• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권3호
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• pp.547-558
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• 2003

음악은 서로 다른 높이와 길이를 갖는 음표들을 주어진 박자 안에서 리듬성을 갖도록 나열한 패턴이기 때문에 음악의 선율정보는 시간의 흐름에 따라 정보 값을 갖는 시계열 데이터로 변환할 수 있다 따라서 본 연구에서는 음악의 특성을 유지하도록 선율정보를 정규화와 보정과정을 거쳐 시계열 데이터로 변환하고 유클리드 거리함수를 이용하여 선율정보간의 유사도를 계산하며, 유사성을 갖는 선율들을 클러스터링하여 각 클러스터의 대표성을 갖는 선율을 주제선율로서 추출한다. 그리고 추출된 주제선율로 다차원색인 기법인 M-tree를 이용하여 주제선율색인을 구성한다. 사용자 질의에 대한 검색과정에서도 색인 구성단계와 같은 과정으로 사용자 질의를 시계열 데이터로 변환하여 검색을 한다. 또한, 본 연구에서는 주제선율색인을 이용하여 내용기반 음악 검색을 실시하는 프로토타입 시스템을 개발하여 제안된 주제선율색인 구성기법의 실효성을 시험하였다. 실험결과에 따르면, 주제선율색인을 이용하면 원하는 음악 정보를 적은 공간을 사용하여 빠르고 정확하게 검색할 수 있음을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권10호
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• pp.582-588
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• 2002

확장형 디스플레이(Scalable Display)는 큰 화면과 높은 화질의 영상을 생성하여 사용자들에게 보다 현실적인 느낌을 주고 이에 몰입할 수 있는 환경을 제공하는 시스템이다. 최근 들어서 이러한 확장형 디스플레이는 자체 그래픽 가속기와 메모리, CPU, 저장장치를 갖는 개별 PC들을 네트워크로 연결한 클러스터 환경에서 구축되고 있다. 하지만 클러스터 환경에서 분산 렌더링을 수행하면 제한된 대역폭 때문에 네트워크 병목점을 갖게 된다. 본 논문은 이러한 네트워크 트래픽을 줄이는 새로운 알고리즘을 제안하고, 이를 기존의 분산 렌더링 시스템에 적용하여 구현한 내용을 소개한다. 제안하는 기하 추적(geometry tracking) 알고리즘은 전송되는 데이터들을 색인화하여 중복된 기하정보 전송을 방지하여 네트워크 부하를 줄이는 방법으로, 실험을 통해서 최대 42%까지 네트워크 트래픽을 감소시킬 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.66-77
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• 2011

본 논문은 특징을 효과적으로 병합하여 계층적 색인구조를 적용하는 광고영상의 분류기법에 대한 체계적 방법을 제안한다. 본 방법은 온라인 및 오프라인 상의 광고 영상 정보 관리를 위한 효과적인 응용으로써, 특별히 광고 영상정보의 추적을 위한 전처리 과정을 제공한다. 이를 위하여 전체 영상에 대한 일반적 정보를 포함하는 전역특징과 영상의 지역적 특성에 기반하는 지역특징을 고려한다. 고안된 지역특징은 영상 회전, 스케일링, 잡음추가, 빛의 변화에 불변하여 아핀(Affine) 변환에 의한 화면 차 영상에 대하여도 신뢰성 높은 매칭 도를 얻을 수 있고 동질의 영상 쌍을 검색하는데 있어서도 높은 정확도를 보여준다. 제안 방법은 우선 전역특징으로 전체영상자료에서 다수의 영상 쌍들로 개략적인 영상 군을 구성한 후에, 영상군안에서 지역특징에 의한 동질 영상 쌍들 즉 정밀한 영상 군들로 분리하는 정밀 매칭을 실행한다. 실행시간을 단축하기 위해 전형적인 클러스터링으로 전역특성이 유사한 영상들끼리 그룹화 함으로서 지역특징에 의한 동질 영상 쌍 간 과도한 매칭 시간의 문제점을 극복한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.23-30
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• 2006

추천자 시스템은 전자상거래 사이트에서 고객의 상품 구매 정보를 수집하여 고객에 대한 예상 구매 상품을 추천하는 목적으로 개발되었다. 본 연구는 대형 전자상거래 사이트에서 고객의 상품 구매 이력이 활용 가능한 경우에 전통적인 통계기법인 군집분석 및 고객 간의 상품 구매 상관성을 이용하는 기존 추천자 시스템(협력적 필터링 기법)과 문서 검색에서 사용되는 LSI분석에 기반한 협업 필터링 기법을 상품 추천에 적용하여 각 기법의 상품 추천 효율성을 비교 분석하였다. 문서-용어 행렬과 유사한 구조를 가지는 고객-상품 구매 행렬에 문서 검색에 사용되는 LSI 분석법은 고객의 상품구매 경향을 원 상품 수보다 축소된 차원의 변환 상품을 통하여 파악함으로써 목표고객에 대한 인접고객군의 생성 노력을 현저히 감소시킬 수 있어 결과적으로 실시간으로 적용되는 추천자 알고리즘의 효율성을 개선할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 가상적인 고객-상품 구매 리스트를 대상으로 실행한 시뮬레이션 실험 결과에서도 알고리즘의 효율성 평가측도인 recall과 정확도 및 F1에서 LSI 기반 협력적 필터링 기법이 기존의 방법보다 우수한 결과를 나타내었다. 시뮬레이션 결과, 인접고객 군의 크기가 일정한 수준에 이르면 그 크기를 증가시키더라도 알고리즘의 효율성은 별로 개선되지 않으며 또한 추천 상품 수가 일정 수준에 도달하면 추천 정확도가 낮아지는 정도에 비해 recall의 개선도는 별 변화가 없는 것으로 나타나고 있다. 추천자 시스템을 구현하는 용도에 따라 이러한 정보는 유용하게 사용될 수 있다고 판단된다.