• 대한기계학회논문집
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• 제17권11호
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• pp.2711-2722
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• 1993

Most of the current 2-D object recognition systems are model-based. In such systems, the representation of each of a known set of objects are precompiled and stored in a database of models. Later, they are used to recognize the image of an object in each instance. In this thesis, the approach method for the 2-D object recognition is treating an object boundary as a string of structral units and utilizing string matching to analyze the scenes. To reduce string matching time, models are rebuilt by means of fuzzy c-means clustering algorithm. In this experiments, the image of objects were taken at initial position of a robot from the CCD camera, and the models are consturcted by the proposed algorithm. After that the image of an unknown object is taken by the camera at a random position, and then the unknown object is identified by a comparison between the unknown object and models. Finally, the amount of translation and rotation of object from the initial position is computed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4198-4213
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• 2020

Data encryption, particularly application-level data encryption, is a common solution to protect data confidentiality and deal with security threats. Application-level encryption is a process in which data is encrypted before being sent to the database. However, cryptography transforms data and makes the query difficult to execute. Various studies have been carried out to find ways in order to implement a searchable encrypted database. In the current paper, we provide a new encrypting method and querying on encrypted data (ZSDB) for different data types. It is worth mentioning that the proposed method is based on secret sharing. ZSDB provides data confidentiality by dividing sensitive data into two parts and using the additional server as Dictionary Server. In addition, it supports required operations on various types of data, especially LIKE operator functioning on string data type. ZSDB dedicates the largest volume of execution tasks on queries to the server. Therefore, the data owner only needs to encrypt and decrypt data.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권1호
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• pp.159-164
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• 2005

본 논문에서는 전자펜과 그 인터페이스를 장착한 정보통신장치와 서버가 인터넷으로 연결된 환경에서 패턴인식 기술을 사용하여 글씨의 품질을 향상시키는 훈련을 수행한 수 있는 언어학습시스템을 제안한다. 본 논문에서는 참조자료를 획득하는 방법 및 전역특징과 지역특징을 통한 글씨품질을 평가하는 방법에 관하여 기술한다. 제안하는 시스템은 문자 뿐 아니라 문자열에 대해서도 글씨품질을 평가할 수 있으며, 제시어와 입력어가 같은 경우 뿐 아니라 다른 경우에도 글씨품질을 평가한 수 있는 특징을 가진다. 따라서 제안하는 시스템은 글씨연습 뿐 아니라 언어 훈련에 매우 유용한 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.121-128
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• 2004

본 논문에서는 전자 펜을 사용하여 필기한 문자열의 품질을 평가할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템의 구현을 위하여, 본 논문에서는 참조자료를 획득하는 방법, 전역특징과 지역특징을 통하여 필기 문자열의 품질을 평가하는 방법에 관하여 기술한다. 또한, 전역특징을 사용함에 있어서의 선택적 인식 방법과 지역특징을 사용함에 있어서는 획순을 진단하는 방법에 관해서도 설명한다. 제안하는 시스템은 입력어와 참조어가 다른 경우도 필기문자열의 품질을 평가할 수 있는 특성도 있다. 따라서 제안하는 시스템은 글체교정 뿐 아니라 어휘력 및 문장력을 향상할 수 있는 언어훈련을 동시에 수행할 수 있어 그 기대효과가 매우 클 것으로 고려된다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제12권3호
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• pp.49-62
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• 2024

Strategy monitoring is essential for business management and for administrators, including managers and executives, to build a data-driven organization. Having a tool that is able to visualize strategic data is significant for business intelligence. Unfortunately, there are gaps between business users and information technology departments or business intelligence experts that need to be filled to meet user requirements. For example, business users want to be self-reliant when using business intelligence systems, but they are too inexperienced to deal with the technical difficulties of the business intelligence systems. This research aims to create an automatic matching framework between the key performance indicators (KPI) formula and the data in database systems, based on ontology concepts, in the case study of Prince of Songkla University. The mapping data schema with ontology (MapDSOnto) framework is created through knowledge adaptation from the literature review and is evaluated using sample data from the case study. String similarity methods are compared to find the best fit for this framework. The research results reveal that the "fuzz.token_set_ratio" method is suitable for this study, with a 91.50 similarity score. The two main algorithms, database schema mapping and domain schema mapping, present the process of the MapDS-Onto framework using the "fuzz.token_set_ratio" method and database structure ontology to match the correct data of each factor in the KPI formula. The MapDS-Onto framework contributes to increasing self-reliance by reducing the amount of database knowledge that business users need to use semantic business intelligence.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.1923-1932
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• 1998

본 논문은 아이콘 인덱싱 메커니즘(Icon indexing Mechanism)을 이용한 물체 인식 시스템을 구성함에 있어 기존의 모델을 계층적으로 찾아가는 탐색 트리의 방법을 보완하여 해시 테이블을 작성함으로써 모델의 검색에 필요한 시간을 줄이는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 인접하는 다섯 개의 장점을 이용하여 매칭에 필요한 모델을 구조적 단위의 스트링으로 선정하였으며, 모델 스트링들간의 유사성을 측정하기 위하여 스트링 매칭 알고리듬을 이용하였다. 그리고 이들 스트링중 유사성이 가장 높은 스트링을 참조 스트링으로 선정하여, 참조 스트링으로부터의 각 스트링간의 거리를 해시의 킷값으로 이용하여 검색에 필요한 해시 테이블을 검색한다. 검색 결과 입력 영상으로부터 구해진 하나의 특권 스트링은 하나 혹은 여러 개의 모델에 대한 가설을 생성할 수 있으며, 이를 다시 해싱을 통하여 검색된 모델 스트링들과의 거리를 재계산하여 이 값이 주어진 임계값보다 작은 모델스트링과 최종 매칭이 되는 것으로 간주하였다. 실험결과 모델을 계층적으로 찾아가는 기존의 방식이 평균 8-10번의 거리를 계산해야만 매칭을 행할 수 있었음에 반해 제안한 방법은 2-3번의 거리 계산만으로 매칭을 행할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.270-275
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• 2007

모션 캡처 기술은 현실감 있는 캐릭터 동작을 얻기 위해 많이 사용되고 있지만, 모션 캡처 데이터의 상이한 포맷들로 인하여 효율적인 모션 데이터의 저장과 검색이 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 상이한 형식의 모션 캡처 데이터를 통합하고 효과적으로 저장 및 검객하기 위한 프레임워크를 제안한다. 상이한 모션 캡처 데이터 포맷들을 통합하기 위한 XML 기반의 표준 포맷을 MCML(Motion Capture Markup Language)로 정의하고 있으며 서로 다른 포맷의 모션 캡처 데이터 파일을 하나의 단일화된 MCML 파일로 변환하여 관계형 데이터베이스 또는 XML 데이베이스에 저장함으로써 동일 데이터의 중복 저장 및 공유 문제를 해결한다. 모션캡처 데이터의 검색은 퍼지 문자열 검색(Fuzzy string searching) 기법에 의한 유사어 검색으로 특정 키워드를 포함하는 MCML 문서들을 찾거나 특정 위치의 시작 프레임에서 일련의 프레임들을 선택적으로 추출할 수 있는 모션클립(motion clips) 검색이 가능하도록 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.550-555
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• 2009

바이올린은 아름다운 음색과 풍부한 표현력으로 현악기 가운데 중요한 위치를 차지하고 있다. 그러나 바이올린 연주를 처음 시작하는 초보자들에게는 정확한 연주를 하기가 쉽지 않다. 이는 연주 시 활의 힘과 활을 켜는 속력 그리고 활과 현과의 접촉점 및 현을 집는 손가락 위치의 부정성에서 기인된다. 따라서 본 논문에서는 이 점을 해결하기 위해 전문 바이올리니스트의 운궁법에 대한 데이터베이스를 사전 구축하고, 연주자가 실제 바이올린을 켤 때 얻어지는 데이터를 구축된 데이터베이스와 실시간으로 비교하고 그 결과를 퍼지 Logic을 사용한 성능평가함수로 성능평가를 한 후 Monitor상에 결과를 보이도록 하였다.

• 대한한의학방제학회지
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• 제31권3호
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• pp.171-182
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• 2023

Objectives : Saposhnikoviae Radix (SR) and Glehniae Radix (GR) have been frequently used in traditional medicine to treat diseases related to 'wind' syndrome, but there have been cases where it has been mixed in a state where the plant of origin is not clear. In this study, to select materials for conducting preclinical cerebral infarction research, the network pharmacology analysis method was used to select suitable medicinal materials for the study. Methods : In this study, a Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP) based network pharmacology analysis method was used, and oral bioavailability (OB), drug likeness (DL), Caco-2 and BBB permeability were utilized to select compounds with potential activity. For the values of each variable used in this study, OB ≥ 20%, DL ≥ 0.18, Caco-2 ≥ 0, and BBB ≥ -0.3 were applied, then networks of bioactive compounds, target proteins, and target diseases was constructed. STRING database was used to construct a protein-protein interaction network. Results : It was confirmed that SR rather than GR has various target proteins and target diseases based on network pharmacological analysis using TCMSP database. And it was analyzed that the bioactive compounds only in SR act more on neurovascular diseases, and both drugs are expected to be effectively used for cardiovascular diseases. Conclusions : In our future study, SR will be used in an ischemic stroke mouse model, and the mechanism of action will be explored focusing on apoptosis and cell proliferation.

• ETRI Journal
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• 제44권5호
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• pp.780-793
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• 2022

Large-scale ontology management is one of the main issues when using ontology data practically. Although many approaches have been proposed in relational database management systems (RDBMSs) or object-oriented DBMSs (OODBMSs) to develop large-scale ontology management systems, they have several limitations because ontology data structures are intrinsically different from traditional data structures in RDBMSs or OODBMSs. In addition, users have difficulty using ontology data because many terminologies (ontology nodes) in large-scale ontology data match with a given string keyword. Therefore, in this study, we propose a (graph database-based ontology management system (GOMS) to efficiently manage large-scale ontology data. GOMS uses a graph DBMS and provides new query templates to help users find key concepts or instances. Furthermore, to run queries with multiple joins and path conditions efficiently, we propose GOMS encoding as a filtering tool and develop hash-based join processing algorithms in the graph DBMS. Finally, we experimentally show that GOMS can process various types of queries efficiently.