• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.619-622
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• 2012

본 연구에서는 키넥트(Kinect) 센서를 통해 수화 동작에서 손의 좌표와 이동방향을 추출하여 속성으로 하고, 데이터 마이닝의 분류 기법을 통해 수화를 인식하여 그 결과를 한글 텍스트로 번역해주는 소프트웨어를 개발한다. 제안 방법의 1단계에서는 0.05초 단위로 추출한 손의 좌표만을 속성으로 한다. 2단계에서는 개개인의 특성 및 화면상의 위치와 같은 요소에 따라 좌표 값이 달라지기 때문에, 손의 움직임에서 변위를 추출하여 손이 움직이는 방향을 속성으로 한다. 하지만 비슷한 방향으로 움직이는 수화가 있을 경우 수화의 구분이 어려우므로 3단계에서는 손의 좌표, 방향 두 가지를 분류하는 속성으로 사용한다. 향후 연구 방향은 수화의 중요한 요소인 손의 위치를 속성으로 추가시키고, 데이터 마이닝의 부스팅(Boosting) 기법을 적용하여 인식률을 높이는 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.05a
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• pp.186-187
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• 2019

최근 클라우드에서 발생하는 보안위협을 해결하기 위한 다양한 보안 기술 중 속성기반 암호인 CP-ABE 방식의 접근제어 기법을 사용하여 사용자간의 데이터를 안전하게 공유한다. 현재까지 다양한 CP-ABE방식의 접근제어 기법이 연구되었지만, 이 중 보안위협에 취약한 방식들이 존재한다. 특히 제 3자는 암호문에 지정된 접근구조를 통해 데이터에 접근하려는 사용자의 속성을 유추할 수 있고, 이로 인해 사용자의 프라이버시를 침해할 수 있다. 이에 사용자의 프라이버시를 보호할 수 있는 익명 CP-ABE 방식이 연구되고 있다. 하지만 기존에 연구된 익명 CP-ABE 방식 중 제대로 익명화가 적용되지 않은 방식과, 효율성이 부족한 방식들이 존재한다. 이에 복호화하는 사용자의 연산량은 증가된 암호문의 속성의 개수에 비례하기 때문에 비효율적이다. 본 논문에서는 데이터에 접근하는 사용자의 프라이버시를 보호하고, 사용자의 연산량의 효율을 높일 수 있는 익명 CP-ABE 방식을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.300-303
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• 2008

최근 사용자가 휴대용 단말기를 사용하여 이동하면서 정보를 주고 받는 무선 모바일 컴퓨팅 환경이 확산되고 있다. 한편, 방송 기법을 통한 데이터의 전달은 대역폭 활용의 이점과 확장성으로 인해 무선 모바일 컴퓨팅에서 효과적인 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서는 무선 방송 환경에서 시간에 대한 의존도가 높은 XML 데이터를 전달하기 위한 스트림 최적화 기법을 제안한다. 이를 위해 경로 요약 기법 방법으로 노드들을 그룹화하고, 중복된 속성이름을 생략하고 속성 값과 듀이 순서만 표시함으로써 스트림의 크기를 최소화하는 속성 요약 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안 방법이 기존의 무선 XML 데이터 방송 기법에 비해 접근 시간 및 에너지 효율적임을 보여주고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.103-108
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• 2008

주제어는 정보 서비스를 비롯한 여러 응용 분야들에서 유용하게 사용되는 지식이지만, 주제어 간 관계가 다양할 뿐만 아니라 목적에 맞도록 개별적으로 설계됨으로써 주제어 관계 속성 유형과 무관하게 공유가 가능한 주제어 공통 표현 모델이 제시되지 못하였다. 본 연구는 응용 분야, 온톨로지 종류와 무관하게 적용될 수 있으며 시맨틱 웹 서비스 간 공유가 가능한 주제어 공통 표현 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해, 주제어 관계를 범용 클래스로 정의하고, 주제어 관계 속성 유형을 데이터타입 속성 (Datatype Property)으로 선언하였다. 또한, 주제어 역시 그 속성 유형을 데이터타입 속성으로 선언하였는데, 결국 다양한 유형의 관계들을 용이하게 표현할 수 있도록 하기 위한 것이다. 실험을 위해 주제어 간 관계수가 70,804,233개이며 주제어 관계 속성 유형이 4가지인 과학 기술 기반 정보 온톨로지와 주제어 간 관계수가 44,147개이며 주제어 관계 속성 유형이 13가지인 표준 정보 온톨로지를 대상으로 본 연구에서 제안한 주제어 공통 표현 모델을 적용하였으며 총 284,744,802개의 RDF(Resource Description Framework) Triple을 생성하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.40 no.4
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• pp.279-306
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• 2023

This study analyzed bibliographic attributes related to the selection and use of reading materials based on data on books borrowed or purchased together in order to understand the properties of reading materials that have complex user needs from various perspectives. As a result of creating co-occurrence matrices of bibliographic attribute terms by dividing them into 26 sub-attribute units related to KDC main class, target reader, and user age, and performing network analyses, the details and prominent mediating role of bibliographic attributes of reading materials were identified. The results of this study will be helpful in designing facets of reading information systems, including library OPAC, in the future.

• Journal of Information Technology and Architecture
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• v.10 no.1
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• pp.71-77
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• 2013

XML schema matching is the task of finding semantic correspondences between elements of two schemas. XML schema matching plays an important role in many application, such as schema integration, data integration, data warehousing, data transformation, peer-to-peer data management, semantic web etc. In this paper, we propose an XML element matching algorithm based on rules and structural properties. The proposed algorithm involves classifying elements as unique or non-unique elements according to the structural properties of XML documents and deciding on element matching in accordance with rules. We present experimental results that demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.17-24
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• 2020

The traveling salesman problem is an algorithmic problem tasked with finding the shortest route that a salesman visits, visiting each city and returning to the started city. Due to the exponential time complexity of TSP, it's hard to implement on cases like amusement park or delivery. Also, TSP is hard to meet user's demand that is associated with multi-dimensional attributes like travel time, interests, waiting time because it uses only one attribute - distance between nodes. This paper proposed Top-n Skyline-Multi Dimension TSP to resolve formerly adverted problems. The proposed algorithm finds the shortest route faster than the existing method by decreasing the number of operations, selecting multi-dimensional nodes according to the dominance of skyline. In the simulation, we compared computation time of dynamic programming algorithm to the proposed a TS-MDT algorithm, and it showed that TS-MDT was faster than dynamic programming algorithm.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.2
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• pp.71-81
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• 2010

The problem of finding clusters is widely used in numerous applications, such as pattern recognition, image analysis, market analysis. The important factors that decide cluster quality are the similarity measure and the number of attributes. Similarity measures should be defined with respect to the data types. Existing similarity measures are well applicable to numerical attribute values. However, those measures do not work well when the data is described by categorical attributes, that is, when no inherent similarity measure between values. In high dimensional spaces, conventional clustering algorithms tend to break down because of sparsity of data points. To overcome this difficulty, a subspace clustering approach has been proposed. It is based on the observation that different clusters may exist in different subspaces. In this paper, we propose a new similarity measure for clustering of high dimensional categorical data. The measure is defined based on the fact that a good clustering is one where each cluster should have certain information that can distinguish it with other clusters. We also try to capture on the attribute dependencies. This study is meaningful because there has been no method to use both of them. Experimental results on real datasets show clusters obtained by our proposed similarity measure are good enough with respect to clustering accuracy.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.1 no.1
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• pp.7-18
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• 2012

It has been studied to support data having multiple properties, called Skyline Query. The skyline query is not exploring data having all properties but only meaningful data, when we retrieve informations in large data base. The skyline query can be used to provide some information about various environments and situations in sensor network. However, the legacy skyline query has a problem that increases the number of comparisons as the number of sensors are increasing in multi-dimensional data. Also important values are often omitted. Therefore, we propose a new method to reduce the complexity of comparison where the large number of sensors are placed. To reduce the complexity, we transfer a CMF(Category Based Member Function) which can identify preference of specific data when interest query from sync-node is transferred to sub-node. To show the validity of our method, we analyzed the performance by simulations. As a result, it showed that the time complexity was reduced when we retrieved information in multiple sensing data and omitted values are detected by great dominance Skyline.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.49 no.3
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• pp.407-428
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• 2018

Metadata standard is very important element to describe a digital resource in the records lifecycle. Metadata standard is influenced by the purpose and content of tasks that are performed to a resource. But it does not reflect a task-centric viewpoint to cover the whole records-lifecycle because metadata is defined and designed from a resource-centric viewpoint. In other words, to cover the whole records-lifecycle using metadata, it is necessary to properly select and combine metadata property from a task-centric viewpoint. Therefore, we proposed a task-centric metadata application profile that can combine and select appropriate metadata properties according to requirements and tasks performed on resource.