• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권5_6호
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• pp.360-370
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• 2004

적응적 메쉬 세분화(AMR)는 여러 과학과 공학 분야에서 이용되는 보편적인 계산 시뮬레이션기법이다. AMR 데이타가 계층적인 다중해상도 데이타 구조로 이뤄져 있음에도 불구하고, 어떤 적절한 자료구조로의 변형 없이, 이 데이타를 광선추적법이나 스플래팅과 같은 전통적인 볼륨 가시화 알고리즘들을 이용하여 가시화 하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 AMR 데이타로부터 생성된 k-d 트리와 팔진트리를 이용하는 계층적 다중해상도 스플래팅에 대해 설명한다. 이 기법은 최신의 범용 PC 그래픽스 하드웨어를 이용하여 AMR 데이타의 가시화를 구현하는데 적합하다. 대화식으로 변환함수와 뷰잉 / 렌더링 파라메터를 설정할 수 있는 기능을 제공하는 사용자 인터페이스에 대해서도 설명한다. nVIDIA GeForce3 그래픽스 카드를 내장한 범용의 PC를 이용해 얻은 실험 결과로부터, 제안된 기법을 이용해 AMR 데이타를 대화식으로(초당 20프레임 이상의 속도로) 렌더링 할 수 있음을 보인다. 본 기법은 시간 가변 AMR 데이터의 병렬 렌더링에도 쉽게 적응될 수 있을 것이다.

• 위성통신과 우주산업
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• 제2권2호
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• pp.115-124
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• 1994

디지틀압축의 이용이 급속히 확대되어 가고 있다. 메모리와 논리회로의 진보에 따라 경제성이 좋아지고 있다. 디지틀압축은 예측, 변환, 양자화, 부호화의 과정을 거쳐, 각 과정에 화상정보를 압축하여 전체 전송하는 데이타량을 대폭 감소시켰다. 특히 중요한 것은 화상정보의 주파수성분을 분석하는 변환으로 실용화가 진행중인 기술로서 DCT(Discrete Cosine Transform)가 있다. 특히 MPEG(Moving Picture Expert Group) 등 압축방식의 표준화기구에서는 DCT를 주축으로 연구가 행해지고 있다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2000년도 추계학술대회 E-Business와 정보보안
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• pp.358-363
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• 2000

본 논문에서는 디지털오디오 원시 데이터의 양에 따라 적당한 양의 오디오워터마크를 생성, 삽입하여 일정한 수준의 오디오데이터의 품질을 유지하도록 하는 적응적 워터마킹을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 심리음향모델인 frequency masking과 Wavelet 변환의 개념을 적용한다. 저작권자 혹은 소유자의 데이터는 PN-sequence를 이용하여 생성된다. 워터마크 생성량의 조절은 특정한 모듈이 담당하게 되는데 이 모듈은 원시 데이터의 크기에 따라 워터마크의 적당한 양을 산출하여 오디오데이터의 품질을 유지하도록 한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.528-545
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• 2007

최근 모바일과 유비쿼터스 컴퓨팅에서 보다 지능적인 다양한 서비스를 제공하고자 하는 비즈니스 전략과 함께 온톨로지 기술이 큰 관심이 되고 있다. 온톨로지를 이용하는 응용 도메인에서의 본질적 문제점은 모든 영역 구성원, 에이전트, 응용 프로그램이 온톨로지에서 정의된 동일 개념을 공유해야 하는 것이다. 하지만, 다양한 제조업자에 의해서 만들어지는 다양한 모바일 디바이스, 센싱 디바이스, 네트워크 구성요소, 다양한 통신 사업자, 다양한 서비스 제공업자 들이 모여 이루어지는 모바일과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 서로 상이한 온톨로지가 공존할 가능성이 높다. 이러한 의미적 상호 운용성의 문제를 해결하고자 했던 다수의 연구가 있다. 이를 크게 분류하면, 맵핑, 합병, 변환에 의한 방법들이다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 OntoMorph와 같이 상이한 온톨로지 데이타들 간에 변환 규칙을 직접 작성하여 사용하는 방법에 초점을 맞춘다. 하지만 이러한 변환 규칙을 수작업으로 직접 작성하는 방법은, 그 자체도 어려울뿐더러 N개의 온톨로지가 존재할 경우 최악의 경우 $O(N^2)$의 변환 규칙 작성 복잡도를 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 복잡도를 개선하기 위한, 웹의 개방성에 근거한 연쇄 조합 변환 규칙 생성의 개념을 소개한다. 연구 성과는 변환 규칙의 변환의 신속성, 변환의 적합성, 변환 규칙 작성의 용이성 등의 중요한 평가 요소를 도출할 수 있었으며, 몇 가지 실험 및 기존 연구와의 비교 분석을 통하여 제안된 방법이 신속성과 정확성을 보장하면서 보다 높은 용이성을 가짐을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1541-1549
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• 1997

대부분의 기계학습 방법들은 이산형의 데이타를 학습에 사용되는 데이타의 형식으로 요구하고 있다. 따라서 연속형 데이타의 경우는 기계학습 방법들을 적용하기 전에 그 데이타를 이산형으로 바꾸어 주는 과정이 필요하다. 이러한 이산화 과정은 그 중요성에 비하여 상대적으로 관련 연구가 미비한 수준이다. 따라서 이 논문은 정보이론을 사용하여 연속형 자료를 이산형의 형태로 변환시키는 새로운 방법을 제안하였다. 각 애트리뷰트의 값들이 목적 애트리뷰트에 제공하는 정보의 량을 엔트로피 함수의 일종인 Hellinger 변량을 이용하여 계산하였으며, 각 애트리뷰트마다 제공하는 정보의 손실을 최소화할 수 있는 이산화 경계선을 계산하였다. 본 논문이 제안한 방법의 성능을 ID3 와 신경망 알고리즘을 사용하여 기존의 이산화 방법들과 비교하였으며 거의 대부분 우수한 정확성을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권4호
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• pp.526-532
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• 1999

본 논문에서는 마이크로프로그램을 위한 테스트 데이타를 자동으로 생성하는 시스템을 제안하였다. 이 시스템에서는 주어진 경로를 따라 마이크로프로그램을 기호수행(symbolic execution)시켜 경로조건식을 구하고 이 식를 풀어서 테스트 데이타를 생성한다. 기호수행 방법을 이용하여 테스트 데이타를 생성하기 위해서는 경로조건식이 선형이어야 한다. 따라서 본 논문에서는 마이크로프로그램의 테스트 데이타를 생성하기 위하여 마이크로프로그램에서 사용되는 연산자들을 선형 연산자로 변환하는 방법을 제안하였다. Abstract In this paper, we propose an automated test data generation system for microprogram. This system symbolically executes microprogram along a given path, extracts path conditions for the given path, and generates test data by solving the path conditions. To generate test data using symbolic execution, the path conditions must be linear. Therefore, we propose a linearization method which transforms operators used in the microprogram into linear operators.

• 한국측량학회지
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• 제9권1호
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• pp.97-107
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• 1991

본 연구에서는 리모트센싱과 GIS의 장점을 살려 하나의 시스템에서 여러 기능을 복합적으로 이용하기 위한 리모트센싱과 GIS의 통합을 시도한 것이다. 래스터와 벡터 데이타의 동시 통합 출력을 위한 중복 알고리즘을 개발하였으며, 리모트센싱과 GIS의 통합결과를 시험적용하기 위하여 인공위성 화상 데이타와 지형도 벡터 그래픽 데이타를 정확하게 통합시켰다. 실제 적용에서는 리모트센싱과 GIS의 주요 적용분야의 주제별 적용에 대한 데이타 모집과 중복 그리고 좌표계 변환을 통하여 대상지역에 다각적으로 적용할 수 있는 기법을 시도함으로써 벡터와 래스터의 중복의 효용성을 입증하고 복합적인 현안분석을 통해서 리모트센싱과 GIS의 복합적용을 위한 새로운 적용 기법을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.175-176
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• 2010

SaaS 플랫폼은 메타데이타를 기반으로 사용자에게 다중 사용자 지원 및 용이한 환경 설정으로 다양한 사용자 요구를 충족시키려 하고 있다. 따라서, 여러 고객이 하나의 서비스 인스턴스를 공유하고, 데이터베이스 안의 정보를 각자 관리할 수 있어 서비스로서 애플리케이션의 비용을 절감할 수 있다. 본 논문에서는 SaaS 플랫폼의 하나로 개발중인 SaaSpia 플랫폼에서 다중 사용자 지원 및 용이한 환경 설정을 위해 관리되어야 할 메타데이타를 알아보고, SaaSpia 애플리케이션에서 메타데이타 지원을 연구한다. SaaSpia 플랫폼에서 메타데이타는 일반 웹 애플리케이션을 SaaSpia 애플리케이션으로 변환하거나, 운용중인 SaaSpia 애플리케이션의 사용자별 설정 변경 시, 이용된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권6호
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• pp.600-619
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• 2006

최근에 센서 및 모바일 장비들의 발전으로 인하여 이러한 장비들로부터 생성된 대량의 데이터 스트림(data stream)의 처리가 중요한 연구 과제가 되고 있다. 데이타 스트림 중에서 연속되는 시점에 얻어진 실수 값들의 스트림을 스트리밍 시계열(streaming time-series)이라 한다. 스트리밍 시계열에 대한 유사성 매칭은 여러 가지 고유 특성에 의하여 기존의 시계열 데이타와는 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 정규화 변환(normalization transform)을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 기존에는 스트리밍 시계열을 아무런 변환 없이 비교하였으나, 본 논문에서는 정규화 변환된 스트리밍 시계열을 비교한다. 정규화 변환은 절대적인 값은 달라도 유사한 변동 경향을 가지는 시계열 데이타를 찾기 위하여 유용하다. 본 논문의 공헌은 다음과 같다. (1) 기존의 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘[4]에서 제시된 정리(theorem)를 이용하여 정규화 변환을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 풀기 위한 간단한 알고리즘을 제안한다. (2) 검색 성능을 향상시키기 위하여 간단한 알고리즘을 $k\;({\geq}\;1)$ 개의 인덱스를 이용하는 알고리즘으로 확장한다. (3) 주어진 k에 대하여, 확장된 알고리즘의 검색 성능을 최대화하기 위해 k 개의 인덱스를 생성할 최적의 윈도우 길이를 선택하기 위한 근사 방법(approximation)을 제시한다. (4) 스트리밍 시계열의 연속성(continuity) 개념[8]에 기반하여, 현재 시점 $t_0$에서의 스트리밍 서브시퀀스에 대한 검색과 동시에 미래 시점 $(t_0+m-1)\;(m\geq1)$까지의 검색 결과를 한번의 인덱스 검색으로 구할 수 있도록 재차 확장한 알고리즘을 제안한다. (5) 일련의 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘들 간의 성능을 비교하고, k 및 m 값의 변화에 따라 제안된 알고리즘들의 검색 성능 변화를 보인다. 본 논문에서 제시한 정규화 변환 스트리밍 시계열 매칭 문제에 대한 연구는 이전에 수행된 적이 없으므로 순차 검색(sequential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권3호
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• pp.310-326
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• 2006

본 논문은 데이타스트림 환경에서 연속질의를 효율적으로 처리하는 방법을 다룬다. 먼저, 기존의 질의 처리 방법을 데이타 엘리먼트와 질의 중에서 어느 것을 먼저 선택하고 수행을 시작하느냐에 따라서, 서로 이원적인 두 가지 방법인 데이타-이니셔티브(data-initiative)와 질의-이니셔티브(query-initiative)로 분류한다. 이러한 분류는 기존의 질의 처리 연구에서 데이타와 질의를 서로 다르게(asymmetrically) 취급하였다는 것에 기인한다. 기존의 연속질의 처리에서는 이원적인 질의 처리 방법 중에서 데이타-이니셔티브 방법만이 사용되었기 때문에, 질의-이니셔티브 방법에서 얻을 수 있는 성능 상의 이점이 간과되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 데이타와 질의를 동등하게(symmetrically) 볼 수 있다는 점에 착안한다. 본 논문에서는 데이타와 질의의 이원성 모델(Duality Model of Data and Queries)을 제안하고 이 모델에 기반하여 연속질의 처리 문제를 다차원 공간에서의 공간조인 문제로 변환하는 새로운 관점을 제시한다. 그리고, 공간조인 기반 연속질의 처리 알고리즘인 Spatial Join CQ를 제안한다. Spatial Join CQ는 다차원 공간상에 영역으로 표현된 데이타 엘리먼트들의 집합과 질의들의 집합으로부터 서로 겹치는 쌍을 찾음으로써 연속질의를 처리한다. 제안하는 알고리즘은 대칭적인(symmetric) 연산인 공간조인으로 겹치는 영역들을 찾아냄으로써 서로 이원적인 두 가지 질의 처리 방법의 효과를 동시에 얻는다. 성능 평가 결과, 제시하는 알고리즘은 기존의 방법에 비해서 단순 선택 연속질의는 최대 36배, 슬라이딩 윈도우 조인 연속질의는 최대 7배의 성능 향상을 보였다.