• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.364-366
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• 2012

본 논문은 다중 객체 추적 시스템에 관한 연구로서, Online boosting 을 기반으로 다중 객체 추적 기술이 개발되었다. 기존의 Boosting 기반의 추적 기술과는 다르게 객체들간의 구별을 좀더 명확하게 하기 위하여, 프레임과 프레임간의 객체들끼리의 연결 시 공간적인 제약조건과 시간적 제약 조건을 이용하여 Online Boosting 알고리즘을 설계하였다. 본 시스템에서는 멀리 떨어져있는 객체들간에는 연관성이 낮다는 점을 보다 강력하게 고려하였기에 추적하는 과정에서 물체들끼리의 연관 오류가 줄어들었고, 이는 몇 개의 범용데이터를 이용한 실험을 통해 증명하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제13권4호
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• pp.161-171
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• 2008

웹 사용자의 폭발적인 증가는 웹 시스템의 부하 및 네트워크 트래픽을 증가시키는 가장 큰 원인이 되고 있으며, 이는 웹 사용자의 서비스 만족도를 떨어뜨리고 있다. 이러한 현상을 극복하기 위해서 웹 콘텐트 가속화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 웹 캐싱은 클라이언트 요청을 신속하게 처리하고, 네트워크에 대한 트래픽을 줄여 전체 웹 시스템의 부하를 줄이게 하는 가속화 기법 중의 하나이다. 본 논문은 웹 처리의 단위인 객체의 특성을 기반으로 한 연관 웹 객체(Related Web Object：RwO)를 기반으로 하는 새로운 웹 캐싱 기법을 제안하였다. 또한 실험을 통해 기존의 기법과 제안기법의 성능을 비교함으로서 본 연구의 유용성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.27-33
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• 2006

본 논문에서는 컴포넌트 설계와 이를 기반으로 한 검색 프로토타입을 제시하였다. 재사용 단위로 단일 객체만을 대상으로 하게 되면 연관관계가 있는 객체간 상호작용을 이해하기 어렵고 관련성 유지가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 재사용 단위로 클러스터링 컴포넌트 제안하였다. 이것은 객체간 관련성과 연관관계를 부여하여 사용자가 컴포넌트를 이해하고 검색할 수 있도록 하였다. 제안한 프로토타입 시스템은 애매한 검색 정의에 대하여 3가지 검색 환경을 제시하여 정확한 검색을 가능하게 하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권4호
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• pp.572-584
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• 2000

내용기반 이미지 검색을 하기 위해서는 이미지에 대한 내용정보가 필요하며, 이러한 내용정보간에는 상호 연관성이 존재한다. XML(eXtensible Markup Language)은 내용정보간의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 이미지 내용정보를 구조화하기 위한 방법으로 XML을 사용하였다. 또한 이미지는 눈에 보이는 객체의 시각적인 특징과 이미지 전테가 내포하는 시술적인 의미도 가지므로, 이러한 이미지의 특성에 따라 내용정보의 구조도 객체의 시각적 특징 중심의 모델링과 의미 중심의 모델링으로 구분하여 XML 문서 구조를 모델링 하였다. 구조화된 모델들 간의 객체지향 특성을 이용하여 XML 데이터 서버인 eXcelon에 통합하고, 이를 XQL(XML Query Language)에 의하여 질의해 냄으로써 검색 구간에 제약을 가하고 이를 통하여 더욱 효과적인 검색을 지원하도록 한다. 검색되어진 XML 문서 구조는 XSL(extensible StyleSheets Language)의 적용을 통하여 쉬운 형태로 웹 브라우저 상에 출력하도록 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 모댈링의 효율성을 검증하기 위하여, 웹 상에서 이미지 내용정보의 상호 연관성에 기반 하여 원하는 이미지를 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.88-90
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• 2001

정보여과 에이전트는 자체의 적응성(adaptability)과 자율성(autonomy)을 특징으로 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 사용자 프로파일을 지식베이스의 일부로 구축하는 기능을 수행한다. 이러한 사용자 프로파일은 사용자의 학습의도에 맞게 지식을 탐색하고 축적하는 적응성(adaptability)을 가져야 한다. 본 논문에서는 지능적 정보여과 에이전트가 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 적응적인 사용자 프로파일을 구축하기 위한 기법으로서, 사용자가 제시한 학습예제로써의 웹 문서들로부터 사용자의 학습의도를 내포한 질의어를 중심으로 연관 지식을 탐색하여 추출하는 웹 도큐먼트 기반 사용자 중심 연된 객체 추출과 만유인력 모델을 기반으로 한 연관 객체 관계성 가중치 기법을 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.142-153
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• 1998

본 논문에서는 웹 시스템을 기반으로 객체-관계 DBMS 내에 저장된 정보를 제공하기 위한 새로운 연동 방안인 Java 메소드 기법을 제안한다. 제안한 연동 방법은 객체-관계 DBMS의 핵심이라고 할 수 있는 객체 개념과 객체에 연관된 사용자 정의 함수(메소드)를 추가할 수 있도록 기능을 확장하여 기존의 C 언어나 SQL언어뿐만 아니라, Java 언어를 사용하여 정의하도록 함으로써 데이터베이스의 객체를 검색 할때 연관된 Java 메소드를 함께 검색하여 클라이언트에서 검색된 객체와 함께 수행하도록 하는 시스템을 설계하고 구현하였따. 이를 위해 JDBC와 Java RMI를 이용한 3계층 클라이언트/서버 구조의 Java 메소드 운영 환경을 설계 및 구현하고, 이를 객체-관계 DBMS와 연동하여 구현함으로써 제안한 방법의 효용성을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.145-148
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• 2006

RFID 데이터에 대한 연관 규칙을 효율적으로 생성하기 위해서는 단일 개념 레벨에서 연관 규칙을 찾는 방법과는 달리 다단계 개념 레벨에서 의미 있는 정보를 발견할 수 있다. 이로부터 연관 규칙을 생성하게 되면 최상위 레벨의 정보를 통해 하위 레벨의 객체 이동 정보나 위치 정보, 상태 정보를 빠르게 획득 가능하다. 또한, 다차원 레벨을 갖는 연관 규칙 마이닝을 수행할 때 메타 규칙의 생성은 제한적이고 유용한 규칙만을 효율적으로 생성 가능하도록 할 수 있다. 따라서, 생성된 메타 규칙을 이용하여 많은 양의 데이터에서 질의를 효과적으로 수행 할 수 있을 뿐만 아니라, 데이터베이스의 저장 효율을 높이고, 객체간의 숨겨진 연관 관계를 발견하는데 있어 효율적인 방법이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.208-210
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• 2004

오늘날 인터넷상에서 존재하는 않은 정보들은 다양한 사용자의 개인 특성에 안게 새로운 정보의 지식으로 제공되어지기를 원한다. 기존의 연구는 단일 학술 기법을 통해 정보를 추출했으나 사용자에게 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위해 다중 전략 학습 기법인 PMSL(Personalized Multi-Strategy Learning) 모듈 시스템을 제안하고자 한다. PMSL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시킴으로 결과의 효율성을 높이고자 하였으며, 연관규칙의 문제점을 보완하기 위해 가중치 기법인 TF＊IDF 학습 기법을 적용시켰다. PMSL 모듈을 실행한 결과 기존 학습 기법에 비해 보다 더 의미 있는 연관 지식을 추출하게 되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.97-100
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• 2004

인터넷상에서 존재하는 많은 데이터베이스들 중 현실적으로 유용한 정보를 가지고 있는 것은 텍스트 데이타베이스이다. 텍스트 마이닝 기법에서 비구조적인 특징을 가진 텍스트 데이타로부터 유용한 정보를 분석하고 추출하여 연관된 패턴을 탐색하는 과정은 중요한 연구과제이다. 이에 본 논문은 인터넷에서 저장된 텍스트 데이터를 가지고 기존 텍스트 마이닝 기법 중 연관탐색 기법을 적용하여 사용자 중심의 연관된 패턴을 찾아서 의미있는 정보를 얻고자 한다. 탐색하기 위해 먼저 전처리 작업으로 용어의 객체를 추출하고. 추출된 각 객체들은 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관탐색 기법인 NFP-Algorithm(N-most interesting k-itemsets Using FP-tree and FP-Growth)을 적용시켜서 의미있는 정보를 추출했다. 또한 Apriori계 Algorithm, FP-Algorithm, NFP-Algorithm을 비교하여 NFP-Algorithm이 시간적면에서 효율적임을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.516-518
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• 2012

본 논문은 Particle Filtering과 계층적인 Boosting 알고리즘을 이용한 다중 객체 추적 기법을 제안한다. Particle Filtering을 이용하여 각 객체를 단일 객체로 추적하고 Boosting 기반의 데이터 연관 알고리즘을 사용하여 영상에서 움직이는 물체들을 추적한다. 본 제안한 알고리즘에서는 객체들의 이동경로 정확한 감지를 위해 Particle Filtering을 통해 각 객체가 움직이는 예측 정보를 이용하고, Boosting 알고리즘을 계측적인 형태로 설계함에 따라 데이터 물체의 추적 정확도를 높일 수 있도록 하였다.