• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.55-57
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• 2002

공간 데이터베이스의 규모는 매우 방대하여 질의 처리에 많은 비용이 발생한다. 따라서 효율적인 질의 처리를 위해서는 질의 수행 결과의 예측이 필요하다. 이를 위해 실제 공간 데이터의 특성을 근접하게 나타내는 요약 데이터를 생성하여 그 결과를 통해 질의 결과의 크기를 추정하게 된다. 기존의 공간 데이터 요약 기법으로는 면적 균등 분할 기법, 개수 균등 분할 기법, 인덱스 분활 기법 등이 있다. 본 논문에서는 기존에 연구된 다양한 분말 기법에 대해 알아보고, 힐버트 공간 재움 곡선 방법에 개수 균등 분말 기법을 적용시킨 새로운 공간 분할 방법을 제안하여 기존의 방법과 새로운 방법의 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.898-900
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• 2004

시간에 중속적인 문서집합에서 사람이 만든 요약문은 시간에 따른 중요 내용의 분포를 보여준다. 본 논문은 다중 문서에 시간 자질을 이용한 문서의 분류와 시간별 문서집합에서 핵심문장과 부가문장을 선별하고, 문장간의 계층적인 클러스터링을 통해서 중요 문장을 선별하는 방법을 제안한다. 동일한 주제를 갖는 문서집합에서 사랑이 선택한 중요 문장에 대해서 제안한 방법은 50% 정확률을 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.460-462
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• 2001

테스트 데이터의 자동 생성은 소프트웨어 테스팅에서 가장 중요하면서도 어려운 부분이다. 대부분의 데스트 데이터 자동생성에 관한 연구는 명세로부터 테스트 데이터를 자동 생성하는 방식이며 이틀 위해 정확한 정형적 명세를 필요로 한다. 본 논문에서 는 프로그램을 실 행하지 않고 프로그램의 동적인 특성을 분석할 수 있는 요약 해석(abstract interpretation) 방법과 선후 지배 관계(pre-, postdominance relationship)를 이용하여 프로그램 코드로부터 직접 테스트 데이터를 자동 생성할 수 있는 방법 을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.274-276
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• 2001

최근 많이 사용되는 대용량의 뉴스 비디오의 편리한 검색 및 관리 방법이 필요하게 되면서 뉴스 비디오 데이터를 자동으로 분석하여 저급 수준의 정보로부터 고급 수준의 내용 정보를 자동으로 추출하는 기술이 필요하게 되었다. 특히 뉴스를 요약하는데 있어서는 이런 기술이 더 유용하게 쓰일 수 있다. 앵커, 그래픽, 인터뷰, 기자보도, 회견/연설 장면 등이 뉴스 비디오의 고급 수준 내용 정보가 될 수 있는데 그 중에서도 앵커 장면은 뉴스의 기사를 나누는 고급 수준의 정보로서 중요한 의미를 갖게 된다. 본 논문에서는 이러한 앵커 장면을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 앵커 장면의 공통된 특징을 이용하여 검출하게 되는데 첫 번째 특징은 한 뉴스 프로그램을 진행하는 앵커는 동일하다는 점이고 두 번째 특징은 동일한 스튜디오 안이라는 점이다. 본 논문에서는 앵커를 판별하는 방법으로 얼굴의 검출방법과 옷 색깔의 히스토그램 비교방법을 이용한다. 본 논문의 알고리즘을 여러 개의 KBS 9시 뉴스 비디오 데이터에 적용하여 실험한 결과 Recall과 Precision 모두 96% 이상 나오는 것을 알 수 있었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.6
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• pp.1479-1493
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• 1998

C++ 프로그램을 병렬 실행시키려면 재구성 컴파일러가 함수 호출로 발생하는 요약된 정보를 수집해야 한다. 객체의 참조 매개변수를 사용하는 경우와 객체의 참조를 반환하는 메소드에 대해서 메소드간의 요약된 정보를 발견하여 병렬성을 검출하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 순차 C++ 프로그램을 병렬 프로그램으로 변환하기 위해 클래스 인터페이스 내에 메소드간의 관계를 명시하는 병렬 정보 GERINFPO절과 순서 정보 SEQ절을 삽입하므로서 명시적인 병렬성을 얻고 재구성 컴파일러는 명시된 정보를 이용하여 프로그램내에 내재한 묵시적 병렬성을 얻는 방법을 제안한다. 또한 본 논문에서 제시하는 종속 분석 방법을 이용하여 순차 C++ 프로그램을 병렬 코드로 변환하는 병렬코드 변환기를 구현하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.11a
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• pp.529-532
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• 2005

사용자가 원하는 논문 등의 문서를 웹에서 검색하여 조건에 맞지 않는 문서를 필터링하고, 문서의 제목, 저자, 출처 등의 요약 정보를 제공하며 사용자의 하드디스크로 문서를 다운로드하는 개인용 에이전트를 설계하고 구현하였다. 현재 구현된 개인용 에이전트는 사용자의 연구 분야에 대한 논문 문서를 수집하여 간략한 요약 정보를 제공하는 것을 목표로 하였으며, 따라서 PDF 형식의 논문 파일의 수집과 필터링에 한정하였다. 원하는 분야의 문서 수집을 예약할 수 있으며, 수집된 문서에 대해 사용자의 주석을 첨가할 수 있고, 또한 파일의 이름이 상이한 동일 문서를 식별하는 기능도 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.277-279
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• 2001

최근 디지털 비디오 데이터의 사용이 급격히 증가하면서 저급 수준의 정보를 이용하여 고급 수준의 내용 정보를 자동으로 추출하는 기술이 필요하게 되었다. 축구와 같은 분야에서는 그 중에서도 골, 프리킥, 파울 장면 등의 고급 수준 내용 정보가 중요한 의미를 갖게 되는데 특히, 이러한 장면 중 중요하다고 여기는 장면은 재연 장면을 통하여 다시 시청자에게 보여주게 되며, 축구 비디오에 대한 요약에서는 이런 장면들이 꼭 포함되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 축구 비디오 데이터에서 재연 장면을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 기본적으로는 축구 고유의 특징들을 이용하는데 첫 번째 특징은 샷의 길이가 너무 짧거나 너무 길지 않다는 것이고, 두 번째 특징은 재연 장면이라는 것은 장면이 느리게 다시 재생되는 것이기 때문에 움직임 특징이 일반적인 장면과는 다르다는 것이다. 본 논문에서는 오브젝트의 움직임을 구분하기 위하여 재연 장면을 두 가지 종류로 나누었다. 하나는 확대 상태의 재연 장면이고 다른 하나는 축소 상태의 재연 장면이다. 본 논문의 알고리즘을 적용하여 실험한 결과 Recall과 precision 모두 77% 이상 나오는 것을 알 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.7
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• pp.590-606
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• 2009

We present a static analyzer that detects memory leaks in C programs. It achieves relatively high accuracy at a relatively low cost on SPEC2000 benchmarks and several open-source software packages, demonstrating its practicality and competitive edge against other reported analyzers: for a set of benchmarks totaling 1,777 KLOCs, it found 332 bugs with 47 additional false positives (a 12.4% false-positive ratio), and the average analysis speed was 720 LOC/sec. We separately analyze each procedure's memory behavior into a summary that is used in analyzing its call sites. Each procedural summary is parameterized by the procedure's call context so that it can be instantiated at different call sites. What information to capture in each procedural summary has been carefully tuned so that the summary should not lose any common memory-leak-related behaviors in real-world C program. Because each procedure is summarized by conventional fixpoint iteration over the abstract semantics ('a la abstract interpretation), the analyzer naturally handles arbitrary call cycles from direct or indirect recursive calls.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.8
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• pp.343-348
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• 2019

In recent years, extractive summarization systems based on end-to-end deep learning models have become popular. These systems do not require human-crafted features and adopt data-driven approaches. However, previous related studies have shown that linguistic analysis features such as part-of-speeches, named entities and word's frequencies are useful for extracting important sentences from a document to generate a summary. In this paper, we propose an extractive summarization system based on deep neural networks using conventional linguistic analysis features. In order to prove the usefulness of the linguistic analysis features, we compare the models with and without those features. The experimental results show that the model with the linguistic analysis features improves the Rouge-2 F1 score by 0.5 points compared to the model without those features.

• KLA journal
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• v.16 no.5
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• pp.17-23
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• 1975

본고는 1972년도 연세대학교 교육대학원 사서교육전공(제1회) 석사학위 논문의 요약이다.