• 한국통신학회논문지
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• 제29권5B호
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• pp.520-530
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• 2004

멀티 데이터베이스 시스템(MultiDataBase system: MDBS)이란 기존에 독자적으로 개발되어 사용되고 있는 서로 다른 지역 데이터베이스 시스템(Local DataBase System: IDBS)들을 통합하기 위해 제안된 시스템으로 논리적으로 단일화된 인터페이스를 제공함으로써 산재된 정보의 효율적 통합 기능을 제공한다. 본 논문에서는 LDBS의 논리적인 통합 인터페이스로 메시징 시스템을 이용하고 메시지 순서 기능을 적용한 전역 동시성 제어 기법을 제안한다. 전역 동시성 제어 기법은 전역 직렬성을 보장하기 위하여 전역 트랜잭션의 서브 트랜잭션이 실행되는 모든 LDBS에서 같은 순서로 직렬화 되어야 한다. 메시지 순서 기능은 하나의 노드가 여러 개 메시지를 송신하는 경우, 모든 노드는 송신한 순서에 따라 메시지 수신을 보장하는 것으로 이를 이용하여 전역 트랜잭션의 서브 트랜잭션들을 실행 노드에 같은 순서로 전송하고 실행 LDBS는 해당 순서대로 직렬화 한다면 전역 직렬성을 보장할 수 있다. 그 결과 제안된 전역 동시성 제어 기법은 LDBS의 실행 정보 없이 전역 트랜잭션의 상대적인 실행 순서를 결정할 수 있기 때문에 지역 r치성을 보장한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권2호
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• pp.61-68
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• 2016

현대사회는 보안과 안전이 중요해지면서 감시카메라들이 여러 곳에 설치되어 있다. 하지만 감시영상을 보고 상황을 파악하는 것은 여전히 사람의 몫으로 인력과 시간이 소모된다. 그래서 자동으로 감시영상을 분석하여 주요 사건 중심으로 요약해 주는 연구의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 감시영상에서 존재하는 다수의 사람을 추적하고, 추적을 통해 얻은 정보를 이용하여 감시영상을 요약하는 방법을 제안한다. 제안하는 감시영상 요약 시스템은 조명보정을 적용하여 배경제거한 후 다수의 사람을 추출하고, 추출된 사람의 추적 정보를 상태 데이터베이스에 저장한다. 추적을 통해 얻은 정보로 추적 대상들의 추적 경로, 움직임 상태, 지체시간, 카메라 안으로의 출입시간 등을 사용한다. 또 사람의 움직임에 따라 6 가지(Enter, Stay, Slow, Normal, Fast and Exit)로 움직임 상태를 분류하였고, 움직임 상태를 시간별, 공간별로 요약 그래프로 나타내 추적대상의 움직임 상태를 빠르게 파악할 수 있다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권4호
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• pp.268-275
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• 2014

In future, hospitals are expected to automatically issue remote transcriptions. Many general hospitals are planning to encrypt their medical database to secure personal information as mandated by law. The electronic medical record system, picture archiving communication system, and the clinical data warehouse, amongst others, are the preferred targets for which stronger security is planned. In the near future, medical systems can be assumed to be automated and connected to remote locations, such as rural areas, and islands. Connecting patients who are in remote locations to medical complexes that are usually based in larger cities requires not only automatic processing, but also a certain amount of security in terms of medical data that is of a sensitive and critical nature. Unauthorized access to patients' transcription data could result in the data being modified, with possible lethal results. Hence, personal and sensitive data on telemedicine and medical information systems should be encrypted to protect patients from these risks. Login passwords, personal identification information, and biological information should similarly be protected in a systematic way. This paper proposes the use of electronic acupuncture with a built-in multi-pad, which has the advantage of being able to establish a patient's physical condition, while simultaneously treating the patient with acupuncture. This system implements a sensing pad, amplifier, a small signal drive circuit, and a digital signal processing system, while the use of a built-in fuzzy technique and a control algorithm have been proposed for performing analyses.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제10권3호
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• pp.79-96
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• 1994

인공신경회로망을 이용하여 터널굴착설계를 위한 전문가 시스템 NESTED를 개발하였다. 이를 위하여 지하 암반의 안정성을 평가할 수 있는 신경회로망 모델과 대표적인 암반분류법인 RMR과 Q 시스템 사이의 상관관계를 결정할 수 있는 신경회로망 모델을 사용하였다. 또한 사용된 모델과 전산화된 암반분류법 프로그램이 동일한 사용자 환경을 통해 운용될 수 있도록 통합 시스템을 구성하였다. NESTED에 사용된 신경회로망의 구조는 역전파 학습 알고리즘을 채용한 다층 역전파 신경 회로망이다. 전문가 시스템에 필요한 지식기반을 구축하기 위해 이전의 현장 시공사례로 학습과정을 수행함으로써 불완전하거나 오류가 포함된 정보를 처리할 수 있는 공학 데이터베이스를 개발하였다. 일련의 실험을 통해 전문가 시스템을 현장사례에 적용해보고 여기서 출력된 결과를 문헌에 보고된 자료와 비교하였다. 이 결과 암반의 파괴거동을 추정하고 이에 따른 보강시기의 변화를 정확히 예측하는 신경회로망의 추론능력을 확인할 수 있었다. 이처럼 본 연구를 통해 개발된 신경회로망 전문가 시스템을 암반터널에 적용할 경우 부족한 지질자료에 대해 합리적인 기준을 제공하고 터널의 예비설계에 필요한 보강설계를 제시할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.201-208
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• 2014

본 논문은 DTW 결과를 이용하여 분류기 구조를 설계하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다수 클래스의 데이터를 분류하기 위한 SVM 기반 이진트리 구조를 설계하는데 있어 DTW 결과를 이용한다. 각 클래스에 대한 데이터를 DTW의 입력으로 하여 얻어진 결과행렬의 열의 합을 이용하여 계산된 임계치를 기준으로 SVM 기반 이진트리 구조(SVM-BTA)를 설계한다. 제안된 알고리즘의 성능 비교를 위해 데이터베이스와 k-means 알고리즘을 이용한 이진트리 구조의 분류 결과를 비교한다. 분류에 사용된 데이터는 수중과도소음 데이터베이스의 18개 클래스 333개의 데이터이다. 제안된 분류기는 데이터베이스의 체계를 이용한 분류기에 비해 분류성능이 향상되었고, k-means 알고리즘을 이용한 분류기에 비해 비 생물소음의 검출 확률이 향상되었다. 제안된 SVM-BTA는 생물 소음(BO) 68.77%, 기계 소음인 체인(CHAN) 92.86%, 그 외의 기계 소음 및 음향학적 소음, 기타소음의 6종은 100%로 분류한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.1-11
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• 2009

대규모 인간 동작 데이터베이스에서 고차원의 데이터를 처리하는 것이 큰 비용을 요구하기에, 최근 데이터베이스 및 그래픽스 학계는 인간 동작 데이터 질의 및 접근에 큰 관심을 가지게 되었다. 특히, 인간 동작 데이터를 위한 효과적인 유사도(거리) 측정 방법이나 질의 처리는 여전히 많은 연구진들이 도전하고 있는 문제이다. 이에, 본 연구진은 SMoFinder 라고 명명한 동작 질의 처리 시스템을 제안한다. SMoFinder는 새롭게 고안된 운동학적 거리 측정 그리고 적응적 프레임 세그멘테이션에 기반하는 효율적인 인덱싱을 사용하여 동작 질의를 처리한다. 이를 위해, SMoFinder에서는 인간 동작을 다연결 물리 운동으로 간주하고 새로운 가중치 Minkowski 함수를 정의했다. 또한, 효율적인 인덱싱을 위해 모든 프레임을 저장하지 않고 유사한 프레임들 중에서 대표 프레임을 뽑아서 저장하는 적응적 세그멘테이션을 고안했다. 그리고, 효율적인 검색을 위해 이들 대표 프레임들만 가지고 k-근접 이웃 질의를 수행하는 새로운 방법을 제안한다. 마지막으로, SMoFinder가 데이터베이스 용량이 크게 줄지만(1/25배), 검색 능력은 다른 시스템과 동일하거나 우월하다는 것을 실험을 통해 보여주고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.136-142
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• 2007

최근의 인식 시스템 연구들에 의하면 SVM 분류기가 여러 다른 분류기에 비해 우수한 인식 성능을 나타내고 있다. 이에 본 논문에서는 SVM 분류기를 사용하여 필기체 숫자를 인식하는 알고리즘을 제시한다. 본 기법에서는 필기체 숫자의 특징으로서 망특징과 Kirsch 연산자에 의한 방향 특징 및 오목특징을 사용하는데, 이중에서 처음 두 특징은 숫자를 이루는 선에 대한 전경 정보를 표현하며, 마지막 특징은 숫자의 배경 정보를 표현하여 상호 보완적인 역학을 수행한다. 본질적으로 SVM은 두 클래스 분류기이므로 이를 다중 클래스 분류기로 사용하기 위해서는 여러 개의 SVM들을 결합하여 사용해야 하는데, 본 논문에서는 "일대일" 방법과 "일대다" 방법을 사용하여 주어진 특징에 대한 인식을 수행하였다. 제시된 기법의 성능 평가를 위해 CENPARMI 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험하였으며, 그 결과 98.45%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.108-114
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• 2008

플래시 메모리는 디스크와는 달리 덮어쓰기가 불가능하므로, 새로운 데이터는 새로운 영역에 갱신이 된다. 데이터가 빈번히 변경되면 새로운 영역을 확보하기 위해 가비지 컬렉션을 통하여 데이터를 지우게 되는데, 이때 지움(erase) 연산을 수행 할 수 있는 회수가 플래시 메모리의 특성에 의해 일정 회수로 제한을 받게 되므로 플래시 메모리의 모든 블록은 고르게 쓰여지고 지워져야 한다. 그러나 지역 접근성을 가지는 데이터를 Cost-benefit 방법으로 처리하면 성능은 좋으나 wear-leveling은 매우 나빠지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 wear-leveling을 개선하기 위해 멀티 뱅크에서 하나의 뱅크는 cold 데이터를 다른 뱅크는 hot 데이터를 할당하고, 시간이 흐름에 따라 일정주기로 cold 뱅크와 hot 뱅크를 교환하는 CB-MB(Cost Benefit between Multi Bank) 방법을 제안하고 성능을 평가하였다. CB-MB방법은 hot 데이터와 cold 데이터를 블록단위로 분리하여 관리하는 Cost-benefit방법에 비해 성능에 있어 30% 성능향상을 보이고 wear-leveling측면에서 1/3이하로 표준편차를 줄였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.108-113
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• 2003

고전적인 클라이언트-서버 데이터베이스 시스템은 동시 클라이언트가 많을 경우 범위성에서 한계를 가지는 것은 많은 연구 결과를 통해 알려져 있다. 사용자들의 자료이용의 유사성 기반 다계층 데이터베이스 시스템은 유사한 자료 이용 행태를 나타내는 클라이언트들을 논리적 클러스터들로 분할한다. 그 결과로 클러스터 내부에서의 자료객체 요구 만족도를 최적화하여 서버에 대한 부하는 줄어들 뿐 아니라, 객체 요구에 대한 응답시간은 최소화된다. 이 시스템의 목적을 위해서 유사한 자료이용 행태에 기반한 클러스터링의 관리가 매우 중요한 구성요소이다. 오프라인 방식은 전체 클러스터링의 질을 최적화 하지만, 그 비용과 수행 시기 선택에 따른 안정적인 시스템 성능 관리 측면을 신중하게 고려하여야 한다. 이 논문에서는 자료이용 유형에 생기는 변화를 실시간 인지하여 시스템 구성을 변경하는 방법론을 제안한다. 마지막으로 온라인 변화 인식의 유효성을 예시하고, 온라인 시스템 재구성의 구현 가능성과 기술적 완성도를 검증한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.165-170
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• 2003

본 논문에서는 임의의 장면에도 얼굴 인식에 영향을 받지 않는 통합된 얼굴 인식 방법을 제안한다. 크기 정규화는 피부 색 분할과 log-poler 매핑 절차의 새로운 조합을 통하여 얻어지고, 주요 얼굴 구성 요소 분석은 자세 변화들을 처리하기 위하여 제안된 멀티 뷰 접근을 통해 이루어진다. 주어진 컬러 입력 이미지로부터 검출기는 얼굴을 원형 경계 안에 둘러싸고 코의 위치를 표시하며 다음 인식을 위해, 원형 경계 내에 배치하는 방사형 격자는 특징 벡터 코 중심에 두었다. 컬러로 분할된 영역의 폭으로서 얼굴의 크기를 평가하고, 추출된 특징 벡터는 평가된 크기에 의하여 정규화된 크기이다. 특징 벡터는 얼굴 인식을 위해 훈련된 신경망 분류자에게 입력된다. 시스템은 서로 다른 복합적인 배경에서 다양한 크기와 자세를 가진 20명의 얼굴 데이터 베이스를 사용하여 실험한 결과 얼굴 인식기의 수행능력은 매우 작은 크기의 얼굴 이미지 외에는 87%에서 92%의 평균 인식율을 얻을 수 있었다.