• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권4호
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• pp.643-654
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• 2001

본 논문에서는 대형 시퀀스 데이타베이스에서 타임 워핑을 지원하는 유사 검색을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 타임 워핑 거리는 삼각형 부등식 성질을 만족하지 못하므로 기존의 기법들은 착오 기각(false dismissal) 없이 다차원인덱스를 사용할 수 없었다. 이러한 기법들은 전체 데이타베이스를 스캔해야 하므로 대형 데이타베이스에서는 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 서픽스 트리를 사용하는 또 다른 기법은 큰 트리로 인한 성능상의 문제를 갖는다 본 논문에서는 타임 워핑을 지원하는 효과적인 유사 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법의 주요 목표는 착오 기각 없이 대형 데이타베이스에서도 좋은 검색 성능을 보장하는 것이다. 이러한 목표를 위하여 본 연구에서는 삼각형 부등식을 만족하는 타임 워핑 거리의 새로운 하한 거리 함수 $D_{tw-Ib}를 고안한다. D_{tw-Ib}$는 각 시퀀스로부터 타임 워핑과 무관한 4-터플 특성 벡터를 추출한 다. 제안된 기법에서는 이러한 4-터플 특성 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 기반으로 유사 검색을 효율적으로 처리한다. 본 논문에서는 제안된 기법에서 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 또한, 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면 제안된 기법은 기존의 기법들과 비교하여 실제 S&P 500 주식 데이타에 대하여 43배, 대형 생성 데이타에 대하여 720배가지 의 성능 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.

• 한국경제지리학회지
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• 제18권1호
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• pp.87-102
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• 2015

본 연구에서는 정보통신정책연구원에서 실시하고 있는 미디어패널조사에서 얻어진 미디어 이용자들의 미디어 다이어리 데이터에서 미디어 수용자들의 활동공간 이용 시공간 정보를 추출하고, 이를 활용하여 도시 실시간 인구분포를 산정하는 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위하여 도시민의 시공간 정보가 상대적으로 다양하여 비교검토가 가능한 서울시를 연구대상 지역으로 선정하고, 서울시 미디어 이용자들이 도시민들의 주요 활동공간인 주거, 업무, 교육, 교통, 상거래 등 다양한 활동공간별로 하루 중 시간 흐름에 따라 머무는 비율의 변화를 분석한다. 활동공간에 따라 하루 중 시간 흐름에 따라 머무는 인구비율은 상당한 차이를 보인다. 이러한 미디어 이용자의 시공간 정보 활용의 타당성을 확보하기 위하여 서울시 대중교통이용자의 시공간적 이동 정보를 담고 있는 교통카드 데이터에서 얻어진 내용과 비교한다. 도시민의 활동공간을 주거, 업무, 상거래의 활동공간으로 범주화하여 활동공간 범주별 실시간 인구 분포률을 산정하고, 이에 서울시 각 동별 거주 인구수 및 관련 산업별 고용자 수를 결합하여 서울시 동별 실시간 인구수를 산정한다. 서울에서 낮과 밤의 인구 분포에 나타나는 공간적 특성을 파악하기 위하여 주거 공간에 머무는 인구수에 가장 큰 격차를 보이는 오전 3시와 오후 3시 두 시점의 각 활동공간 범주별 및 이들을 총합한 실시간 인구수를 GIS를 활용 하여 지도화 하였다. 도시민의 대부분이 거주지를 떠나 일상과 관련된 활동공간에 머무르고 있는 오후 3시의 서울 실시간 인구분포는 업무공간과 상업공간의 분포가 결정적인 역할을 한다는 것을 확인할 수 있다. 반면에 밤 시간대의 인구분포는 주거공간 인구 분포와 거의 유사한 양상을 나타나고 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권3호
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• pp.271-281
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• 2006

최근 PDA, 휴대폰, 노트북, GPS, RFID와 같은 모바일 장치의 발달과 범용적인 사용으로 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)에 대한 요구가 점점 증대되고 있다. 위치 기반 서비스의 핵심 기술로는 이동체의 위치를 저장 및 관리하기 위한 이동체 데이타베이스를 들 수 있다. 이러한 데이타베이스는 이동체 정보를 빠르게 검색하기 위해 색인을 필요로 하며, 이 색인은 다수의 이동체에 의해 갱신되는 업데이트를 관리하고 실시간으로 위치를 추적할 수 있어야 한다. 따라서 이동체 데이터베이스를 위한 색인은 실시간 처리를 위해서 메인 메모리에서 동작하는 색인의 구조를 가져야 하며, 다수 이동체의 위치 정보를 관리하기 위해 색인의 일부분을 메모리에서 디스크로 이동하거나 디스크에서 메모리로 로딩하는 기법을 지원해야 한다. 이 논문에서는 이러한 색인의 요구 조건을 충족시키기 위해서 메인 메모리와 디스크를 연동하는 통합색인 기법과 메모리 공간 부족 시에 색인의 일부를 디스크로 이동시키는 이주 정책들을 제시하였다 이주 정책은 디스크 I/O를 줄이기 위해 노드 단위가 아닌 서브트리 단위로 이동하도록 함으로써, 벌크 연산 및 동적 클러스터링의 효과를 얻게 된다. 통합 색인은 이주 정책에 따라 다른 형태로 구성될 수 있으며, 본 논문에서는 Oldest Node 정책과 LRU Buffer 정책을 적용하였다. 또한 통합 색인을 구현하고, 각 이주 정책 별로 실험 평가를 수행하여 성능을 측정하였다

• 한국해양공학회지
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• 제19권6호통권67호
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• pp.86-91
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• 2005

Regarding some of tire important works in tire shipyard, like tire production process, quality control, and material handling, there are many elements that disturb tire work-flaw. For example, there are mistakes in manufacturing, delay of production, and poor quality. These kinds of disturbances are from tire delay of communication time between tire production field and tire management. Therefore, it would be possible to strengthen tire competitiveness of shipbuilding industries by applying tire information technology based on Wireless Local Area Network (Wireless LAN), in order to establish tire multi-possession of real time production information in limited large shipbuilding yard. In this study, tire construction concept of tire information system, based on Wireless LAN, is proposed to build communication infrastructures in shipyards. The various information regarding shipbuilding inspection, process management, and material flaw are analyzed and constructed to databases in tire middle ware system, as tire platform for using Personal Display Agent (PDA). At last, tire middle ware system, which delivers tire information, is developed by tire C$\sharp$ and Microsoft.net; also, tire PDA application system is structured in WinCE O/S, and is tested and evaluated under tire server linked condition.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.223-224
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• 2021

Recently, k-farthest neighbor (kFN) queries have not as much attention as k-nearest neighbor (kNN) queries. Therefore, this study considers moving k-farthest neighbor (MkFN) queries for spatial network databases. Given a positive integer k, a moving query point q, and a set of data points P, MkFN queries can constantly retrieve k data points that are farthest from the query point q. The challenge with processing MkFN queries in spatial networks is to avoid unnecessary or superfluous distance calculations between the query and associated data points. This study proposes a batch processing algorithm, called MOFA, to enable efficient processing of MkFN queries in spatial networks. MOFA aims to avoid dispensable distance computations based on the clustering of both query and data points. Moreover, a time complexity analysis is presented to clarify the effect of the clustering method on the query processing time. Extensive experiments using real-world roadmaps demonstrated the efficiency and scalability of the MOFA when compared with a conventional solution.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.44-54
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• 2019

Recently, image-based object detection has made great progress with the introduction of Convolutional Neural Network (CNN). Many trials such as Region-based CNN, Fast R-CNN, and Faster R-CNN, have been proposed for achieving better performance in object detection. YOLO has showed the best performance under consideration of both accuracy and computational complexity. However, these data-driven detection methods including YOLO have the fundamental problem is that they can not guarantee the good performance without a large number of training database. In this paper, we propose a data sampling method using CycleGAN to solve this problem, which can convert styles while retaining the characteristics of a given input image. We will generate the insufficient data samples for training more robust object detection without efforts of collecting more database. We make extensive experimental results using the day-time and night-time road images and we validate the proposed method can improve the object detection accuracy of the night-time without training night-time object databases, because we converts the day-time training images into the synthesized night-time images and we train the detection model with the real day-time images and the synthesized night-time images.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권3호
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• pp.210-222
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• 2011

In this work, we study the problem of privacy-preservation data publishing in moving objects databases. In particular, the trajectory of a mobile user in a plane is no longer a polyline in a two-dimensional space, instead it is a two-dimensional surface of fixed width $2A_{min}$, where $A_{min}$ defines the semi-diameter of the minimum spatial circular extent that must replace the real location of the mobile user on the XY-plane, in the anonymized (kNN) request. The desired anonymity is not achieved and the entire system becomes vulnerable to attackers, since a malicious attacker can observe that during the time, many of the neighbors' ids change, except for a small number of users. Thus, we reinforce the privacy model by clustering the mobile users according to their motion patterns in (u, ${\theta}$) plane, where u and ${\theta}$ define the velocity measure and the motion direction (angle) respectively. In this case, the anonymized (kNN) request looks up neighbors, who belong to the same cluster with the mobile requester in (u, ${\theta}$) space: Thus, we know that the trajectory of the k-anonymous mobile user is within this surface, but we do not know exactly where. We transform the surface's boundary poly-lines to dual points and we focus on the information distortion introduced by this space translation. We develop a set of efficient spatiotemporal access methods and we experimentally measure the impact of information distortion by comparing the performance results of the same spatiotemporal range queries executed on the original database and on the anonymized one.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권1호
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• pp.1-14
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• 2002

연관규칙 탐사는 지지도와 신뢰도를 바탕으로 연관성 있는 강한 항목들을 탐사한다. 탐사된 연관규칙은 장바구니 분석 등과 같이 전자 상거래 및 대형 소매점 등의 판매 패턴에 대한 분석에 유용하게 적용될 수 있다. 이와 같은 연관규칙 탐사는 대규모로 축적되어 트랜잭션 데이터를 대상으로 하는 기법으로서 대규모 데이터에 대한 반복적 스캔연산을 수반한다. 그러므로 매우 높은 연산 부하를 안고 있으며 이로 인해 동적 환경에서 실시간 제한사항을 탐사에 대한 시도를 하지 못하고 있다. 따라서 이 논문에서는 연관규칙 탐사의 비 실시간적 제한사항을 위하여 트리거와 점진적 갱신 기법을 이용한 능동적 후보항목 관리 모델을 제안하였다. 아울러 제안 모델을 구현하기 위해 점진적 갱신 기법을 이용한 능동적 후보항목 관리 모델을 제한하였다. 아울러 제안 모델을 구현하기 위해 점진적 갱신 연산의 구현 모델을 제시하고 이의 구현 및 실험을 통해 성능 특성을 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권6호
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• pp.333-342
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• 2010

온톨로지는 시맨틱 웹을 구현하기 위해 중요한 역할을 하지만 이를 구축하는 작업은 많은 시간을 필요로 한다. 그러므로 기존 웹의 데이터 중 많은 양을 차지하고 있는 관계형 데이터베이스로부터 온톨로지를 자동으로 생성하는 연구들이 진행되고 있다. 기존의 연구들은 데이터베이스 스키마와 저장된 데이터 분석을 통한 온톨로지 생성에 대한 연구들이 주를 이룬다. 이러한 연구들은 데이터베이스 스키마 중 테이블과 제약조건만을 분석하여 온톨로지 스키마를 생성하며, 뷰 정의를 고려하지 않는다. 그러나 뷰는 데이터베이스 설계자가 데이터베이스를 사용하는 도메인을 고려하여 정의하므로, 뷰 정의를 고려할 경우 추가적인 클래스와 상하위 관계를 생성할 수 있다. 그리고 이렇게 생성된 클래스는 온툴로지에 대한 질의 처리와 통합에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 방법들을 분석하여 클래스와 상하위 관계 생성을 정형화하였으며, 뷰 정의를 분석하여 기존의 방법을 통해 생성된 온톨로지에 추가적인 클래스와 상하위 관계를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 제안하는 방법을 이용해 예제 데이터베이스 스키마로부터 생성된 온톨로지의 결과 분석을 수행하고, 이를 통해 뷰 정의로부터 의미 있는 클래스와 상하위 관계가 추가적으로 생성되었음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권1호
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• pp.71-85
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• 2005

기존의 차량 위치 추적 시스템은 기존의 상용 DBMS에 단순히 모든 차량 정보를 저장하여 관리하기 때문에 시간에 따라 연속적으로 변화하는 차량의 위치 데이타를 효과적으로 검색하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 모바일 환경에서 차량의 위치 정보를 효과적으로 관리하고, 사용자에게 차량 관련 정보를 제공할 수 있는 차량 위치 관리 시스템을 설계하고 구현한다. 제안 시스템은 차량 위치 관리 서버와 모바일 클라이언트로 구성되며 이동 차량의 위치와 관련된 시공간 질의를 처리한다. 아울러 시스템에 저장되지 않은 차량의 위치 정보까지도 추정하여 사용자에게 제공한다. 이 시스템은 차량 위치 관리 서버의 이동 객체 색인 관리 모듈을 사용하여 차량의 위치 정보를 효과적으로 관리한 수 있다.