• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.822-825
• /
• 2017

본 연구는 키넥트를 통해 사람의 걸음걸이를 측정하고 의사결정트리(Decision Tree)를 통해 분석함으로써 현재의 걸음걸이를 통해 측정자의 허리 또는 무릎에서 발생할 가능성이 높은 문제 또는 질병들을 예측하고 해당결과를 측정자에게 알린다. 본 연구를 진행하며 첫 번째 단계에서는 관련 논문이나 병원 자료 결과들을 통해 판별할 속성들을 정하였다. 두 번째 단계에서는 키넥트를 통해 측정한 실제 데이터를 적용하기에 앞서 첫 번째 단계에서 정한 속성들이 측정자의 문제 또는 질병들을 판단해내는 연관 정도가 높은지 테스트 데이터를 이용하였고 의사결정나무를 통해 분석하였다. 그 결과 7개의 속성 중 6개로 약 85.7%정도의 연관이 있었다. 마지막 세 번째 단계에서는 판별식을 세우고 실제 데이터들을 쌓아나가며 69명의 측정한 데이터를 분석한 결과 6개의 속성 중 5개의 속성이 허리와 연관정도가 높았고 이는 두 번째 단계에서 나왔던 결과인 약85.7%에 가까운 약83%의 결과가 도출되었다. 이를 기반으로 시스템을 개발해 나가며 판별 정확도를 향상시키기 위해 계속 측정해 데이터를 쌓아가고 관련된 식들의 문제점을 보완하며 또한 어떤 환경에서 키넥트의 측정값의 정확도가 올라가는지 연구할 예정이다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
• /
• v.30 no.6_1
• /
• pp.559-565
• /
• 2012

The purpose of the present study is to suggest the meta data of the attribute mapping for interoperability from IFC to CityGML. For this, we analyzed the interoperability issue including the neutral information model structure such as IFC, CityGML. To solve the interoperability problem between IFC and CityGML model which is the neutral GIS format, We proposed the meta data including the mapping rule. The meta data is consists of the connection information between BIM and GIS model, the mapping rule based on the perspective of the use-case, the operator and the attribute. By using this, XML to represent the meta data is defined and the information mapping system is developed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.232-237
• /
• 2022

본 논문에서는 미세 조정(fine-tuning) 및 비지도 학습 기법을 사용하여 경제 분야 텍스트인 금융 리포트에 대해 속성 기반 감성 분석(aspect-based sentiment analysis) 데이터셋을 반자동적으로 구축할 수 있는 방법론에 대한 연구를 수행하였다. 구축 시에는 속성기반 감성분석 주석 요소 중 극성, 속성 카테고리 정보를 부착하였으며, 미세조정과 비지도 학습 기법인 BERTopic을 통해 주석 요소를 자동적으로 부착하는 한편 이를 수동으로 검수하여 데이터셋의 완성도를 높이고자 하였다. 데이터셋에 대한 실험 결과, 극성 반자동 주석의 경우 기존에 구축된 데이터셋과 비슷한 수준의 성능을 보였다. 한편 정성적 분석을 통해 자동 구축을 동일하게 수행하였더라도 기술의 원리와 발달 정도에 따라 결과가 상이하게 달라짐을 관찰함으로써 경제 도메인의 ABSA 데이터셋 구축에 여전히 발전 여지가 있음을 확인할 수 있었다.

• Review of KIISC
• /
• v.20 no.5
• /
• pp.86-91
• /
• 2010

최근 인터넷에서 취급되는 데이터들은 개인의 프라이버시를 침해할 수 있으므로 암호화 등의 보안기술 도입이 필수적이다. 특히, u-헬스케어 서비스 사용자는 자신의 데이터에 대한 접근 권한을 위임한 사용자에 한해서만 데이터에 접근가능 하도록 하고 상황에 따라 접근 권한을 박탈하는 능력이 필요하다. 이러한 서비스의 접근권한 요구사항에 근거하여 본 논문은 개인정보에 대한 접근 권한을 위임, 철회 가능한 속성기반 암호기술을 소개하고 검토한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.202-204
• /
• 2002

디지털 지형 모델은 크게 세가지로 구분되는데 이들을 이용하면 여러 가지 분석 작업을 할 수 있다. 그 중 하나인 TIN은 데이터 양이나 계산의 정확도 면에서 커다란 장점을 가진다. 그런데 TIN을 구성하고 있는 삼각형이 기형적인 모형을 하고 있거나 분석 작업에 필요한 정보가 제대로 구성되지 않으면, 정확한 분석 작업을 수행 할 수가 없다. 특히 등고 데이터로부터 점 데이터를 추출해 TIN을 구성하게 되면 그러한 현상이 두드러지게 나타난다. 본 논문에서는 TIN을 생성할 때 이러한 단점을 보완하기 위해 좋은 TIN이 가져야 하는 속성을 나열하고 그러한 속성을 가질 때 어떤 점에서 좋은지 서술하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.76-78
• /
• 2004

기존의 공간 데이터베이스 관리 시스템에서는 공간 데이터의 검색 연산이 주된 연산이었지만. 최근 공간 데이터베이스 관리 시스템에서는 이동 객체의 실시간 위치 갱신 및 추적 등 공간 데이터의 갱신 연산 또한 빈번하게 발생하고 있으며, 이에 트랜잭션간 동시성 향상의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 일반적인 데이터베이스 관리 시스템에서는 트랜잭션의 동시성 문제를 해결하고 성능을 향상시키기 위해서 많은 기법들이 연구되었으며, 그 중에서 다중버전 알고리즘은 각 트랜잭션간의 상호간섭을 최소화시키면서 동시성을 향상시키기 위한 알고리즘이다. 하지만 공간 데이터베이스 관리 시스템에 트랜잭션의 동시성 향상을 위하여 기존의 멀티버전 알고리즘을 적용할 경우, 공간 레코드의 속성 데이터만 변경되어도 공간 레코드 전체에 대한 버전을 저장해야 하기 때문에 저장 공간의 낭비가 발생한다. 본 논문에서는 공간 레코드에 대해 트랜잭션간의 동시성을 향상시키고, 공간 레코드 버전의 저장 공간 낭비를 줄이기 위한 방법으로 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전을 분리하여 생성, 관리하는 레코드 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 검색 트랜잭션은 갱신 트랜잭션의 영향을 전혀 받지 않고 트랜잭션을 진행할 수 있으며, 갱신 연산시 공간 레코드 전체의 버전을 생성하는 대신에 공간 레코드를 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전으로 분리하여 갱신된 데이터 버전만 생성 관리하는 기법이다.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.10 no.2
• /
• pp.1-6
• /
• 2019

The proposed model is developed to minimize the loss of information in incomplete data including missing data. The first step is to transform the learning data to compensate for the loss information using the data extension technique. In this conversion process, the attribute values of the data are filled with binary or probability values in one-hot encoding. Next, this conversion data is input to the deep learning model, where the number of entries is not constant depending on the cardinality of each attribute. Then, the entry values of each attribute are assigned to the respective input nodes, and learning proceeds. This is different from existing learning models, and has an unusual structure in which arbitrary attribute values are distributedly input to multiple nodes in the input layer. In order to evaluate the learning performance of the proposed model, various experiments are performed on the missing data and it shows that it is superior in terms of performance. The proposed model will be useful as an algorithm to minimize the loss in the ubiquitous environment.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2019.07a
• /
• pp.277-280
• /
• 2019

본 논문에서는 화학분야 특허 문서에 존재하는 도표(TABLE) 데이터를 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 추출하고 정형화된 형태로 가공하는 방법을 제안한다. 특허 문서에서 도표 데이터는 실시예에서 실험결과나 비교결과를 간결하고 가시적으로 표현하기 위하여 주로 사용되나, 셀의 속성을 정의하는 헤더부분과 수치가 표현되는 값 부분의 경계가 모호하여 구조화하는데 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 소량의 학습데이터를 구축하고 기계학습을 통해 도표에 존재하는 셀의 속성을 예측하고, 예측된 속성을 토대로 조성과 물성 정보를 자동으로 구분하여 추출하는 방법을 제시한다. 제시된 방법을 활용하여 화학 분야 조성물 특허의 도표데이터에 시뮬레이션 결과 각 항목별 98.17%의 속성 예측 정확도를 나타내었으며 기존 규칙기반 연구보다 작업난이도, 예측정확도에서 우수한 성과를 보인다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.4 no.4
• /
• pp.908-922
• /
• 1997

In this paper,we present an dffcient way to describe the commplex meaning embedded in video data for the cintent-based retrival in a video database.Intead of viewing the data stored in a file as continuous bit stream,we associate the desired interval in the stream with a set of atteibute and value pairs which describe its meaning.Since the meaning of video data can be cimplex and can change dyamically. It is necessary to com-bine the fixed schema of attributes used in the traditional database systrm with a description method through a set of attribute and value pairs that can be defined dynamically.As the cintent of viedo data can be expressed differently according to the view point of a user,it is important ot maintain the meaning of the attribute and value pairs cinsistently for different users.This paper proposes the dffctive way to manage the set of attri-bute and value pairs.In addition,it also describes a way to define a new video presentation by separating a video stream phsycally or by sharing the portion of a bit stream,and the new method can minimize the required storage space.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.13 no.9
• /
• pp.235-242
• /
• 2015

Social network technology has been increasing interest in the big data service and development. However, the data stored in the distributed server and not on the central server technology is easy enough to find and extract. In this paper, we propose a big data management techniques to minimize the processing time of information you want from the content server and the management server that provides big data services. The proposed method is to link the in-group data, classified data and groups according to the type, feature, characteristic of big data and the attribute information applied to a hash chain. Further, the data generated to extract the stored data in the distributed server to record time for improving the data index information processing speed of the data classification of the multi-attribute information imparted to the data. As experimental result, The average seek time of the data through the number of cluster groups was increased an average of 14.6% and the data processing time through the number of keywords was reduced an average of 13%.