• Asia Marketing Journal
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• 제5권3호
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• pp.60-79
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• 2003

본 연구는 묶음화 판매에 있어서 혼합선도 묶음화, 부가할인 묶음화, 성능 업그레이드 단서 제공 묶음화에 있어서 분할가격의 제시가 제품평가에 어떤 영향을 미치는가를 분석하였다. 이를 위해 첫째, 혼합선도 묶음화에 있어서 분할가격 제시가 효과적인가, 둘째, 부가할인 묶음화에 있어서 분할가격 제시가 효과적인가, 셋째, 혼합선도 부가할인 묶음화에 있어서 분할가격 제시가 효과적인가, 넷째, 분할가격의 대상의 수가 많을수록 제품평가에 긍정적인 영향을 미치는가, 다섯째, 성능 업그레이드 시 추가비용을 분할가격으로 제시하는 것이 제품평가에 긍정적인 영향을 미치는가, 여섯째, 성능 업그레이드의 구성요소의 수를 많게 하여 분할가격으로 제시하는 것이 제품평가에 긍정적인 영향을 미치는가에 관하여 분석하였다. 분석결과 혼합선도 묶음화, 부가할인 묶음화, 혼합선도 부가할인 묶음화에 있어서 모두 묶음화의 구성요소를 통합가격보다는 분할가격 단서로 제공하는 것이 제품평가에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 이 경우 모두에서 분할가격 대상의 구성요소의 수를 많게 하면 제품평가가 절하되는 것으로 나타났다. 성능 업그레이드 시 추가비용 단서도 분할가격으로 제시하는 것이 통합가격으로 제시하는 것보다 제품평가에 긍정적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 성능 업그레이드의 수를 많이 제시하여 분할가격으로 제시하는 것은 제품평가에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.823-825
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• 2004

본 연구에서는 필기체 한글의 글자단위의 분할을 위해 배경 세선화(Background thinning)라는 방법을 제안한다. 배경 세선화 방법은 글자와 글자 사이에 존재하는 배경의 정보를 세선화 처리하여 필기체 한글에서 많이 발생할 수 있는 중첩(Overlap)글자와 연결(Touched)글자를 서로 분할하는데 효과적인 성능을 보였다. 배경 세선화를 이용하여 글자를 분할하는 방법은 인식과정의 판단을 필요하지 않은 외적분할 방법으로 빠른 속도의 분할 성능을 보였다. 이 방법은 특히, 중첩된 글자의 분할에 탁월한 성능을 보였을 뿐만 아니라, 연결된 글자에 대해서도 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.467-470
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• 2003

통합설계의 분할 단계에서 스케줄링을 함께 고려하기 위해 FDS(Force-Directed Scheduling) 를 응용하는 기존의 방법들은 분할될 노드를 선택하면서 그 노드가 스케줄 되어야 하는 제어구간을 결정한다. 그러나, 노드를 선택하기 위해 힘을 응용하는 기존의 분할 방법들은 알고리즘 실행시간은 현격하게 줄이는 반면 성능은 저하되는 결과를 보인다 FDS 응용 기법은 노드의 모빌리티와 구현비용에 따라 분할할 대상 노드를 결정하고 분할 이후에 다른 노드들의 모빌리티를 변경하게 된다. 따라서, 분할 대상 노드들 중에서 어떤 노드를 최초로 선택하여 분할하는가에 따라서 전체적인 분할의 결과가 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 기존의 힘 응용에 의한 분할 알고리즘의 실행시간 측면에서의 장점을 유지하면서 성능을 개선할 수 있도록 하기 위하여 효과적인 처음 분할 대상 노드 선택 방법을 제안한다. 제안 논문에 의한 분할 결과는 기존 방법의 알고리즘 실행시간을 초과하지 않으면서 개선된 성능을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.19-21
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• 2002

최근 이동통신 및 GPS 기술의 발달로 위치기반서비스 요구가 점점 증가하고 있고, 대용량의 위치데이터가 저장되는 위치기반서비스의 구현을 위한 이동체외 저장 및 검색에 관한 연구가 활발하다. 이동체의 위치 정보를 점으로 모델링하여 색인 할 경우 KDB-Tree의 성능이 우수하다. 그러나 KDB-Tree는 시공간에서의 이동체 위치데이터 색인을 고려할 경우 시간 도메인의 특성으로 인해 성능 저하의 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 이동체 위치데이터의 색인을 위한 KDB-Tree의 사용에서 시간 도메인의 특성을 반영한 분할 도메인 선정 방법과 분할 정책을 제시한다. 새로운 분할 정책은 색인의 공간활용도를 높이고 색인의 크기를 작게 하여 검색의 성능을 높인 최근 시간 분할 기법과 LD(Last Division) 분할 정책이다. 본 논문에서는 KDB-Tree의 변경된 분할 정책을 구현하고 성능평가론 수행한다. 이 성능 평가 실험을 통해서 변경된 분할 정책을 사용한 KDB-Tree에서 공간활용도가 높고 검색 성능이 우수함을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.71-74
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• 2012

본 논문에서는 새로운 문자 분할 알고리즘을 제안한다. 고전적인 문자 분할 알고리즘은 학술적인 문서영상과 같이 단순한 구조를 가진 문서영상을 대상으로 하여 좋은 성능을 보였지만 다양한 문자 크기와 색상, 그림, 복잡한 배경 등으로 구성된 문서영상에서는 좋지 못한 성능을 보인다. 최근에 제안고 있는 방법들은 복잡한 문서영상에서도 좋은 성능을 보이도록 다양한 기법들을 적용하여 우수한 성능을 보이고 있지만, 대부분의 방법들이 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누어 문자분할을 하기 때문에 세밀한 부분에서는 성능이 어느 정도 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 블록의 크기에 제한을 갖지 않는 새로운 방법으로서, watershed 알고리즘을 이용한 문자분할 방법을 제시한다. 구체적으로, watershed 알고리즘을 이용하여 문서영상의 구조(docstrum)를 파악하고 이를 기반으로 문자를 분할한다. 제안하는 방법은 크게 엣지 검출, distance transform, watershed 알고리즘을 이용한 docstrum 분석, 문자 분할의 네 단계를 거친다. 실험 결과 블록에 기반한 기존의 방법들이 놓치는 세밀한 부분에서도 제안된 알고리즘은 올바른 분할결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.468-471
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• 2020

본 논문은 ESRGAN(Enhanced Super Resolution GAN)과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할의 성능 개선에 관한 것이다. 본 논문의 연구진이 이미 제안한 Mask R-CNN과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할 방법은 전반적으로 객체 분할 성능이 양호한 반면, 객체의 크기가 상대적으로 작으면 분할 성능이 저조해지는 문제점이 있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위한 것으로, Mask R-CNN을 통해 검출된 객체의 크기가 일정 기준치 이하인 경우, ESRGAN을 통해 초해상화를 수행한 후, Semantic Soft Segmentation을 수행함으로써 소형 객체의 분할 성능을 개선함에 그 목적이 있다. 제안된 방법에 따르면, 기존의 방볍에 비해 크기가 작은 객체의 분할 특성을 좀 더 효과적으로 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.37-39
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• 2003

이동체 데이터베이스를 위한 과거 궤적 색인으로 R-tree계열이 많이 사용된다. 그러나 R-tree계열의 색인은 공간 근접성만을 고려하였기 때문에 동일 궤적을 검색하기에는 많은 노드 접근이 필요하다. 이동체 색인의 검색에서 영역 질의와 궤적 질의는 공간 근접성과 궤적 연결성과 같이 상반된 특징으로 인하여 함께 고려되지 않았다. 이동체 색인에서 영역 질의의 성능개선을 위해서는 노드 간의 심한 중복과 사장 공간(Dead Space)을 줄여야 하고, 궤적 질의의 성능 개선을 위해서는 이동체의 궤적 보존이 이루어져야 한다. 이와 같은 요구 조건을 만족하기 위해, 이 논문에서는 R-tree 기반의 색인 구조에서 새로운 분할 정책을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 노드 분할 정책은 궤적 클러스터링을 위한 동일 궤적을 그룹화해서 분할하는 공간 축 분할 정책과 공간 활용도를 높이는 시간 축 분할 정책을 제안한다. 본 논문에서는 R-tree기반의 색인 구조에서 변경된 분할 정책을 구현하고, 실험 평가를 수행한다. 이 성능 평가를 통해서 검색성능이 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권1호
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• pp.9-16
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• 2002

조인 연산은 관계형 데이타베이스에서와 같이 시간 데이타베이스에서도 시스템 성능에 큰 영향을 미친다. 특히, 시간 조인은 조인 연산 단계 이전에 간격 분할의 최적화가 질의 처리 성능을 결정한다. 이 논문에서는 시간 데이타베이스의 병렬 조인 질의 처리 성능을 개선하기 위해 시간 조인 연산을 위한 시간 간격을 분할하는 최소 분할 기법을 제안하였고, 제안된 간격 분할의 최소 분할점을 결정하는 최소 간격 분할 알고리즘의 유효성은 예제 시나리오를 통해 검증하였으며, 기존 분할 알고리즘에 비해 성능 개선 효과가 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.19-26
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• 2012

최근 멀티미디어 정보가 급증함에 따라 콘텐츠 관리에 대한 요구도 함께 증가되고 있다. 이에 오디오 분할 및 분류는 멀티미디어 콘텐츠를 효과적으로 관리할 수 있는 대안이 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 동영상에서 취득한 오디오 신호를 분할하고, 분할된 오디오 신호를 음악, 음성, 배경 음악이 포함된 음성, 잡음이 포함된 음성, 묵음(silence)으로 분류하는 정확도가 높은 오디오 분할 및 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 오디오 분할을 위해 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)을 이용하였다. 오디오 신호의 분류를 위해서는 분할된 오디오 신호의 특징을 추출하고 이를 퍼지 클러스터링 알고리즘(fuzzy c-means, FCM)의 입력으로 사용하여 각 계층으로 오디오 신호를 분류하였다. 제안하는 알고리즘의 평가는 분할과 분류에 대해 각각 그 성능을 평가하였으며, 분할 성능 평가는 정확도율(precesion rate)과 오차율(recall rate)을 이용하였으며, 분류 성능 평가는 정확성(classification accuracy)을 사용하였다. 또한 오디오 분할의 경우는 이진 분류기와 퍼지 클러스터링을 이용한 기존의 알고리즘과 그 성능을 비교하였다. 모의 실험 결과, 제안한 알고리즘의 분류 성능이 기존 알고리즘 보다 정확도율과 오차율 면에서 모두 우수하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.742-744
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• 2004

본 논문에서는 표준 셀 배치기 Mongrel의 성능을 개선하기 위해 사용된 다양한 기법에 관해 살펴보고 top-down방식의 계층적 분할 기법을 이용한 광역 배치(Hierarchical Global Placement)를 제안한다. 계층적 분할 기법을 이용한 광역 배치는 RBLS(Relaxation Based Local Search) 기법과 더불어 Mongrel의 성능 개선에 결정적인 역할을 하고 있으며 분할 기법으로 hMETIS(클러스터링을 이용한 다단계 분할 기법)를 사용한다. 우리는 표준 벤치마크 회로를 이용한 실험을 통해 계층적 분할 기법을 이용한 광역 배치 기법이 안정적이면서 효율적인 배치 결과를 가져옴을 보인다.