• 제목/요약/키워드: 점증적 갱신

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온톨로지의 점증적 갱신에 기반한 스키마 매칭 (Schema Matching Based on An Incremental Ontology Update)

  • 이준승;이경호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.37-39
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    • 2004
  • 본 논문은 점증적으로 갱신되는 온톨로지에 기반한 스키마 매칭 알고리즘을 제안한다. 스키마 매칭에 사용되는 온톨로지는 전운가에 의하여 작성된 정적인 것으로 모든 어휘관계를 포괄하기는 힘들다. 제안된 방법은 이전의 매칭 결과와 사용자 피드백에 따라 점증적으로 온틀로지를 갱신하여 매칭의 성능을 향상시킨다. 특히, 제안된 온톨로지는 분할, 병합 관계를 기술하고 있어 단순한 애칭관계분만 아니라 복합매칭관계 추출을 가능케 한다. 성능평가를 위한 실험결과 점증적 온틀로지의 적용이 매칭 성능을 매우 향상시킴을 알 수 있었다.

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점증적인 맵 갱신을 지원하는 DB 기반 내비게이션의 성능 향상을 위한 데이터 단편화 방지 기법 (Data Fragmentation Protection Technique for the Performance Enhancement of DB-Based Navigation Supporting Incremental Map Update)

  • 김용호;김재광;진성일
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제9권3호
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    • pp.77-82
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    • 2020
  • 차량에 탑재된 내비게이션의 대부분은 복잡한 구조의 PSF(Physical Storage Format) 파일 기반으로 개발되어 점증적 맵 갱신을 지원하기 어렵다. 이를 해결하기 위한 차세대 내비게이션 방법의 하나로서 DB 기반의 내비게이션 기술이 주목받고 있다. 점진적 맵 갱신을 지원하는 DB 기반 내비게이션 구현에 있어 지속적인 맵 데이터 갱신으로 인한 데이터 단편화현상으로 데이터 접근 비용이 증가할 수 있어 검색 성능의 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 점증적 맵 갱신을 지원하는 DB 기반 내비게이션의 성능 향상 방법의 하나로 데이터 단편화 방지 기법을 제시하고 실제 구현을 통하여 성능 향상 효과가 있음을 검증하였다.

연속적인 윤곽선 계산을 위한 최적 알고리즘 (An Optimal Algorithm for Computing a Sequence of Silhouettes)

  • 김구진;백낙훈
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.17-24
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    • 2003
  • 본 논문에서는 주어진 경로를 따라 이동하는 관측점으로부터 다면체 모델의 윤곽선을 계산하기 위한 최적 알고리즘 (optimal algorithm)으로서 점증적 갱신 알고리즘 (incremental update algorithm)을 제안한다. 전처리 과정에서는, 윤곽선을 계산할 프레임(frame)의 갯수가 f라 할 때 각 프레임 j, 0 $\leq$ j < f,에 대해 그 전 프레임 j - 1 에서 이미 구한 윤곽선에 추가되거나 제거되어야 할 에지의 리스트를 계산한다. 이것은 모델의 각 에지가 윤곽선에 포함되기 시작하는 프레임과 윤곽선으로부터 제거되는 프레임의 범위를 계산함으로써 수행된다. 점증적 갱신 알고리즘은 전처리 과정에서 구성한 에지 리스트를 이용하여 f 프레임의 윤곽선을 효율적이고 안정적으로 추출할 수 있으며, 각 프레임마다 전 프레임의 윤곽선 에지 리스트와 여기에 추가 또는 제거되어야 할 에지의 리스트만을 검색하므로 시간 복잡도(time complexity)의 측면에서 최적 알고리즘이다.

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Intranet 환경에서 복제일관성을 위한 점진적 갱신 알고리즘의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Incremental Updata Algorithm for Replication Consistency in Intranet)

  • 함병훈;서창석;이기택;이병욱
    • 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.

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자동분류와 사용자업데이트를 이용한 스키마 매칭 (Automatic Scheme Matching using Classification and User update)

  • 이명주;신현두;박소라;황수찬
    • 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.

XML 문서의 변환을 위한 온톨로지 갱신 기반 XML 스키마 매칭 (XML Schema Matching based on Ontology Update for the Transformation of XML Documents)

  • 이경호;이준승
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제33권7호
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    • pp.727-740
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    • 2006
  • 서로 다른 XML 스키마로 작성된 XML 문서간의 변환을 위해서는 두 스키마 사이의 의미적 연관관계를 계산하는 스키마 매칭 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 XML 문서의 변환을 위한 효율적인 스키마 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 단계로 구성된다. 먼저 제안된 온톨로지와 어휘 유사도에 기반하여 단말노드 사이의 후보매칭을 계산한다. 또한 문맥 정보를 반영하는 제안된 경로 유사도 비교를 통해 후보매칭간계 중에서 최종 매칭 결과를 선택한다. 특히 제안된 방법은 기존 연구와 달리 사용자 피드백에 의해 점증적으로 갱신되는 온톨로지에 기반한다. 제안된 온톨로지는 IsA나 PartOf와 같은 다양한 관계를 표현할 수 있기 때문에 일대일 매칭은 물론이고 다대일 및 일대다 관계의 복합매칭을 계산할 수 있다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 다양한 도메인의 XML 스키마를 대상으로 실험한 결과, 평균 97%의 정확률과 83%의 재현율을 나타내어 기존 연구보다 우수하였다. 특히 제안된 온톨로지의 갱신을 통하여 약 9%의 성능 향상을 확인할 수 있었다.

시공간 데이타베이스의 엔트로피 기반 동적 히스토그램 (Entropy-based Dynamic Histogram for Spatio-temporal Databases)

  • 박현규;손진현;김명호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제30권2호
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    • pp.176-183
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    • 2003
  • 질의 최적화에 사용하기 위한 선택도 추정 방법은 히스토그램, 샘플링 그리고 패러미터에 의한 요약 방법 등이 제시되고 있다. 히스토그램을 이용한 선택도 추정은 상용 데이타베이스 시스템에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이지만, 이동 객체를 위한 시공간 데이타베이스에서는 데이타 분포가 지속적으로 변화함으로써 기존의 히스토그램 방법을 이용하는 것은 제한이 많게 된다. 특히 미래 질의를 위해서는 데이타 갱신을 반영하는 동적 관리가 가능하며, 정화도를 유지할 수 있는 다른 접근 방법이 필요하다. 따라서 시공간 객체를 위한 선택도 추정 방법은 질의 술어가 요구하는 데이타 분포에 대한 히스토그램이 필요하며, 본 논문에서는 미래의 시공간 영역 질의 술어에 대하여 신속히 히스토그램을 생성할 수 있도록 쌍대성과 한계 분포 방법을 이용한 히스토그램을 제안한다. 쌍대 공간에서 이동 객체에 대한 데이타 시놉시스를 이용하여 구성된 시공간 히스토그램은 이동 궤적의 선형성이 유지하는 시간 동안 정확성을 보장하면서 빠른 시간에 생성이 가능하다. 또한 동적 갱신을 점증적으로 지원함으로써 효율적으로 갱신된 정보를 반영할 수 있고 추정 결과의 정확성을 향상시킬 수 있다.

축구 비디오에서 ULBP와 SRC를 이용한 얼굴인식기반의 선수 식별 (A Face Recognition Based Player Identification via ULBP and SRC in Soccer Videos)

  • 정호석;이종욱;이한성;박대희
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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    • pp.446-449
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    • 2011
  • 얼굴 인식 성능을 저해하는 환경으로 인한 축구 비디오에서의 낮은 선수 인식률과 제한된 해공간의 문제점을 해결하는 차원에서 본 논문에서는 다음과 같은 특징을 갖는 얼굴 인식 기반의 축구선수 인식 방법론을 제안한다: 1) 조명 변화에 민감하지 않은 얼굴 표현 방법인 ULBP를 사용하여 얼굴 인식 성능을 향상시킨다; 2) 얼굴 인식 성능을 저해하는 다양한 환경에서도 이미 강인한 성능이 검증된 SRC를 선수 식별 과정에 적용함으로써 안정적이고 높은 선수 식별 성능을 보장한다; 3) 클로즈업 샷뿐만 아니라 미디엄 샷의 정면, 준정면, 측면 얼굴 이미지를 대상으로 선수 식별의 해공간을 확장한다; 4) SRC의 점증적 갱신 학습 능력으로 축구 선수 얼굴 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응한다. 실제 2010년 남아프리카 공화국 월드컵의 스페인 경기를 대상으로 제안된 방법론의 성능을 실험적으로 검증한다.

감시 시스템에서의 비정상 소리 탐지 및 식별 (Abnormal Sound Detection and Identification in Surveillance System)

  • 주영민;이의종;김정식;오승근;박대희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.592-595
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    • 2010
  • 본 논문에서는 감시카메라 환경에서 취득한 오디오 데이터를 입력으로 하여, 비정상 상황을 인식하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 단일클래스 SVM의 대표적인 모델인 SVDD와 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC를 계층적으로 결합한 구조로써, 첫 번째 계층에서는 SVDD로 비정상 소리를 신속하게 탐지하여 관리자에게 알람 경고하고, 두 번째 계층의 SRC는 탐지된 비정상 소리를 유형별로 세분화 식별하여 관리자에게 비상 상황을 보고함으로써 관리자의 위기 상황 대처를 돕는다. 제안된 시스템은 실시간 처리가 가능하며, 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 비정상 오디오 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.

데이터 마이닝을 위한 개선된 직사각형 분해 알고리즘 (An Improved Rectangular Decomposition Algorithm for Data Mining)

  • 송지영;임영희;박대희
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권3호
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    • pp.265-272
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    • 2003
  • 본 논문에서는 동적으로 변화하는 대용량의 데이터베이스로부터 보다 현실적인 데이터 마이닝의 수행을 가능케 하기 위하여 기존의 직사각형분해 알고리즘을 개선한 새로운 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 이진 행렬을 이분(bipartite) 그래프로 변환하고, 변환된 이분 그래프에서 이분클리크(biclique)를 찾음으로써 직사각형 분해를 수행한다 제안된 알고리즘은 새롭게 유도된 수학적 정리들을 바탕으로 출발하였으며, 복잡도 분석을 통하여 그 효율성을 보이고, 기존의 분류 방법론과의 비교를 통하여 제안된 방법론이 규칙의 수와 분류율면에서 우수함을 보인다.