• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.25 no.4
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• pp.163-180
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• 2022

Real estate data can be big data. Because the amount of real estate data is growing rapidly and real estate data interacts with various fields such as the economy, law, and crowd psychology, yet is structured with complex data layers. The existing Relational Database tends to show difficulty in handling various relationships for managing real estate big data, because it has a fixed schema and is only vertically extendable. In order to improve such limitations, this study constructs the real estate data in a Graph Database and verifies its usefulness. For the research method, we modeled various real estate data on MySQL, one of the most widely used Relational Databases, and Neo4j, one of the most widely used Graph Databases. Then, we collected real estate questions used in real life and selected 9 different questions to compare the query times on each Database. As a result, Neo4j showed constant performance even in queries with multiple JOIN statements with inferences to various relationships, whereas MySQL showed a rapid increase in its performance. According to this result, we have found out that a Graph Database such as Neo4j is more efficient for real estate big data with various relationships. We expect to use the real estate Graph Database in predicting real estate price factors and inquiring AI speakers for real estate.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.11
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• pp.928-935
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• 2009

Ontology schema reasoning is used to maintain consistency of concepts and build concept hierarchy automatically. For the purpose, the search of concepts must be inevitably performed. Ontology schema reasoning performs the test of subsumption relationships of all the concepts delivered in the test set. The result of subsumption tests is determined based on the creation of complete graphs, which seriously weighs with the performance of reasoning. In general, the process of creating complete graph has been known as expressive procedure. This process is essential in improving the leading performance. In this paper, we propose a method enhancing the classification performance by identifying unnecessary subsumption test supported by optimized searching method on subsumption relationship test among concepts. It is achieved by propagating subsumption tests results into other concept.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.364-366
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• 2004

소프트웨어 개발 과정의 여러 산출물 간의 일관성 유지는 최종 소프트웨어의 품질을 결정하는 중요한 요소가 되며, 운영단계의 유지보수 효율성에도 큰 영향을 미친다. 특히 구현 등 개발 후반부 활동을 진행시 발견된 하나의 오류는 그 이전 단계의 다수의 산출물의 오류로 인한 파급 결과이므로, 발견된 오류의 원인(Cause)가 되는 이전 단계의 오류를 효과적으로 추적할 수 있는 체계가 요구된다. 본 논문에서는 한 산출물의 오류가 다른 어떤 산출물의 어떤 세부항목들의 어떤 오류로 인한 파급 결과인지를 정의한 역추적(Backtracking) 그래프를 제안하여, 개발자가 오류를 발견 시 관련 산출물과 항목을 신속히 파악할 수 있도록 한다. 이를 이용하여 산출물간의 일관성 유지 노력과 시간을 최소화하고 일관성 유지의 정확성을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.942-945
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• 2009

유한차분시간영역 방법은 전자기파 관련 분야의 전산모사에 많이 사용되는 수치해석기법이다. 이 방법을 이용하여 구현한 전산모사 프로그램은 많은 계산 자원 필요로 하기 때문에 병렬 계산 환경을 이용하게 되는 경우가 많다. 병렬 계산 환경에서 전산모사를 수행할 경우, 병렬로 수행되는 각 프로세스 간의 통신 속도와 네트워크의 지연 시간은 계산의 병목 현상을 초래하여 전체적인 성능을 저하시키는 원인이 된다. 따라서, 본 논문에서는 MPI의 지속 통신 메커니즘을 이용하여 병렬 프로세스 간 동기화 속도를 증가시킴으로써 유한차분시간영역 전산모사 프로그램에서의 MPI 통신 성능의 향상을 꾀하고, 그 결과를 그래프로 도시하였다. 또한 기존의 양방향 통신과 단방향 통신 메커니즘을 사용했을 때의 성능과 비교/분석하여, 병렬 유한차분시간영역 전산모사 프로그램에 있어서 지속 통신 메커니즘의 장/단점을 제시하고, 그 효용성에 관해 논의한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.4
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• pp.624-632
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• 2022

Relationship networks such as an interpersonal relationship network or navigation route search can be expressed in graph form. However, as the amount of data increase, there is a problem that it is difficult to search for the desired data when it is displayed on one screen. In this paper, we propose a visualization method for searching for people, searching for the shortest path between people, and using graphs to express an interpersonal relationship network with many nodes. Unlike the search for the shortest path in the routing table, the shortest path in the interpersonal relationship network should be changeable according to the intension or importance of the researcher or user who is analyzing it. To this end, the BFS algorithm was modified to apply the characteristics of the interpersonal relationship network. For the verification of the results, the data in the character relationship information of the Korean Classics DB in the Korean Classics Translation Institute was used.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.13 no.1
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• pp.51-62
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• 2022

AI-based speed prediction studies have been conducted quite actively. However, while the importance of explainable AI is emerging, the study of interpreting and reasoning the AI-based speed predictions has not been carried out much. Therefore, in this paper, 'Explainable Deep Graph Neural Network (GNN)' is devised to analyze the speed prediction and assess the nearby road influence for reasoning the critical contributions to a given road situation. The model's output was explained by comparing the differences in output before and after masking the input values of the GNN model. Using TOPIS traffic speed data, we applied our GNN models for the major congested roads in Seoul. We verified our approach through a traffic flow simulation by adjusting the most influential nearby roads' speed and observing the congestion's relief on the road of interest accordingly. This is meaningful in that our approach can be applied to the transportation network and traffic flow can be improved by controlling specific nearby roads based on the inference results.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.9
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• pp.381-386
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• 2023

Many existing test case generation researchers extract test cases from models. However, research on generating test cases from natural language requirements is required in practice. For this purpose, the combination of natural language analysis and requirements engineering is very necessary. However, Requirements analysis written in Korean is difficult due to the diverse meaning of sentence expressions. We research test case generation through natural language requirement definition analysis, C3Tree model, cause-effect graph, and decision table steps as one of the test case generation methods from Korean natural requirements. As an intermediate step, this paper generates test cases from C3Tree model-based decision tables using meta-modeling. This method has the advantage of being able to easily maintain the model-to-model and model-to-text transformation processes by modifying only the transformation rules. If an existing model is modified or a new model is added, only the model transformation rules can be maintained without changing the program algorithm. As a result of the evaluation, all combinations for the decision table were automatically generated as test cases.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.274-280
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• 2007

오디오 텍스처 합성은 주어진 짧은 오디오 클립으로부터 임의의 길이를 갖는 새로운 오디오 클립을 생성하는 방법이다. 이는 애니메이션이나 영화에서 비디오와 정확한 동기화를 이루는 사운드 효과를, 혹은 임의의 길이를 갖는 배경 음악을 효율적으로 만들 수 있는 방법이다. 최근 Lie Lu는 주어진 예제 오디오 클립을 여러 조각으로 나눈 후, 이 조각들을 그래프 형태로 연결하고, 생성된 그래프를 탐색하면서 임의의 길이를 가지는 오디오 클립을 합성하는 방법을 제안하였다. 비교적 간단한 방법으로도 원본 오디오 클립과 비슷한 느낌의 오디오 클립을 만들어낸다는 장점이 있지만, 이는 원본 내의 여러 오디오 조각들이 단지 지속적으로 연결되는 형태로 합성되기 때문에 종종 반복되는 느낌을 받는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 Lie Lu의 방법과는 달리 주어진 예제 오디오 클립을 직접 합성함으로써 반복성을 줄이면서도 원본과 비슷한 느낌을 갖는 결과 오디오 클립을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 특히 본 논문에서는 정확한 합성을 위하여 EM 최적화 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 합성 방법은 먼저 예제 오디오 클립을 일정 단위로 나누고 이렇게 나눠진 부분들을 일정 길이만큼 서로 겹쳐지게 합성하여 임의의 길이의 오디오 클립을 만든다. 그 후 만들어진 오디오 클립을 예제 오디오 클립과 부분 부분을 비교하여 확장된 오디오 클립과 최대한 비슷한 부분을 예제 오디오 클립에서 찾는다. 그 다음 찾아진 결과를 결과 오디오에 다시 합성하여 오디오 클립을 만든다. 이런 과정을 반복하여 최적화된 가장 적절한 결과값을 구한다. 이 결과는 분할된 부분들이 가장 자연스럽게 이어지는 결과가 된다. 본 논문에서는 최적화를 사용하여 오디오를 합성하기 때문에 합성 결과를 쉽게 조정할 수 있다는 장점이 있다. 최적화 문제에 특정 제약 조건을 넣음으로써 사용자가 원하는 부분의 음악이 결과 사운드의 특정 부분에 위치 할 수 있게 하고 이로써 특정 흐름을 만들어낼 수 있으며, 일부가 손실된 사운드 데이터의 복구를 가능하게 하는 등의 결과를 생성할 수 있다. EM 최적화를 사용한 오디오 텍스처 합성 방법은 기존의 합성 방법에 비해 질적인 측면에서 보다 좋은 결과를 생성할 수 있고, 비교적 반복이 덜한 패턴들을 만들어 낼 수 있다. 이를 입증하기 위해 이에 대한 사용자 설문 조사 결과가 제시된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.901-903
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• 2004

최근 유비쿼터스 게임의 성장과 더불어 이기종의 환경에서 새로운 기법들로 보여질 수 있는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이기종 환경에서 임의의 OpenGL 기반의 PC 게임이나 게임 뷰어가 있는데서 Java3D 형태로 재복원해서 볼 수 있는 방법을 제안한다. 결과적으로 구조적인 장면 그래프에서 사건을 처리하고, Parser에서 OpenGL Primitive들의 정점 정보를 해석해서 계층 구조를 변화시킴으로서 보다 빠른 실시간 렌더링을 구현하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.408-410
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• 2010

본 논문에서는 새로운 척도에 기반한 다노출 영상 융합 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 각 노출정도에 따른 픽셀값의 그래프가 컨벡스 형태를 갖는다는 성질과 대조 값의 차이를 고려한 MRF (Markov Random Field) 기반의 에너지 함수를 설계하고 그 에너지 함수를 그래프컷 (Graph cut) 으로 풀어 각 노출치 영상에 대한 가중치 맵 (weight map)을 형성한다. 그리고 가중치 맵을 곱한 각 영상을 더함으로써 융합된 영상을 얻는다. 제안한 컨벡스 성질을 기반으로 한 척도는 특정 컬러 성분이 다른 컬러 성분보다 먼저 과노출 상태에 도달 한 경우의 영역을 가중치 계산에서 제외할 수 있기 때문에 기존의 가중치 기반의 방법보다 정확한 가중치 맵을 형성할 수 있게 한다. 실험 결과 제안하는 방법은 기존의 다노출 영상 융합에 비해 보다 넓은 영역에서 원 영상의 정보를 더 잘 표현하는 것을 확인하였다.