• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.91-99
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• 2019

본 논문에서는 대용량 이미지 데이터베이스에서 보다 빠른 매칭을 위한 색인 기반의 부분 노이즈 제거 윤곽선 매칭을 제안한다. 최근에는 윤곽선 매칭에서 부분 노이즈제거 문제를 해결하기 위해 윤곽선 이미지를 시계열로 변환하는 시도가 있어 왔다. 본 논문에서는 대용량 이미지 데이터베이스에서 부분 노이즈제거를 지원하기 위해 윤곽선 매칭의 디스크 I/O 오버헤드 문제를 다룬다. 이는 색인 기술을 윤곽선 매칭에 단순히 적용하면 되기 때문에 단순해 보이지만 가능한 모든 노이즈제거 매개변수에 대해 여러 개의 색인이 필요하기 때문에 어려운 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 윤곽선 매칭에서 $R^*-tree$를 사용하여 부분 노이즈제거에 대한 효율적인 색인 기반 접근 방식을 제안한다. 수행 된 실험 결과, 제안한 색인 기반 매칭 방법은 검색 성능을 수백 배 향상시킨다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.447-448
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• 2019

생명 공학 분야에서는 노이즈가 많고 불완전한 데이터 집합의 사용이 많이 이루어진다. 불완전한 그래프에서 구조적 차이를 고려한 근사 서브 그래프 매칭에 대한 활용이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존 기법에서 모든 데이터 및 경우의 수를 색인하는 과도한 색인 문제와 계산 비용 감소를 위한 요약 색인 기법을 제안한다. 구조적 차이 정보를 저장하기 위해서 특정 정점간의 최단 거리 값을 관리하고, 색인 부하 감소 및 일관성을 위해 요약 색인에 대한 간결화 작업을 수행한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1343-1350
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• 2019

윤곽선 이미지를 시계열로 변환하는 작업은 빠르고 상호작용 방식이 매우 중요한 대용량 이미지 데이터베이스에서도 윤곽선 매칭 수행을 가능 할 수 있게 만든다. 최근 연구에서는 윤곽선 이미지를 시계열 데이터로 변환하여 부분 노이즈제거를 고려하면서 빠르게 매칭을 수행하려는 시도가 있었다. 본 논문에서는 성능 향상을 위해 임의의 노이즈제거를 위해 임의의 모든 노이즈제거 매개 변수를 고려한 색인 구축 방법을 제안한다. 이는 가능한 모든 노이즈제거 매개 변수에 따른 부분 노이즈제거를 고려해야하기 때문에 어려운 문제이다. 본 논문에서는 다차원 색인인 R*-tree를 사용하여 모든 가능한 노이즈제거 매개 변수에 의한 최소 경계 영역(MBR)을 구성하여 효율적인 단일 생성 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험 결과, 제안한 색인 기반 매칭 방법은 검색 성능을 최대 46.6 ~ 4023.6 배나 향상시킨다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1294-1297
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• 2013

본 논문은 기계학습을 통하여 특허문서를 국제 특허 분류(IPC) 기준에 따라 자동으로 분류하는 시스템에 관한 연구로 잠재 의미 색인 기법을 이용하여 분류의 성능을 높일 수 있는 방법을 제안하기 위한 연구이다. 종래 특허문서에 관한 IPC 자동 분류에 관한 연구가 단어 매칭 방식의 색인 기법에 의존해서 이루어진바가 있으나, 현대 기술용어의 발생 속도와 다양성 등을 고려할 때 특허문서들 간의 관련성을 분석하는데 있어서는 단어 자체의 빈도 보다는 용어의 개념에 의한 접근이 보다 효과적일 것이라 판단하여 잠재 의미 색인(LSI) 기법에 의한 분류에 관한 연구를 하게 된 것이다. 실험은 단어 매칭 방식의 색인 기법의 대표적인 자질선택 방법인 정보획득량(IG)과 카이제곱 통계량(CHI)을 이용했을 때의 성능과 잠재 의미 색인 방법을 이용했을 때의 성능을 SVM, kNN 및 Naive Bayes 분류기를 사용하여 분석하고, 그중 가장 성능이 우수하게 나오는 SVM을 사용하여 잠재 의미 색인에서 명사가 해당 용어의 개념적 의미 구조를 구축하는데 기여하는 정도가 어느 정도인지 평가함과 아울러, LSI 기법 이용시 최적의 성능을 나타내는 특이값의 범위를 실험을 통해 비교 분석 하였다. 분석결과 LSI 기법이 단어 매칭 기법(IG, CHI)에 비해 우수한 성능을 보였으며, SVM, Naive Bayes 분류기는 단어 매칭 기법에서는 비슷한 수준을 보였으나, LSI 기법에서는 SVM의 성능이 월등이 우수한 것으로 나왔다. 또한, SVM은 LSI 기법에서 약 3%의 성능 향상을 보였지만 Naive Bayes는 오히려 20%의 성능 저하를 보였다. LSI 기법에서 명사가 잠재적 의미 구조에 미치는 영향은 모든 단어들을 내용어로 한 경우 보다 약 10% 더 향상된 결과를 보여주었고, 특이값의 범위에 따른 성능 분석에 있어서는 30% 수준에 Rank 되는 범위에서 가장 높은 성능의 결과가 나왔다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권4호
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• pp.513-524
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• 2006

정규화 변환은 시계열 시퀀스를 구성하는 엔트리들의 전체적인 패턴을 분석하는데 매우 유용하다. 본 논문에서는 단일 색인을 사용한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 기존의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법은 다양한 길이의 질의 시퀀스를 지원하기 위하여 여러 개의 색인을 생성해야 하고, 이에 따라 색인 저장 공간의 오버헤드와 색인 관리의 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 하나의 색인을 사용하면서도 다양한 길이의 질의 시퀀스에 대한 정규화 변환을 지원하는 효율적인 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 이를 위하여, 우선 정규화 변환을 일반화한 포함-정규화 변환(inclusion-normalization transform) 개념을 제시한다. 포함 정규화 변환이란 색인에 저장할 윈도우에 대해서 해당 윈도우를 포함하는 서브시퀀스의 평균과 표준편차로 정규화하는 것으로서, 기본적인 정규화 변환을 윈도우 및 서브시퀀스 개념을 사용하여 확장한 것이다. 다음으로, 포함-정규화 변환을 기존 서브시퀀스 매칭 연구에 적용하기 위한 이론적 근거를 정리로서 제시하고 증명한다. 그리고, 이 방안을 구현하기 위한 색인 구성 알고리즘 및 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 각각 제시한다. 실제 주식 데이터에 대한 실험 결과, 제안한 방법은 기존 방법에 비해 최대 $2.5{\sim}2.8$배까지 성능을 향상 시킨 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭은 정규화 변환 이외의 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있다. 따라서, 제안한 방법은 정규화 변환을 포함하는 많은 다른 종류의 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭에 폭넓게 적용될 수 있는 좋은 연구결과라 사료된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.157-159
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• 2005

본 논문에서는 단일 색인을 사용하는 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 기존의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법은 질의 시퀀스 길이가 커질수록 성능이 저하되고, 이를 해결하기 위하여 여러개의 색인을 사용하는 방법을 취하였다. 본 논문에서는 하나의 색인을 사용하면서도 다양한 길이의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭을 수행하는 효율적인 방법을 제시한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 정규화 변환의 정의를 확장하여 일반화 정규화 변환 개념을 제시한다. 또한, 이러한 일반화 정규화 변환 개념을 기존 서브시퀀스 매칭 방법들에 적용하는 방안에 대한 이론적 근거를 각각의 정리로서 제시하고 증명하였다. 그리고, 이들 방안을 구현하기 위한 색인 구성 알고리즘 및 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 각각 제시하였다. 본 논문에서 제안한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭은 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있는 우수한 연구결과라 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권1호
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• pp.42-55
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• 2006

본 논문에서는 단일 색인을 사용하는 임의 계수의 이동평균 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 단일 색인을 사용함으로써, 제안한 방법은 색인 저장 공간 및 색인 관리의 오버헤드를 크게 줄일 수 있다. 이동평균 변환은 시계열 데이타 내의 노이즈 영향을 감소시킴으로써, 시계열 데이타 전체의 경향을 파악하는데 매우 유용하다. 그런데, 기존 연구에서는 임의 계수를 지원하기 위해 여러 색인을 생성해야 하고, 이에 따라 색인 저장 공간의 오버헤드와 색인 관리의 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 우선 이동평균 변환의 정의를 확장한 다계수 이동평균 변환(poly-order moving average transform) 개념을 제시한다. 다계수 이동평균 변환이란, 각 윈도우를 하나의 이동평균 계수에 대해서 이동평균 변환하는 것이 아니라, 여러 계수에 대해서 이동평균 변환하여 윈도우의 집합을 구성하는 변환으로서, 이동평균 변환의 정의를 여러 계수로 구성된 집합에 대해서 확장한 것이다. 다음으로, 이러한 다계수 이동평균 변환 개념을 사용한 서브시퀀스 매칭 방법의 이론적 근거인 정확성을 정리로서 제시하고 증명한다. 또한, 다계수 이동평균 변환을 기존 서브시퀀스 매칭 연구인 Faloutsos 둥의 방법 및 DualMatch에 각각 적용하여, 두 가지 이동평균 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제시한다. 실험 결과, 제안한 두 가지 서브시퀀스 매칭 방법은 모든 경우에 있어서 순차 스캔보다 성능을 크게 향상시킨 것으로 나타났다. 실제 주식 데이타에 대한 실험 결과, 제안한 방법은 순차 스캔에 비해서 평균 22.4배${\~}$33.8배까지 성능을 향상시킨 것으로 나타났다. 또한, 각 계수에 대해 모두 색인을 생성하는 경우와 비교할 때, 성능 저하는 매우 적은 반면 필요한 색인 공간은 크게 줄인 것으로 나타났다(일곱 개의 계수를 사용한 경우, 성능 저하는 평균 $9\%{\~}42\%$에 불과한 반면 색인 공간은 약 1/7.0로 크게 줄인다). 이와 같이 성능 측면과 색인 공간 및 관리 측면에서의 우수성에 덧붙여, 제안한 방법은 이동평균 변환 이외의 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있는 장점이 있다 따라서, 제안한 방법은 이동평균 변환을 포함하는 많은 다른 종류의 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭에 폭넓게 적용되는 우수한 연구결과라 사료된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.83-84
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• 2011

초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 많은 밴드를 통해 넓은 범위의 파장 영역에 대한 반사율을 담고 있는 고차원 데이터이다. 이와 같은 고차원 데이터를 기존의 R-Tree, X-Tree와 같은 다차원 색인 방법을 사용하게 되면 차원의 저주(Course of Dimensionality)라는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 차원의 저주 문제를 해결하기 위해 피라미드 기법을 사용하여 초분광 영상 라이브러리의 색인을 구축하였다. 파라미드 기법은 D차원의 데이터를 2D차원의 피라미드에 사상하고, B+-트리를 이용하여 1차원적으로 색인하는 방법이다. 실험 결과 스펙트럼 매칭을 위한 영역질의 방법이 후보자 추출 시간, 데이터 접근 빈도 측면에서 순차적 접근 방법보다 좋은 성능을 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1656-1658
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• 2012

이 논문에서는 스마트 폰에서 오디오 신호의 스펙트럼을 가시광선 스펙트럼으로 매핑하는 방법을 제안한다. 음악이 연주되고 있을때 그 음악과 어울리는 색을 비추면 뇌가 느끼는 감성은 더욱 증폭될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기술은 스마트폰을 통해 색을 플레이 되고 있는 음악과 매칭이다. 오디오의 신호가 가지고 있는 주파수와 파형을 색과 밝기로 매핑하여 음악에 맞춰 색을 전환 할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.402-405
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• 2001

인터넷 환경의 발달로 인해 컴퓨터 산업분야에서는 각 컴퓨터 시스템과 멀티미디어 기기들 상호간의 색 정보 처리의 호환성을 필요로 하게 되었다. 이에 따라 제안된 standard RGB (SRGB) color space는 각 컴퓨터 시스템 및 기기들 간에 명백하고 효율적인 하나의 단일 color space로 색 정보가 표현될 수 있게 하였다. 한편 칼라 디스플레이 모니터에서의 색재현에 있어 궁극적인 목적은 원 화상의 색과 동일한 색으로 화상을 재현하는 것으로 인간 시각 특성을 고려한 색 재현이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 인터넷 환경의 비표준 모니터 상에 화상을 재현함에 있어 sRGB 표준과의 차이에 의해 발생되는 좌표적 색도 오차를 정정 매트릭스를 사용하여 색도 오차가 저감되는 보정 방법을 제안하였다. 또한 모니터 주변 밝기에 따른 시각 특성 변화에 따라 인지되는 콘트라스트의 변화에 대한 상관관계를 유도함으로써 그 변화를 보정할 수 있는 방안도 함께 제안하였다.