• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권2호
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• pp.117-128
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• 2001

유사도 측정자 (similarity measure)에 따라 문의자 (query)의 최적 정합자 (the best match)를 찾는 최적 검색 (optimal retrieval)을 위해서는 데이터베이스의 모든 영상들에 대해 전역 탐색 (exhaustive search)을 수행해야 한다. 그러나, 일반적인 전역 탐색은 방대한 계산량을 요구한다. 그 계산량을 줄이기 위해, 본 논문은 영상 데이터베이스의 클러스터링 (clustering)에 기반한 고속 다 해상도 전역 탐색 기법을 제안한다. 먼저 데이터베이스 내의 모든 영상들을 일정 수의 클러스터 (cluster)들로 나눈다. 각 클러스터는 유사한 특징 (feature)을 갖는 영상들로 구성된다. 그리고, 각 클러스터와 문의자 간 거리 (distance)의 하계(lower bound)를 구하고, 가능성이 전혀 없다고 판단될 경우 그 클러스터를 제거한다. 가능성이 있다고 판단된 클러스터들에 속한 후보 영상들 중에서 최적 정합자를 찾는다. 또한, 불필요한 특징 정합 연산을 줄이기 위해 다 해상도 데이터 구조에 기반한 거리 부등식 성질 (distance inequality property)을 유도하여, 탐색 과정에 적용한다. 제안한 기법은 고속 다 해상도 전역 탐색 기법으로서 단일 최적 정합자뿐만 아니라 다수의 상위 최적 정합자들도 정확하게 찾을 수 있다. 가장 보편적인 밝기 히스토그램 (luminance histogram)특징을 사용하여, 제안한 기법이 고속의 탐색 속도와 함께 최적 검색을 보장함을 증명해 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.608-616
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• 2016

Smith-Waterman(SW) 알고리즘은 DNA 시퀀스 분석에서 중요한 연산 중 하나인 지역 정렬을 처리하는 알고리즘이다. SW 알고리즘은 동적 프로그래밍 방법으로 최적의 결과를 도출할 수 있지만 수행시간이 매우 길다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해서 다수의 노드를 이용한 병렬 분산 처리 기반의 SW 알고리즘이 제안되었다. Apache Spark을 기반으로 하는 병렬 분산 DNA 처리 프레임워크인 ADAM에서도 SW 알고리즘을 병렬로 처리하고 있다. 하지만, ADAM의 SW 알고리즘은 Smith-Waterman 이 동적프로그래밍 기법이라는 특성을 고려하지 않고 있어 최대의 성능을 얻지 못하고 있다. 이 논문에서는 ADAM의 병렬 SW 알고리즘을 개선한다. 제안하는 병렬 SW 기법은 두 단계에 걸쳐 실행된다. 첫 번째 단계에서는 지역정렬 대상인 DNA 시퀀스를 다수의 파티션(partition)으로 분할하고 분할된 각 파티션에 대해서 SW 알고리즘을 병렬로 수행한다. 두 번째 단계에서는 파티션 각각에 대해서 독립적으로 SW를 적용함으로써 발생하는 오류를 보완하는 과정을 역시 병렬로 수행한다. 제안하는 병렬 SW 알고리즘은 ADAM을 기반으로 구현하고 기존 ADAM의 SW와 비교를 통해서 성능을 입증한다. 성능 평가 결과 제안하는 병렬 SW 알고리즘이 기존의 SW에 비해서 2배 이상의 좋은 성능을 내는 것을 확인하였다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제10권2호
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• pp.221-242
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• 2006

자연수의 나눗셈에 관해 초등학생이 가진 비형식적 지식을 조사하고 그 결과를 학교에서 지도하는 형식적 지식과 연계하여 의미 있는 시사점을 찾고자 하였다. 이러한 목적을 달성하기 위해 자연수의 나눗셈과 관련하여 형식적 지식을 배우지 않은 학생이 가진 비형식적 지식은 무엇이고, 문제를 해결하는 과정에서 형식적 지식을 학습한 학생과 형식적 지식을 학습하지 쟈은 학생의 사고 전략의 차이를 분석하였다. 이를 위해 1, 2, 3학년 학생을 대상으로 질적 연구를 하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 자연수의 나눗셈에 관한 초등학생의 비형식적 지식은 구체물에 의한 전략에서부터 사칙연산에 이르기까지 다양하다. 둘째, 형식적 지식을 학습한 학생은 형식적 지식에 문제 해결방법이 한정되어 있어 다양한 전략을 사용하지 못한다. 셋째, 나눗셈 지도가 전혀 이루어지지 않은 1, 2학년 학생이 스스로 비형식적 지식을 사용하여 문제를 해결할 수 있다는 것은 알고리즘의 습득이 문제 해결의 전제조건이 아니라는 것을 보여 준다. 넷째, 수학적 지식을 가르칠 때. 비형식적 지식과 연계하여 형식적 지식을 가르칠 필요가 있다. 다섯째, 수학과의 연산 영역에서도 알고리즘에 치중한 지도가 아닌, 다양한 전략의 지도가 필요하다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.13-38
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• 2006

다차원 공간 객체를 위한 영역 질의는 다차원 공간상에서 질의 영역과 교차 또는 포함되는 객체들을 검색하는 가장 기본적인 공간 연산이다. 영역 질의 처리를 위한 인덱스 기법으로서 공간 순서화 곡선을 이용하여 다차원 공간 객체의 MBR 정보를 1차원 값으로 변환하여 저장하는 DOT(DOuble Transformation) 인덱스 기법이 알려져 있다. 이 기법은 데이터베이스 시스템의 주색인 기법을 그대로 적용할 수 있는 장점을 갖으나, 중간 공간에 설정된 다차원 질의 영역을 최종 공간상의 1차원 값의 집합으로 변환하는 공간 변환 연산에 대한 오버헤드가 매우 크다는 문제점이 있으며, 원 공간을 2차원 이상으로 확장하여 적용할 수 있는 구체적인 영역 질의 방법이 연구된 바 없다. 본 논문에서는 다차원 공간 질의 영역 상의 공간 순서화 곡선의 규칙성을 분석함으로써 공간 변환 연산의 횟수를 대폭 감소시킨 효율적인 다차원 공간 영역 질의 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 공간 변환 연산의 비용을 감소시키기 위하여 질의 영역을 공간 순서화 곡선이 연속 운행되는 최대 크기의 쿼터로 분할하는 쿼터 분할 기법을 사용한다. 제안된 기법에 의한 다차원 영역 질의 처리 과정을 시각적으로 확인할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였으며, 이를 이용한 성능평가 결과를 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.691-701
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• 2013

본 논문에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC) 부호화 속도 향상을 위하여 주변 CU들의 정보를 활용한 고속 병합모드 결정 방법을 제안한다. 표준화가 완료된 HEVC에서는 병합 후보 리스트(Merge Candidate List)에서 생성되는 동일한 후보 모드를 가진다. $2N{\times}2N$에 대하여 병합 모드와 병합 SKIP 모드(Merge SKIP mode)가 후보들을 공유하며 모드 검색을 수행한다. 이러한 병합과정은 후보 모드만큼 수행 후 병합 SKIP 모드 또한 필요에 따라 후보만큼 수행하는 검색과정은 반복 연산으로 복잡도를 가중시키고 있다. 이러한 부호화 복잡도를 감소시키기 위하여 제안된 방법에서는 이미 부호화된 시공간적 주변 블록들 및 상위 부호화 깊이 블록의 병합 (Merge) 정보를 활용하여 현재 부호화 블록의 모드를 조기에 결정한다. 주변 블록 정보가 모두 병합 SKIP 모드일 경우 조기에 병합 SKIP 모드만을 검색하도록 하고, 그렇지 않은 경우에는 기존의 병합 과정을 수행하도록 설계하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 HEVC의 부호화 시간보다 21.25%가 감소시킬 수 있으며, 화질 열화는 매우 적음을 보인다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권12호
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• pp.1141-1155
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• 2013

최근에 이르러 기후변화에 따른 급격한 지구온난화에 대비하기 위해 많은 연구가 수행되고 있으며, 본 연구에서는 임하-안동댐 유역을 대상으로 미래 유량 변화에 대응하기 위한 다목적댐 운영 전략에 관하여 연구하였다. 미래 유량 전망결과를 이용하여 댐군을 연계운영하고 그 영향을 단독 댐 운영방법과 비교하여 평가하였다. 먼저 기후변화의 불확실성을 고려하기 위해 GCM와 통계학적 축소화 기법인 일기발생기 LARS-WG, 유출전망 모형abcd에 적용하여 미래 전망 댐 유입량을 산정하였다. 수위운영방법이 기존 댐운영방법에 대한 모의로 선정되었으며, 대안으로서 New York City rule을 적용한 선형계획법의 댐군 연계운영 모형을 적용하였다. 미래 유입량 전망결과는 과거의 연 총 유입량에 비하여 안동댐에서 평균72.81%, 임하댐에서 평균 65.65%감소하였다. 미래 유입량 전망자료를 댐 운영모형에 적용한 결과, 연계운영한 결과의 신뢰도가 평균 62.22%로 단독 운영 결과의 신뢰도 47.55%에 비해 GCM 종류에 상관없이 전반적으로 높았다. 특히 수량부족으로 인해 신뢰도가 낮은 경우, 편차는 더 크게 나타났다. 따라서 안동-임하 댐군에 연계운영을 적용하는 것이 상대적으로 기후변화에 따른 수량의 변화에 더 효율적으로 대응할 수 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권6호
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• pp.77-90
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• 2015

국내 교통은 날로 증가하는 차량으로 인해 도로의 상습정체, 대기오염 발생 등의 다양한 교통문제가 발생되고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 지자체는 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System), 첨단교통관리시스템(ATMS : Advanced Traffic Management Systems) 등의 시스템 구축을 통해 교통관리를 시행하고자 했으나 인프라 중심의 교통시스템 구축만으로는 만성적인 교통문제 해결에 효과가 미비하여 기존 시설물에 운영관리 기능을 강화한 시스템 고도화가 필요한 시점이다. 도시부 내 교통류는 임의의 시간대별로 특성 차량군이 형성되어 다양한 교통패턴이 존재하며, 이러한 상황별 교통패턴을 처리할 수 있는 지자체 네트워크 차원의 상황별 신호운영 설계가 필요하다고 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 획일적인 신호 운영의 문제점을 개선하기 위해 단기적 교통상황 예측 데이터의 교통패턴을 기반으로 Frame Signal을 설정한 뒤 네트워크 차원의 신호최적화를 통한 상황별 신호제어 운영방안을 목적으로 연구를 진행하고자 한다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제39권8호
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• pp.604-610
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• 2006

배경 : 최근 중재적 시술과 심부전에 대한 내과적 치료의 발전으로 관상동맥우회술의 대상이 되는 허혈성 심근질환을 가진 환자들이 늘어나고 있다. 우리는 좌심실 기능이 감소된 이러한 환자들에 시행 된 관상동맥우회술의 결과를 후향적으로 분석하여 중단기 결과를 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 2001년 1월부터 2005년 6월까지 관상동맥우회술을 시행 받은 1,143 명의 환자 중 죄심실박출지수가 35% 이하인 환자는 144명이었다. 인공심폐기를 사용하지 않고 관상동맥우회술(‘off-pump’ coronary artery bypass grafting, OPCAB) 을 시행한 경우가 66예(45.8%), 인공심폐기를 사용하고 뛰는 심장에서 관상동맥우회술(on-pump beating heart coronary artery bypass grafting)을 시행한 경우가 34예(23.6%), 전통적인 관상동맥우회술(conventional coronary artery bypass grafting)을 시행한 경우가 44예(30.6%) 였다. 동반된 심장수술로는 승모판륜 성형술을 포함하여 35명(24.3%)의 환자들에서 48건이 시행되었다. 결과: 환자당 원위 문합수는 $3.5{\pm}1.3%$개였고 술 후 중환자실 체류기간과 재원기간의 중간값은 각각 2일과 8일이었다. 조기 사망은 6명(4.2%)으로 심실성 빈맥으로 인한 경우가 5명, 소장경색이 1명이었다. 평균 추적기간은 $21{\pm}14%(2{\sim}54$개월)였다. 1년 생존율은 $95{\pm}2%$, 3년 생존율은 $83{\pm}7%$였고 심장관련 event-free 1년, 3년 생존율은 각각 ${88{\pm}3%,\;69{\pm}7%}$였다. 결론: 만족할 만한 중단기 결과에 따라 허혈성 심근질환에서도 적극적으로 관상동맥우회술이 시행되어야 할 것으로 생각되며 술 후 심실성 빈맥에 대한 치료를 집중적으로 시행한다면 더 좋은 결과를 보이리라 생각된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권1호
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• pp.102-116
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• 2006

전자 카탈로그는 시장 참여자들이 제공하는 상품과 서비스에 대한 정보를 가지고 있으며 결과적으로 전자 상거래의 근간을 형성하고 있다. 카탈로그의 관리는 여러 가지 요소에 의해 복잡해지는데, 상품 분류는 이들의 핵심 요소이다. 분류 계층 구조는 지출 분석, 관세 규제의 실행, 상품의 식별 등을 위해 활용된다. 이와 같이 상품 분류 체계는 상품 데이타베이스의 설계에 토대가 되고, 상품 정보의 활용 및 관리의 거의 모든 면에서 중심적 역할을 한다. 그러나, 데이타 모형, 연산, 의미론 등의 측면에서 상품 분류에 대한 형식적인 연구는 거의 없었다. 분류에 관한 논리적 모형의 부재는 분류에 대해서뿐만 아니라 일반적인 상품 데이타베이스에 대해서도 비일관성 및 비융통성 등 많은 문제를 야기시킨다. 상품 정보의 효율적이고 편리한 활용을 위해 각 사용자의 관점에 따른 다양한 뷰를 제공할 필요가 있다. 새로운 상품이 출현하고 기존 상품이 사라짐에 따라 분류체계도 이에 따라 일관성을 유지하면서 변경 및 진화해야 한다. 또한 이질적인 다른 분류체계와 매핑되거나 병합될 필요가 있으며, 이 때 정보의 손실을 줄이는 것이 중요하다. 이들 요구사항에 대해, 분류체계는 제한된 시간 및 비용 내에서 수용할 수 있도록 충분히 동적이어야 한다. 그러나, UNSPSC 및 eClass와 같이 현재 널리 사용중인 분류체계는 이러한 동적인 특성에 대한 요구사항을 만족시키지 못한다. 이 논문에서 우리는 상품 분류 체계의 의미를 이해하고, 기존의 분류 체계의 이면에 있는 의미를 포획하여 표현할 수 있는 방법으로 의미적 분류 모형을 제시하고자 한다. 상품 정의는 재료, 시간, 장소 등의 속성과 무결성 조건과 같은 많은 의미를 지니고 있다. 상품 데이타베이스의 동적 특성 및 이에 대한 기존코드 기반 분류 체계의 한계점을 분석하고, 제안된 의미적 분류 모형이 상품 데이타베이스의 동적 특성에 관한 요구사항을 만족시킨다는 것을 설명한다. 이 모형은 상품 클래스를 명시적이고 형식적으로 정의할 수 있는 수단을 제공하며, 상품 클래스간의 관계를 그래프로 구성한다. 이 모형은 분류 체계의 매핑을 용이하게 하며, 선행 연구에 의해 제기된 요구 사항 및 문제를 해결한다고 믿는다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권2호
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• pp.155-162
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• 2008

DNA 염기 서열이나 단백질 아미노산 서열과 같은 생물학적 서열 데이터들은 일반적으로 많은 수의 항목들을 가지고 있다. 생물학적 데이터 서열들에는 보통 빈번하게 발생하는 수 백개의 항목으로 이루어진 연속된 서열들이 존재한다. 이들 서열들에서 빈번하게 발생하는 연속 서열을 검색하는 것은 생물학적 서열 분석에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 이전에는 순차 패턴을 효과적으로 발견하고자 하는 많은 연구들이 수행되었으며 대부분의 기존 순차패턴 마이닝 기법들은 Apriori 알고리즘을 기반으로 한다. PrefixSpan 알고리즘은 Apriori 기반의 가장 효율적인 순차패턴 마이닝 기법이다. 하지만 이 알고리즘은 길이-1인 빈발 패턴들로 부터 서열 패턴을 확장해나가는 방식이다. 따라서 길이가 긴 연속 서열을 포함하는 생물학적 데이터서열들에 대한 검색방법으로는 적합하지 않다. 최근에는 기존의 PrefixSpan방식을 이용하면서도 반복적인 처리과정을 줄인 MacosVSpan이 제안되었다. 하지만 이 알고리즘 또한 길이가 긴 생물학적 데이터 서열들로부터 빈번하게 발생하는 연속 서열들을 검색하기에는 효율적이지 않다. 본 논문에서는 많은 양의 생물학적 데이터 서열들로부터 빈번한 연속서열을 고정길이 확장 트리를 이용하여 효과적으로 찾아내는 방법을 제안한다. 그리고 다양한 환경에서 실험을 통해 제안하는 방식이 MacosVSpan알고리즘에 비해 검색성능이 보다 우수함을 보인다.