는 매일 오진 7시∼8시에 나타나던 연관성이 지각하는 사람들이 같은 월요일에는 1시간 늦은 8시∼9시에 나타난다는 오타 정보까지 파악할 수 있다. 이러한 월요일마다 1시간 늦게 나타나는 오차의 경향성을 나타내는 오차 주기(error cyc1e)를 이용함으로써 고객들의 수요의 경향성을 좀 더 세밀한 부분까지 파악할 수 있게 해 준다.