기존의 서브시퀀스 매칭 방법은 검색을 효율적으로 수행하기 위한 인덱스 구성 방법에 대하여 연구하였으며, 서브시퀀스 매칭 방법의 효과성 평가를 고려하지 않았다. 본 논문은 서브시퀀스 매칭 방법의 효과성에 대하여 고려하였으며, 서브시퀀스 매칭 방법의 효과성을 평가 할 수 있는 2가지 척도를 제안한다. 한국 주식 데이터와 5가지 서브시퀀스 매칭 방법에 대하여 제안된 효과성 측정 방안을 적용하였으며, 그 결과를 분석하였다. 실험 결과, 정규화를 지원하는 서브시퀀스 매칭 방법과 스케일링과 쉬프팅 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 방법이 상대적으로 효과적인 서브시퀀스를 검색하였다.
본 논문은 영상에 포함된 얼굴을 보다 빠르고 강건하게 검출하기 위해서 이질적 템플릿 매칭의 결과들을 융합하여 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색 모델을 이용해 피부 영역을 검출한다. 그리고 영역 라벨링과 필터링으로 매칭에 필요한 검색 범위를 줄인 후, 피부색과 에지를 이용한 템플릿 매칭을 검출된 영역에 적용한다. 이들 매칭 결과가 융합되어 두 매칭 결과를 동시에 최적으로 만족하는 얼굴이 검출된다. 실험 결과는 제안된 방법이 단일 템플릿을 적용할 때보다 얼굴색과 유사한 배경에서 얼굴을 강건하게 검출하며, 얼굴 후보 영역으로 검색 범위를 줄여 검출 시간을 줄였음을 보여준다. 또한 전역 누산기를 사용하여 템플릿 매칭의 과도한 공간 요구의 문제점을 해결할 수 있었다.
XML 스키마 매칭은 두 스키마의 엘리먼트들 간의 의미적인 유사성을 찾는 작업이다. XML 스키마 매칭은 스키마 통합, 데이터 통합, 데이터 웨어하우징, 데이터 변환, P2P 데이터 관리, 시멘틱 웹 등과 같은 응용체계에서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 룰과 구조적 속성에 기반한 XML 엘리먼트 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 XML 문서의 구조적 속성을 이용하여 엘리먼트들이 unique와 non-unique로 분류되며, 이후 룰에 따라 엘리먼트의 매칭여부를 결정한다. 제안 알고리즘의 효과성을 보이기 위해 인터넷에 공개된 XML 스키마를 이용하여 성능을 평가하였다. 또한 제안 알고리즘은 문서의 구조적 속성을 이용함으로써 사용자 주관성을 배제하고 객관성을 보장하며 특정 유형이 아닌 다양한 형태의 XML에 적용이 가능하다.
XML이 널리 사용됨에 따라 많은 정보가 XML 형태로 표현되고 있다. 또한 인터넷의 대중화로 다양한 정보를 통합하여 처리하거나 교환, 변환하는 경우가 빈번하게 발생한다. 따라서 XML로 표현된 정보도 교환되거나 통합되는 경우가 많이 발생하게 된다. 이와 같은 XML 문서 간의 통합이나 변환에서는 XML의 특징인 문서의 논리적인 구조가 적절하게 반영되어야 한다. 그리고 이를 위해서는 XML 문서의 기본적인 구성 요소인 엘리먼트 간의 매칭이 필수적이다. 기존의 XML 문서 매칭 기법에서는 엘리먼트 이름과 계층 정보 등 명시적으로 표현된 최소한의 정보만을 이용하여 매칭을 수행한다. 이러한 최소한의 제한된 정보를 최대로 이용하여 많은 매칭을 수행하기 위하여 기존의 방법에서는 동의어 사전이나 구조 정보를 과도하게 이용하는 경향이 많다. 따라서 많은 대응을 생성할 수 있지만 동시에 잘못된 대응의 수도 증가한다. 이에 본 논문에서는 명확한 대응을 생성 시키기 위하여 XML의 명시적인 정보 이외에 엘리먼트의 빈도수 정보로부터 엘리먼트 간의 연결성 정보를 정의하고, 이를 이용한 매칭 방법을 제안한다. 제안 방법은 엘리먼트 이름이나 계층 구조 등의 명시적인 정보뿐 아니라 엘리먼트의 연결성을 이용하기 때문에 매칭의 정확도가 향상될 수 있다. 최근에 발표되는 XML 기반의 표준들은 크기가 방대하고 점점 더 복잡해지고 있다. 이같은 환경에서는 잘못된 대응으로 인해 발생하는 비용이 무척 크다. 제안 기법은 매칭의 정확도가 높으므로 이러한 환경에서 좋은 성능을 발휘할 것으로 기대된다.
DNA 서열은 각 종을 나타내는 근본적인 정보이며, 다른 종 간의 DNA 서열 비교는 중요한 작업이다. DNA 서열은 길이가 매우 길며 또 종의 종류도 다양하기 때문에, DNA 서열 비교에서는 빠른 매칭 뿐만 아니라 효율적인 저장도 중요한 요소이다. 즉, 인코딩 된 DNA 서열에 적합한 빠른 문자열 매칭 방법이 필요하다. 본 논문에서는 매칭 시 디코딩이 필요하지 않은 인코딩 된 DNA 서열을 위한 빠른 매칭 알고리즘을 제시한다. 제시하는 알고리즘은 네 문자 한 바이트 인코딩을 이용하며 서픽스 기법과 다중 패턴 매칭 기법을 접목하고 있다. 실험 결과로는 본 논문에서 제시하는 방법이 AGREP보다 약 다섯배 빠름을 보이는데, 이는 알려진 알고리즘들 중에서 가장 빠른 결과이다.
이종의 공간 데이터 셋을 매칭하는 과정은 매칭 또는 비 매칭의 이진 클래스로 판별하는 과정과 비슷하다. 이에 이진 클래스의 판별이 중요한 연구주제인 바이오인식 분야에서 임계값을 구하는데 이용되는 동일 오류율을 공간 데이터 셋의 매칭에 적용하여 임계값을 산출하였다. 매칭유무를 판별하는 과정에서 임계값이 계속 바뀌면 매칭으로 판별되는 객체 쌍이 상이해지면서 정확도와 재현율도 바뀌게 되며, 이들 지표 사이에 trade-off가 나타나는 지점이 EER, 즉 임계값이 된다. 동일 오류율 기반의 임계값 산출 방법을 훈련 자료에 적용하여 형상유사도 0.802가 임계값으로 구해졌다. 이를 실험 자료에 적용한 결과, 매칭의 성능을 평가하는 척도인 F-measure가 0.940으로 높게 나타났다. 이를 통하여 동일 오류율을 이용하여 연구자의 개입이 없이 정확한 임계값이 산출되고, 동일 오류율 기반의 임계값 산출이 이종의 공간 데이터 셋 매칭에 적합하다는 것을 알 수 있었다.
영역기반 스테레오 매칭 분야에서 최근 인간의 시각체계(Human Visual System)에 기반하여 영역내의 밝기값과 거리값에 따라 적응적으로 가중치를 부여하는 적응적 영역 가중치(Adaptive Support-Weight, ASW) 방법이 좋은 매칭 결과를 보이고 있다. 그러나 이 방법은 좋은 매칭 결과에 비해서 많은 연산비용을 필요로 하게 되고, 매칭의 실시간 시스템화에 큰 장애요소로 작용한다. 이에 Bilateral filter 수식으로 근사화 후 Integral Histogram 기법을 적용하여 영역 윈도우의 크기에 상관없이 상수 시간 O(1) 내에 매칭을 수행하는 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 근사화 과정에서의 원 ASW 수식을 왜곡하기 때문에 매칭 정확도의 손실을 가져오게 된다. 본 논문에서는 적응적 영역 가중치 알고리즘의 매칭 정확도를 유지하면서 적응적 영역 가중치 알고리즘의 계산 비용을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 영역내의 픽셀을 그룹화하여 근사화된 매칭을 수행하는 Sub-Block 방법과 영상의 에지 정보에 따라 적응적으로 시차 탐색 범위를 조정하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안된 기법은 기존 방식보다 좋은 매칭 정확도를 유지하면서도 효율적으로 계산 수행 시간을 줄이게 된다.
서로 다른 XML 스키마로 작성된 XML 문서간의 변환을 위해서는 두 스키마 사이의 의미적 연관관계를 계산하는 스키마 매칭 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 XML 문서의 변환을 위한 효율적인 스키마 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 단계로 구성된다. 먼저 제안된 온톨로지와 어휘 유사도에 기반하여 단말노드 사이의 후보매칭을 계산한다. 또한 문맥 정보를 반영하는 제안된 경로 유사도 비교를 통해 후보매칭간계 중에서 최종 매칭 결과를 선택한다. 특히 제안된 방법은 기존 연구와 달리 사용자 피드백에 의해 점증적으로 갱신되는 온톨로지에 기반한다. 제안된 온톨로지는 IsA나 PartOf와 같은 다양한 관계를 표현할 수 있기 때문에 일대일 매칭은 물론이고 다대일 및 일대다 관계의 복합매칭을 계산할 수 있다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 다양한 도메인의 XML 스키마를 대상으로 실험한 결과, 평균 97%의 정확률과 83%의 재현율을 나타내어 기존 연구보다 우수하였다. 특히 제안된 온톨로지의 갱신을 통하여 약 9%의 성능 향상을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 상호표정과 사진기준점측량을 위한 새로운 매칭방법을 제안하였다. 이 방법은 수작업에 의한 점이사와 관측을 대신하여 디지탈 항공사진에서 연결점과 접합점으로 사용할 수 있는 공액점들을 매칭한다. 제안된 매칭방법에는 다음과 같은 세 가지의 독특한 단계가 포함되어 있다. 첫째 단계는 interest point를 찾고 이들을 매칭후보점으로 사용한다. 둘째 단계는 중복찰영된 서상에서 표준상관계수법에 의해 양방향으로(왼쪽에서 오른쪽으로 오른쪽에서 왼쪽으로) 매칭을 실시한다. 세째 단계는 양매칭방향에서 일치성이 있는 쌍들을 선택한다. 제안된 매칭방법에 기초한 컴퓨터 프로그램을 개발하고, 전면지상기준점측량을 실시한 디지탈 항공사진을 이용하여 제안된 방법을 사용하였을 때의 신뢰성과 위치정확도를 조사하기 위한 시험을 하였다. 시험 결과 제안된 매칭방법은 다른 매칭방법보다 불량하게 매칭된 쌍들을 제거하는 데 더 효과적이었으며 , 따라서 이 방법을 상호표정 및 사진기준점측량에 사용할 경우 매우 매우 신뢰성이 높다.
패턴 매칭(Pattern Matching)은 네트워크 침입방지 시스템에서 가장 중요한 부분의 하나며 많은 연산을 필요로 한다. 날로 증가되는 많은 수의 공격 패턴을 다루기 위해, 네트워크 침입방지 시스템에서는 회선 속도로 들어오는 패킷을 처리 할 수 있는 다중 패턴 매칭 방법이 필수적이다. 본 논문에서는 현재 많이 사용되고있는 네트워크 침입방지 및 탐지 시스템인 Snort와 이것의 패턴 매칭 특성을 분석한다. 침입방지 시스템을 위한 패턴 매칭 방법은 다양한 길이를 갖는 많은 수의 패턴과 대소문자 구분 없는 패턴 매칭을 효과적으로 다룰 수 있어야 한다. 또한 여러 개의 입력 문자들을 동시에 처리 할 수 있어야 한다. 본 논문에서 Shift-OR 패턴 매칭 알고리즘에 기반을 둔 다중 패턴 매칭 하드웨어 가속기를 제시하고 여러 가지 가정 하에서 성능 측정을 하였다. 성능 측정에 따르면 제시된 하드웨어 가속기는 현재 Snort에서 사용되는 가장 빠른 소프트웨어 다중 패턴 매칭 보다 80배 이상 빠를 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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