• 정보과학회 논문지
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• 제44권4호
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• pp.383-391
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• 2017

빅데이터 시대가 도래 하면서 시맨틱 데이터의 양이 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 대용량 시맨틱 데이터에서 의미 있는 암묵적 정보를 추론하기 위해서 지식 사용자의 경험적 지식을 기반으로 작성된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 규칙들을 활용하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 단일 노드의 추론 시스템들은 대용량 데이터 처리에 한계가 있고, 다중 노드 기반의 분산 추론 시스템들은 네트워크 셔플링으로 인해 성능이 저하되는 문제점들이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 시스템들의 한계를 극복하고 보다 효율적인 분산 추론 방법을 제안한다. 또한 네트워크 셔플링을 최소화 할 수 있는 데이터 파티셔닝 전략을 소개하고, 점증적 추론에서 사용되는 추가된 새로운 데이터의 선별과 추론 규칙의 순서결정으로 추론 과정을 최적화 할 수 있는 방법에 대해 설명한다. 제안하는 방법의 성능을 측적하기 위해 약 2억 트리플로 구성된 WiseKB 온톨로지와 84개의 사용자 정의 규칙을 이용한 실험에서 32.7분이 소요되었다. 또한 LUBM 벤치 마크 데이터를 이용한 실험에서 맵-리듀스 방식에 비해 최대 2배 높은 성능을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.755-761
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• 2014

콘크리트의 크리프와 건조수축 변형에 대한 내적 혹은 외적 구속은 크리프 발생 응력조건을 변화시키며 이에 따라 크리프 변형의 발생은 응력변화에 종속적으로 변화한다. 시간이력 하중을 받는 크리프 거동문제로서 이해되는 이러한 크리프 거동현상의 수학적 모델링은 일반적으로 재하시의 콘크리트 재령과 물성값 및 하중이력을 기본 구성인자로 고려하여 시간적분 혹은 점증적 형태로 유도되었다. 본 논문에서는 시간이력하중을 받는 크리프 모델 가운데 단일 크리프 곡선을 사용하는 초기 크리프 모델인 평행 크리프 법의 단순성을 고려하여 이 방법이 갖는 단점과 한계성을 극복하고 성능을 개선한 평행 크리프 법을 유도하였다. 유도된 크리프 모델의 성질을 분석하고 예측 성능을 검증하기 위한 목적으로 원통형 콘크리트 공시체를 제작하고 시간이력 하중 하의 크리프 실험을 수행하였다. 끝으로, 콘크리트 공시체의 크리프 변형으로 인한 초기하중의 변화가 공시체의 재령에 따른 거동에 미치는 영향정도를 실험을 통해 분석하였으며, 크리프 시험기의 스프링계수를 측정하여 이로 인한 실험오차를 보정하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.426-433
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• 1994

본 논문에서는 트리의 점증적인 합성에 의하여 파싱을 진행시켜 나가는 파싱 방법을 소개하며 이의 한국어 파싱에의 응용을 살펴 본다. 이와 같은 트리 합성 파싱(tree combining parsing)을 지원하기 위한 문법인 트리 합성 문법(Tree Combining Grammar)을 소개한다. 우리는 먼저 문맥 자유 문법을 작성한 후 이로부터 자동적인 변환에 의하여 트리 합성 문법을 얻는 과정을 취한다. 따라서 트리 합성 파싱은 일종의 문맥 자유 파싱(context-free parsing)으로 볼 수 있으나 점증성(incremental), 하향성(top-down), 상향성(bottom-up), 유연성(flexible) 등과 같은 장점을 갖고 있다. 트리 합성 파싱의 유연성을 기반으로 하여 부분 자유 어순, 중심어 후행성과 같은 특성을 가진 한국어를 효과적으로 파싱할 수 있도록 트리 합성 파싱을 확장하는 방법을 살펴본다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.135-138
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• 2002

This paper addresses incremental learning method for regression. SVM(support vector machine) is a recently proposed learning method. In general training a support vector machine requires solving a QP (quadratic programing) problem. For very large dataset or incremental dataset, solving QP problems may be inconvenient. So this paper presents an incremental support vector learning method for function approximation problems.

• 한국식품영양과학회지
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• 제30권6호
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• pp.1060-1067
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• 2001

깍두기에 여러 가지 점증제를 첨가하여 2$0^{\circ}C$에서 숙성시키면서 이화학적, 관능적 특성을 측정한 결과는 다음과 같다. 산도는 점증제 첨가군이 대조군보다 높았으나 숙성 말기 (숙성 7일)에 xanthan gum 첨가군과, 산처리 전분은 대조군보다 낮았다. 유리당 함량은 점증제 첨가군이 담금 직후에는 대조군보다 높았으나 숙성됨에 따라 크게 감소하여 숙성 7일에는 xanthan gum을 제외한 모든 점증제가 대조군보다 낮았다. 주요 유리당으로는 대조군과 점증제 첨가군 모두 포도당과 과당이었으며, 이들 당의 함량은 숙성 기간이 경과됨에 따라 감소하였으나, 만니톨은 증가하였다. 점도는 담금직 후에는 점증제 첨가군이 대조군에 비해 높았으나 숙성초기에 급격히 감소하여 대조군과 유사하였으나 xanthan gum 첨가군의 점도는 대조군보다 매우 높았고 숙성이 진행되어도 점도의 감소정도가 적어 초기 점도를 유지하였다. 경도는 숙성이 진행되면서 감소하였으나 찹쌀, 인산가교전분, xanthan gum 첨가군은 숙성 7일에 대조군에 비해 유의적으로 높았다(p<0.05). 관능적 특성으로 신냄새, 신맛, 감칠맛은 모든 처리군에서 유의적인 차이는 없었다. 군냄새는 숙성 5일에 찹쌀, 밀가루, 산처리 전분 첨가군은 대조군에 비해 유의적으로 높았으며, xanthan gum, 인산가교 전분, 초산아디피산 전분은 유의적인 차이가 없었다. 전분맛은 xanthan gum 첨가군이 숙성 3일 이후에 대조군에 비해 유의적으로 높았다 (p<0.05). 점도는 숙성이 경과됨에 따라 유의적으로 낮아졌 으나 인산가교 전분과 xanthan gum 첨가군은 유의적으로 높았다. 경도는 찹쌀, 초산아디피산 전분, 인산가교 전분 첨가군이 유의적으로 낮았고, xanthan gum 첨가군은 숙성기간이 경과되어도 경도가 높게 유지되었다(p<0.05). 전반적인 기호도는 숙성 7일에 찹쌀, 밀가루, 옥수수 전분 첨가군이 대조군에 비해 유의적으로 낮은 점수를 나타내었고, 산처리 전분, 인산가교 전분, xanthan gum 첨가군은 대조군과 차이가 없었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권7호
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• pp.524-536
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• 2001

본 논문에서는 다수의 페이지로 구성된 복잡한 구조의 문서로부터 SGML/XML에 기반한 전자 문서를 생성하기 위한 구문론적인 구조분석 방법을 제안한다. 특히 제안된 파싱 기법은 텍스트 라인을 기본 단위로 하는 기존 연구보다 논리적인 계층 구조를 보다 정확하고 빠르게 생성하기 위하여 텍스터 영역의 계층적인 트리 구조를 입력으로 받아들인다. 또한 문서 유형의 논리적인 구조 정보와 기하적인 특성을 효과적으로 기술할 수 있는 문서모델을 정의하고, 이의 자동 생성과 점증적인 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 과학 기술 논문으로부터 스캐닝한 372개의 논문 연상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 기존 연구와 달리 다수의 문서 영상으로 구성된 문서에 대하여 논리적인 구조분석과 문서 모델의 자동 생성을 효율적으로 지원하였다. 특히 제안된 방법은 논리적인 구조분석의 최종 결과로서 SGML/XML 문서를 생성하기 때문에 문서의 재 사용성과 호환성을 높인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.102-104
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• 2011

서로 다른 XML 스키마를 바탕으로 작성된 XML 문서간의 비교 및 검색을 위해서는 두 스키마 사이의 연관관계를 계산하는 스키마 매칭 과정이 필수적이다. 스키마 매칭방법으로는 구조적 연관성을 비교하는 방법, 의미적 연관성을 계산하는 방법, 타입의 연관성을 계산하는 방법이 존재한다. 또한, 자동분류기법을 사용하여 연관성을 계산하는 방법도 존재한다. 본 논문에서는 XML 문서의 비교을 위한 효율적인 스키마 매칭 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 구성된다. 먼저 자동분류기법을 사용하여 단말노드 사이의 매칭정도를 계산한다. 또한 의미적, 구조적, 타입의 연관성도 계산하여 최적의 매칭결과를 선택한다. 특히 의미적 연관성은 사용자 피드백에 의해 점증적으로 갱신되는 온톨로지에 기반한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.103-106
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• 2000

본 논문에서는 문서 영상으로부터 전자 문서를 자동 생성하기 위한 논리적인 구조 분석을 효율적으로 지원하기 위하여 문서 모델의 자동 생성과 점증적인 학습 기법을 제안한다. 이를 위하여 문서 유형의 논리적인 구조 정보와 기하적인 특성을 효과적으로 기술할 수 있는 문서 모델을 정의한다. 특히 제안된 방법은 문서 모델의 생성 결과로부터 SGML DTD와 DSSSL 스타일 시트를 생성하기 때문에 문서의 재 사용성과 호환성을 지원한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1029-1032
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• 2001

자기구성 특징지도(Self-Organizing feature Map : SOM) 및 $L^*$ 등의 자가 학습 신경망의 알고리즘들은 학습 결과 중에 바람직하지 못한 뒤틀림 현상(cross-over)을 생성하게 되므로 재학습으로 인한 전반적인 학습 시간의 지연을 초래한다. 이 논문에서는 비교적 학습 속도가 빠른 $L^*$의 점증적 학습 구조를 기본으로 하여 뒤틀림 현상 방지를 목적으로 초기 학습 단계에서 학습 가중치들의 노드들을 재조정하는 개선된 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘의 실험 결과는 모두 정상적인 학습 결과를 보이고 학습의 시행 착오적인 재실행이 없으므로 전반적인 학습 속도는 기존의 알고리즘보다 빠르게 됨을 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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• pp.112-117
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• 1998

CERN에서 1992년 웹이 발표된 이후 기업내 정보 환경에 많은 변화중 가장 두드러진 부분이 인트라넷/익스트라넷 환경으로 대표되는 기업내 정보시스템이다. 이 환경을 통하여 수많은 사용자에게 내부의 정보를 지역과 클라이언트에 관계없이 제공하고 있으므로 기업내 데이터베이스를 연동하는 것이 중요한 비중을 차지했다. 그러나 과거의 기술로는 데이터베이스 연동시 상태정보를 지속적으로 유지할 수 없었고, 이로 인해 웹을 통한 서버와 다수의 클라이언트의 공동 작업 수행시 데이터에 대한 일관성 관리할 수 없었다. 본 논문에서는 새로운 웹과 데이터베이스의 연동을 사용하여 지속적인 상태유지를 가능하게 하고 여기에서 발생하는 공유데이터에 대한 일관성 유지를 기존 낙관적 병행제어 알고리즘인 후진(Backward) 및 전지(Foreword) 방법 대신 실시간 공유데이터의 공동작업에 적합한 점증적 갱신 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 검증단계에서 충돌연산으로 인한 재시작을 줄이며, 사전에 불필요한 재시작을 방지하는 방법으로 자료갱신시 다른 클라이언트들에게 변경을 통보하며, 무효화 작업을 각 클라이언트에서 수행함으로써 서버의 부하를 줄일 수 있다.