• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-10
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• 2019

객체기반 이미지 매칭 알고리즘 기술은 이미지 프로세싱 및 컴퓨터 비전 분야에서 광범위하게 사용되어 왔다. 이러한 이미지 매칭 알고리즘 기반의 수 많은 응용 프로그램은 객체인식, 3D 모델링, 비디오 추적 및 바이오 정보학 분야에서 개발되어 왔다. 이미지 매칭 알고리즘의 좋은 예는 Scale invariant Feature Transform(SIFT) 이다. 하지만 SIFT 알고리즘 기술을 이용한 많은 응용 프로그램은 클라이언트-서버 구조가 아닌 하나의 시스템으로 운영되어 왔다. 본 논문은 모바일 플랫폼 기반에서 SIFT 알고리즘 기술을 이용하여 클라이언트-서버 구조로 이미지 매칭 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 바이오 이미지 객체를 매칭하고 식별하여 사용자에게 유용한 정보를 제공한다. 또한 본 논문의 주요 방법론적 기여는 모바일 장치에 유비쿼터스 인터넷 연결을 활용하여 편리한 사용자 인터페이스와 객체간의 상호작용적인 묘사, 분할, 표현, 매칭 및 바이오 이미지를 검색한다. 본 논문은 이러한 기술과 함께 바이오 정보학에 대한 의미론적 이미지 검색을 수행하며 응용 프로그램에서 객체 이미지의 다른 점을 추출하여 신뢰할 수 있는 이미지 매칭을 수행하는 예를 제시해주었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권3호
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• pp.275-283
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• 2005

시맨틱 웹이나 지식기반 시스템에서 지식 검색의 핵심 컴포넌트는 온톨로지이다. 하지만 현재 실용적인 온톨로지가 구축된 경우를 찾아보기는 어렴다. 실용적인 온톨로지 구축을 위해서는 특정 도메인의 지식 전문가에 의한 지식의 개념화와 온톨로지 설계자에 의한 지식의 명세화가 필요하며 이를 바탕으로 개발 팀원들 사이에 공유할 수 있는 자세한 온톨로지 생성 가이드라인이 필요하다. 그러나 기존의 온톨로지 생성 방법론은 은톨로지 구축 프로세스의 단계들을 상위 수준에서 나열하는 절차 중심의 방법론이다 본 논문에서는 철학 학문의 지식을 구조화하는 실용적인 온톨로지를 구축하는 방법으로서 텍스트 내용에 들어있는 지식을 온톨로지로 생성하는 토픽맵 기반의 덱스트 온톨로지 방법론을 제시하였다. 이 방법론은 지식 자원으로부터 지식을 분석하고 추출하는 온톨로지 모델링 단계와 형식 언어와 데이타 모델을 이용하여 온톨로지를 생성하는 온톨로지 구현 단계로 구성된다. 방법론과 함께 본 논문에서는 철학 온톨로지에 기반한 철학 지식 검색의 효율성을 보이기 위해 철학 지식 포털을 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.678-680
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• 2013

최근 컴퓨팅 환경은 클라우드 환경을 기반으로 서비스를 쉽게 이용할 수 있도록 제공되고 있다. 그중에서 SaaS(SoftWare as a Service)는 소프트웨어를 인터넷상의 클라우드 시스템에 올려놓고 클라우드 사용자가 사용할 수 있도록 제공하는 것이다. 그러나 이것의 문제점은 사용자가 클라우드 시스템에 등록된 서비스를 찾지 못해 서비스를 이용하지 못한다는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 온톨로지를 이용하여 서비스 간의 관계와 의미를 밝힘으로써 사용자가 원하는 서비스를 정확히 찾아 사용할 수 있도록 지원해야 한다. 서비스 검색을 위한 온톨로지는 사용자가 입력한 서비스 이름이나 기능을 이용하여 연관관계를 추론하여 서비스를 검색하는데 도움을 줄 수 있다. 이를 위한 서비스 온톨로지 구성방법과 온톨로지를 이용한 서비스 검색 시스템을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권5호
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• pp.319-328
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• 2013

소프트웨어 유지 보수 담당자는 코드 식별자를 중심으로 소프트웨어의 소스 코드를 이해한다. 그렇기 때문에 코드의 식별자를 비 일관적으로 사용하게 되면 소프트웨어를 이해하는데 어려움을 격게 되어 결국 소프트웨어의 유지보수 비용이 증가하게 된다. 이러한 비 일관적인 식별자 사용의 문제를 해결하기 위하여 개발자가 상호 검토하는 방법이 있으나 코드의 양이 많은 경우에 전체 코드를 확인하는 것은 불가능할 수 있다. 본 논문에서는 자연어 처리 기법을 사용하여 자동으로 Java 코드 내의 비 일관적인 식별자를 검출하기 위한 기법을 소개한다. 이 기법에서는 프로젝트 내의 모든 식별자를 추출 및 구문 분석하고, 구조상 유사어와 의미상 유사어를 분류한 후 최종적으로 제안된 규칙을 기반으로 비 일관적인 식별자를 검출한다. 본 논문에서는 지원 도구인 CodeAmigo를 개발하여 제안된 방법을 지원하였다. 우리는 지원 도구를 두 가지의 널리 알려진 Java기반 오픈 소스 프로젝트에 적용하고, 검출 결과의 정확도를 계산하여 제안된 접근 방법의 타당성을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.1008-1012
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• 2009

난독처리(obfuscation)는 프로그램의 의미를 그대로 유지하면서, 프로그램 코드를 이해/분석하기 어렵게 만드는 기술로, 악의적인 역공학(reverse engineering) 공격으로부터 소프트웨어를 방어하는 가장 효과적인 기술 중의 하나이다. 하지만, 난독처리로 인해 원본 프로그램에 비해 난독처리된 프로그램의 코드 크기 및 실행 시간이 증가될 수 있다. 모바일 기기에서 코드크기 및 수행시간 증가는 전력소모 증가 등 자원낭비로 이어진다. 본 논문에서는 ARM 프로세서가 장착된 임베디드 보드 상에서 몇 가지 고급수준 난독처리 알고리즘을 구현하고, 각 난독처리 알고리즘의 유효성 및 전력 소모량을 분석하여, 프로그램의 특성에 따라 실행시간이나 전력소모 면에서 효율적인 난독처리 기법이 있음을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.61-70
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• 2016

근래에 들어 다양한 시멘틱 서비스를 위하여 기존의 지식을 바탕으로 새로운 지식을 고속으로 추론할 수 있는 대용량 온톨로지 추론 기법이 요구되고 있다. 이런 추세에 따라 대규모의 클러스터를 활용하는 하둡 및 Spark 프레임워크 기반의 온톨로지 추론 엔진 개발이 연구되고 있다. 또한, 기존의 CPU에 비해 많은 코어로 구성되어 있는 GPGPU를 활용하는 병렬 프로그래밍 방식도 온톨로지 추론에 활용되고 있다. 앞서 말한 두 가지 방식의 장점을 결합하여, 본 논문에서는 RDFS 대용량 온톨로지 데이터를 인-메모리 기반 프레임워크인 Spark를 통해 분산시키고 GPGPU를 이용하여 분산된 데이터를 고속 추론하는 방법을 제안한다. GPGPU를 통한 온톨로지 추론은 기존의 추론 방식보다 저비용으로 고속 추론을 수행하는 것이 가능하다. 또한 Spark 클러스터의 각 노드를 통하여 대용량 온톨로지 데이터에 대한 부하를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안하는 추론 엔진을 평가하기 위하여 LUBM10, 50, 100, 120에 대해 추론 속도를 실험하였고, 최대 데이터인 LUBM120(약 1백7십만 트리플, 2.1GB)의 실험 결과, 인-메모리(Spark) 추론 엔진 보다 7배 빠른 추론 성능을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.580-590
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• 2015

최근 그린 컴퓨팅의 일환으로 데이터센터의 효율적인 전력관리가 부각되고 있으며, 이러한 효율적인 데이터센터의 전력관리를 위해서는 서버 모니터링이 필수적이다. 하지만 기존 서버 모니터링 기법은 주로 데이터베이스만을 이용해 관리하였기 때문에, 관리자는 데이터센터 및 데이터베이스의 구조를 명확하게 알고 있어야 하고, 관측한 데이터 간 상관관계를 분석해야 한다. 또한 관리자는 데이터베이스에 명시되지 않은 부분에 대한 모니터링이 불가능하다. 이에 본 논문에서는 효율적인 데이터센터 내 전력관리를 위한 온톨로지 기반의 모니터링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 서버관리를 위한 도메인 온톨로지를 구축하고, 구축한 온톨로지를 시맨틱 어노테이션 기술을 통해 데이터베이스와 연동하였으며, 서버의 상태 및 질의문 생성에 대한 규칙을 정의하였다. 그리고 제안하는 기법의 유효성 입증을 위해 온톨로지 기반 모니터링 시스템 아키텍처를 설계하고, 지식 체계를 구축하였으며, 파일럿 시스템을 구현하여 검증을 실시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.85-102
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• 2010

본 논문에서는 동영상의 등장인물 간의 상황을 기초로 배역간의 관계를 정의한 Character-Net을 구축하는 방법과 이를 이용하여 동영상으로부터 주요배역을 추출하는 방법을 제안한다. 인터넷의 발전과 함께 디지털화된 동영상의 수가 기하급수적으로 증가하여 왔고 원하는 동영상을 검색하거나 축약하기 위해 동영상으로부터 의미정보를 추출하려는 다양한 시도가 있어왔다. 상업용 영화나 TV 드라마와 같이 이야기 구조를 가진 대부분의 동영상은 그 속에 존재하는 등장인물들에 의해 이야기 전개가 이루어지게 되므로, 동영상 분석을 위해 인물 간의 관계와 상황을 체계적으로 정리하고 주요배역을 추출하여 동영상 검색이나 축약을 위한 정보로 활용할 필요가 있다. Character-Net은 영상의 그룹 단위에 등장하는 인물들을 찾아 화자와 청자를 분류하여 등장인물 기반의 그래프로 표현하고 이 그래프를 누적하여 전체 동영상의 등장인물들 간의 관계를 묘사한 네트워크다. 그리고 이 네트워크에서 연결정도 중심성 분석을 통해 주요배역을 추출할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 Character-Net을 구축하고 주요배역을 추출하는 실험을 진행 하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권9호
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• pp.596-603
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• 2015

개념망(Concept Network)은 시멘틱 검색, 개인화 검색, 추천, 텍스트마이닝 기법의 개선 등에 필수적인 지식베이스이다. 최근 효과적인 개념망 구축을 위해 온톨로지를 기반으로 하여 개념의 표현을 확장시키는 연구가 활발하다. 이에 본 논문은 World Knowledge로 평가받고 있는 위키피디아 데이터를 '개념' 집합의 원천으로 활용하여 3차원 텍스트 표현 모델 기반 개념망을 구축하는 기법을 제안한다. 사실상 개념들 간의 관계 정보는 시간의 흐름에 따라 변동하기 때문에, 텍스트 문서로부터 도출되는 '개념'은 Formal Concept Analysis 이론체계의 개념에 따르는 것이 바람직하다. 이를 위해 본 논문은 하나의 개념을 '단어'와 '문서' 간의 2차원 행렬로 표현하여 문서집합에 잠재된 개념간의 연관망을 보다 정확하게 생성하게 한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권4호
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• pp.197-202
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• 2010

최근의 RDF 변경 탐지 기법들은 구조적인 변경 이외에, RDF 모델의 클로저를 적용하여 변경부분을 탐지하는 의미적 변경도 다룬다. 하지만, 기존의 의미적 변경을 고려하는 탐지 기법들은 메모리 저장 공간에 전체 트리플 집합을 적재하여 변경 내용을 탐지하거나, RDF 모델의 클로저를 미리 계산하는 전방향 추론을 사용하기 때문에 대용량 RDF 데이터의 변경 탐지에 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 기반의 후방향 추론 기법을 사용하는 변경 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 관계형 데이터베이스에서 변경 탐지에 사용 가능한 트리플들에 대해서만 추론을 수행한다. 생물 정보 도메인에서 사용되는 실제 RDF 데이터들에 대한 비교 실험을 통하여 제안된 기법이 더 효율적임을 보인다.