• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.542-543
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• 2008

기존의 지그비 기반의 유비쿼터스 센서 네트워크 기술을 적용한 각종 모니터링 어플리케이션들은 노드 수가 증가함에 따라 라우팅 오버헤드 및 종단간의 지연 등 네트워크 성능에 부정적인 영향을 주는 네트워크 효율성에 대한 문제점을 많이 보이고 있다. 본 논문에서 이런 문제점을 해결하기 위해 지그비 기술을 이용하여 멀티흡을 지원하는 트리 라우팅 알고리듬을 적용한 유비쿼터스 지하철역 공기질 모니터링을 위한 무선 통합 공기질 측정 센서노드를 설계하고 실제 지하철역 현장에서 성능평가를 수행하였다. 본 연구결과는 지하 환경에서 신뢰성있는 센서 네트워크를 구축하고 차후 광대역 통합 네트워크망과 연동을 통해 다양한 서비스 사업의 기반이 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.163-164
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• 2011

본 논문에서는 다양한 가스 센서들을 이용하여 실내 공기 질을 측정, 수집하고 실시간으로 모니터링할 수 있는 센서 네트워크와 이를 효과적으로 사용자들에게 인식될 수 있도록 하기 위하여 빌딩 정보 모델링을 활용한 시스템을 제안한다. 기존 실내 공기질 모니터링 시스템은 휴대용 단말기 형태이거나 모니터 상으로 센서의 위치와 측정값을 보여주는 정도로서 사용자들이 쉽게 건물 내 공기질의 상태를 파악하는 것이 어려웠다. 따라서, 본 시스템에서 제안하는 방법은 건축물의 실내 공간을 모델링하고 실제 센서가 설치되어 있는 위치를 모델링 자료와 동기화시켜 사용자들이 직관적으로 실내 공기질을 모니터링할 수 있도록 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.530-537
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• 2001

본 논문은 자연어 인터페이스에 기반한 관계형 데이터베이스 상에서의 질의 응답 시스템에 대해 기술한다. 본 시스템은 다국어, 다중 도메인, 다중 DBMS를 지원하는 시스템으로, 주로 오디오와 비디오 관련 제품들에 대한 정보를 다룬다. Lexico-semantic pattern (LSP) 문법을 관계형 데이터베이스 상에서의 질의 응답 시스템에 최초로 도입하여 기존의 시스템들에 비해 높은 성능을 보이며, linguistic front-end (LFE)와 database back-end (DBE)를 명확히 구분하고 각종 리소스들을 엔진과 분리함으로써 높은 이식성을 가지도록 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.369-373
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• 1994

정보 검색 시스템의 정확성은 색인어의 정확성과 질의 해석의 정확성에 의존한다. 한국어 정보 검색분야에서는 한국어의 특성을 고려하는 것이 무엇보다 중요하다. 한국어의 문서 색인과 질의 해석시 야기되는 어의 모호성(word sense ambiguity)을 가지는 단어에 대해서는 어의 모호성을 해소한 정확한 색인과 질의 해석이 전제되어야 정확한 문서를 검색해낼 수 있다. 본 논문은 한국어 문서 색인시 동음이의어(homonym)에 의해 발생하는 어의 모호성을 해소하기 위한 방안에 대해 다루고 있으며 의미적 관련 정보를 이용할 것을 제안하고 타당성을 보이는 실험 결과를 제시한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.11 no.2
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• pp.47-55
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• 2005

곡면 복원이나 곡면 복원과 질은 관련이 있는 노말 추정을 하는 대부분의 방법은 결정론적인 알고리즘을 사용한다. 결정론적 알고리즘은 속도가 빠르고, 오차가 크지 않은 입력에 대해서는 좋은 질의 곡면 복원을 할 수 있다. 그러나 결정론적 방법의 특성상 이상치나 노이즈를 가진 데이터에 대해서는 안정된 복원 결과를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 앙상블이라고 불리는 통계적인 방법을 사용해서 곡면 복원과 노말 추정을 하는 기존의 알고리즘을 개선한다. 앙상블 기법은 먼저 입력 점 집합을 무작위로 샘플링해서 점 집합의 부분집합을 만든다. 그리고 나서 만들어진 부분 집합에 독립적으로 결정론적인 알고리즘을 적용하여 결과를 얻어낸다. 마지막으로, 각각의 서로 다른 결과를 결합하여 더 우수한 최종결과를 얻어낸다. 널리 쓰이는 노말 추정 기법[11]과 Multi-level Partitions of Unity implicit [18]를 사용해서 앙상블이 효과적으로 노이즈가 많은 데이터를 처리할 수 있는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2014.02a
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• pp.349-349
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• 2014

ITO는 결정질 실리콘 태양전지의 anti-reflection coating (ARC) 층으로써 적합한 물질이다. ARC layer로써 구조적, 전기적 그리고 광학적 최적 조건의 특성을 얻기 위해는 높은 figure of merit(FOM)를 가져야 하고 결정방향 제어를 해야 한다. 본 연구에서는 결정질 실리콘 태양전지에 가장 적합한 ITO ARC layer의 특성 찾기 위해 Radio frequency magnetron sputter를 이용하여 공정 조건가변 실험을 진행 하였으며 높은 FOM을 갖는 ITO 반사방지막을 shallow emitter형 결정질 실리콘 태양전지에 적용하였으며 ITO 박막은 shallow emitter층과 완벽한 ohmic 접합을 이루었다. ITO ARC layer를 적용한 Shallow emitter형 태양전지는 81.59%의 fill factor와 $35.52mA/cm^2$의 단락전류를 보이며 17.27%의 광변환 효율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.163-165
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• 2001

데이터웨어하우스 환경에서는 범위-집계 질의를 효율적으로 수행하기 위해 데이터큐브로 저장뷰를 구성한다. 큐브트리란 이러한 저장뷰를 R-Tree형태로 구성하는 기법으로, 효율적인 데이터 접근성을 제공하지만 범위-집계 질의 범위 내의 모든노드를 접근해야 하는 단점이 있다. 이 논문에서는 중간노드의 MBR에 자식 노드 레코드들의 집단함수 값을 저장하여, 질의 범위에 포함되는 중간노드의 경우 단말노드를 접근하지 않고 효율적으로 범위-집계 질의를 수행할 수 있는 집계큐브트리를 제안하였다. 집계큐브트리는 기존의 큐브트리에 비해, 항상 적은 수의 노드 접근으로 질의를 수행하며 질의 범위의 크기가 커질수록 좋은 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.102-104
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• 1998

본 시스템은 현재 연구 개발중인 정보에이전트 시스템의 일부로서 특정분야에 대한 사용자의 관심 주제에 관련된 정보와 함께 적절한 문서를 제공하는 지식 기반 시스템이다. 이러한 목적을 위해서 본 시스템의 지식베이스는 구조적인 방식으로 표현된 BKB(Biology Knowledge Base)와 DIC(DICtionary)로 구성된다. DIC는 특정분야에서 일반적으로 사람들이 사용하는 용어와 학명을 기준으로 하는 시스템에서 사용하는 용어와의 관계와 그러한 용어들간의 동의어 관계를 갖고 있다. 또한 BKB는 동물에 관련된 지식베이스로써 상위.하위 개념과 함께 사용자가 원하는 정보를 제공하기 위해 객체의 속성과 이에 관계된 값들을 포함한다. 본 시스템은 문서를 검색할 때 사용자 초기 질의를 상위.하위 개념 그리고 동의어로 확장할 뿐만 아니라 사용자 의도의 정확한 표현을 위해서 제공하는 다양한 질의 형식에 따른 질의 처리 결과로도 확장하므로 효과적인 문서 검색 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.61-63
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• 2005

범위 통계 질의는 범위 집계 질의와 같이 질의 영역 내에 포함된 데이타의 통계 정보를 반환하는 질의를 의미한다. 이 논문에서는 새로운 범위 통계 질의로 범위 모자이크 질의와 범위 모자이크 상위-k 질의를 소개한다. 범위 모자이크 질의는 질의 영역을 다차원 격자 형태로 분할 한 후, 분할된 각 셀에 대해 집계값을 구하는 질의이며, 범위 모자이크 상위-k 질의는 범위 모자이크 질의 결과 중 집계값을 기준으로 상위 k개의 셀을 구하는 질의이다. 이 논문에서는 집계 R-트리를 사용하여 두 종류의 질의를 효율적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 생성된 데이타와 실제 데이타 모두에 대해 졸은 성능을 나타내는 것을 보인다.

• Proceedings of The KACE
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• 2018.01a
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• pp.45-48
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• 2018

스카이라인 질의는 지배라는 개념을 활용, 주어진 데이터로부터 데이터를 대표할 수 있는 데이터들을 탐색하기 때문에 사용자의 요청에 부합하는 최적의 결과를 탐색하거나 기업에서 의사결정을 이루기 위해 사용되는 등 넓은 활용을 보이고 있다. 하지만 스카이라인 질의는 데이터의 차원이 증가하는 경우 전체적인 성능의 감소와 함께 스카이라인으로 선택되는 데이터의 수가 급증하여 사용자에게 유용한 결과를 반환하지 못하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 Top-k 질의 기반의 방식이나 군집화 기반의 기법을 적용한 방식의 스카이라인 질의들이 새롭게 제안되고 있지만 이들은 데이터의 편향이나 사용자로부터 입력된 k에 큰 영향을 받는 등 해당 질의 결과가 데이터들을 충분히 대표하거나 다양성을 만족시키지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 해시 색인 기법과 군집화 기법인 DBSCAN을 통해 주어진 데이터들을 충분히 대표함과 동시에 다양성을 만족할 수 있는 새로운 방식의 스카이라인인 CHI-SQ의 이론적 배경을 제안하고자 한다.