• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.113-116
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• 2005

엔터티는 데이터 모델링에서 가장 중요한 요소라고 할 수 있다. 엔터티를 우리말로는 '실체(實體)'라고 번역하고 있다. 말 그대로 '실질적으로 육체를 가지고 있는 것'을 의미한다. 만약 이 실체가 모호하다면 그 다음 과정이 아무리 완벽하다고 하더라도 모델링은 전체가 모호한 모습일 수밖에 없다. 이 논문에서는 엔터티를 보다 쉽게 도출하고 전략적인 판단을 해 가는 구체적인 단계와 객관적인 판단의 근거를 매우 상세하게 설명할 것이다. 엔터티는 매우 명확하게 표현해야 한다. 이처럼 데이터 모델링에서는 실체 집합인 '엔터티'를 정확하게 도출할 수 있는 것이 무엇보다도 중요하다. 잘못된 실체를 가지고 아무리 집을 지어본들 그것은 단지 사상누각에 불과 하다. 본 연구에서는 데이터베이스 엔터티 각 각의 표현 방법에 대해서 연구함으로써, 데이터 모델을 보다 정밀하게 표현할 수 있고, 남들이 모델을 좀 더 정확하게 이해하는데 기여할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.180-182
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• 1999

지리 정보 시스템(Geographic Information System, GIS)에서 가장 주요한 부분을 차지하는 것 중의 하나가 공간 데이터 모델(spatial data model)에서 정의된 각 공간 데이터들간의 공간 관계 연산자(spatial relational operator)의 효과적인 구현이다. 공간 데이터는 점(point), 선(line), 면(area)으로 표현될 수 있다. 이들 사이의 모든 공간 관계는 Disjoint, Touch, Cross, In, Overlap의 다섯 가지 연산자로 표현 가능함이 알려져 가능함이 알려져 있으며, 이들에 대한 실체적인 위상 관계를 표현하는 다양한 수학적 모델링 방법이 존재한다. 하지만, 실제 이들 공간 연산자들을 수학적 모델에 따라 그대로 구현하려고 하면, 컴퓨터 상에서는 표현할 수 없다거나 많은 자원을 차지하는 데이터 구조를 필요로 한다거나, 또는 비효율적인 알고리즘으로 구현할 수 밖에 없는 현실적인 어려움에 봉착한다. 그 중에서도 구현하기 어려운 연산은 면과 선과의 관계, 면과 면과의 공간 관계를 찾아내는 공간 연산자이다. 본 논문에서는 선분의 양끝점을 이용하여 면과 선분(line segment)과의 관계를 찾아내는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 사용하여 면과 선, 면과 면과의 관계를 찾아내는 공간 연산자를 효율적으로 구현할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.1
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• pp.23-32
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• 2003

Since the data is collected from disparate sources in many actual data mining environments, it is common to have data values in different abstraction levels. This paper shows that such multiple abstraction levels of data can cause undesirable effects in decision tree classification. After explaining that equalizing abstraction levels by force cannot provide satisfactory solutions of this problem, it presents a method to utilize the data as it is. The proposed method accommodates the generalization/specialization relationship between data values in both of the construction and the class assignment phase of decision tree classification. The experimental results show that the proposed method reduces classification error rates significantly when multiple abstraction levels of data are involved.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.4
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• pp.287-294
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• 2007

Many classification algorithms for real world data suffer from a data class imbalance problem. To solve this problem, various methods have been proposed such as altering the training balance and designing better sampling strategies. The previous methods are not satisfy in the distribution of the input data and the constraint. In this paper, we propose a focused sampling method which is more superior than previous methods. To solve the problem, we must select some useful data set from all training sets. To get useful data set, the proposed method devide the region according to scores which are computed based on the distribution of SOM over the input data. The scores are sorted in ascending order. They represent the distribution or the input data, which may in turn represent the characteristics or the whole data. A new training dataset is obtained by eliminating unuseful data which are located in the region between an upper bound and a lower bound. The proposed method gives a better or at least similar performance compare to classification accuracy of previous approaches. Besides, it also gives several benefits : ratio reduction of class imbalance; size reduction of training sets; prevention of over-fitting. The proposed method has been tested with kNN classifier. An experimental result in ecoli data set shows that this method achieves the precision up to 2.27 times than the other methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.62-64
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• 1998

본 논문에서는 경성 실기간 시스템에서 발생하는 이벤트들을 효과적으로나타낼 수 있는 개선된 Statecharts 모델링 기법과 Statecharts에 Priority를 나타내는 방법을 제안한다. 일반적인 모델링 기법들은 데이터의 흐름이나 시스템의 분석에는 적합하게 사용된다. 그러나 임의적을 발생하는 이벤트에 대한 즉각적인 반응을 표현하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 모델링 기법들의 단점을 보완하고 Statecharts라는 모델링 기법의 장점들을 혼합하여 경성 실시간 시스템에 가장 적합한 개선된 Statecharts를 제안한다. 그리고 Statecharts 모델링 기법의 구조적인 특성에 맞는 새로운 방법의 Priority표현법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.78-80
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• 1999

멀티데이터베이스를 구축하기 위해서는 전역스키마 (global schema) 구축이 필수적이며, 지역스키마(local schema) 간 충돌 해결과 스키마 통합 정보는 질의 처리 및 질의 결과를 사용자에게 보여주기 위해 필요하다. 전역스키마 생성 및 충돌 해결 방법은 많이 연구가 되어 왔다. 하지만, 스키마 통합을 위한 정보가 어떻게 표현되고, 어떻게 사용되는지에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 지역스키마와 전역스키마를 XML DTD 및 XML 문서로 표현하고, 이를 이용하여 멀티데이터베이스를 위한 스키마 통합 방법을 제안한다. 스키마 통합정보와 멀티데이터베이스와 지역데이터베이스들간 데이터교환을 XML을 이용함으로써 이기종간 데이터 교환이 쉽고, 멀티데이터베이스 시스템의 확장 및 다른 시스템으로의 전환이 용이하게 된다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.1
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• pp.117-127
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• 2007

As the value of the multimedia data is getting high, the study on the semantic recognition and retrieval about the multimedia information is strongly demanded. In this paper, we build the motion ontology and adopt it for representing the meaning of the moving objects in video data. By referencing the WordNet structure, we extend its semantic meaning based on the reclassification of motion verbs, which are used to represent the semantic meaning of moving objects. The represented information is receded in OWL/RDF(S). Here, we could expect the 'Is-A' and 'Equivalent' reasoning of the data as we use the ontologies. And the semantic representation about the moving objects is possible through the video annotation using ontology. And we tested the accuracy of the system comparing with the key-word based system. As a result, we could get the approximately 10% improvement of the system performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.330-332
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• 2012

시계열 데이터 모델링은 시간 간격의 길이에 따라 단기적인 패턴이 주로 반영된다. 특히, 모델에 마코프 가정을 적용하였을 경우 이전 시간의 값에 따라 현재값이 결정된다. 시계열 데이터의 장기적인 변화를 다루기 위해, 특정 길이의 순차적 패턴을 부호화 하고, 이를 상위 모델의 입력으로 사용하는 과정을 통해 추상화를 시도하고자 한다. 실제로 사람의 감각기억은 200~500 밀리초 가량의 짧은 기억 유지기간을 갖는데, 이 기간의 정보를 상위 처리기의 입력 단위로 보고자 하는 것이다. 이에 본 고에서는 에너지기반 모델링 기법을 이용하여 반복적으로 나타나는 순차적 패턴을 부호화 하는 방법을 제안한다. 이 부호화 방법은 시간 순서에 따른 패턴의 유사도를 이용하여 확률적으로 다음 패턴과의 관계를 표현할 수 있으며, 이는 향후 시계열 데이터를 간략하게 표현하여 분석 및 시각화에 도움을 줄 수 있다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.362-365
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• 2011

본 논문에서는 통계적인 방법을 이용하여 점탄성 제진재인 합성고무의 물성에 대한 변동성을 평가하는 방법을 제안하고 측정데이터를 이용하여 합성고무에 대한 평가를 수행하였다. 고무 물성의 불확실성 인자로는 외기 온도의 변화와 실험 데이터의 오차 및 점탄성 제진모델의 오차를 고려하였다. 고무는 분수차 미분 모델로 표현되었고 온도의 영향은 비선형 이동계수모델을 도입하여 복소계수로 나타내어 동강성과 감쇠를 표현하였다. 이러한 물성모델을 바탕으로 고무에 대한 물성 실험데이터와 물성계수의 확률밀도함수 사이에 정의된 우도함수를 최대화하는 통계적 보정방법을 이용하여 물성모델의 물질계수들에 대한 변동성을 추정하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.286-291
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• 2008

현재까지의 컴퓨터그래픽스 기술은 물체의 시각적 표현에만 집중되어 왔다고 할 수 있다. 그러나 컴퓨터그래픽스 기술의 발전으로 앞으로는 3차원 데이터가 단지 표현에만 그치지 않고 모든 분야에서의 물체 해석과 예측 시뮬레이션 정보처리에서 활용되어 갈 것이다. 본 논문에서는 3차원 얼굴 데이터를 이용하여 사람의 나이에 따른 얼굴의 변화를 시뮬레이션한 결과를 소개한다. 20대, 30대, 40대, 50대의 3차원 얼굴 데이터로부터 60대의 얼굴을 예측하는 방법을 소개한다. 동일한 인물의 20대부터 50대까지의 실제 얼굴 데이터를 얻는 것은 어려운 일이므로 본 연구에서는 20대의 얼굴데이터만을 가지고 50대까지의 얼굴을 추측하여 생성한 후에 60대의 얼굴을 예측하는 방법을 제공한다.