• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.599-617
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• 2006

최근 모바일 컴퓨팅 시스템에서 위치 기반 서비스(Location Based System: LBS)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 시공간 이동 시퀀스 마이닝은 이동 경로 데이터로부터 사용자 이동 패턴을 추출하는 새로운 마이닝 기법이다. 시공간 이동 시퀀스 패턴 마이닝은 기존의 빈발 패턴 마이닝 기법과 유사하나 몇 가지 차이점이 있다. 빈발 패턴 마이닝은 장바구니 분석에서와 같이 고객이 구입한 아이템과 관련된 것이나 시공간 이동 시퀀스 패턴 마이닝은 사용자 이동 시퀀스 경로를 대상으로 한다. 또한 사용자의 관심도를 반영하기 위해 해당 위치에서의 소요시간을 고려한다. 본 연구는 대표적인 빈발 패턴 마이닝 기법의 하나인 Apriori 알고리즘에 이동 시퀀스 데이터를 적용하여 Apriori_msp 알고리즘을 제안하였으며 성능 평가를 수행한 결과를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권9호
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• pp.363-372
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• 2019

시퀀스란 두 항목 간의 순서가 존재하는 데이터를 말하며, 고객 한 명이 구매한 상품들이 나열된 구매이력 데이터는 대표적인 시퀀스 데이터 중 하나이다. 일반적으로 모든 상품은 대분류/ 중분류/ 소분류와 같은 상품 분류 체계를 가지며, 서로 다른 상품이더라도 비슷하다면 그 특성에 따라 동일한 범주로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 두 구매이력 시퀀스 비교 시 상품의 구매 순서를 고려할 뿐만 아니라, 비교하고자 하는 두 상품이 다르더라도 서로 동일한 상품 군에 속한다면 더 높은 유사도를 부여하여 계산한다. 특히 구매이력 시퀀스 유사도 계산 성능에 직접적인 영향을 미치는 시퀀스 유사도 측정 방법을 선택하기 위해 본 연구에서는 대표적인 시퀀스 간 유사도 측정 방법인 레벤슈타인 거리, 동적 타임 워핑 거리, 니들만-브니쉬 유사도의 성능을 비교하였으며, 항목간의 계층구조도 반영하여 계산하도록 확장하였다. 기존의 유사도 측정 방법의 경우 시퀀스 내 상품 비교 시 상품의 일치 유무에 따라 단순히 0 또는 1의 값을 부여하여 계산한다. 하지만 제안 방법의 경우 서로 다른 상품이더라도 두 상품 간의 연관정도를 다르게 부여하기 위하여 상품 분류 트리를 사용하여 0에서 1 사이의 값을 가지도록 세분화하였다. 실험을 통해 세 알고리즘에 제안 방법을 적용한 경우 기존 방법에 비하여 구매이력 시퀀스 간의 유사도를 더 정확히 측정함을 확인하였다. 또한 정확성 측정 비교 실험을 통해 동적 타임 워핑 유사도가 다른 두 유사도 측정 방법에 비하여 시퀀스 내 상품의 연관 정도를 고려할 뿐만 아니라 두 시퀀스의 길이가 다른 경우에도 좋은 성능을 보였기 때문에 구매이력 데이터에서 시퀀스 간의 유사도 비교 시 가장 적합한 측정 방법임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.592-593
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• 2022

다중 데이터 기반의 행동 인식 과정에서 데이터 수집 반경이 비교적 제한되는 영상 데이터의 결측에 대한 보완이 요구된다. 본 논문에서는 6축 센서 데이터를 이용하여 결측된 영상 데이터를 생성함으로써 행동 인식의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 가속도와 자이로 센서로부터 수집된 행동 데이터를 이용하여 GAN(Generative Adversarial Network)을 통해 영상에서의 관절(Skeleton) 움직임에 대한 데이터를 생성하고자 한다. 이를 위해 DeepLabCut 기반 모델 학습을 통해 관절 좌표를 추출하며, 전처리된 센서 시퀀스 데이터를 가지고 GRU 기반 GAN 모델을 통해 관절 좌표에 대한 영상 시퀀스 데이터를 생성한다. 생성된 영상 시퀀스 데이터는 영상 데이터의 결측이 발생했을 때 대신 행동 인식 모델의 입력값으로 활용될 수 있어 성능 향상을 기대할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권3호
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• pp.200-210
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• 2018

여러 DNA 리드 시퀀스가 주어졌을 때, de novo 시퀀스 어셈블리는 레퍼런스 시퀀스 없이 하나의 시퀀스를 재조립한다. 재조립을 위해 de novo 시퀀스 어셈블리는 리드 사이의 모든 겹침을 계산하는 overlap 단계가 필요하다. Overlap 단계는 전체 연산 중 비용이 가장 많이 들기 때문에 어셈블리의 계산 성능을 좌우한다. 여러 분야에서 overlap 단계를 위한 연구가 많이 발표되고 있는데, 그 중 가장 최신의 세 연구 결과는 Readjoiner, SOF, Lim-Park 알고리즘이다. 최근 염기 분석기술의 큰 발전으로 DNA 리드 데이터 셋을 기존보다 저비용으로 대량 생산하는 것이 가능해져 DNA 리드 데이터 셋을 생성하는 여러 플랫폼들이 개발되었다. 각 플랫폼마다 생성하는 데이터 셋의 통계적 특성이 다르기 때문에 overlap 단계의 성능 평가 시 다양한 통계적 특성의 데이터 셋이 반영되어야 한다. 본 논문은 여러 통계적 특성을 가진 DNA 리드 데이터 셋을 이용하여 위의 세 알고리즘의 성능을 비교 분석한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.290-297
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• 2003

시계열 데이터베이스란 객체의 변화되는 값들의 연속으로 구성된 데이터 시퀀스들의 집합이며, 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 타임 워핑 거리가 허용치 이하인 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 찾아내는 연산이다. 본 논문에서는 먼저 타임 워핑 하의 시퀀스 매칭을 지원하는 기존의 기법들의 특성을 지적하고, 이들을 전체매칭 및 서브시퀀스 매칭에 각각 적용하는 방안에 관하여 논의한다. 또한, 실제 주식 데이터를 이용한 다양한 실험을 통하여 이들에 대한 정량적인 성능평가를 수행한다. 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 위한 기존 기법들의 성능을 상호 비교한 연구 결과는 아직 제시된 바 없다. 따라서 본 연구 결과는 이러한 세 가지 기법들에 대한 성능을 제시하는 좋은 자료로서 사용될 수 있을 것이다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.81-86
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• 2005

이 논문에서는 산불 발생의 패턴을 예측하기 위해 데이터 마이닝의 클러스터링 기법을 이용하여 산불 데이터를 그룹화하고 그 결과를 이용하여 산불 데이터의 상관관계를 분석하는 방법을 제안하였다. 즉, 클러스터링 기법을 이용하여 산불 데이터를 사용자가 원하는 수의 그룹으로 분류하고, 생성된 산불 데이터 클러스터 모델을 이용하여 새로운 유형의 산불패턴을 예측 할 수 있도록 하였다. 또한 결과 클러스터의 생성을 위해 이전의 산불 분포 데이터를 저장 관리하여 클러스터 간의 상관관계 분석을 통해 시퀀스를 생성하였고, 생성된 각각의 클러스터 시퀀스를 통합하여 클러스터들의 시퀀스를 추출하여 산불이 발생한 이후의 향후 발생 가능한 산불 유형을 예측하기 위한 방법을 제공하였다. 이는 과거에 발생된 산불의 유형뿐만 아니라 새로운 형태의 산불 유형 분류나 분석에 이용 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.325-328
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• 2001

본 논문에서는 웹 사이트에 접근하는 이용자의 패턴을 분석하여 정보 제공이 보다 용이한 구조로 자동 개선시켜 나가는 적응형 웹 사이트의 구현 방안을 제시한다. 특히, 본 연구에서는 기존 웹 사이트의 구조를 가능한 파괴하지 않는 범위 내에서 웹 사이트론 변경하고자 이용자의 접근 패턴상 연관성은 높으나 접근 경로가 긴 문서들을 추출하여 색인 페이지를 추가 생성한다. 이를 위하여, 먼저 대용량의 웹 서버 로그 데이터를 대상으로 하이퍼 링크 구조에 따라 필터링된 최후 전진 문서만을 가지고 데이터 시퀀스를 구성한다. 이러한 데이터 시퀀스에 새로운 순차 접근 패턴 탐색 알고리즘인 TPA를 적용함으로써 웹 문서간 충분한 지지도를 갖는 연관성 있는 문서들의 시퀀스를 구한다. 이와같은 빈발 시퀀스들에 대한 색인 페이지를 추가로 생성시켜주는 서비스를 통하여 이용자들의 효과적인 정보 접근을 지원할 수 있는 웹 사이트로의 변경이 가능하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.47-48
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• 2021

본 논문에서는 대용량의 3D 데이터 시퀀스의 압축을 진행한다. 3D 데이터 시퀀스의 각 프레임에서 Pose Estimation을 통해 3D Skeleton을 추출한 뒤, 포인트 클라우드를 skeleton에 묶는 리깅 과정을 거치고, 다음 프레임과 같은 자세로 deformation을 진행한다. 다음 프레임과 같은 자세로 변형된 포인트 클라우드와 실제 다음 프레임의 포인트 클라우드를 비교하여, 두 데이터에 모두 있는 점, 실제 다음 프레임에만 있는 점, deformation한 데이터에만 있는 점으로 분류한다. 두 데이터에 모두 있는 점을 제외하고 나머지 두 분류의 점들을 저장함으로써 3D 시퀀스 데이터를 압축할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.31-33
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• 2004

대규모 DNA 시퀀스를 대상으로 하여 서브시퀀스를 고속으로 검색하기 위한 인덱싱 방법으로서 접미어 트리가 유용하다. 그러나 접미어 트리는 데이터 크기의 약 100배에 해당하는 방대한 저장 공간을 필요로 한파. 본 논문에서는 기존 접미어 트리의 검색 성능을 유지하며, 저장 공간을 획기적으로 감소시킬 수 있는 새로운 인덱스 구조를 제안한다. 제안된 인덱싱 방안에서는 DNA 시퀀스 내의 모든 염기 위치에 고정 길이의 슬라이딩 윈도우를 위치시켜, 윈도우 크기에 해당하는 연속된 서브시퀀스를 추출한 후, 이들을 대상으로 트라이를 구성한다. 트라이는 저장 공간 감소를 위하여 각 문자를 최소 비트 정보로 표현하며, 저장 구조로서 포인터를 사용하지 않는 디스크 기반의 이진 트라이 구조를 사용한다. DNA 서브시퀀스 검색을 효율적으로 처리하기 위한 인덱스 기반의 질의 처리 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안된 인덱스는 접미어 트리의 약 10분의 1의 저장 공간을 필요로 하며, 데이터 크기 증가에 거의 영향을 받지 않는 안정된 고속 검색 성능을 지원한다.