• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.1997-2007
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• 2000

This paper presents a new benchmark for object-relational database systems, which are regarded as the next-generation database system. This benchmark has been developed to evaluate system performance peculiar to object-relational database systems. The design philosophy, test databases, an test queries of the benchmark are presented. This benchmark features scaleability, use of a synthesized database only, and a query-oriented evaluation. We have implemented his benchmark with two commerical object-relational database systems and the experimental results are also reported.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.687-690
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• 2005

인터넷의 급속한 팽창으로 인해 가용 정보의 양이 폭발적으로 증가하고 있으나 이에 대응되는 효과적이고 효율적인 정보 검색 능력의 지원이 없다면 방대한 가용 정보들은 정보 사용자들에게 있어 이용 될 가치가 없으며 이는 곧 정보 범람(information overflow)으로 이어진다. 본 논문에서는 이에 대한 해결 방안으로써 한국어 표준 문형의 패턴을 기술하고 한국어 문장 구조(Korean Syntax Structure) 파악을 통한 메타 검색 시스템 설계를 제안한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제4권1호
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• pp.77-87
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• 2012

Interest in music recognition has been growing dramatically after NHN and Daum released their mobile applications for music recognition in 2010. Methods in music recognition based on audio analysis fall into two categories: music recognition using audio fingerprint and Query-by-Singing/Humming (QBSH). While music recognition using audio fingerprint receives music as its input, QBSH involves taking a user-hummed melody. In this paper, research trends are described for music recognition using audio fingerprint, focusing on two methods: one based on fingerprint generation using energy difference between consecutive bands and the other based on hash key generation between peak points. Details presented in the representative papers of each method are introduced.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3790-3803
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• 2018

Content-based image retrieval is an approach used to query images based on their semantics. Semantic based retrieval has its application in all fields including medicine, space, computing etc. Semantically generated binary hash codes can improve content-based image retrieval. These semantic labels / binary hash codes can be generated from unlabeled data using convolutional autoencoders. Proposed approach uses semi-supervised deep hashing with semantic learning and binary code generation by minimizing the objective function. Convolutional autoencoders are basis to extract semantic features due to its property of image generation from low level semantic representations. These representations of images are more effective than simple feature extraction and can preserve better semantic information. Proposed activation and loss functions helped to minimize classification error and produce better hash codes. Most widely used datasets have been used for verification of this approach that outperforms the existing methods.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.752-760
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• 2010

본 논문에서는 리더간 간섭이 EPCglobal Generation-2(Gen-2) RFID(Radio Frequency Identification) 시스템의 성능에 미치는 영향을 물리 계층과 MAC 계층을 모두 고려하여 분석하였다. 이를 위해 기존의 태그 충돌만을 고려한 Gen-2 프로토콜 성능 분석 연구에 리더간 간섭을 추가하여, 실제 UHF RFID 시스템 운용 상황과 유사한 환경에서 성능을 분석할 수 있는 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 DTMC(Discrete Time Markov Chain) 모델에 다른 리더에 의해 발생하는 리더간 간섭 확률을 결합한 것으로, 간섭 리더의 수에 따른 QSR(Query Success Rate)와 TIS(Tag Identification Speed)의 변화를 정량적으로 분석할 수 있다. 시뮬레이션을 검증하기 위하여 이론치와 비교한 결과, 100개 이상의 태그를 갖는 경우 이론치와 차이를 보이지 않았다. 분석 결과, EPCglobal Gen-2 프로토콜에서 간섭 리더 1기당 TIS가 10 tags/sec씩 감소되는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권2호
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• pp.132-144
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• 2001

방송환경은 서버(server)와 클라이언트간 대역폭이 서버에서 클라이언트쪽으로는 크고 클라이언트에서 서버쪽으로의 대역폭은 상대적으로 많이 작은 비대칭적(asymmetric) 특수한 환경이다. 또한 대부분의 방송 환경 응용시스템들은 클라이언트측에서 발생한 주로 주식 데이터, 교통 정보와 새로운 뉴스와 같은 여러 가지 다양한 정보를 검색하는 읽기전용 즉 질의 거래들을 허락한다. 그러나, 기존의 여러 가지 동시성 제어 기법들은 이러한 특수성을 고려하지 않음으로써 꽤 높은 데이터 경쟁 상태의 방송 환경에 적용될 때 성능 감소가 일어난다. 이 논문에서는 방송환경에서 가장 적절한 OCC/2VTS(Optimistic Concurrency Control based on 2-Version and TimeStamp)를 제안한다. OCC/2VTS는 캐쉬 내에 두 버전을 사용함으로써 타임스탬프 기법으로 클라이언트가 질의 거래를 자체 해결 할 수 있도록 하였다. 질의 거래 시작 후 2번의 무효화 방송을 통해 읽기 연산 대상 데이터 항목의 값이 바뀌지 않는다면 질의 거래가 갱신 거래의 완료와 상관없이 무사히 완료된다. 그 결과 첫째, 서버에게 완료 요구를 위해 정보를 보내는 기회가 감소하고 무효화 보고서 내에 갱신된 최신의 값을 포함하여 클라이언트들에게 방송함으로써 최근 데이터 값을 서버에게 요구하는 기회를 줄여 비대칭적 대역폭을 효율적으로 활용한다. 둘째, 질의 거래의 완료율을 최대한 높여 처리율을 향상시킨다.

• CRM연구
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• 제2권2호
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• pp.53-70
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• 2009

분석 CRM 영역에서는 고객 데이터 분석을 통하여 고객 행동과 관련된 통찰력을 얻는 것이 중요하다. 이러한 분석 과정에서, 사용자 스스로 기업 데이터베이스에서 대용량 고객 이력 데이터를 조회하고 추출하기 위해서는 SQL 을 사용하여 자유롭게 질의구문을 작성할 수 있어야 한다. 그런데 일반 사용자들이 이러한 업무를 수행하고자 할 때, 기업 데이터베이스 구성 요소에 대한 전문적인 지식이 부족하기 때문에 정보 탐색에 있어서 어려움을 겪는다. 이를 해결하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사용자가 제공하는 자연어 수준의 질의를 분석하고, 데이터베이스를 구성하는 값을 중심으로 올바른 질의 결과를 제공하기 위한 데이터베이스 구성요소 인덱싱 방법론을 제안한다. 구체적으로 기업 데이터베이스를 구성하는 세 가지 요소인 관계, 속성, 값에 대한 정보를 읽어 들여 요약 정보에 대한 인덱스를 구성한 다음 사용자의 자연어 질의에서 분석된 의미 단위 별로 데이터베이스 요약 정보와 연결해주는 TableRank 기법을 소개한다. 실험용 데이터베이스를 대상으로 테스트를 수행한 결과, 사용자의 자연어 질의 결과가 데이터베이스를 구성하는 값 정보와 연결되는 것이 관찰되었다. 논문의 후반부에서는 자연어 질의를 자동적으로 처리하기 위한 선행 모듈 개발의 시사점을 정리하고, 향후 기업 데이터베이스 자동 검색 시스템으로 발전하기 위한 방안에 대해서도 설명한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.285-291
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• 2001

This paper describes a natural language question answering system that can be used by students in getting as solution to their queries. Unlike AI question answering system that focus on the generation of new answers, the present system retrieves existing ones from question-answer files. Unlike information retrieval approaches that rely on a purely lexical metric of similarity between query and document, it uses a semantic knowledge base (WordNet) to improve its ability to match question. Paper describes the design and the current implementation of the system as an intelligent tutoring system. Main drawback of the existing tutoring systems is that the computer poses a question to the students and guides them in reaching the solution to the problem. In the present approach, a student asks any question related to the topic and gets a suitable reply. Based on his query, he can either get a direct answer to his question or a set of questions (to a maximum of 3 or 4) which bear the greatest resemblance to the user input. We further analyze-application fields for such kind of a system and discuss the scope for future research in this area.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.527-532
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• 2014

최근 모바일 스마트 기기의 보급으로 스마트 기기에 탑재된 다양한 센서에서 수집되는 대량의 데이터를 분석하여 처리하는 빅 데이터의 시대는 위치기반 서비스(LBSs: Location-Based Services)에 까지 확대대고 있다. 이동객체 위치 예측 기술은 차세대 시공간 정보 서비스에서 요구하는 필수적인 기술로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 기존연구는 특정 어플리케이션에 종속적인 이동객체 위치 예측 질의처리 연구로서 증가하는 차세대 시공간 정보 서비스의 기술적 요구를 반영하기가 어렵다. 따라서 본 논문은 실세계 공간 네트워크에서 이동객체들의 초대용량 시공간적 데이터를 토대로 필수적으로 예측에 필요한 기본적이고 다양한 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 범용적 분산 이동객체 예측 질의처리 프레임워크 설계를 제안한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제13권3호
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• pp.85-101
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• 2008

온톨로지를 이용한 시맨틱 웹은 의미 기반의 표현 수단으로써 기존의 웹이 갖는 한계점을 극복할 수 있는 차세대 웹의 표준으로 인식되고 있다. 시맨틱 웹에 표현된 정보를 최대로 활용하기 위해서는 온톨로지에 대한 질의 검색 및 추론 기능이 필요한데, 대부분의 시맨틱 웹 도구들은 RDF 메타데이터 구조에 따른 Triple 기반의 저장 구조를 이용함으로 인해 온톨로지 추론을 위한 의미 단위의 복합 질의를 효율적으로 지원하지 못하고 있다. 본 연구에서는 기술 논리(DL)에 기반하여 온톨로지 데이터 구조와 일치하는 저장 구조를 설계하고, 이를 이용하여 시맨틱 웹 온톨로지에 대한 질의 검색 도구를 개발함으로써 온톨로지 추론을 위한 효율적인 복합 질의 검색을 지원할 수 있는 개선 방법을 제시하고자 한다. 그리고 제안된 방법을 구현한 시스템인 SMART-DLTriple을 기존의 시스템과 비교하여 그 성과를 평가하였다. 개선된 온톨로지 질의 검색 방법은 온톨로지 추론의 성능 향상에 기여하여 실용적인 온톨로지 추론 시스템의 개발에 도움을 줄 것이다.