현재 고속 판독률(fast-readout-rate)과 고밀도(high-capacity) 디지털 데이터 정보저장을 위해 불륨 홀로그래피(volume holography) 기술에 많은 관심이 집중되고 있다. 이러한 특징들은 다중 데이터 페이지(mulitple data page)들을 중첩(superposition)시킴으로서 이루어지며, 각각의 페이지들은 100만 픽셀이상의 정보를 가지고 page/msec의 속도로 병렬 엑세스가 가능하다. 최근 연구논문에서는 10,000 페이지의 충첩 홀로그램,$^{[1]}$ 데이터 추출을 위한 디지털 처리기술의 사용,$^{[2]}$ 광학적인 데이터 접근$^{[3]}$ , 박막 매질을 이용한 높은 면적 밀도(10bits/$mu extrm{m}$$^2$)$^{[4]}$ 등이 구현되었다. 그러나 이들 실험들은 대량의 병렬 데이터 페이지들의 실질적인 광-전 변환(optical-electrical conversion)을 구현하지 못해 고밀도와 빠른 접근 속도를 동시에 만족시키지 못하고 있다. 이러한 원인중에 하나로 출력의 CCD 픽셀 격자위에 입력의 SLM픽셀 격자를 정확하게 결상시키는데 어려움이 있기 때문이다. (중략)
본 논문에서는 여러 스테레오 매칭 알고리즘에서 차이값 생성에 사용되는 SAD(Sum of Absolute Differences)의 윈도우 기반 하에서 효율적인 수행에 관해 제시한다. 본 $8{\times}8$ 윈도우 기반의 SAD는 데이터 입력 상태와 데이터 쉬프트 상태로 나뉜다. 데이터 쉬프트 상태에서 디스패리티가 $8{\times}8$ 개의 데이터가 한 클럭에 한번에 생성이 되며 쉬프트 동작으로 데이터 코스트의 연속적인 생성이 가능하다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 윈도우 기반의 SAD를 설계하고 검증한다.
디지털 플랫폼을 기반으로 한 벤처를 성공적으로 육성하려면 빅데이터와 인공지능 알고리즘을 바탕으로 한 비즈니스 모델이 사회적으로 적합한 형태로 수용되어야 한다. 그러나 디지털 벤처가 데이터와 알고리즘 활용에 있어 공정한가에 대한 의구심과 도전이 지속되고 있으며 이와 관련된 연구 노력도 부족한 실정이다. 본 연구는 온라인 유통 플랫폼 벤처로 급격히 성장한 쿠팡이 직면한 도전을 통해 빅데이터와 알고리즘 기반의 비즈니스 수행에 따른 어려움과 이에 대한 이론적 고찰을 시도했다. 쿠팡의 도전을 알고리즘, 빅데이터, 자동 최저가 매칭 시스템, 그리고 오프라인 업체의 비교 데이터 활용에 관한 문제로 정리했다. 이들 각각에 대하여 의무 범위론의 관점에서 문제 해결의 실마리를 제시하였다. 본 연구는 쿠팡의 자체 브랜드 출시를 배경으로 디지털 플랫폼 기반의 벤처 기업이 성장하면서 제기되는 사회적 도전 과제들을 검토함으로써 지속가능성을 유지하기 위한 전략적 고민과 실천적 연구 노력이 뒤따를 필요성을 환기시킨다.
최근 다양한 공공데이터가 개방되고 있으며, 적절한 데이터 마이닝과 시각화 알고리즘을 통해 일반 시민에게 서비스 되고 있다. 이를 통해 정부와 지방자치단체는 공공 정책의 투명성과 효율성을 널리 알릴 수 있을 뿐 아니라, 일반 사용자들이 개방된 공공데이터를 재가공하여 서비스함으로써 관련 산업의 성장을 이끌고 있다. 공공데이터의 최종 사용자는 일반 시민이기 때문에, 누구나 손쉽게 이해할 수 있도록 공공데이터를 적절히 시각화하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 공공데이터 비주얼라이제이션의 중요성을 널리 알리기 위해, 일반 국민이 관심을 가질만한 공공데이터로 UN 회원국의 투표 데이터를 고려한다. 외교와 교육 목적으로 그 활용 가치가 높고 데이터를 쉽게 얻을 수 있는 장점이 있다. 또한 적절한 데이터 마이닝과 시각화 과정을 거친다면, 일반 사용자들이 유엔 회원국 간의 투표 성향에 대한 통찰력을 쉽게 얻을 수 있다. 유엔 투표 데이터를 시각화하기 위해서는, 회원국 간의 투표성향 유사도를 측정하고, 이를 바탕으로 소셜 그래프를 구현한다. 그리고 그래프 레이아웃 알고리즘을 적용하여 그래프를 화면에 렌더링 하게 된다. 기존 방법을 이용하여 소셜 그래프를 비주얼라이제이션 할 경우에 그래프의 복잡도가 증가하여 유엔 회원국 간의 투표성향을 파악하는데 큰 어려움이 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해, 본 논문에서는 친구 매칭(Friend-Matching), 친구-라이벌 매칭(Friend-Rival Matching), 버블힙(Bubble Heap) 알고리즘들을 차례로 제안한 다. 제안된 알고리즘을 바탕으로, 기존 그래프 비주얼라이제이션을 개선하여 일반 사용자들이 손쉽게 유엔 회원국 간의 투표성향과 관련된 특정 패턴이나 통찰력을 얻는데 큰 도움을 줄 것이다. 또한 웹에서 동작하는 프로토타입을 구현하여, 누구나 방문하여 테스트를 할 수 있다. 웹 페이지 주소: http://datalab.kunsan.ac.kr/politiz/un/
서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이타베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭 처리의 성능 병목을 파악하고, 이를 해결함으로써 전체 서브시퀀스 매칭의 성능을 크게 개선하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 사전 실험을 통하여 전체 서브시퀀스 매칭의 처리 시간 중 인덱스 검색 단계와 후처리 단계에서 디스크 액세스 시간 및 CPU 처리 시간이 차지하는 비중을 분석한다. 이를 바탕으로 후처리 단계가 서브시퀀스 매칭의 성능 병목이며, 후처리 단계의 최적화가 기존의 서브시퀀스 매칭 기법들이 간과한 매우 중요한 이슈임을 지적한다. 이러한 서브시퀀스 매칭의 성능 병목을 해결하기 위하여 후처리 단계를 최적으로 처리할 수 있는 간단하면서도 매우 효과적인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 후처리 단계에서 후보 서브시퀀스들이 질의 시퀀스와 실제로 유사한가를 판단하는 순서를 조정함으로써 기존의 후처리 단계의 처리에서 발생하는 많은 디스크 액세스의 중복과 CPU 처리의 중복을 완전히 제거한 수 있다 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 후처리 단계를 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 증명한다. 또한, 실제 데이타와 생성 데이타를 이용한 다양한 실험들을 통하여 제안된 기법의 성능 개선 효과를 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존 기법의 후처리 단계 수행 시간을 실제 주식 데이타를 이용한 실험의 경우 ,3.91 배에서 9.42배까지, 대규모의 생성 데이터를 이용한 실험의 경우 4.97 배에서 5.61배까지 개선시키는 것으로 나타났다. 또한, 제안된 기법을 채택함으로써 전체 서브시퀀스 매칭 처리 시간의 90%에 이르던 후처리 단계의 비중을 70%이하로 내릴 수 있었다. 이것은 제안된 기법이 서브시퀀스 매칭의 성능 병목을 성공적으로 해결하였음을 보여주는 것이다. 이 견과, 제안된 기법은 전체 서브시퀀tm 매칭의 성능을 실제 주식 데이타를 사용한 실험의 경우 3.05 배에서 5.60 배까지, 대규모의 생성 데이타를 이용한 실험의 경우 3.68 배에서 4.21 배까지 개선시킬 수 있었다.
문자 기반 LSTM CRF는 개체명 인식에서 높은 인식을 보여주고 있는 LSTM-CRF 방식에서 미등록어 문제를 해결하기 위해 단어 단위의 임베딩 뿐만 아니라 단어를 구성하는 문자로부터 단어 임베딩을 합성해 내는 방식으로 기존의 LSTM CRF에서의 성능 향상을 가져왔다. 한편, 개체명 인식에서 어휘 사전은 성능향상을 위한 외부 리소스원으로 활용하고 있는데 다양한 사전 매칭 방법이 파생될 수 있음에도 이들 자질들에 대한 비교 연구가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 개체명 인식을 위해 다양한 사전 매칭 자질들을 정의하고 이들을 LSTM-CRF의 입력 자질로 활용했을 때의 성능 비교 결과를 제시한다. 실험 결과 사전 자질이 추가된 LSTM-CRF는 ETRI 개체명 말뭉치의 학습데이터에서 F1 measure 기준 최대 89.34%의 성능까지 달성할 수 있었다.
최근 전자상거래의 활성화로 인해 전자금융거래에서 불법/이상 행위로 인한 피해규모가 증가하고 그 수법이 다양해지고 있다. 본 논문에서는 동적 그래프 처리 기술인 스트리밍 그래프 데이터에 대한 서브그래프 매칭 기술과 그래프 가시화 기술을 활용하여 불법/이상 행위를 탐지하는 클라이언트-서버 아키텍처 기반의 프레임워크를 설계한다. 그리고 불법/이상 행위를 탐지하는데 활용될 수 있는 기반 기술인 동적 그래프 매칭 기술과 그래프 가시화 기술의 최신 동향을 리뷰하고 최신 기술이 가진 한계 및 이슈를 제시한다.
본 논문에서는 악보 영상을 인식하고 이를 연주할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 스캐너 또는 카메라로 악보 영상을 입력 받는다. 먼저 입력 영상을 전처리하여 영상 분석에 알맞은 형태로 변환시키고 선 추적으로 오선을 추출한 후, 템플릿 매칭을 이용해 음표, 쉼표, 보표, 조표 등을 추출하여 인식한다. 그리고 인식한 결과를 MIDI로 출력한다. 이 악보 인식 시스템을 통해 여러 실험 데이터를 검토해 본 바, 본 시스템이 실용적임을 보였다.
움직임 추정(ME)은 동영상 압축에서 영상 화질과 인코더 속도에 대하여 중요한 역할을 하지만, 많은 수의 메모리 접근과 연산량이 발생한다. 기존의 움직임 추정 방법은 현재 프레임의 블록을 참조 프레임의 검색범위 내의 블록과 매칭하여 움직임 차이를 계산하여 움직인 위치를 추정하게 된다. H.264와 같은 최근의 압축 표준에서는 1/4화소 단위까지 움직임 예측을함으로써 영상 데이터 압축의 효율을 높일 수 있으나, 많은 양의 메모리 접근과 연산의 복잡도가 크게 증가하게 된다. 본 논문에서는 메모리 접근 횟수를 감소시키기 위하여 SAR(Search Area Reuse)알고리즘을 사용하여, 참조 프레임의 블록을 현재 프레임의 블록과 매칭하여 움직임 예측하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 아키텍쳐는 현재프레임의 검색범위 내에 있는 데이타를 재사용함으로서 메모리 액세스를 줄일 수 있으며, 참조프레임의 한 블록당 1/4화소 단위까지의 연산을 한 번만 하게 되므로 메모리 접근 횟수 감소와 함께 연산의 복잡도도 줄일 수 있다.
The measuring method of large object using the pattern matching is discussed in the paper. It is hard and expensive to get the complete 3D data when the object is large or exceeds the limit of measuring devices. The large object is divided into several smaller areas and is scanned several times to get the data of all the pieces. These data are aligned to get the complete 3D data using the pattern matching method. The point pattern matching method and transform matrix algorithm are used for aligning. The laser slit beam and CCD camera is applied for experimental measurement. Visual C++ on Window98 is implemented in processing the algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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