• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.130-132
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• 2005

다차원 온라인 분석처리 시스템(MOLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 기존의 MOLAP 집계 연산은 다차원 배열구조를 기반으로 한 파일구조에 대해서 연구되어 왔다. 다차원 배열구조는 편중된 분포를 갖는 데이터에서는 잘 동작하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 편중된 분포에도 잘 동작하는 다차원 파일구조를 사용한 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법을 제안한다. 실험결과에 의하면 이차원 파일구조의 경우 집계 연산처리를 위한 저장구조의 성능이 일곱 배 이상까지 향상됨을 확인하였다. 삼차원 이상의 파일구조에 대해서는 더욱더 큰 성능향상이 예상된다. 이러한 성능의 향상은 제안된 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법이 매우 유용함을 나타내는 것이다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.4 no.1 s.7
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• pp.39-46
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• 2002

In distributed spatial database systems, users nay issue a query that joins two relations stored at different sites. The sheer volume and complexity of spatial data bring out expensive CPU and I/O costs during the spatial join processing. This paper shows a new spatial join method which joins two spatial relation in a parallel way. Firstly, the initial join operation is divided into two distinct ones by partitioning one of two participating relations based on the region. This two join operations are assigned to each sites and executed simultaneously. Finally, each intermediate result sets from the two join operations are merged to an ultimate result set. This method reduces the number of spatial objects participating in the spatial operations. It also reduces the scope and the number of scanning spatial indices. And it does not materialize the temporary results by implementing the join algebra operators using the iterator. The performance test shows that this join method can lead to efficient use in terms of buffer and disk by narrowing down the joining region and decreasing the number of spatial objects.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.229-231
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• 2001

공간 데이터베이스 시스템에서의 질의처리 과정 중 질의 재작성 과정에 의해 다중 블록 질의가 단일 블록으로 변환되면 공간 서술자와 비공간 서술자가 OR와 AND에 의해 연결되어있는 복잡한 CNF가 생성된다. CNF 내의 공간 서술자는 공간연산의 정제단계의 수행 비용이 비공간 연산에 비해 상당히 많이 들기 때문에 비공간 서술자와는 다른 최적화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 공간 서술자가 포함된 복잡한 CNF를 수평적으로 분리하여 질의를 재작성하고 수행순서를 재조정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 원시 CNF를 수행 비용이 상대적으로 적은 전처리 단계의 CNF와 이에 비해 수행비용이 많이 드는 후처리 단계의 CNF로 분리하고 질의를 재작성 한 후 비용 모델에 의거해서 실행 트리를 최적화 한다. 본 논문에서 제시하는 기법은 질의 최적화 단계에서 공간연산의 단계별 실행특성을 감안한 효율적인 실행 계획 생성이 가능하다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.277-280
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• 2000

수중환경에서 표적의 탐지 성능을 향상시키기 위하여 능동 소나에서는 높은 시간-대역폭곱의 파형들을 사용하며 대표적인 것으로 LFM 펄스를 들 수 있다 LFM 펄스를 사용하여 표적까지의 거리와 표적의 속도를 추정하는 방법으로는 모호함수를 사용하는 방법과 deconvolution 방법 및 FR-기반 기법 등이 있다. 이러한 기법중 모호함수 사용 방법과 deconvolution 방법은 능동 소나의 운용 주파수 대역에서 많은 연산량이 요구되므로 실제 시스템에 적용하기에는 제약을 받는다. 그리고 다른 기법에 비해 적은 연산량을 가지는 FFT-기반 상관관계 기법은 실제 시스템에 적용이 가능하지만 다중경로에 의한 성능 저하를 가지고 있다. 본 논문에서는 적은 연산량을 가지는 FFT-기반 기법을 보완하여 다중경로에 적용 가능한 새로운 탐지기를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.455-458
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• 2002

분기를 가지는 대상객체에 대한 가상 네비게이션 시 네비게이션 경로를 지정하기 위하여 일반적으로 반복적인 형태학적 연산(Iterative Morphological Operation)중 세선화(thining)연산을 기반으로 한 골격화(skeletonization)기법들이 널리 사용되었다. 이러한 방법은 반복적인 세선화 연산 수행과정을 거쳐야하므로 수행효율성이 떨어지고, 잡음에 의하여 잘못된 경로를 생성하기 쉽다. 본 연구에서 수행효율성을 개선하고, 잡음에 안정적으로 네비게이션 경로를 추적하기 위하여 영역 중심점 선형 보간 기법을 기반으로 한 네비게이션 경로추적 기법을 제안한다. 본 제안 기법에서는 2 차원 영상 분할 후, 분할 영상에 대한 영역의 수와 영역 중심점을 기반으로 분기위치를 추적하고, 분기영역에서의 영역 중심점 선명 보간을 통하여 자연스러운 네비게이션 경로를 생성한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.61-63
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• 2005

본 논문에서는 수평 분산 데이터베이스에서 각 로컬 데이터베이스의 세부 데이터를 유출하지 않는 순차패턴 마이닝 기법을 제안한다. 데이터 마이닝은 대용량 데이터베이스에서 유용한 지식을 추출하는 기법으로서 각광을 받고 있다. 그러나 분산 데이터베이스를 대상으로 마이닝을 수행하는 경우, 데이터 공유에 따른 개인 혹인 집단의 프라이버시가 유출될 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 위하여 각 로컬 데이터베이스의 세부 데이터를 보호하면서도, 마이닝 결과의 정확성을 보장할 수 있는 새로운 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선, 세부 데이터의 유출을 방지하기 위하여 마이닝의 대상이 되는 항목과 항목간의 시간 선후 관계의 성립 여부를 벡터로 표현한 후, 이들 벡터간의 스칼라 프로덕트 연산을 수행하여 얻어진 결과를 패턴의 지지도로 활용하는 방안을 제안하였다. 또한, 연산 결과에 영향을 미치지 않는 벡터를 미리 제거하여 스칼라 프로덕트 연산에 따른 비용을 감소시키는 방안을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.270-272
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• 1999

최근에 활발히 연구되고 있는 지리 정보 시스템 등은 2차원 이상의 공간 속성을 갖는 공간 객체들로 구성되며 데이터 양이 매우 방대하여 효율적인 공간 색인 기법이 요구되고 있다. 그러나, 기존의 공간 색인 기법들은 공간 객체의 크기와 밀도 차이, 공간 연산의 종류에 따라 각각 큰 성능차를 보이며 때로는 이용이 불가능한 경우도 있다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해서는 공간 객체의 크기와 밀도 차이에 독립적인 하나의 색인 구조로 다양한 공간 연산들을 효율적으로 지원할 수 있는 공간 색인 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결할 수 있는 새로운 공간 색인 기법인 공간 해싱(spatial hashing)을 제안하고 관련연산들을 정의하였다. 공간 해싱은 각 객체의 영역을 MBR로 단순화하고 그 MBR의 좌상점(Left-Top point)와 우하점(Right-Bottom point) 만을 이용해 객체의 영역 정보와 위치 정보를 확장성 해싱을 이용하여 유지하는 색인 기법이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.164-169
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• 2010

본 논문에서는 계층적 데이터를 관계형 데이터베이스 시스템에 저장하기 위한 요구사항을 만족하는 XML 레이블링 기법으로서 Farey Sequence 를 응용한 Faray 레이블링 기법을 제안한다. 이는 일반적인 동적 삽입연산 외에 형제간 노드 사이에 새 노드를 삽입할 경우 추가적인 레이블의 사이즈 증가 없이 기존노드의 리레이블링이 없고, 말단 노드의 삭제시 레이블의 재사용이 원할하며, 부모와 자식 사이에 새 노드를 삽입하는 경우가 빈번한 계층적 데이터 관리 시에 리레이블링을 최소화 할 수 있는 방법이다. 기존 XML 레이블링 기법이 부모 자식사이에 삽입 연산을 하는 경우 하위의 모든 노드를 리레이블링 해야 하는것에 비하여 본 기법은 오직 1개의 하위 노드만을 리레이블링 하기 때문에 해당 경우의 계층적 데이터의 동적 삽입 시 하위 노드의 개수에 상관없이 일정하게 연산시간을 유지할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.656-659
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• 2020

초해상화 딥러닝 기법은 학습 시 수렴하기까지 최소 수백 번의 에폭을 필요로 하며 오랜 시간이 걸린다. 최근, 영상 인식용 딥러닝 모델에서는 학습 수렴 속도를 향상시키기 위해 픽셀, 채널간 불필요한 상호연관 정보를 제거하는 Deconvolution 기술이 제안되었다. 본 논문에서는 최초로 Deconvolution 기술을 초해상화 딥러닝 방법에 적용하여 학습 수렴 속도 증가를 시도했다. 영상 인식 딥러닝 기법과 다르게 초해상화 딥러닝 기법은 이미지 특성 추출 부분과 이미지 복원 부분의 정보를 보존하는 것이 중요하기 때문에, EDSR을 Baseline 모델로 사용하여 양쪽 끝의 레이어는 기존의 Convolution 연산을 그대로 유지하고, 중간 레이어의 ResBlock 내의 Convolution 연산만 Deconvolution 연산으로 바꿔서 구성하였다. 초해상화 벤치마크 데이터셋을 사용한 실험 결과, 수렴속도가 빨라지지 않는 결과를 도출했다. 본 논문에서는 Deconvolution 기술이 Baseline 모델의 성능을 개선하지 못하는 이유를 초해상화 분야에서 기본적으로 적용되는 Residual Learning 기법 때문으로 분석했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1871-1874
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• 2002

최근 인터넷 환경에서 지리 정보 서비스를 제공받으려는 사용자들의 지속적인 증가로 인해 저비용의 여러 개의 단일 노드를 고속의 네트워크로 연결하여 고성능을 제공하는 클러스터 기반의 공간 데이터베이스에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스 클러스터에서 사용자가 요구한 공간 질의를 빠르게 처리하기 위해서는 고비용의 공간 조인 연산을 효율적으로 처리하기 위한 기법이 요구된다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터 환경하에서 공간 조인 연산 수행 시 효율적인 병렬 처리를 위한 영역 분할 기법 및 병렬 공간 조인 기법을 제안한다. 기존의 병렬 공간 데이터베이스 시스템에서의 분할 기반 병렬 공간 조인 기법들은 병렬로 수행할 작업 분배 및 할당과 분할 경계선 상에 존재하는 공간 객체들에 대한 중복 조인 연산 및 중복 결과 제거 등의 추가적인 연산을 해야 한다는 문제점들이 있다. 제안된 기법은 공간 릴레이션들을 일정 영역들로 분할하여 비공유 공간 데이터베이스 클러스터의 각 노드에서 중복없이 저장, 관리하도록 하며 분할 영역의 경계선 상에 위치하는 공간 데이터에 대해서만 중복 저장을 허용하여 병렬 공간 조인 연산 시 누락되는 공간 데이터가 없도록 한다. 본 기법은 공간 조인 연산 시 병렬 처리를 위한 별도의 작업 할당 과정을 거치지 않고 각 노드에서 병렬적으로 공간 조인 연산을 수행하며, 분할 경계선 상에 존재하는 공간 객체들은 여과 과정을 거쳐 한번만 공간 조인이 수행되므로 중복 결과들을 제거하기 위한 별도의 연산이 필요없는 특징을 갖는다. Ad Hoc망의 위상변화에 대한 적응성을 높일 수 있도록 한다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이