• Spatial Information Research
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• v.7 no.2
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• pp.271-282
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• 1999

In this paper, we derived an efficient indexing scheme, SJ tree, which handles multi-attribute data and spatial join operations efficiently. In addition, a number of algorithms for manipulating multi-attribute data are given , together with their computational and I/O complexity . Moreover , we how that SJ tree is a kind of generalized B-tree. This means that SJ-tree can be easily implemented on existing built-in B-tree in most storage managers in the sense that the structure of SJ tree is like that of B-tree. The spatial join operation with spatial output is benchmarked using R-tree, B-tree, K-D-B tree, and SJ tree. Results from the benchmark test indicate that SJ tree out performance other indexing schemes on spatial join with point data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.413-416
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• 2006

최근 위치 측위 기술의 발달 및 GPS 기술의 상용화로 인해 무선 통신 기기의 보급이 증가하면서 다양한 위치 기반 서비스 개발을 위한 노력이 활발히 진행되고 있다. 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이동 데이터로부터 의미있는 지식인 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들 중 일부는 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나 또는 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 전체 이동 패턴들 중 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 이동 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 지점들에 대한 스케줄링 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간 속성들을 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 객체의 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 시간 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로를 결정하는 알고리즘으로, 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려한 위치 일반화를 수행하여 보다 효과적으로 이동 패턴을 탐색할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.427-430
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• 2022

추천시스템에서 콜드스타트 문제를 해결하기 위해 다양한 연구들이 진행되고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 아직도 사용자 기반의 히스토리 데이터셋을 반드시 필요로 하여, 콜드스타트 문제를 완벽히 해결하지 못하고 있다. 이에 본 논문은 콜드스타트 문제를 완화할 수 있는 기저속성 기반의 추천시스템을 제안한다. 제안하는 방법론을 검증하기 위해, 직접 수집한 한국어 영화 리뷰 데이터셋을 기반으로 성능을 검증하였으며, 평가 결과 제안한 방법론이 키워드와 사용자의 리뷰 점수를 효과적으로 반영한 추천시스템임을 확인할 수 있었고, 데이터 희소성 및 콜드스타트 문제를 완화하여 기존의 텍스트 기반 랭킹 시스템의 성능을 압도하는 것을 확인하였다. 더 나아가 제안된 기저속성 추천시스템은 추론 시에 GPU 컴퓨팅 자원을 요구하지 않기에 서비스 측면에서도 많은 이점이 있음을 확인하였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.24 no.4
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• pp.89-96
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• 2016

By reviewing preceding studies of big data and spatial big data, spatial big data was defined as one part of big data, which spatialize location information and systematize time series data. Spatial big data, as one part of big data, should not be separated with big data and application methods within the system is to be examined. Therefore in this study, services that spatial big data is required to provide were suggested. Spatial big data must be available of various spatial analysis and is in need of services that considers present and future spatial information. Not only should spatial big data be able to detect time series changes in location, but also analyze various type of big data using attribute information of spatial data. To successfully provide the requirements of spatial big data and link various type of big data with spatial big data, methods of forming sample points and extracting attribute information were proposed in this study. The increasing application of spatial information related to big data is expected to attribute to the development of spatial data industry and technological advancement.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.30 no.3
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• pp.51-59
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• 2024

Collecting a dataset with a corresponding labeled gaze vector requires a high cost in the gaze estimation field. In this paper, we suggest a data augmentation of manipulating the gaze of an original image, which improves the accuracy of the gaze estimation model when the number of given gaze labels is restricted. By conducting multi-class gaze bin classification as an auxiliary task and adjusting the latent variable of the diffusion model, the model semantically edits the gaze from the original image. We manipulate a non-binary attribute, pitch and yaw of gaze vector to a desired range and uses the edited image as an augmented train data. The improved gaze accuracy of the gaze estimation network in the semi-supervised learning validates the effectiveness of our data augmentation, especially when the number of gaze labels is 50k or less.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.2
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• pp.257-268
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• 2008

Multimedia recommendation systems analyze user preferences and recommend items(multimedia contents) to a user by predicting the user's preference for those items. Among various kinds of recommendation methods, collaborative filtering(CF) has been widely used and successfully applied to practical applications. However, collaborative filtering has two inherent problems: data sparseness and the cold-start problems. If there are few known preferences for a user, it is difficult to find many similar users, and therefore the performance of recommendation is degraded. This problem is more serious when a new user is first using the system. In this paper, we propose a method of generating additional feature of users and items into CF to overcome the difficulties caused by sparseness and improve the accuracy of recommendation. In our method, we first generate additional features by using the probability distribution of feature values, then recommend items by applying collaborative filtering on the modified data to include additional features. Several experimental results that show the effectiveness of the proposed method are also presented.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.108-110
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• 2015

In this paper, we proposed the relay node selection scheme using property of node such as velocity, direction in Delay Tolerant Networks. the existing selection scheme is caused the problem increasing the transmission delay and packet loss, if select the relay node for different mobile with destination. To overcome this problem, we proposed the relay node selection scheme using the property of mobile node. the proposed scheme represents and shares the property of mobile node. The proposed algorithm assumed the sketchy position of node from mobile node delivering property of destination. In addition, the propose algorithm recognizes and analyzes the context of mobile node to provide the relay node transferring the data efficiently. The simulation result provides the better result in terms of transmission delay and packet delivery ratio by selecting transmission by relay node according property of node.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.195-197
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• 2000

데이더는 다양한 빈도 형태와 속성을 가지고 있으며 데이터의 연관 규칙 탐사 시 이러한 데이터의 빈도수를 고려할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 기존의 연관 규칙 탐사 알고리즘은 지지도와 신뢰도만을 가지고 데이터의 연관성을 발견하며 데이터들의 발생 빈도는 고려하지 않는다. 본 논문에서는 하위 단계의 데이터나 동일한 단계지만 상대적으로 발생 빈도가 적은 데이터들의 연관 규칙을 탐사할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터의 상대 지지도를 이용한 다단계 연관 규칙 탐사 기법을 수행함으로써 데이터의 발생 빈도를 고려한 연관 규칙을 탐사할 수 있다. 그리고 탐사된 연관 규칙은 마케팅 분야 등의 여러 응용에서 유용하게 이용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.27-29
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• 1998

클러스터링은 데이터의 특성 추출, 데이터의 압축 등을 목적으로 동일 클러스터에 속하는 데이터간에는 유사성이 크도록 하면서 다른 클러스터에 속하는 데이터간에는 유사성이 작도록 데이터를 군집화하는 것이다. 일상에서 발생하는 많은 데이터에는 관측 오류, 불확실성, 주관적인 판정 등으로 인해서 데이터의 속성값이 정확한 값으로 주어지지 않은 경우가 있다. 본 논문에서는 분명한 값뿐만 아니라 퍼지값도 포함한 데이터들에 대해서 퍼지 클러스터링하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.648-651
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• 2013

클라우드 시스템에서는 데이터 소유자가 아닌 클라우드 서비스 제공자가 각 개인의 데이터에 대한 저장과 관리를 책임진다. 따라서 클라우드 서버 상의 사용자 데이터에 대한 보안을 보장해 주는 것이 가장 중요한 이슈이다. 데이터 보안 문제는 안전하고 효율적인 접근제어 기술을 통해 해결 할 수 있다. 기존 시스템에서 많이 이용되고 있는 RBAC(Role based access control)은 접근제어의 형태가 주로 수직적이고, 데이터 접근가능 여부를 역할이라는 고정적인 값에 따라 결정하기 때문에 동적인 클라우드 환경에 적합하지 않다. 반면 HASBE(Hierarchical attribute set based encryption) 모델은 ABAC(Attribute based access control)를 통해 유연하고 탄력적인 접근제어를 제공한다. 또한 HASBE 는 인가자(Authority)와 사용자의 관계 모델이 계층적인 구조를 갖고 있기 때문에 큰 조직에서 수많은 사용자들의 데이터 관리와 키 분배를 좀더 효율적으로 할 수 있다. 본 논문에서는 위의 계층적인 모델에서 더 나아가서, 실제 클라우드 환경에서 데이터가 가질 수 있는 복잡한 속성과 인가자의 관계를 고려해 다중 인가자의 개념이 더해진 모델을 제안한다.