• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권11호
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• pp.984-990
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• 2007

전자 문서의 급속한 증가로 인하여 자동 문서 분류의 필요성도 증가하고 있다. 기존의 문서 분류 방법들은 대개 문서를 단어의 집합으로 간주하여 기계 학습의 방법을 그대로 적용하거나 악간의 변형을 가한 방법들이 대부분이다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 분야에서 사용되는 FP-Tree 구조를 이용하여 문서내의 문장들의 패턴을 저장하고 이를 사용하여 문서를 분류하는 방법(FPTC)을 제시한다. 또한 FP-Tree를 이용한 방법에 상호 정보량과 문장별 엔트로피를 적용하여 분류 정확도를 높이는 방법 그리고 각각의 실험 결과와 함께 다른 문서 분류 알고리즘과 비교 분석한 결과를 살펴보기로 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1151-1156
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• 2017

일반적으로 GPU 기반 트리 탐색을 수행할 경우 병렬 처리 속도가 생각보다 크게 향상되지 않는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이러한 원인을 분석하고 그 분석 결과로 GPU 병렬 처리 하드웨어 아키텍처 내 최소 물리적 스레드 실행 단위인 warp 내에서 분기문(if문)으로 인한 warp divergence가 일어나기 때문임을 제시한다. 또한 이러한 warp divergence를 최소화할 수 있는 병렬 shifted sort 알고리즘과의 비교를 통해 shifted sort 알고리즘이 일반적인 GPU 내 트리 탐색에 비해 우수한 성능을 보이는 구조임을 제시하였다. 분석 결과 GPU 기반 kd-tree 탐색에 비해 warp divergence가 발생하지 않은 shifted sort 탐색은 3차원 공간에서 데이터나 쿼리의 수가 $2^{23}$개 일 때 16배 이상의 빠른 처리 속도를 보였으며 이 성능 차이는 데이터나 쿼리의 개수가 증가함에 따라 더 커지는 경향을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권6호
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• pp.703-715
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• 2011

Forests have been considered one of the most important ecosystems on the earth, affecting the lives and environment. The sustainable forest management requires accurate and timely information of forest and tree parameters. Appropriately interpreted remotely sensed imagery can provide quantitative data for deriving forest information temporally and spatially. Especially, analysis of individual tree detection and crown delineation is significant issue, because individual trees are basic units for forest management. Individual trees in aerial imagery have reflectance characteristics according to tree species, crown shape and hierarchical status. This study suggested a method that identified individual trees and delineated crown boundaries through adopting gradient method algorithm to amplified greenness data using red and green band of aerial imagery. The amplification of specific band value improved possibility of detecting individual trees, and gradient method algorithm was performed to apply to identify individual tree tops. Additionally, tree crown boundaries were explored using spectral intensity pattern created by geometric characteristic of tree crown shape. Finally, accuracy of result derived from this method was evaluated by comparing with the reference data about individual tree location, number and crown boundary acquired by visual interpretation. The accuracy ($\hat{K}$) of suggested method to identify individual trees was 0.89 and adequate window size for delineating crown boundaries was $19{\times}19$ window size (maximum crown size: 9.4m) with accuracy ($\hat{K}$) at 0.80.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.197-206
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• 2012

기존의 연관규칙을 이용한 추천시스템은 매번 계속적으로 대량의 데이터를 스캔해야 하므로 속도가 느릴 뿐 아니라 확장성 문제와 정확도 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 평가 자료에 의존하지 않고 묵시적인(Implicit)방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기반 FP-tree 마이닝을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 찾기 위해서 고객정보와 구매이력정보를 기반으로 고객과 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 FP-tree 마이닝을 이용한다. 제안 방법으로 RFM기반의 FP-tree 마이닝을 이용하여 후보집합의 발생없이 빈발항목을 구성하고 연관규칙을 생성한다. 생성된 연관규칙의 지지도, 신뢰도, 향상도를 사용하여 추천 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존의 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.

• 한국조경학회지
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• 제24권4호
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• pp.1-22
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• 1997

This paper was focused on the efficient management of landscape woody plants, and concerned itself with their important role in the urban environment. Based on the philosophy that there is nothing that can be done without an inventory, the purpose of this study was to develop an inventory system and iris proper application to a site for establishing a management plan Two different approaches were used, The first was to make a newly structured inventory system through collecting, analyzing, and evaluating various types of inventories used in Korea, the U. S. A., and Japan. The second approach was to apply a newly designed inventory system to the case study area. using GIS 'as a tool of spacial analysis and statistics for making decisions. The results could be summarized as follows; 1. In Korea, most of the Landscape Woozy Plants Inventories had datas which represented possession of trees, and only the work which they had done according to their traditional ways, There was no data related to the conditions, management needs, and site conditions of individual trees, This is essential information for organizing an inventory system . 2. There needs to be data which is balanced, containing tree characteristics and site characteristics. Through such information the management needs could be adjusted properly. The inventory list described in this paper was determined by botanical identity, placement condition, condition of tree, and types of work for maintaining as well as improving the condition of each tree One of the most important things was to determine the location data of each tree so as to compare data with other trees. The data gained from the field survey still had some problems because of lack of scientific method for supporting objective views, and because of actual situations, especially in the field of evaluating site conditions and management needs. All data should be revised to fit a computer data management system , if possible 3. The GIS(Geographic Information System) application showed good performance in handling inventory data for decision making. All the data used for the GIS application was divided into location and non-spatial data. Using the location data, it was easy to find the exact location of each tree on the monitor and on the maps generated by the computer even in the actual managed trite, along with various attribute data. Therefore it could be said that the entire management plan should start from data of individual trees with their exact locations, for making concrete management goals through actual budget planning.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.2348-2354
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• 2016

최근 농업분야에서 IoT(Internet of Things)기술을 통해 다양한 생체 및 환경 정보를 DB(data base)로 구축할 수 있게 되면서 빅 데이터를 이용한 기계학습 분석이 증가하고 있다. 기계학습 분석을 통해 농업의 생산량과 가축의 질병 등을 예측할 수 있게 되어 농업경영에서 효율적인 의사결정을 돕는다. 본 논문에서는 스마트 돈사의 다양한 환경데이터와 몸무게데이터를 이용하여 환경정보와 일당증체의 연관성 모델을 도출하고 그 정확도를 분석하였다. 이를 위해 기계학습의 M5P tree기법을 적용하였다. 분석을 통해 일당증체량이 풍속에 큰 영향을 받는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.2224-2229
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• 2012

센서 데이터는 지속적으로 데이터 집합에 데이터가 삽입되기 때문에 데이터 검색을 위하여 연속 질의를 사용해야 한다. 연속 질의를 처리하기 위하여 각 센서 노드에서 질의 색인을 구축하고 질의 조건에 맞는 데이터를 전송하는 것이 필요하다. 그러나 모든 노드에 질의 조건을 전송하면 대량의 메시지가 발생하는 문제가 있다. 이 논문에서는 질의 조건 전송을 위한 메시지 횟수를 줄이기 위하여 센서노드선정 트리를 이용한 노드 선정 기법을 제안한다. 단말노드 엔트리는 각 센서 노드를 나타내며 센서 노드에서 발생하는 데이터의 영역을 정의한다. 질의가 발생하면 질의 조건과 겹치는 노드들이 선정되며 해당 노드로 질의 조건을 전송한다. 그리고 센서노드선정 트리를 구현하고 효율성을 실험하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권12호
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• pp.4343-4355
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• 2014

Multicast group communication has many advantages in data centers and thus is widely used by many applications. It can efficiently reduce the network traffic and improve the application throughput. For the multicast application in data centers, an essential problem is how to find a minimal multicast tree, which has been proved to be NP-hard. In this paper, we propose an approximation tree-building method for the minimal multicast problem, named HD（Hamming Distance）-based multicast tree. Consider that many new network structures have been proposed for data centers. We choose three representative ones, including BCube, FBFLY, and HyperX, whose topological structures can be regarded as the generalized hypercube. Given a multicast group in BCube, the HD-based method can jointly schedule the path from each of receiver to the only sender among multiple disjoint paths; hence, it can quickly construct an efficient multicast tree with the low cost. The experimental results demonstrate that our method consumes less time to construct an efficient multicast tree, while considerably reduces the cost of the multicast tree compared to the representative methods. Our approach for BCube can also be adapted to other generalized hypercube network structures for data centers after minimal modifications.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권2호
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• pp.145-153
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• 2001

피라미드 기법은 n-차원 공간 데이터를 1차원 데이터로 변환하여 $B^+$-트리로 표현하고, n-차원 데이터 공간에서 하이퍼큐브 영역질의 처리로 발생하는 "차원의 저주현상"에 영향을 받지 않게 검색 시간 문제를 해결하고 있다. 구형 피라미드 기법은 피라미드 기법의 공간 분할 전략을 응용하여 유사도 검색에 적합하도록 구 영역질의 방법을 사용하고 검색 성능을 개선하고 있다. 그러나 두 방법은 데이터 크기와 차원 변화에 따른 검색 성능이 100만건 이상과 16차원 이상일 때 현저하게 저하하는 현상을 보이고 있다. 이 논문에서는 멀티미디어 데이터와 같은 고차원 데이터의 검색 성능을 향상시키기 위한 새로운 인덱스 구조로 PdR-트리를 제안한다. 모의 데이터와 실제 데이터를 이용하여 실험한 결과, PdR-트리가 피라미드 기법과 구형 피라미드 기법보다 검색 성능이 향상되었음을 보이고 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권7호
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• pp.799-803
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• 2010

KDB-트리는 다차원 데이터를 검색하기 위한 전통적인 색인 기법이다. 많은 연구에서 낮은 저장 공간 사용과 검색 성능이 KDB-트리군의 두 병목현상이라고 언급되고 있다. 데이터 삽입 순서와 데이터의 편향으로 인한 불필요한 공간 분할이 그 원인이다. 본 논문에서는 편향 데이터를 효율적으로 처리하고, 검색 성능을 향상시키기 위한 새로운 색인 구조인 $KDB_{CS}^+$-트리를 제안한다. $KDB_{CS}^+$-트리는 분할 정보를 비트벡터로 표현하는 압축 기법과 노드의 그룹화를 통한 포인터 제거 기법을 활용하여 중간 노드의 팬-아웃을 증가시키고, 중간 노드의 엔트리를 계층적으로 표현함으로써 중간 노드의 사용율을 높인다.