• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.152-154
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• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.490-492
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• 2000

본 논문에서는 방송영상 특성을 이용한 축구 경기 장면 분석을 제안한다. 동영상의 프레임들을 분할하기 위해서는 급격한 장면 변화나 화면의 색상과 같은 화면의 형식적인 변화가 주요 결정사항이다. 그러나 축구경기와 같은 동영상에서의 하이라이트는 화면의 형식적인 변화와는 조금 다른 의미를 가진다. 그러므로, 축구 경기 동영상에서 하이라이트 부분을 검출하기 위해서는 장면의 변화와 더불어 화면의 의미를 해석할 필요가 있다. 본 논문에서는 축구 경기 동영상의 모든 프레임을 순차적으로 검사한다. 임의의 프레임에 대하여 RGB 정보의 분석을 통하여 영상의 구성내용을 파악한 후, 구성 내용의 위치와 분포를 참조하여 하이라이트 여부를 판단한다. 제안된 방법에서는 RGB 값의 변화 문제를 해결하기 위하여, 주 RGB 범위 군집화(Dominant RGB Grouping) 방법을 통하여 임의의 영상에서 RGB 값의 변화에 최대한 덜 민감한 방법으로 대상의 RGB 정보를 취득할 수 있는 방법을 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.130-132
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• 2001

신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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• v.28B no.5
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• pp.327-334
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• 1991

This paper proposes an efficient method of implementing the generalized Hough transform (GHT), which has been hindered by an excessive computing load and a large memory requirement. The conventional algorithm requires a parameter space of 4 dimensions in detection a rotated, scaled, and translated object in an input image. Prior to the application of GHT to the input image, the proposed method determines the angle of rotation and the scaling factor of the test image using the proportion of the edge components between the reference image and test image. With the rotation angle and the scaling factor already determined, the parameter spaceis to be reduced to a simple array of 2 dimensions by applying the unit GHT only one time. The experiments with the image of airplanes reveal that both of the computing time and the requires memory size are reduced by 95 percent, without any degradatationof accuracy, compared with the conventional GHT algorithm.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.04a
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• pp.230-236
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• 1998

본 연구에서는 형용사로 감성 반응을 평가하는 일반적인 감성공학 연구에서 감성공학 연구에서 감성 공간을 보다 쉽게 도식화하고 평가 방법을 단순화시키는 전략을 제시하고자 한다. 기존의 감성공학연구에서는 수집된 감성 어휘를 순차적으로 정리해 줄이는 방법을 취한 다음 최종 어휘 목록을 이용하여 평가 대상이 다소 복잡하여 표본의 수가 많은 경우 어휘 목록을 인위적으로 줄이지 않으면 신뢰로운 반응을 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 보다 단순한 방법으로 감성 반응을 포괄적으로 얻을 수 있도록 하기 위하여 감성 형용사를 설명하는데 필요한 최소 차원을 설정하고 차원 평정치에 따라 필요한 어휘군의 목록만 사용하여 어휘를 평가할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.293-300
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• 2002

반도체 공정은 웨이퍼가 투입되어 완제품이 생산되기까지 수백개의 제고공정을 수개월에 걸쳐 진행해야 하는 매우 복잡하고 긴 공정으로 구성되어 있다. 대부분의 공정들은 먼저가 철저히 통제되는 클린 룸에서 진행되지만 아주 미세한 먼지 하나도 반도체 칩의 성능과 수율 을 저하시키는 요인이 된다. 반도체 칩의 불량은 특정 생산장비에서의 이물질 발생, 생산장비의 잘 못된 파라미터 값 설정 등 다양한 요인에 의해 발생될 수 있으며 불량의 원인을 요인별로 파악하여 신속하게 대처하는 것이 수율 개선의 핵심이 된다. 이를 위해 SPC 시스템, MES 그리고 6-시그마 등의 활용을 통한 다양한 수율개선 노력이 있었으나 공정의 복잡성과 대용량의 수집 데이터로 인해 기존의 통계적 방법이나 엔지니어의 경험적 분석방법으로는 미처 파악하지 못 하는 수율 저하 요인이 상당 수 존재한다. 본 논문은 군집화/분류, 순차패턴 등의 데이터마이닝 기법과 다차원분석(OLAP)도구를 활용하여 수율저하의 원인이 되는 문제공정, 문제장비, 그리고 잘못된 파리미터 값 설정 등을 신속하고 정화하게 파악하여 수율 개선을 지원하는 방법을 소개하며, 반도체Fabrication공정을 대상으로 실제 구현된 수율개선 시스템(Y-PLUS)을 설명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.229-231
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• 1998

시간지원 데이터베이스내에는 다양한 유형의 시간 정보가 내포되어 있다. 이 논문은 다양한 시간 정보를 기반으로 하는 시간 연관규칙 탐사에 관한연구이다. 기존의 연관규칙 탐사에 관한 연구는 현실세계에 존재하는 사건을 탐사 대상으로 하면서도 시간 개념을 지니지 않은 형태의 데이터 집합을 대상으로 하고 있다. 그리고 단순히 단일 시점의 트랜잭션 시간마을 고려하여 순차패턴을 추출해내는 연구가 진행되었다. 이러한 연구는 시간 데이터의 시간 간격 특성과 시간 위상 특성을 간과하게 된다. 또한 시간 종속적인 데이터에 관한 정보의 탐사 시에는 한계점을 지니게 된다. 따라서 이 논문에서는 시간 간격과 시간 위상을 지니는 시간지원 데이터베이스로부터 추출될 수 있는 시간 정보 유형을 제시하고 이에 기반한 다양한 유형의 연관규칙을 제시한다. 또한 시간 연관규칙을 정의하고 이를 탐사하는 과정을 설명하며 궁극적으로 시간지원 데이터베이스에서의 시간 연관규칙 탐사 시스템을 소개한다.

• Spatial Information Research
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• v.19 no.2
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• pp.65-70
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• 2011

Advertizing postal system combined with GIS and temporal/spatial mining techniques has been developed to activate advertizing service and conduct marketing campaign efficiently. In order to select customers accurately, this system provide purchase propensity information using sequential, cyclicpatterns and lifesytle information through RFM analysis and clustering technique. It is possible for corporate mailer to do customer oriented marketing campaign with the advertizing postal system as well as 'one-stop' service including target customer selection, mail production, and delivery request.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.353-356
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• 2006

연관규칙 (Association rule) 마이닝은 무수히 많은 데이터로부터 유용한 정보만을 뽑아내어 실생활에 적용하여 이점을 얻게 하는 데이터마이닝의 가장 핵심적인 연구분야이다. 마켓 기반 데이터들로부터 고객들의 구매유형을 분석하여 적절한 판매전략을 세우거나 기업 데이터로부터 특정 업무와 관련된 의사결정을 지원하는 등의 일이 모두 연관규칙을 기반으로 한다. 그러나 대부분의 연관규칙들은 시간을 고려하지 않는 않거나, 순차패턴만을 고려해왔다. 따라서 하루중 특정 규칙이 발생되지 않는 시간대에도 그 규칙에 대한 불필요한 노력이 있었다. 본 논문에서는 추출된 연관규칙들과 각 트랜잭션에 부여한 시간 정보를 분석하여 특정 항목 (Item) 집합들 간의 연관규칙이 빈번하게 발생하는 시간대를 추출한다. 추출되 시간 정보를 이용하여 시간대별 유용한 판매 전략을 세움으로써, 상품 판매를 극대화하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.565-567
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• 2003

웹 기반 학습(WBI)은 인터넷의 빠르게 확산되어 가고 있다. 또한, 학습자의 학습효과를 높이기 위한 많은 연구와 기술들이 적용되었다. 그러나, 대부분의 웹 기반 학습 시스템은 문제은행에서 반복적인 학습내용의 제공이나 학습의 패턴을 주는 학습자료 제공자 측면에서의 일방적인 학습방법을 택하고 있다. 시스템의 개발방법에서도 웹 기반 학습시스템은 전통적인 순차적 프로세스 개발방법에 따라 구현됨으로서 개발의 비효율성 밀 재사용, 유지보수등이 어려웠다. 본 연구에서는 문제은행에서 사용되는 문제추출 컴포넌트를 설계 및 구현하였다. 문제추출은 학습자의 학습효과를 높이기 위하여 문항난이도를 분석하여 학습자에게 적절한 문제가 출제될 수 있도록 하였다. 또한, 본 연구의 시스템에서 중요한 비즈니스 로직이 되는 난이도 분석 및 적용부분은 EJB컴포넌트로 구현함으로서 구현로직의 분리 및 재사용성, 유지보수성을 높였다.