• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.191-193
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• 2010

전문용어는 특정 분야의 문서들에서 그 분야 특징을 반영하는 용어를 지칭하는 말로 최근 이러한 전문용어를 자동으로 인식하는 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전문용어 인식의 방법 중 규칙 기반 방법의 한 종류인 사전 기반 방법을 이용하여 전문용어를 인식한다. 사전 기반 방법의 보통 다음과 같은 문제점이 있다. 첫째 같은 의미를 가지지만 형태가 다른 전문용어의 인식이 어려우며, 둘째 정확한 경계를 인식하기 위해서는 모든 단어에 대해 사전에 존재하는 가장 긴 단어의 크기만큼 매칭을 시도해야하며, 셋째 인식된 경계가 겹칠 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사전 매칭시 정규표현을 이용하여 첫 번째 문제를 해결하며, 트라이를 이용하여 사전을 구축하고, 매칭시 스택을 이용한 병렬구조를 사용하여 두 번째 문제를 해결하였으며, 구간트리라는 자료구조를 이용하여 세 번째 문제를 해결하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.43-45
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• 2006

최근에 데이터의 양이 방대하게 늘어남에 따라 이러한 데이터의 처리를 위한 여러 연구들이 진행되어지고 있다. 이 중에 데이터들 간의 군집 관계를 파악하기 위하여 사용되는 클러스터링에 관한 연구가 많이 수행되었는데, 이중 BIRCH는 대용량의 데이터를 처리하는데 있어서 적합한 모델로 제시되고 있다. 하지만 BIRCH는 데이터 스트림 환경에서 클러스터링은 효과적이지 못한 단점을 가지고 있다. 본 논문은 데이터 스트림 환경에서 과거의 임의 시간구간에 대한 클러스터링을 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 CF-트리를 일정 시간 마다 생성 및 저장하고 이를 이용하여 사용자가 원하는 시간 구간에 대해 동안의 클러스터링을 수행한다. 본 논문에서는 임의 시간구간에 대한 효율적인 클러스터링을 위해 기존의 CF-트리 노드 구조에 추가 데이터를 사용하는 $CF^{\delta}$-트리를 제안한다. 그리고 ${\delta}$에 대한 연구를 통해, 근사적 접근법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.49-51
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• 2005

시간의 흐름에 따라 그 위치가 빈번히 변화하는 이동 객체의 특성으로 인해 실시간으로 증가하는 이동객체의 연산 정보를 효과적으로 관리할 수 있는 효율적인 연산 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 시공간 연산을 위해 기존에 제안되었던 HR 트리의 성능을 개선시킬 수 있는 확장된 HR-트리(Extended HR-Tree : EHR-Tree)를 제안한다. 기존의 HR 트리는 삽입, 삭제, 갱신과 같은 연산이 빈번한 경우에 단말 노드 및 비단말 노드를 새로 생성해야 함으로 인하여 성능이 떨어지고, 공간의 낭비가 있게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 제안하는 EHR-트리는 연산이 발생할 때마다 새로운 HR-트리를 생성하는 것이 아니라 시간 구간을 두어서 새로 발생한 연산이 같은 시간 구간에 있을 경우 그 단위시간에 생성된 HR-트리에 그대로 삽입, 삭제, 갱신과 같은 연산을 수행하게 된다. 따라서 기존 HR-트리에서 단말 노드 및 비단말 노드를 새로 생성해야함으로 발생되던 많은 저장 공간 요구를 감소시킴으로, 즉 전체 연산 크기를 작게 하여 디스크 I/O수를 감소시킴으로써, 시공간 질의의 처리 속도를 향상시켜 효율적인 질의가 가능하도록 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.1
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• pp.64-72
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• 2001

결정트리 생성은 일련의 특징값으로 기술된 사례들로부터 분류 지식을 추출하는 학습 방법중의 하나이다. 현장에서 수집되는 사례들은 관측 오류, 주관적인 판단, 불확실성 등으로 인해서 애매하게 주어지는 경우가 많다. 퍼지숫자나 구간값을 사용함으로써 이러한 애매한 데이타의 수치 속성은 쉽게 표현될 수 있다. 이 논문에서는 수치 속성은 보통값 뿐마아니라 퍼지숫자나 구간값을 갖을 수 있고, 비수치 속서은 보통값을 가지며, 데이터의 클래스는 확신도를 기자는 학습 데이터들로 부터, 분류 규칙을 마이닝하기 위한 퍼지 결정트리 생성 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법에 의해 생성된 퍼지 결정트리를 사용하여, 새로운 데이터에 대한 클래스를 결정하는 추론 방법을 소개한다. 한편, 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 수행한 실험의 결과를 보인다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.83-86
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• 2000

본 논문에서는 비정형 단위를 사용한 음성 합성 시스템의 합성음에 대한 자연성을 향상시키기 위한 휴지 구간 추출 및 휴지 지속시간 예측 모델을 제안한다. 제안된 휴지 지속시간 예측 모델은 트리 기반 모델링 기법 중 하나인 CART (Classification And Regression Trees)방법을 이용하였다. 이를 위해 남성 단일 화자가 발성한 6,220개의 어절경계 포함하는 총 400문장의 문 음성 데이터베이스를 구축하였고, 이 데이터베이스로부터 V-fold Cross-Validation 방법에 의해 최적의 트리를 결정하였다. 이 모델을 평가한 결과, 휴지 구간 추출 정확율은 $81\%$로 휴지 구간 존재 추출 정확율은 $83\%, 휴지 구간 비존재 추출 정확율은 $80\%이었고, 실 휴지지속시간과 예측 휴지지속시간과의 다중상관 계수는 0.84로, 오차 범위 20ms 이내에서 의 정 확율은 $88\%$ 이었다. 또한, 휴지지속시간을 예측하여 적용한 합성음을 청취 실험한 결과 자연 음성과 대체적으로 유사하게 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.309-311
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• 1998

동기화 전략을 명시하는 방법으로 시간 구간 명시, 시간축 명시, 레퍼런스 포인트를 두는 방법, 페트리넷을 이용하는 방법 등 매우 다양한 연구 결과가 소개되었다. 본 논문은 기존의 멀티미디어 시나리오의 동기화 명시를 위한 페트리넷 방법[1-3]을 확장하여, 페트리넷 동기화 명시를 실현한 멀티미디어 시나리오를 재생하여 주는 시스템을 구현하고, 자료구조, 멀티프로세싱, 동기화 기법 등을 중심으로 본 재생 시스템을 소개한다. 본 시스템의 특징은 미디어 단위의 시나리오 진행이 가능한 것이다. 멀티미디어 프로그램이 학습에 많이 이용되므로 물리의 '중력'을 간단하게 설명하는 예제와 더불어 어떻게 실행되는가를 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.227-230
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• 2008

본 연구에서는 대용량 궤적 데이터베이스에서 영역 질의를 효과적으로 처리하기 위한 인덱싱 기법에 대하여 논의한다. 먼저, 기존 인덱싱 기법의 문제점을 지적하고, 이러한 문제점을 해결하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선 시간 차원을 다수의 시간 구간으로 분할하고, 인덱싱의 대상이 되는 전체 라인 세그먼트들을 시간 구간별로 구분한다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들에 대하여 별도의 인덱스를 구축한다. 또한, 디스크에서 관리되는 과거 시간 구간에 대한 인덱스들과는 달리 최근 시간 구간에 대한 인덱스는 메인 메모리상에 관리함으로써 삽입과 검색의 성능을 크게 개선할 수 있다. 각 시간 구간에 속하는 라인 세그먼트들은 다음과 같은 방식으로 인덱스를 구축한다. 먼저, 2D-트리를 이용하여 전체 공간 차원을 유사한 수의 라인 세그먼트들이 배정되도록 다수의 셀들로 분할한다. 또한, 분할된 각 셀마다 시공간 차원 (x, y, t)에 대한 별도의 3차원 $R^*$-트리를 두어 보다 상세한 인덱싱을 지원한다. 실험 결과에 의하면, 기존 기법에 비하여 작은 인덱스 구조를 갖으면서도 검색 성능면에서 $300%{\sim}1000%$까지의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.284-286
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• 2000

시간에 따라 변화하는 자료들을 저장하는 시간지원 데이터베이스에서 집단 함수는 시간지원 그룹화를 통하여 집단 함수 값이 변하지 않는 시간 구간을 구하고 그 각각의 구간마다 집단 함수의 결과를 생성해야 하는 복잡한 연산이다. 기존의 시간지원 집단 함수 처리 기법들은 집단 함수를 포함하는 질의가 요구되었을 때, 불변 구간을 구하기 위해 트리와 같은 자료구조를 생성하고 이 트리의 노드들을 순회함으로써 집단 함수의 결과를 생성하였다. 이 논문에서는 미리 데이터베이스를 한 번 스캔하여 투플의 시작 시간과 종료 시간들의 정렬된 집합인 시점 시퀀스를 생성하고, 이를 이용하여 시간지원 집단 함수를 처리하는 방법을 제안한다. 또한 데이터베이스에서 저장된 데이터의 삭제나 새로운 데이터의 삽입에 따른 시점 시퀀스의 갱신 방법도 제시한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.4
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• pp.596-605
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• 2001

In this paper we propose a method, called the range-based cube partitioning (RCP)method for reducing I/O cost of cube computation in OLAP The method improves I/O performance of cube partitioning process by overlapping some computation between partitioning stages. For overlapping the computation, the method partitions the cube based on the ranges of attribute values, not the points of attribute value, Through analysis any experiments, we show the performance of the proposed method with comparison of the previous cube partitioning method.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.6
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• pp.238-245
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• 2013

Gesture recognition has been widely one of the research areas for natural user interface. This paper presents a novel gesture recognition method using tree classification and multiclass SVM(Support Vector Machine). In the learning step, 3D trajectory of human gesture obtained by a Kinect sensor is classified into the tree nodes according to their distributions. The gestures are resampled and we obtain the histogram of the chain code from the normalized data. Then multiclass SVM is applied to the classified gestures in the node. The input gesture classified using the constructed tree is recognized with multiclass SVM.