• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.207-210
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• 2008

(비)구조화된 격자 상에 정의된 벡터 데이터는 다양한 과학 및 공학 분야에서 매우 중요하게 다루어진다. 이러한 데이터는 데카르트 격자 상의 데이터에 비해 많은 처리시간을 필요로 하는데, 이러한 문제는 계층 트리를 이용해서 빠르게 처리하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 구조화된 격자 데이터에 대해 계산 공간을 기반으로한 계층 트리를 생성하고 이 트리를 이용해서 빠르게 데이터 샘플링을 처리하고자 했다. 이러한 방법을 이용해서 스트림라인 생성 시간을 평균 1800배 빨라지게 하는 것이 가능했다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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• pp.303-310
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• 2001

XML은 웹에서 데이터 교환을 위한 마크업 언어로 반-구조화된 정보나 구조화된 정보를 교환하고 저장할 수 있으며, 표준언어로 채택되어 가고 있고, 강력한 표현력을 가지고 있기 때문에 다양한 애플리케이션을 가능하게 한다. 문서와 객체가 구조화 될 수 있는 방법을 제공하는 XML은 계층적 구조로 이루어진다. ORDB에서는 스키마 객체들이 계층적 구조로 구성되어 하나의 큰 객체를 이룬다. XML과 ORDB 사이에 단순한 XML 문서는 직접 변환이 가능하나 복잡한 XML 문서를 다룰 때는 객체 기반 변환 방법으로 처리되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 XML DTD를 객체로 변환하고 변환된 객체를 ORDB 스키마로 변환하는 방법에 대하여 연구하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.189-201
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• 2011

본 논문에서는 대표적인 학습 객체 메타데이터 형식들을 통합하여 상호운용성을 제공하면서 대학 강좌를 위한 학습 객체의 메타데이터를 기술할 때 사용되는 개념과 개념들 간의 의미적 관계를 정의하는 온톨로지를 설계한다. 그리고 서로 다른 형식을 이용해 학습 객체의 메타데이터를 기술하는 여러 지역 저장소에 대해 효율적인 학습 객체 검색이 가능하도록 계층적으로 구조화된 이러닝 시스템을 구성하고 추론에 기반한 질의 처리 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 계층적으로 구조화된 이러닝 시스템에서 학습 객체 온톨로지를 이용한 질의 처리 기법을 적용하면 사용자 질의에 직접적으로 관련이 있는 학습 객체와 함께 의미적 연관성이 추론된 학습 객체도 검색되어 보다 정확하고 만족도 높은 검색 서비스를 제공할 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.16-27
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• 2011

배아란 동물이나 식물과 같은 다세포 생물의 초기 단계를 의미한다. 배아의 단계에서 다세포 생물의 기초적인 체제가 결정되기 때문에 배아는 개체발생의 기구를 연구하는 중요한 연구대상이 된다. 생물학자들은 배아 연구를 위해 대용량의 배아 이미지 데이터를 소유하고 있으며, 이러한 대용량 데이터 중 원하는 이미지를 효율적으로 검색하기 위해서는 데이터 구조화가 필요하다. 데이터베이스 구조화를 위해 주로 사용되는 방법으로 계층적 클러스터링이 있다. 그러나 기존의 계층적 클러스터링 방법은 데이터베이스를 트리 형태로 구조화 하는 과정에서 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하지 못하기 때문에 결과 클러스터링 트리가 경사 트리일 가능성이 매우 높다. 경사 트리인 경우 사용자가 원하는 이미지를 검색하기 위해 트리를 순회할 때 많은 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 대용량의 배아 이미지 데이터를 경사 되지 않으며 균형 상태에 가까운 트리 형태로 구조화하기 위한 방안을 제시한다. 제안하는 방안은 데이터베이스 내에 저장된 배아 이미지를 그래프로 변환하고 반복적으로 그래프 분할 알고리즘을 적용하여 클러스터를 생성한다. 이 때 클러스터의 크기와 클러스터 내의 객체 수를 동시에 고려하여 특정 클러스터의 크기가 지나치게 커지거나 객체 수가 많아지는 것을 방지한다. 실험을 통해서 제안하는 방안의 우수성을 규명하고 시각화 툴을 제공하여 사용자가 원하는 배아 이미지를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.1-17
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• 1998

비디오 정보는 전자 도서관이나 WWW 및 주문형 비디오 (VOD) 시스템과 같은 다양한 응용분야에서 중요한 요소로 부각되고 있다. 비디오 정보는 특성상 계층적으로 구조화된 문서 형태를 가지기 때문에 본 논문에서는 이를 “구조화된 비디오 문서”라 부른다. 본 논문에서는 구조화된 비디오 문서를 데이터베이스에 효율적으로 저장하고, 검색하기 위한 데이터 모델과 질의어 및 색인 기법을 제안한다. 구조화된 비디오 문서는 논리적인 계층 구조 특성을 지니기 때문에, 본 논문에서는 객체 지향 데이터 모델을 이용하여 비디오 문서를 복합 객체로 모델링하고, 이를 저장하기 위한 객체 타입들을 정의한다. 또한 본 논문에서는 비디오 데이터의 캡션이나 주석을 기반으로 한 내용 기반 검색과 비디오 문서의 논리적 구조를 기반으로 한 구조 기반 검색을 제공하며, 비디오 문서의 시공간 관계 연산을 이용한 검색도 지원한다. 그리고, 구조화된 비디오 문서의 효율적인 질의와 색인 공간의 오버헤드를 줄이기 위해 최적화된 역 색인 기법을 제시한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권4호
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• pp.647-654
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• 2003

데이터의 중복은 가용성과 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 사용한다. 분산 데이터베이스 시스템에서는 데이터베이스의 일관성뿐만 아니라 중복 일판성도 유지해야 한다. 이 논문에서는 부분 중복 환경에서 각 데이터 마다 주사본을 루트로 하여 그 데이터의 사본들을 계층적인 트리로 조직화하고, 이 트리를 이용하여 연산들의 충돌문제를 해결하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 각 데이터의 계층구조화는 갱신이 데이터의 계층구조를 따라 사본이 갖는 사이트에만 전파될 수 있으므로 갱신의 불필요한 전파시간을 제거하여 갱신 전달 시간을 줄일 수 있다. 그리고 제안한 알고리즘은 지연 갱신 전파로 인하여 갱신 전파 도중에 발생할 수 있는 충돌로 인한 비직렬성 문제를 타임스탬프와 보상 트랜잭션을 이용하여 해결한다. 이러한 방식의 연산들의 충돌문제의 해결은 갱신전파 시간을 줄이면서도 일관성 있는 데이터를 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1257-1259
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• 2011

본 논문에서는 배아 데이터의 효율적인 검색을 지원하는 시각화 도구인 Em-Viz의 설계 및 구현에 관하여 논의한다. Em-Viz는 계층적으로 구조화된 대용량 배아 데이터베이스를 기반으로 구현된 시각화 도구로 사용자가 원하는 배아 데이터를 빠르고 정확하게 검색 할 수 있도록 지원한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.407-410
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• 2006

방대한 양의 다양한 데이터들이 발생되는 의료분야에서는 임상데이터를 기반으로 보다 정확하고 효율적으로 현상을 분석/판단하여 의사가 환자진료 시 정확한 진단과 치료를 수행할 수 있도록 보조해주는 적절한 의사결정지원시스템이 요구되고 있다. 따라서, 이와 같은 요구를 충족시키기 위해서는 다종 다양한 데이터로부터 간결하면서도 효과적으로 개념들을 추출하고 구조화하여 개념계층구조로 표현할 수 있어야 하며, 실세계의 데이터에 대한 구조화와 요약을 제공하고 필요한 정보를 수월하게 접근할 수 있어야 한다. 본 연구에서는, 도메인 내의 다양한 데이터들로부터 개념들을 추출하고, 개념들 사이의 상하위 관계를 파악하여 개념계층구조를 구축하기위한 정형화된 데이터분석기법으로서 형식개념분석기법(Formal Concept Analysis)을 소개하고, 이를 치과 교정학 분야의 환자 임상데이터 분석기법(Cephalometric Analysis)에 융합한 형태의 임상의사결정지원시스템 개발 및 향후 연구과제 등에 관해 설명한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.997-1008
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• 2006

형식개념분석기법(FCA: Formal Concept Analysis)은 대상 도메인의 데이터를 사용자의 관점과 해석을 바탕으로 개념화함으로서 필요한 정보의 추출과 접근을 제공하기 위한 기법으로서 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나, 기존의 형식개념분석기법 지원 도구들은 대부분 객체와 속성간의 관계를 나타낸 One-valued context에 대한 분석만을 중점적으로 지원하고 있고, 다종다양한 값을 갖는 데이터들로 구성된 Many-valued context에 대한 분석을 충분히 지원하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 값을 갖는 입력 데이터를 사용자의 목적에 맞도록 해석하여 간결화하기 위한 스케일링(Scaling) 알고리즘과 입력 데이터들로부터 개념을 추출하여 계층구조화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 이와 같은 연구결과를 토대로 개념분석과 계층구조화를 위한 자동화 도구(FCA Wizard)를 개발하여, 실제 의료 분야에서의 적용사례를 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.397-400
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• 2010

우리는 지난 연구에서 변형 비속어 필터링 시스템을 위하여 근사 문자열 검색 시스템을 적용하여 서열 정렬 횟수를 비약적으로 줄일 수 있었다. 다차원 데이터 구조를 이용한 한글 근사 검색 시스템은 기준축인 Base-Pivot의 숫자에 따라 검색 결과의 정확도를 높일 수 있으나 BP이 증가한 만큼 질의 단어의 좌표를 계산하기 위한 시간이 오래 걸린다. 소규모 데이터 검색에는 문제가 되지 않으나 60,000단어 이상의 데이터가 수록되는 국어사전과 같은 대규모 데이터를 검색하게 될 경우 요구되는 BP의 숫자도 증가하여 많은 연산시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 근사 단어 검색 시스템을 계층구조화 하여 요구되는 BP 숫자를 감소 시켜 성능을 향상 시키는 방법을 제안하고자 한다. 그리고 실험을 통하여 본 아이디어의 실효성을 증명하였다. 본 아이디어는 기존의 6000개의 비속어에 대하여 약 20%정도의 성능향상을 보였다.