• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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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.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.3
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• pp.77-82
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• 2020

Most of the navigation in the vehicle has been developed based on a complex structure of PSF(Physical Storage Format) files, making it difficult to support incremental map updates. DB-based navigation is drawing attention as a next-generation navigation method to solve this problem. In DB-based navigation that supports incremental map updates, data fragmentation due to continuous map data updates can increase data access costs, which can lead to a decrease in search performance. In this paper, as one of the performance enhancement methods of DB-based navigation that supports incremental map updates, data fragmentation prevention techniques were presented and the performance improvement effect was verified through actual implementation.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.9 no.4
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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.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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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.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.7
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• pp.727-740
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• 2006

Schema matching is important as a prerequisite to the transformation of XML documents. This paper presents a schema matching method for the transformation of XML documents. The proposed method consists of two steps: preliminary matching relationships between leaf nodes in the two XML schemas are computed based on proposed ontology and leaf node similarity, and final matchings are extracted based on a proposed path similarity. Particularly, for a sophisticated schema matching, the proposed ontology is incrementally updated by users' feedback. furthermore, since the ontology can describe various relationships between concepts, the proposed method can compute complex matchings as well as simple matchings. Experimental results with schemas used in various domains show that the proposed method is superior to previous works, resulting in a precision of 97% and a recall of 83 % on the average. Furthermore, the dynamic ontology increased by 9 percent overall.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.2
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• pp.176-183
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• 2003

Various techniques including histograms, sampling and parametric techniques have been proposed to estimate query result sizes for the query optimization. Histogram-based techniques are the most widely used form for the selectivity estimation in relational database systems. However, in the spatio-temporal databases for the moving objects, the continual changes of the data distribution suffer the direct utilization of the state of the art histogram techniques. Specifically for the future queries, we need another methodology that considers the updated information and keeps the accuracy of the result. In this paper we propose a novel approach based upon the duality and the marginal distribution to construct a histogram with very little time since the spatio-temporal histogram requires the data distribution defined by query predicates. We use data synopsis method in the dual space to construct spatio-temporal histograms. Our method is robust to changing data distributions during a certain period of time while the objects keep the linear movements. An additional feature of our approach supports the dynamic update incrementally and maintains the accuracy of the estimated result.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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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.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.3
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• pp.265-272
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• 2003

In this paper, we propose a novel improved algorithm for the rectangular decomposition technique for the purpose of performing data mining from large scaled database in a dynamic environment. The proposed algorithm performs the rectangular decompositions by transforming a binary matrix to bipartite graph and finding bicliques from the transformed bipartite graph. To demonstrate its effectiveness, we compare the proposed one which is based on the newly derived mathematical properties with those of other methods with respect to the classification rate, the number of rules, and complexity analysis.