• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.113-116
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• 2000

역할 기반의 접근제어 시스템은 응용에 따라 보호 객체들에 대한 접근을 역할들로 분류하고 이를 책임 있는 사용자에게 할당함으로써 개개의 사용자들에게 권한을 할당, 회수하는 전통적인 기법에 비해 단순하고 편리한 권한 관리를 제공한다. 다단계 보안 시스템은 각 시스템의 주체와 객체에게 보안 등급을 부여하고, 등급별로 분리된 정보의 보안을 유지하기 위해서 다중 보안 단계에서 정보를 처리하는 강제적 접근 제어를 제공한다. 본 논문에서는 MAC 기반의 데이터베이스 환경에서 최소 권한 정책을 반영하기 위하여 역할 기반의 접근 제어 기법을 적용한다. 따라서 같은 등급 혹은 그 이상의 등급을 가진 사용자라 할지라도 실제 데이터베이스 내에 저장된 데이터에 대한 권한 없는 접근, 고의적인 파괴 및 변경을 방지함으로써 실제 기업 환경에 적합한 다단계 역할기반 보안 모델을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.121-126
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• 2008

한 도메인 내의 통합검색시스템에서 메타데이터를 이용하여 분산되어있는 데이터를 공유하고 표준화하여 정보를 통합검색 할 수 있다. 하지만 메타데이터를 특정 도메인에 맞게 설계하여 메타데이터 레포지스토리로 구축되어진 조직 간에 데이터요소 의미, 구조, 형식상의 이질적인 문제들이 발생하여 통합 검색하기 어렵다. 따라서 본 눈문에서는 XMDR(eXtended Metadata Registry)을 이용한 멀티데이터베이스 통합 검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 레거시 데이터 시스템들 간의 협업에 필요한 데이터를 공유 및 교환하는데 실시간으로 변화하는 데이터를 일관성 있게 유지할 수 있으며 통합 검색시 단일 인터페이스를 제공하여 각 시스템의 독립성을 유지하면서 데이터의 투명성과 가용성을 향상 시킬 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2006년도 춘계학술발표논문집
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• pp.421-425
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• 2006

본 논문에서는 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의를 분석하고 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 사용자가 선택함으로써 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 특징기반 검색의 질의 이미지가 되고 인덱싱 에이전트는 제안하는 다중 분할 칼라 히스토그램 기법을 통해 질의 이미지와 데이터베이스의 키 프레임들을 비교한 후 가장 유사한 키 프레임 이미지를 검색하여 사용자에게 디스플레이한다. 제안하여 구현된 시스템은 현저히 향상된 성능을 보였다.

• 천문학회보
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• 제38권1호
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• pp.49.2-49.2
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• 2013

We present a result of $^{13}CO$(1-0) survey toward the Outer Galactic Plane using the multi-beam receiver system recently installed on the 14 m telescope at Taeduk Radio Astronomy Observatory(TRAO). Our target region is from l=$120^{\circ}$ to $133^{\circ}$ and b=$-1^{\circ}$ to $+1^{\circ}$, and some extended regions are included where emission is still arising. All data are on 50" grid. Velocity resolution is 0.63 km/sec, and the total velocity range is from -150 km/sec to 100 km/sec. A total of 140,000 spectra were obtained. The rms noise is about 0.18 K per channel for unsmoothed raw data. We will present a few initial results of the survey database.

• 응용통계연구
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• 제18권3호
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• pp.713-727
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• 2005

인터넷 조사는 전통적인 방법에 비해 자료수집이 신속하고, 조사비용이 저렴하며, 양질의 자료를 얻을 수 있으며 멀티미디어를 활용한 고도화된 설문을 설계할 수 있다. 그러나 조사대상자의 신원 파악이 어려우며 구체적인 고객만족도에 대한 분석이 어려운 상황이다. 따라서 인터넷을 이용한 설문조사뿐만 아니라 고객만족도 조사까지의 확장이 가능한 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 조사계획 과정에서 미리 조사 대상자에 대한 기본 정보를 취합하여 E-mail을 통해 조사 대상자의 특성을 파악할 수 있다. 또한 시스템을 통한 계획의 입력과 진행의 현황을 확인할 수 있다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제5권1호
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• pp.85-96
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• 1998

최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 영상 특징 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 다단계 영상 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 2단계로 이루어진다. 1단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대 분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다. 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants: IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 상표 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1029-1035
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• 2019

In recent years, artificial intelligence (AI) services have become one of the most essential parts to extend human capabilities in various fields such as face recognition for security, weather prediction, and so on. Various learning algorithms for existing AI services are utilized, such as classification, regression, and deep learning, to increase accuracy and efficiency for humans. Nonetheless, these services face many challenges such as fake news spread on social media, stock selection, and volatility delay in stock prediction systems and inaccurate movie-based recommendation systems. In this paper, various algorithms are presented to mitigate these issues in different systems and services. Convolutional neural network algorithms are used for detecting fake news in Korean language with a Word-Embedded model. It is based on k-clique and data mining and increased accuracy in personalized recommendation-based services stock selection and volatility delay in stock prediction. Other algorithms like multi-level fusion processing address problems of lack of real-time database.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.809-822
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• 2004

본 논문에서는 검색 위주의 공간 데이터베이스 시스템을 위한 R-tree 기반의 동시성 제어 기법을 제안한다. 기존의 제안된 기법들은 검색연산이 갱신연산과 동시에 수행되는 것을 막기 위해 노드에 공유 락이나 래치를 획득함으로써 갱신연산으로 인한 검색연산의 블록킹을 막을 수 없다는 문제를 가지고 있으며, 또한 R-tree같은 다차원 색인의 경우 갱신연산의 락 획득은 여러 노드에 걸쳐 일어날 수 있으며, 노드 분할과 같은 경우 오랜 시간동안 락을 획득하고 있을 수도 있기 때문에 검색연산은 장시간 블록킹이 되어야 하는 문제를 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 노드의 엔트리들을 링크드 리스트로 연결하는 방법을 사용하여 노드에 엔트리를 삽입하고 있는 중에도 락이나 래치를 획득하지 않고 검색연산을 할 수 있는 링크드 리스트 기반의 동시성 제어 기법과, 노드 분할이 진행 중에 있는 노드에도 검색연산이 락이나 래치를 획득하지 않고 노드를 탐색할 수 있는 버전 기반의 동시성 제어 기법을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권8C호
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• pp.1133-1141
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• 2004

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1869-1886
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• 2018

This paper proposes a MIDI- and audio-based music genre classification method for Korean traditional music. There are many traditional instruments in Korea, and most of the traditional songs played using the instruments have similar patterns and rhythms. Although music information processing such as music genre classification and audio melody extraction have been studied, most studies have focused on pop, jazz, rock, and other universal genres. There are few studies on Korean traditional music because of the lack of datasets. This paper analyzes raw audio and MIDI phrases in Korean traditional music, performed using Korean traditional musical instruments. The classified samples and MIDI, based on our classification system, will be used to construct a database or to implement our Kontakt-based instrument library. Thus, we can construct a management system for a Korean traditional music library using this classification system. Appropriate feature sets for raw audio and MIDI phrases are proposed and the classification results-based on machine learning algorithms such as support vector machine, multi-layer perception, decision tree, and random forest-are outlined in this paper.