• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권5호
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• pp.507-512
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• 2001

특징 기반 유사성은 멀티미디어 데이터베이스 시스템에서 중요한 연구 쟁점이 되고 있다. 멀티미디어 데이터의 특징이 멀티미디어 객체들을 구별하는데 유용하다지만 특징 벡터의 차원의 수가 증가함에 따라 종래의 다차원 데이터 구조의 성능은 떨어지는 경향이 있다. $R^{*}-Tree$는 R-Tree의 가장 성공적인 병형으로 본 논문에서 고차원 특징 벡터를 위한 새로운 인덱싱 방법으로서 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$를 제안한다. 자기 조직화 맵 기잔 $R^{*}-Tree$는 고차원 데이터를 좀더 스칼라화해서 탐색할 수 있도록 SOM과 $R^{*}-Tree$를 결합하여 구축한 인덱싱 기법이다. 자기 조직 맵은 고차원 특징 벡터들로부터 2차원 공간으로의 맵핑을 제공한다. 그러나 맵을 위상 특징 맵이라 하고 인접 노느에서 서로 유사한 특징 벡터들을 모아서 입력데이터의 특징 공간들 속에 유사성을 보존하는데 위상 특징 맵의 각 노드는 코드북 벡터를 가지고 있다. 실험적으로 4만개의 이미지로부터 추출된 색깔 특징 벡터들을 이용하여 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$의 검색시간 비용과 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$의 검색 시간 비용을 비교한다. 그 결과 $R^{*}-Tree$를 구축하는데 필요한 노드 수와 검색 시간 비용이 감소됨으로써 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$는 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$보다 훨씬 우수한 성능을 나타냄이 입증되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권12B호
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• pp.1022-1036
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• 2004

모바일 망에서는 지속적으로 변하는 개별 가입자의 위치 정보가 관리되어져야 한다. 이와 같은 분산 환경 속에서 위치 정보 관리의 핵심 역할을 수행하는 내장형 시스템인 HLR system은 table 관리 기능과 색인 관리 기능 그리고 백업 관리 기능을 제공한다. 본 논문에서는, 현재 사용되고 있는 HLR system의 문제점을 철저한 분석을 통해 파악하여 그 문제의 해결 방안을 제시하고, HLR system을 위한 새로운 구조를 제시하였다. HLR system에서는 가입자 정보의 실시간 접근과 갱신을 제공하기 위해 주기억장치 데이터베이스 시스템이 사용되고 있다. 따라서, 더 나은 실시간 기능을 제공키 위해서, 가입자의 정보를 보다 신뢰성 있게 관리하기 위해서, 보다 많은 가입자에게 편의를 제공하기 위해서는 이의 성능 개선이 요구된다. 본 논문에서는, HLR database transaction의 특성을 고려한 효을적인 백업 방법을 제안한다. 이단계 색인 기법은 기존의 T 트리 색인 기법보다 검색 속도와 기억 공간 사용 효율 측면에서 우수하다. 버켓 연결 해슁 기법은 기존의 변형된 선형 해슁 기법보다 삽입과 삭제 시의 오버헤드가 적다. 제안한 백업 방법에서는, 빈번한 위치 등록 기능 수행으로 인해 야기되는 성능 저하 문제를 해결하기 위해 두가지 종류의 갱신 플래그를 사용하였다. 가입자 수용시, 제안 기법을 사용하게 되면 기존 기법보다 메모리 사용량 절감(62% 이상), 디렉토리 증가 작업제거, 백업 작업 감소(80% 이상)를 제공받게 된다.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.159-166
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• 2017

본 논문에서는 방송 뉴스에서 화자 변화 검증 성능 향상을 위해서 입력소음음성 향상과 SNR(Signal to Noise Ratio)기반 가중 함수 $w_m$를 적용한 KL 거리 $D_s$를 실험하였다. GMM-UBM(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model) 기반 KL(Kullback Leibler) 거리 D를 이용한 화자 변화 검증 시스템(실험 0)을 기본 시스템으로 한다. 실험 1은 실험 0의 입력소음음성 향상을 위해 MMSE Log-STSA(Minimum Mean Square Error Log-Spectral Amplitude Estimator)를 적용하였다. 실험 2는 실험 1의 기존 KL거리 D 대신에 $D_s$를 적용하였다. 실험 데이터베이스는 다양한 소음을 반영하기 위해 스포츠 뉴스와 실외 인터뷰를 중심으로 구축하였다. 실험은 화자 변화 정보의 누락을 막기 위해 MDR(Missed Detection Rate) 0%를 기준으로 하였다. 실험 0은 FAR(False Alarm Rate) 71.5%의 성능을 보였다. 실험 1은 FAR 67.3%로 실험0에 비해 4.2% 향상되었고, 실험 2는 FAR 60.7%로 10.8% 향상되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2109-2116
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• 2014

본 논문은 무선랜 시스템에서 성능 향상을 위해, 안테나 빔을 전 방향으로 방사하는 기존의 방법과는 달리, 접속한 단말이 존재하는 방향으로만 안테나 빔을 방사하는 빔포밍 시스템을 설계 및 구현하였다. 해당 시스템은 패치형 배열 안테나를 통해 통신을 하며, DSP(Digital Signal Processor)에서 패킷 타입과 단말의 정보를 퀄컴사의 상용 칩으로부터 제공받아 FPGA(Field Programmable Gate Array)로 전송하는 방식으로 동작한다. DSP와 FPGA의 통신 방식은 데이터 송수신시 생기는 지연을 최소화하기 위해 PCI express(Peripheral Component Interconnect express)를 사용하였다. 단말 고유의 MAC(Media Access Control) 주소를 FPGA에서 저장하고 데이터베이스화함으로써 단말들의 위치를 관리할 수 있도록 하였다. 따라서 해당하는 단말로 패킷을 전송할 때, 추정한 위치로 빔을 방사하여 T/P(throughput)를 높일 수 있다. 단말의 위치는 패치형 배열 안테나를 통해 수신한 단말의 SINR(Signal to Interface plus Noise Ratio)을 프리앰블 구간에서 극대화하는 알고리즘을 사용하여 추정하였다. 제안하는 빔포밍 시스템을 Verilog HDL(Hardware Description Language)을 이용하여 FPGA와 퀄컴사의 상용 칩과 연동하여 구현하였으며 실제 운용 환경에서 시험을 통해 구현된 장비가 일반 AP(Access Point) 보다 더 높은 성능을 보이며 통신하는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권3호
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• pp.157-168
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• 2011

최근 플래시 메모리 및 SSD가 노트북이나 PC의 저장장치로 사용되는 것뿐 아니라, 기업용 서버의 차세대 저장장치로 주목 받고 있다. 대용량의 데이터를 처리하는 데이터베이스에서는 삽입, 삭제, 검색을 빠르게 하기 위해 다양한 색인 기법을 사용하는데 그 중B-트리 구조가 대표적인 기법이다. 하지만 플래시 메모리 상에서는 하드디스크와 달리 덮어쓰기(overwrite) 연산을 수행하기 위해서는 먼저 해당 블록(block)에 대하여 플래시 메모리의 연산 중 가장 비용이 많이 요구되는 삭제(erase) 연산을 수행 해야만 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 플래시 메모리 사이에 위치하는 플래시 변환 계층(Flash memory Translation Layer)을 사용한다. 이 플래시 변환 계층은 수정한 데이터를 동일한 논리 주소에 덮어쓰기를 하더라도 실제로 임의의 다른 물리 주소에 저장하도록 하여 이 문제를 해결할 수 있다. NAND 플래시 메모리를 배열 형태로 포함하고 있는 SSD는 한 개 이상의 플래시 메모리 패키지를 병렬로 접근할 수 있다. 이러한 병렬 접근 방식을 사용하여 쓰기 연산 성능을 향상하기 위해서는 연속한 논리 주소에 쓰기 연산을 요청하는 것이 유리하다. 하지만 B-트리는 구성 노드에 대한 삽입 삭제 연산 시에 대부분 연속되지 않은 논리 주소 공간에 대한 갱신 연산이 일어나게 된다. 따라서 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 수정한 노드를 연속한 논리 주소에 쓰도록 하는 AS B-트리 구조를 제안하여 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 있도록 하였다. 구현 및 실험한 결과 AS B-트리에서의 삽입 시간이 B-트리보다 21% 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.2587-2596
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• 1999

최근에 이동 컴퓨터의 성능향상과 LAN이나 무선 통신 네트워크, 위성서비스와 같은 확장된 기술을 이용하여 사용자는 이동 중에도 데이터베이스에 접근가능하게 되었다. 또한 이동 사용자가 이동중에도 정보를 손실없이 빠르게 얻기 위해, 서버에 정보를 복제하여 사용하는 방법이 연구되고 있다. 지금까지는 이동 호스트가 복제 서버에 데이터를 족제하는 방법인 정적 복제 기법(Static Replica Allocation : SRA)기법을 사용하고 있다. 이 기법은 이동 호스트가 셀에 이동하고나서, 복제서버에 데이터를 복제하는 방법이다. 이것은 네트워크가 양호하고, 이동 사용자의 수가 적은 경우라면, 데이터를 사용하는데는 문제가 없지만, 셀에서 이동 사용자가 존재하고 있지 않다면, 그 데이터는 공유되지 못하는 데이터가 된다. 그래서, 본 논문에서는 이동 사용자가 많은 셀에 데이터를 복제하여 재배치 하는 기법인 선택복제기법(User Select Replica Allocation : USRA)을 제안하였다. 그리고 정적 복제기법을 사용하였을 때와 본 논문에서 제안된 기법을 비교하여, 데이터 접근 비율을 이동성과 셀의 수에 따른 성능을 분석하였다. 그래서 그 결과, 이동 호스트들의 이동성이 낮을 때에는 접근 비용에서, 제시된 기법이 정적 복제 기법보다 120% 낮게 나타났다. 그리고 이동률에 따른 접근비용이 40%~50% 감소되었음을 알 수 있다. 마지막으로 셀의 수에 따라서, 선택복제기법의 확장성은 10%정도 떨어짐을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2551-2561
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• 2014

심방세동 검출을 위한 기존 연구방법으로는 비선형 분석법과 주파수 분석법 등을 들 수 있지만 시간 영역 알고리즘에 비해 연산이 복잡하고 불규칙한 리듬 검출에 필요한 일반적 규칙을 제공하지 못한다. 이를 위해 본 연구에서는 선형 분석 기반의 심방세동 분류를 위한 불규칙 RR 간격의 최적값 검출 방법을 제안하였다. 이를 위해 먼저 전처리과정과 차감 기법을 통해 R파를 검출하였다. 이후 불규칙 RR 간격의 세그먼트 길이에 대한 범위를 설정하고 정규화 절대 편차와 절대치와 같은 선형 분석상의 심방세동 분류를 위한 최적값을 검출하였다. 제안된 알고리즘의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 부정맥과 심방세동 데이터베이스를 이용하여 RR 간격의 세그먼트 길이와 최적값에 대한 심방세동 분류율을 각각 비교 실험하였다. 성능 평가 결과, RR 간격과 연속하는 RR 간격 차에 대한 최적값은 ${\alpha}=0.75$, ${\beta}=1.4$, ${\gamma}=300ms$ 일 때 제일 높은 성능을 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.451-457
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• 2018

본 연구는 인공지능 분야의 딥러닝 기술을 기반으로 한 하수관 손상의 자동 탐지 분류 시스템을 제안한다. 성능의 최적화를 위하여 DB 획득 시 발생된 조도 및 그림자 변화와 같은 다양한 환경변화에 강인한 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템에서는 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 균열 탐지 및 손상 분류 기법을 구현하였다. 최적의 결과를 위하여 $256{\times}256$ 픽셀 해상도의 CCTV 영상 9,941개를 이용하여 CNN모델을 적용하여 손상부위에 대한 딥러닝을 수행하였고 그 결과 98.76 %의 인식률을 획득하였다. 기계학습을 통한 딥러닝 모델을 기반으로 다양한 환경의 하수도 DB에서 $720{\times}480$ 픽셀 해상도의 646개의 이미지를 추출하여 성능 평가를 수행 하였다. 본 시스템은 다양한 환경에서 구축된 하수관 데이터베이스 에서 손상 유형의 자동 탐지 및 분류에 최적화된 인식률을 제시한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권5호
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• pp.663-672
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• 2005

본 논문에서는 대용량 XML 문서를 저장하고 그로부터 원하는 정보를 효율적으로 찾기 위한 방법으로, 경로정보의 중복을 제거하면서 역 인덱스를 함께 이용한 방법을 제안한다. XML 문서는 트리구조에 기반한 노드로 분해되어, 노드 타입에 따라, 루트에서 각 노드까지의 경로정보와 함께 관계형 테이블에 저장된다. 경로정보를 이용한 기존의 U 질의 기법들에서는 모든 엘리먼트 노드들에 대해 경로정보를 저장함에 따라 정보의 양이 증가하여 질의 처리의 성능을 저하시키는 요인이 되고 있다. 제안 방법에서는 경로정보 중 가장 긴 단말 엘리먼트 노드까지의 경로인 단말 엘리먼트 경로(leaf element path)만 저장하고 내부 엘리먼트 노드까지의 경로인 내부 엘리먼트 경로들(internal element paths)은 저장하지 않는다. 단말 엘리먼트 경로만을 대상으로 하여 역 인덱스를 구성함에 따라, 기존의 역 인덱스 이용 기법에 비해 키워드별 포스팅 리스트(posting lists)의 수를 줄이게 된다. 제안 방법에서는 U 문서의 저장과 질의를 위하여 XML 문서에 대한 스키마 정보가 없어도 되며, 관계형 데이터베이스의 어떤 확장도 요구하지 않는다. 실험을 통해 제안 방법은 실험 범위 내에서 기존 기법들에 비해 좋은 성능을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권5호
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• pp.689-698
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• 2005

현재 위치기반 서비스를 제공하기 위하여 다양한 시스템들이 사용되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 상당히 많은 사용자들에게 빠른 서비스를 제공하기에는 적합하지가 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 빠른 데이터 처리와 대용량의 데이터 관리를 동시에 지원하는 다중레벨 DBMS를 사용하여야 한다. 스냅샷을 갖는 다중레벨 DBMS는 디스크에 모든 데이터를 가지고 있으며, 빠른 처리를 요구하는 데이터는 스냅샷의 형태로 메인메모리 데이터베이스에서 관리한다. 이 시스템의 성능을 최적화하여 위치기반 서비스를 제공하기 위해서는 스냅샷에 존재하는 데이터를 효율적으로 사용할 수 있도록 질의를 분류하는 컴포넌트가 필요하다. 본 논문에서는 위치기반 서비스를 위한 다중레벨 DBMS에서 질의 분류 컴포넌트를 설계하고 구현한다. 제안된 컴포넌트는 입력된 질의를 메모리 질의, 디스크 질의, 하이브리드 질의로 분류하여 스냅샷 사용율을 높이고, 스냅샷의 일부분을 사용할 수 있도록 질의의 비공간과 공간 필터 조건을 분할하는 메커니즘을 사용하였다. 따라서, 제안된 컴포넌트는 효율적인 질의 분류를 통하여 스냅샷을 최대한 이용함으로써 시스템의 성능을 향상시킨다.