• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.453-457
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• 2005

3차원 지형공간정보체계에 대한 관심의 증가와 함께 도심지의 3차원 모델링에 관한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 단색영상을 용하여 영역기반정합이나 형상기반정합을 실시하던 기존의 3차원 모델링 기법은 오정합이 많이 발생할 수 있으며, 모델링에 소요되는 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 3D 모델링에 대한 접근법의 하나의 단계로서 컬러영상으로부터 경계정보와 색상정보를 활용하여 동일건물을 인식하는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 경계정보에 대해서는 보완된 Hausdorff 거리 개념을 사용하였으며, 색상정보에 대해서는 수정된 컬러 인덱싱 기법을 사용하였다 IKONOS영상을 사용하여 실험을 실시한 결과 두 가지 정보를 각각 단독으로 사용하는 경우 보다는 두 가지 정보를 조합하여 사용하는 경우 인식이 보다 효과적으로 이루어지는 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.219-226
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• 1997

에이전트는 분산 환경에서 작업을 수행하는 지적인 특성을 갖는 응용 프로그램으로 정의되며, 연구 분야에 따라 다양한 의미로 해석이 가능하다. 그중에서 로봇 에이전트는 전세계에 산재된 방대한 양의 정보를 스스로 추적하며 새로운 정보를 찾는다. 로봇 에이전트에 대한 기존의 연구는 대부분 통계적인 목적이나 검색엔진을 위한 데이터의 수집을 목적으로 사용되었다. 많은 정보를 수집하기 위해 더 높은 성능의 로봇 에이전트들이 제작되었고, 이러한 프로그램들이 팽창하면서 네트워크를 과부하시키는 현상을 초래하게 되었다. 재귀적인 방법으로 수행되는 로봇 에이전트의 사용을 억제하기 위한 연구들이 많이 발표되었으나, 수동적인 방법에 의존하는 연구가 대부분이며 대표적인 것이 로봇 배제를 위한 표준안 정도이다. 본 연구에서는 이러한 로봇 에이전트의 문제점을 개선하여, 서버와 클라이언트간에 대화형으로 수행되는 인덱스 로봇 에이전트를 제안하며, 사용자의 요구에 따라 수행되는 로봇 에이전트에 의한 정보 획득의 방법을 시도하여 네트워크의 과부하를 억제하면서도 정보의 신뢰성과 정확성을 보장한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.623-627
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• 2007

웹 2.0이 등장하면서, 인터넷은 데이터에 대찬 효과적 표현을 위할 시맨틱웹 정보화 사용자 중심의 정보 표현에 대한 패러다임이 등장하면서, 유투브, 세컨드라이프 등의 서비스 모델이 등장하기 시작하였다. UCI는 인터넷에서 디지털 콘텐츠에 대한 식별 체계 기능을 하며, 다양한 콘텐츠 유통 모델을 지원하는 체계로 2003년부터 본격적인 서비스를 시작하였다. UCI는 URN을 기반으로 서비스 체계를 완성하여 2007년 현재 15개 RA와 15백만개 이상의 콘텐츠에 대한 서비스를 제공하는 커다란 데이터 운명을 지원하고 있다. 웹 2.0의 다양한 메쉬업 서비스를 지원하기 위하여 UCI는 2가지 측면의 기술적 보완이 이루어졌는데, 하나는 UCL의 등장이며, 또 다른 하나는 콘텐츠 추적에 대한 BM을 제공하는 것이다. UCL은 UCC와 같이 사용자 중심의 인터넷 서비스를 쉽게 제공하기 위한 UCI 콘텐츠 인덱싱 정보를 콘텐츠 저작 도구를 통하며 제공함으로써, 쉽고 생산적인 콘텐츠 생성을 지원하는 것이다. 콘텐츠 추적은 콘텐츠를 분야별 엔티티를 통한 서비스 체계를 지원하는 BM의 특성들 가진 것으로, 콘텐츠 레파지토리의 프레임에 UCI를 제공하여 콘텐츠에 대한 일관된 관리 및 추적을 제공하는 것이다. UCI는 지속적으로 새로운 패러다임에 맞는 BM을 제공할 수 있는 기술들 개발하고 있으며, 콘텐츠 유통 체계의 인프라 서비스를 제공하고 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.328-331
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• 2000

In this paper , we propose a texture feature extraction method of reduce the massive computational time on extracting texture, features of large sized medical such as MRI, CT-scan , and an index structure, called GLTFT, to speed up the retrieval performance. For these, the original image is transformed into a compressed image by Wavelet transform , and textural features such as contrast, energy, entropy, and homogeneity of the compressed image is extracted by using GLCM(Gray Level Co-occurrence Metrix) . The proposed index structure is organized by using the textural features. The processing in compressed domain can give the solution of storage space and the reduction of computational time of feature extracting . And , by GLTFT index structure, image retrieval performance can be expected to be improved by reducing the retrieval range . Our experiment on 270 MRIs as image database shows that shows that such expectation can be got.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.586-588
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• 2002

본 논문에서는 높은 대역폭(Bandwidth)을 가지는 싱글채널(Single Channel)로 결합될 수 없는 낮은 대역폭의 멀티채널(Multi Channel) 환경에서의 브로드캐스트(Broadcast)를 위한 효과적인 인덱스 방법을 제안한다. 최근에 들어 멀티채널에서 데이터 브로드캐스트의 인덱스 방법에 대한 많은 연구가 행하여 졌는데, 트리구조의 사용 여부에 따라 두 가지 방법으로 구분해 볼 수 있다. 트리 구조를 이용한 방법은 서버의 부담을 증가시키지만 트리 구조를 이용하지 않은 방법보다 모바일 유저에게 낮은 대기시간을 제공할 수 있다. 이 논문에서는 기존의 방법들이 가지는 채널의 수나 데이터의 크기에 제한을 두는 단점을 해결하고 접근 빈도가 높은 데이터에 대한 인덱스들의 반복 정도를 높여서 모든 인덱스에 대한 대기시간(Latency)의 평균값을 현저하게 줄일 수 있는 효과적인 인덱스 스케줄 생성 방법을 제시한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.1
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• pp.44-49
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• 2010

In this paper, we first address the problems associated with indexing and searching for reduced-dimensional vectors, which are reduced by using a combination of angle approximation and dimension grouping. Then, we propose a novel method to solve the problems. We also show the superiority of the proposed method by performing extensive experiments with synthetic and real-life data sets.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.11B
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• pp.1939-1947
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• 2000

본 논문에서는 명령어의 효율적인 페치를 위해 분기 타겟 주소 전체를 사용하지 않고 캐쉬 메모리(cache memory) 내의 적은 비트 수로 인덱싱 하여 한 클럭 사이클 안에 최대 4개의 명령어를 다음 파이프라인으로 보내줄 수 있는 방법을 제시한다. 본 프리페치 유닛은 크게 나누어 3개의 영역으로 나눌 수 있는데, 분기에 관련하여 미리 부분적으로 명령어를 디코드 하는 프리디코드(predecode) 블록, 타겟 주소(NTA : Next Target Address) 테이블 영역을 추가시킨 명령어 캐쉬(instruction cache) 블록, 전체 유닛을 제어하고 가상 주소를 관리하는 프리페치(prefetch) 블록으로 나누어진다. 사용된 명령어들은 SPARC(Scalable Processor ARChitecture) V9에 기준 하였고 구현은 Verilog-HDL(Hardwave Description Language)을 사용하여 기능 수준으로 기술되고 검증되었다. 구현된 프리페치 유닛은 명령어 흐름에 분기가 존재하더라도 단일 사이클 안에 4개까지의 명령어들을 정확한 예측 하에 다음 파이프라인으로 보내줄 수 있다. 또한 NTA를 사용한 방법은 같은 수의 레지스터 비트를 사용하였을 때 BTB(Branch Target Buffer)를 사용하는 방법과 비교하여 2배정도 많은 개수의 분기 명령 주소를 저장할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.183-188
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• 2006

허밍을 통한 유사 검색 질의가 주어질 때 효과적으로 음악 데이터베이스를 검색하는 시스템에 대한 연구는 다양한 방향으로 진행되어 왔다. 최근에는 음악 데이터와 허밍 질의를 시계열 데이터로 보고 시계열 데이터 유사 검색과 관련하여 제안되어 왔던 여러 가지 거리 척도(distance measure)나 인덱싱 기법등을 적용하여 효과적으로 질의를 처리하려는 시도가 계속 되고 있다. 허밍 질의의 특성을 고려한 균일 스케일링(Uniform Scaling)을 사용하여 효과적인 유사 검색을 하는 방법은 가장 최근 제시된 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 허밍을 통한 유사 검색 시스템인 Humming BIRD(Humming Based similaR miDi music retrieval system)를 제안하고 구현하였다. 슬라이딩 윈도우를 사용하여 음악의 임의의 부분에 대한 허밍 질의를 처리할 수 있도록 하였으며 효율적인 검색을 위해 중심을 일치시킨(center-aligned) 균일 스케일링을 제안하고 이 거리의 하한을 계산하는 하계 함수를 사용하여 탐색 공간(search space)을 효과적으로 줄여 더 빠르고 효과적인 유사 검색을 가능하도록 하였으며 실험을 통해 중심을 일치시킨된 균일 스케일링이 이전과 같은 검색 결과를 얻으면서도 효과적으로 검색함을 탐색 공간을 줄이는 가지치기 성능을 비교함으로써 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.51-55
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• 2006

시맨틱 웹은 현재 웹의 확장된 개념으로 사람뿐만 아니라 컴퓨터 스스로가 데이터를 이해하고 처리할 수 있도록 정보에 의미를 부여하는 것이다. 시맨틱 웹 데이터를 기술하는 RDF를 통해 메타데이터를 표현하고 의미론적 추론이 가능하게 되었다. 따라서 기존에 일반 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 키워드 검색 방법을 시맨틱 웹 데이터인 RDF/RDF 스키마에 적용함으로써 차세대 웹으로 인식되고 있는 시맨틱 웹을 일반 사용자도 쉽게 활용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 RDF 문서의 효율적인 검색을 위해 RDF 인스턴스와 RDF 스키마 정보를 저장하고, 키워드, 속성, 클래스 타입의 복합 조건 검색을 만족시키는 키워드 인덱스와 스키마 테이블 구조를 제안한다. 본 논문에서 제안한 구조는 다양한 조건들을 만족하는 리소스 정보의 빠르고 정확한 검색이 가능하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.45-50
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• 2006

정보의 단순한 연결뿐만 아니라 의미적인 연결 관계를 표현하는 시맨틱 웹에서 RDF와 RDFS만으로는 정보간의 다양한 의미적 관계를 나타내기가 힘들다. 따라서 정보간의 의미적 관계를 보다 명확하게 필요로 하는 분산 환경에서는 시맨틱 웹 언어의 표준으로 인식되고 있는 OWL로 표현된 시맨틱 웹 데이터를 위한 저장 구조가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 분산 환경을 고려하여 OWL이 표현하는 다양한 의미적 관계를 이용한 질의 처리를 지원하는 저장 구조를 제안한다. 그리고 OWL에 정의된 클래스 간의 계층 관계를 이용한 질의의 효율적인 처리를 위한 인덱스 구조와 처리 전략을 제안한다.