• 산업기술연구
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• 제21권A호
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• pp.167-179
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• 2001

This paper discusses an index-based subsequence matching that supports time warping in large sequence databases. Time warping enables finding sequences with similar patterns even when they are of different lengths. In earlier work, we suggested an efficient method for whole matching under time warping. This method constructs a multidimensional index on a set of feature vectors, which are invariant to time warping, from data sequences. For filtering at feature space, it also applies a lower-bound function, which consistently underestimates the time warping distance as well as satisfies the triangular inequality. In this paper, we incorporate the prefix-querying approach based on sliding windows into the earlier approach. For indexing, we extract a feature vector from every subsequence inside a sliding window and construct a multi-dimensional index using a feature vector as indexing attributes. For query precessing, we perform a series of index searches using the feature vectors of qualifying query prefixes. Our approach provides effective and scalable subsequence matching even with a large volume of a database. We also prove that our approach does not incur false dismissal. To verily the superiority of our method, we perform extensive experiments. The results reseal that our method achieves significant speedup with real-world S&P 500 stock data and with very large synthetic data.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제10권1호
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• pp.49-54
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• 2021

Indoor positioning system becomes of increasing interests due to the demands for accurate indoor location information where Global Navigation Satellite System signal does not approach. Wi-Fi access points (APs) built in many construction in advance helps developing a Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) based indoor localization. This localization method first collects pairs of position and RSSI measurement set, which is called fingerprint database, and then estimates a user's position when given a query measurement set by comparing the fingerprint database. The challenge arises from nonlinearity and noise on Wi-Fi RSSI measurements and complexity of handling a large amount of the fingerprint data. In this paper, machine learning techniques have been applied to implement Wi-Fi based localization. However, most of existing indoor localizations focus on single position estimation. The main contribution of this paper is to develop multi-target localization by using deep neural, which is beneficial when a massive crowd requests positioning service. This paper evaluates the proposed multilocalization based on deep learning from a multi-story building, and analyses its learning effect as increasing number of target positions.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.669-680
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• 2011

R-tree는 데이터베이스 시스템에서 가장 많이 사용되는 색인 구조로 다차원의 데이터를 관리하는데 매우 효율적이다. 하지만 데이터베이스 시스템이 처리해야 하는 데이터의 용량이 증가함에 따라, 기존의 R-tree에서의 범위 질의의 처리는 디스크의 접근 지연 등의 이유로 인하여 수행 시간이 증가하게 되었다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 버퍼를 사용하거나 혹은 다수의 디스크와 프로세서를 사용하여 병렬로 질의를 수행하고자 하는 많은 연구들이 진행되었다. 이러한 연구들의 일환으로 최근 Graphics Processing Unit(GPU)을 이용한 병렬화 기법들에 대한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 GPU의 적용을 통한 병렬화는 계산 속도의 증가와 디스크 접근 횟수의 감소를 통하여 수행 속도의 개선을 가능하게 하지만 GPU와 CPU사이의 메모리 교환 및 GPU 메모리의 접근 지연 등에 의한 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 해결하고 효과적으로 GPU를 적용하기 위하여 GPU를 버퍼로 사용하여 범위 질의를 병렬화하는 기법을 제안하였다. 버퍼 알고리즘을 통하여 메모리 교환 횟수를 줄이고, 동시 접근 가능한 메모리의 용량을 증가시켜 메모리의 접근 지연을 최소화 할 수 있었다. 제안 기법과 기존의 인덱스의 비교 실험에서 최대의 경우 5배 정도의 성능이 개선되는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권4호
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• pp.289-293
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• 2009

센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 비교를 요구하므로 인-네트워크 처리가 쉽지 않다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 Lazy 필터링 기법을 통한 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 필터를 미리 배포하지 않고 하위 노드로부터 기지국으로 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터 테이블(SFT)을 만들고 필터링을 수행한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 MFTAC 기법과 비교하였으며, 그 결과 평균 False Positive가 평균 53% 감소하였고, 네트워크 수명이 약 44% 증가하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.355-364
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• 2008

XML로 대표되는 구조화된 문서의 검색을 위해서는 구조 조인 기법이 많이 사용되며 구조 조인 기법을 사용하기 위해서는 구조 조인에 참여하는 엘리먼트들을 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 이 과정을 위해서 일반적으로 동일한 태그 값을 가지는 엘리먼트들을 리스트 형태로 추출해 주는 역색인을 사용한다. 하지만 이러한 기존의 기법은 경로 질의 내의 부모-자식 관계나 조상-후손 관계를 비교적 비용이 비싼 구조 조인으로 모두 처리해야 하기 때문에 경로의 길이가 길어질수록 질의 처리 비용이 크게 증가하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 역색인과는 달리 엘리먼트 추출과정에서 부모-자식 관계에 있는 엘리먼트들을 처리할 수 있는 단계별 역색인을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 단계별 역색인은 경로 질의 내의 부모-자식 관계를 가지는 엘리먼트 쌍(pair)들의 리스트를 추출해 준다. 또한 단계별 역색인으로부터 추출된 엘리먼트 쌍들의 리스트를 처리하기 위해 기존의 구조 조인과는 다른 변형된 구조 조인 기법을 제안하며 실험을 통해 제안된 기법이 기존의 기법보다 2배에서 4배 가량의 성능향상이 있는 것을 확인하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.45-52
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• 2006

본 논문은 GPU를 활용한 이미지 공간 실시간 충돌 검사 기법을 설명한다. 닫힌 물체들이 충돌하지 않는 경우, 뷰잉 레이를 따라 물체의 앞면과 뒷면이 번갈아 가며 나타나는 것을 확인 할 수 있다. 그러나 물체 간 충돌이 일어나는 경우 이 현상이 깨어지게 된다. 이러한 특성에 기반하여 본 논문은 충돌 검사에 필요한 최소한의 표면 정보만 텍스쳐에 기록하여 충돌 검사를 수행하는 기법을 제안한다. 이 기법은 GPU의 framebuffer object 와 vertex buffer object, 그리고 occlusion query 등의 기능을 활용한다. 이러한 GPU의 기능을 이용하면 통상적인 이미지 기반 충돌검사에서 사용하는 multi-pass rendering 과 context switch 부하를 줄일 수 있다. 즉 기존의 이미지 기반 충돌 검사에 비해 적은 렌더링 횟수와 적은 렌더링 부하를 가진다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 변형체나 복잡한 물체에도 적용이 가능하며, 3D 게임이나 가상현실과 같은 실시간 어플리케이션에 적용될 수 있는 성능을 발휘한다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권1호
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• pp.27-38
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• 2017

Packet classification is one of the essential functionalities of Internet routers in providing quality of service. Since the arrival rate of input packets can be tens-of-millions per second, wire-speed packet classification has become one of the most challenging tasks. While traditional packet classification only reports a single matching result, new network applications require multiple matching results. Ternary content-addressable memory (TCAM) has been adopted to solve the multi-match classification problem due to its ability to perform fast parallel matching. However, TCAM has a fundamental issue: high power dissipation. Since TCAM is designed for a single match, the applicability of TCAM to multi-match classification is limited. In this paper, we propose a cost- and energy-efficient multi-match classification architecture that combines TCAM with a tuple space search algorithm. The proposed solution uses two small TCAM modules and requires a single-cycle TCAM lookup, two SRAM accesses, and several Bloom filter query cycles for multi-match classifications.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.185-197
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• 2006

스타 스키마는 중앙에 사실테이블이 있고 이 주변에 여러 개의 차원테이블이 감싸고 있는 형태로 되어있다. 사실테이블에서의 각 행은 여러 외래키로 구성된 하나의 복합키와 이 복합키와 관련된 여러 측정값으로 구성된다. 복합키의 구성원인 각 외래키는 각 하나씩의 차원테이블과 관련을 맺고 있다. 그런데 문제가 되는 것은 OLAP 스키마에서는 사실테이블에서의 복합키와 측정값이 1 : 1의 관계를 맺고 있는 것으로 되어있는데 비해서 실제의 애플리케이션 특히 금융 애플리케이션에 있어서는 복합키와 측정값이 1 : N의 관계를 맺게 된다는 점이다. 따라서 1 : N의 관계를 1 : 1로 만들기 위해서 예를 들면 SQL 데이터베이스에서 미리 필요한 처리를 한 다음 이 선처리 결과를 OLAP 데이터베이스에 입력하는 방법을 취하게 되는데, 이 방법에도 여러 문제가 있는 것으로 알려져 있다. 특히 어떤 경우에는 결과값이 틀리게 나오기도 한다. 본 연구에서는 1 : N의 관계를 사실테이블에 유지를 하면서도 어떠한 선처리도 하지 않고 정확한 결과값을 산출할 수 있는 사실테이블의 모델링과 MDX 쿼리문 작성법을 제안하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.177-188
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• 2007

스타 스키마는 중앙에 사실테이블이 있고 이 주변에 여러 개의 차원테이블이 감싸고 있는 형태로 되어있다. 사실테이블에서의 각 행은 여러 외래키로 구성된 하나의 복합키와 이 복합키와 관련된 여러 측정값으로 구성된다 복합키의 구성원인 각 외래키는 각 하나씩의 차원테이블과 관련을 맺고 있다. 그런데 문제가 되는 것은 OLAP 스키마에서는 사실테이블에서의 복합키와 측정값이 1 : 1의 관계를 맺고 있는 것으로 되어있는데 비해서 실제의 애플리케이션 특히 금융 애플리케이션에 있어서는 복합키와 측정값이 1 : N의 관계를 맺게 된다는 점이다. 따라서 1 : N의 관계를 1 : 1로 만들기 위해서 예를 들면 SQL 데이터베이스에서 미리 필요한 처리를 한 다음 이 선처리 결과를 OLAP 데이터베이스에 입력하는 방법을 취하게 되는데, 이 방법에도 여러 문제가 있는 것으로 알려져 있다. 특히 어떤 경우에는 결과 값이 틀리게 나오기도 한다. 본 연구에서는 1 : N의 관계를 사실테이블에 유지를 하면서도 어떠한 선처리도 하지 않고 정확한 결과값을 산출할 수 있는 사실테이블의 모델링과 MDX 쿼리문 작성법을 제안하고 있다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제20권2호
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• pp.239-244
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• 2016

Mugshot face images, routinely collected by police, usually contain both frontal and profile views. Existing automated face recognition methods exploited mugshot databases by enlarging the gallery with synthetic multi-view face images generated from the mugshot face images. This paper, instead, proposes to match the query arbitrary view face image directly to the enrolled frontal and profile face images. During matching, the 3D face shape model reconstructed from the mugshot face images is used to establish corresponding semantic parts between query and gallery face images, based on which comparison is done. The final recognition result is obtained by fusing the matching results with frontal and profile face images. Compared with previous methods, the proposed method better utilizes mugshot databases without using synthetic face images that may have artifacts. Its effectiveness has been demonstrated on the Color FERET and CMU PIE databases.