• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.367-370
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• 2019

본 논문은 구매이력 데이터에서 상품간의 분류 체계를 고려하여 시퀀스 간의 유사도를 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 시퀀스란 두 항목간의 순서가 존재하는 데이터를 의미한다. 항목 간의 선후관계가 중요한 시퀀스 데이터에서는 두 시퀀스 간의 유사도를 정확히 정의하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 대표적인 시퀀스 유사도 측정 알고리즘인 편집 거리 알고리즘을 활용하여 구매이력 데이터에서 시퀀스 간의 유사도를 정의한다. 상품은 상품의 특성에 따라 항목 분류 체계에서 여러 범주로 분류된다. 이 경우 기존의 편집 거리 알고리즘에서 문자의 일치유무에 따라 단순히 0 또는 1을 부여하는 것은 부정확하다. 따라서 본 논문은 편집 거리 알고리즘의 수정 연산 중 대체 연산 비용 계산 시 항목 분류 트리를 사용하여 연산 비용이 0 에서 1 사이의 값을 가지도록 세분화하였다. 실험 결과 제안 방법은 대체 연산 비용 계산 시 두 문자가 다르면 단순히 1 을 부여하는 기존의 편집 거리 알고리즘에 비해 시퀀스 간의 유사도를 더 정확하게 계산함을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.2926-2928
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• 1999

원자력발전소 증기발생기 전열관 건전성 유지를 위하여 매 주기마다 실시하고 있는 비파괴검사의 일종인 와전류검사(ECT, Eddy Current Testing)의 주요 공정은 크게 3가지로 분류할 수 있다. 첫 번째는 전열관 상태검사를 위한 신호데이터 취득공정이고, 두 번째는 취득된 신효를 판독하여 전열관의 건전성 여부를 진단하는 평가공정, 세 번째는 평가공정에서 발생하는 데이터를 토대로 전열관 이력 및 상태를 유지관리하는 공정으로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 위의 세 번째 공정결과 생성되는 전열관 이력 및 상태자료를 데이터베이스화하여 유지 관리하고, 데이터베이스화된 내용을 바탕으로 전열관 상태 변화추이를 파악하는 기능, 현재까지 비 체계화된 모든 전열관의 이력자료를 다양한 보고서 형태로 출력할 수 있는 기능 둥을 제공하기 위한 "인트라넷 증기발생기 전열관 이력관리시스템"의 설계 및 구현과정 을 정 리 하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.195-199
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• 2008

본 논문은 택시들의 승차율을 높이고 승객들의 대기시간을 최소화하기 위하여 제주 택시들의 이동이력 데이터를 기반으로 하여 공차들을 승객을 만날 가능성이 많은 지역으로 배치하는 기법을 제시한다. 이동이력 데이터에 포함된 공차 보고와 승차 보고 수 사이의 스케일 차이를 극복하기 위하여 전체수와 영역내 합에 대한 비율로 정규화하는 방법을 설명하고 장단점을 분석한다. 또 시간대별, 요일별, 주간별 택시들의 승객 대기시간에 대한 통계 데이터에 기반하여 가장 수요와 공급이 적정하게 유지되는 시간구간을 발견하고 이 구간에 대한 택시 분포와 현재의 택시 분포의 차이에 의해 수요보다 공급이 많은 곳의 택시를 재배치한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.25 no.1
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• pp.61-69
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• 2009

This paper presents design and implementation of a system for effective visualizing driving history data of the Jeju taxi telematics system using Google Earth. It is possible to review the situation of all taxies or extract the trace of any taxi or search taxies driven through a region of interest.

• ETRI Journal
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• v.11 no.2
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• pp.120-136
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• 1989

최근의 데이터 베이스 응용분야에 있어서 시간에 따른 정보의 변화를 유지관리할 필요성이 대두되고 대용량의 기억장치 가격의 급속한 감소와 함께 이의 이용 기술이 향상되면서 시간주기에 따라 실세계의 상태에 대한 변경과정을 표현하는 시간 즉, 데이터의 변경이력을 지원하는 데이터베이스(Terporal Database)에 관심이 집중되고 있으며, 이러한 요구를 만족시키기 위한 여러 방법들이 연구되고 있다. 일반적으로 시간 지원 데이터베이스 모델은 지원되는 시간의 형태에 따라 Static, Static Rollback, Historical, Temporal, Revision 데이터베이스 모델로 나뉘어진다. 본 논문에서는 시간 및 변경이력을 지원하기 위한 데이터베이스 모델과 이를 위한 데이터베이스 시스템의 주요 설계 Issue들에 관하여 조사분석한 다음, Static Rollback 데이터베이스 모델을 기본으로 하는 "$SR^2DBS$: 시간 지원 데이터베이스 시스팀"의 설계 및 구현에 관하여 기술하였다. $SR^2DBS$은 기존의 관계형 데이터 베이스 시스팀"의 모델을 시간 애트리뷰트를 추가시킴으로서 데이터 베이스의 변경이력관리를 가능케 한 Direct Manipulation Database Processing System으로 데이터베이스의 현상태 뿐만 아니라 시간에 따른 변경이력에 대해서 Screenoriented Relation Browsing & Editing 기능을 제공하며, 다음과 같은 특징을 갖는다. - Screen oriented Processing - Directi-Manipulation of Objects - Object & Revision History of Interest Visibility - Rapid Reversible Actions - Transaction Time & Revision Number Supporting - Roll-back Query Supporting - Han-gul Data Supporting - Two level Storage Structure(Current Version & History Versions)

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.11 no.6
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• pp.40-48
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• 2012

In this paper, we suggests methods for determining optimal representative value and the optimal size of historical data for reliable travel speed prediction. To evaluate the performance of the proposed method in real world environments, we did field tests at four roadway links in Seoul on Tuesday and Sunday. According to the results of applying the methods to historical data of Central Traffic Information Center, the optimal representative value were analyzed to be average and weighted average. Second, it was analyzed that 2 months data is the optimal size of historical data used for travel speed prediction.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.17D no.2
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• pp.87-102
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• 2010

A vast amount of traffic data is produced every day from detection devices but this data includes a considerable amount of errors and missing values. Moreover, this information is periodically deleted before it could be used as important analysis information. Therefore, this paper discusses the implementation of an integrated traffic history database system that continuously stores the traffic data as a multidimensional model and increases the validity and completeness of the data via a flow of processing steps, and provides a what-if analysis function. The implemented system provides various techniques to correct errors and missing data patterns, and a what-if analysis function that enables the analysis of results under various conditions by allowing the flexible definition of various process related environment variables and combinations of the processing flows. Such what-if analysis functions dramatically increase the usability of traffic data but are not provided by other traffic data systems. Experimantal results for cleaning the traffic history data showed that it provides superior performance in terms of validity and completeness.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.9
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• pp.363-372
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• 2019

A sequence refers to data in which the order exists on the two items, and purchase transaction data in which the products purchased by one customer are listed is one of the representative sequence data. In general, all goods have a product taxonomy, such as category/ sub-category/ sub-sub category, and if they are similar to each other, they are classified into the same category according to their characteristics. Therefore, in this paper, we not only consider the purchase order of products to compare two purchase transaction sequences, but also calculate their similarity by giving a higher score if they are in the same category in spite of their difference. Especially, in order to choose the best similarity measure that directly affects the calculation performance of the purchase transaction sequences, we have compared the performance of three representative similarity measures, the Levenshtein distance, dynamic time warping distance, and the Needleman-Wunsch similarity. We have extended the existing methods to take into account the product taxonomy. For conventional similarity measures, the comparison of goods in two sequences is calculated by simply assigning a value of 0 or 1 according to whether or not the product is matched. However, the proposed method is subdivided to have a value between 0 and 1 using the product taxonomy tree to give a different degree of relevance between the two products, even if they are different products. Through experiments, we have confirmed that the proposed method was measured the similarity more accurately than the previous method. Furthermore, we have confirmed that dynamic time warping distance was the most suitable measure because it considered the degree of association of the product in the sequence and showed good performance for two sequences with different lengths.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.116-118
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• 2000

의료영상 저장 전송 시스템에서 환자의 이력 영상은 시간이 지나면서 데이터의 양이 급격히 증가하므로 자기 디스크에서 제 3의 저장 장치로 데이터를 옮기고 있다. 일정한 보존 기간이 경과하면 옮기는 기존의 이동 방법은 곧 검색될 영상을 자기 디스크에서 제 3의 저장 장치로 옮길 가능성이 높다. 이 문제점을 해결하기 위해서 이력 영상의 검색 속도를 향상시키는 두 가지 이동 기법 AIP와 EAIP 제안하였다. 두 기법 모두 기존의 방법보다 검색 속도가 우수하였다. 제안하는 두 가지 이동 기법 사이의 질의 처리 속도를 비교하였는데 EAIP가 우수하였다. 또한, EAIP 이동 기법을 이용한 이동 실행기를 구현하였다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.226-229
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• 2003