• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.5
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• pp.651-657
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• 2004

This paper proposes incremental LR parsers which are constructed by using pre-determinable reduction goal. The new method requires a relatively small number of memory space and computing time compared to the previous methods.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.4
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• pp.343-356
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• 2007

Due to advances in position monitoring technologies such as global positioning systems and sensor networks, recent position information of moving objects has the form of streaming data which are updated continuously and rapidly. In this paper we propose an efficient trajectory maintenance method that stores the streaming position data of moving objects in the limited size of storage space and estimates past positions based on the stored data. For this, we first propose a new concept of incremental extraction of position information. The incremental extraction means that, whenever a new position is added into the system, we incrementally re-compute the new version of past position data maintained in the system using the current version of past position data and the newly added position. Next, based on the incremental extraction, we present an overall framework that stores position information and estimates past positions in the stream environment. We then propose two polynomial-based methods, line-based and curve-based methods, as the method of estimating the past positions on the framework. We also propose three incremental extraction methods: equi-width, slope-based, and recent-emphasis extraction methods. Experimental results show that the proposed incremental extraction provides the relatively high accuracy (error rate is less than 3%) even though we maintain only a little portion (only 0.1%) of past position information. In particular, the curve-based incremental extraction provides very low error rate of 1.5% even storing 0.1% of total position data. These results indicate that our incremental extraction methods provide an efficient framework for storing the position information of moving objects and estimating the past positions in the stream environment.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.91-96
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• 2021

조기 위험 검출은 실시간으로 들어오는 텍스트를 순차적으로 처리하면서 해당 대화에 위험이 있는지 조기에 분류하는 작업으로, 정확도 저하를 최소화하는 동시에 가능한 한 빨리 대화를 분류하는 것을 목적으로 한다. 이러한, 조기 위험 검출은 온라인 그루밍 검출, 보이스 피싱 검출과 같은 다양한 영역에 활용될 수 있다. 이에, 본 논문에서는 조기 위험 검출 문제를 정의하고, 이를 평가할 수 있는 데이터 셋과 Latency F1 평가 지표를 소개한다. 또한, 점진적 문장 분류 모듈과 위험 검출 결정 모듈로 구성된 점진적 조기 텍스트 분류 시스템을 제안한다. 점진적 문장 분류 모듈은 이전 문장들에 대한 메모리 벡터와 현재 문장 벡터를 통해 현재까지의 대화를 분류한다. 위험 검출 결정 모듈은 softmax 분류 점수와 강화학습을 기반으로 하여 Read 또는 Stop 판단을 내린다. 결정 모듈이 Stop 판단을 내리면, 현재까지의 대화에 대한 분류 결과를 전체 대화의 분류 결과로 간주하고 작업을 종료한다. 해당 시스템은 micro F1과 Latency F1 지표 각각에서 0.9684와 0.8918로 높은 검출 정확성 및 검출 신속성을 달성하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.41-44
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• 2001

삼각형 메쉬(triangular mesh)로 이루어진 삼차원 영상의 큰 데이터량을 줄이기 위한 메쉬 부호화의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고, 최근에는 삼차원 부호화 데이터의 네트워크 전송 문제가 대두되어, 점진적 부호화(proressive mesh compression)에 대한 알고리듬들도 제안되고 있다. 본 논문은 꼭지점의 위치 정보 및 간략화 과정의 꼭지점 패턴(vertex pattern) 규칙을 이용하여, 기존의 점진적 부호화 알고리듬의 부호화 성능을 개선한 알고리듬을 제안한다. 꼭지점의 위치 정보를 이용하여 기존의 알고리듬에 비해 낮은 엔트로피(entropy)를 얻었으며, 꼭지점 패턴 정보를 이용하여 복원시 분할 꼭지점(split vertex)의 탐색 범위를 한정하였다. 전산 모의 실험을 통해, 제안하는 알고리듬이 기존의 점진적 메쉬 부호화 연구에 비해, 연결 정보 부호화에서 대략 30%정도 향상된 부호화 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.298-300
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• 2002

현재 제안되고 있는 멀티캐스트 메커니즘들은 서비스 제공을 위해 경로상의 모든 라우터에서 특정 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 탑재하여야만 한다. 특히, 코어망에 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 탑재하는 경우는 확장성 문제를 야기함으로 현실적으로 많은 어려움이 있다. 따라서, 멀티캐스트를 현재 망에 적용하기 위한 점진적인 구현 방법이 필요하다. 즉, 모든 라우터에서 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 탑재하지 않더라도 서비스가 가능하도록 접근해 나가는 방안이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는, 멀티캐스트 라우팅 프로토콜의 트리 구성을 위한 제어 메시지의 간단한 확장을 통해서 실제 망에 점진적인 적용을 가능하도록 하는 메커니즘을 제안하고자 한다. 제안된 메커니즘은 PM-SM 프로토콜을 기반으로 점진적인 적용이 가능하다. PIM-SM + 프로토콜은 PM-SM 프로토콜의 제어 측면의 확장과 터널링 메커니즘을 기반으로 한다. 즉, PM-SM이 탑재되지 않은 라우터에서는 유니캐스트 기반 라우팅을 수행하고, PIM-SM이 탑재된 라우터에서는 멀티캐스트 기반 라우팅을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.877-879
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• 2005

장면전환의 검출은 비디오 브라우징, 검색, 요약 등에 관한 많은 응용에 유용하다. 본 논문에서는 점진적 장면전환 검출을 위해 정의된 N-길이 로컬 윈도우 내에서 비유사도 분포가 갖는 최소값만큼 상승하여 형성되는 분포를 구하고, 분포의 상단이 이루는 비유사도 값을 누적하여 설정된 임계값보다 클 경우 점진적 장면전환으로 판단하는 방법을 제안한다. 장면전환 구간에서 이루는 영역의 누적값은 최소-최대 분포를 이용하여 구할 수 있다. 실험에서 기존의 제안된 방법과 비교를 하였고 그 결과 제안된 방법에서 올바른 장면전환 검출 성능은 낮았으나 잘못 검출되는 장면전환 수는 적은 결과를 보였다. 제안된 방법은 점진적 장면전환 검출을 위한 임계값의 선택이 쉬우며, 장면전환 길이에 크게 의존하지 않는 장점이 있고 수행속도가 높아 실시간으로 처리하는데 적합하다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.1A
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• pp.115-123
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• 2008

The performance prediction of fiber-reinforced composites has attracted engineer's attention in many fields, and the various theoretical and numerical methods have been proposed to predict the behavior of the fiber-reinforced composites. An evolutionary damage model for progressive interfacial debonding between circular fibers and the matrix is newly incorporated into the micromechanics-based elastoplastic model proposed by Ju and Zhang (2001) in this framework. Using the proposed model, a series of numerical simulations are conducted to illustrate the elastoplastic behavior and evolutionary damage of the framework. Furthermore, the influence of the evolutionary interfacial debonding on the behavior of the composites is investigated by comparing it with the result of a stationary damage model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.496-498
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• 2003

본 논문에서 최신구간을 활용하여 패턴의 최신성을 보장하고 최신구간내 패턴의 누락 없이 모든 패턴을 발견할 수 있는 점진적 로그 분석 기법을 제안한다. 즉, 주기마다 최신구간이 이동되면서, 동시에 패턴의 최신성 여부가 결정되고, 이동된 최신구간내 패턴이 될 후보 패턴을 미리 예측하여 보다 합리적인 패턴 관리할 수 있다. 따라서 일반적인 점진적 로그 분석 기법에서 간과된 대량의 로그에 숨겨진 패턴은 적어도 해당 최신구간내에서 모두 발견될 수 있고 최신성도 보증된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.135-137
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• 2012

A existing recommedation system using association rules has the problem, which is suffered from inefficiency by reprocessing of the data which have already been processed in the incremental data environment in which new data are added persistently. We propose the recommendation technique using incremental frequent pattern mining based on RFM in e-commerce. The proposed can extract frequent items and create association rules using frequent patterns mining rapidly when new data are added persistently.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.12
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• pp.610-617
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• 2007

Incremental checkpointing, which is intended to minimize checkpointing overhead, saves only the modified pages of a process. However, the cumulative site of incremental checkpoints increases at a steady rate over time because a number of updated values may be saved for the same page. In this paper, we present a comprehensive overview of Pickpt, a page-level incremental checkpointing facility. Pickpt provides space-efficient techniques aiming to minimizing the use of disk space. For our experiments, the results showed that the use of disk space using Pickpt was significantly reduced, compared with existing incremental checkpointing.