• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권1호
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• pp.53-63
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• 2000

최근 저가의 무선 통신 기술의 발달과 고성능 이동 컴퓨팅 장비의 보급에 따라 이동 컴퓨팅 시장은 점차로 확대되는 추세에 있다. 이동 컴퓨팅 환경에서의 제한된 대역폭， 잦은 단절과 배터리 제한 등의 제약성에 효율적으로 대처하기 위하여 여러 방법이 제안되었고, 특히 지구국에서 전송된 데이타 중 향후 사용 가능성이 높은 데이타를 캐쉬에 저장하고 이용하는 캐쉬 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 캐쉬 교체 기법들은 사용자의 이동성과 데이타의 공간 속성에 의한 특성을 고려하지 못하고 있기 때문에 그 효율성에서 한계를 가지고 있다. 본 논문은 이동 호스트의 위치 변화에 따라 이동 호스트의 캐쉬 내에 저장된 데이타의 가치와 의미가 변경되는 것을 보인다. 또한 지리(geographic) 데이타의 공간적 위치(location)와 지리 데이타가 영향을 미치는 공간적 범위 즉 영역 (region)을 데이타의 공간 속성 (spatial attributes)으로 정의하고, 시간에 따른 사용자의 이동성과 데이타의 공간 속성을 효과적으로 지원하는 새로운 캐쉬 교체 방법들을 제안하였다. 기존의 방법과 본 논문에서 제안한 캐쉬 교체 방법의 비교를 통하여 이동 호스트의 위치와 연관된 질의에 대한 성능 평가를 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 캐쉬 교체 방법에 의한 캐쉬 적중률의 향상을 입증하였다. 또한 데이타 밀집도에 따라 캐쉬 교체 방법들의 성능이 변화함을 밝히고 이를 이용하여 이동 호스트가 지나가는 대상 지역의 데이타 밀집도에 따라 서로 다른 캐쉬 교체 방법의 선택이 필요함을 제시 하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권5호
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• pp.476-493
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• 2003

이동 컴퓨팅(mobile computing) 환경이 가지는 통신 대역의 협소함과 이동 기기의 에너지 제약 때문에 데이타 베이스 서버에서 다수의 이동 클라이언트로 데이타를 전달할 때는 브로드캐스트 (broadcast)가 효과적이다. 기존의 여러 가지 브로드캐스트 방법은 클라이언트의 데이타 접근 빈도(access frequency)를 이용하여 전송 스케줄을 정하거나, 데이타들의 시맨틱 관계(semantic relationship)를 이용하여 전송 스케줄을 결정하였다. 데이타의 접근 빈도만을 반영하는 경우 클라이언트들이 접근하는 데이타들의 의미적 관계를 고려하지 않으므로 클라이언트가 밀접한 시맨틱 관계를 갖는 데이타를 차례로 접근해야 하는 경우 오랜 시간 동안 무선 채널을 듣고 있어야 한다. 시맨틱 관계만을 반영하여 전송 스케줄을 작성하면, 클라이언트가 시맨틱 관계는 없으나 접근 빈도가 높은 특정 데이타를 자주 접근할 필요가 있는 경우, 클라이언트의 데이타 접근 시간이 길어지게 된다. 이 논문에서는 데이타 접근 빈도와 시맨틱 관계를 함께 반영하여 이동 클라이언트의 데이타 접근 시간을 개선한 효율적인 하이브리드 데이타 브로드캐스트 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 하이브리드 브로드캐스트 방법은 데이타 접근 빈도에 의해 브로드캐스트 스케줄을 생성한 후, 스케줄 상 데이타 전송 위치를 시맨틱 관계에 따라 조정한다. 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 성능을 비교 분석하여 우리의 방법이 효율적임을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권3호
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• pp.260-272
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• 2001

본 논문에서는, 영역 기반 영상 검색 시스템인 FRIP(Finding Region In the Pictures)을 제안한다. 이 시스템은 크게 색상과 방향성 질감 성분을 결합하는 굳건한 영상 분할 알고리즘과, 분할된 각 영역으로부터 특징 정보들을 추출하고 검색하는 3개의 알고리즘을 포함하고 있다. 영역 분할을 위해서, 영상으로부터 확장 및 이동된 색상 좌표계와, 방향성 질감 성분을 추출하여, 본 시스템에서 제안하는 원형필터에 적용시킨다. 원형 필터에 의해, 영역의 경계선이 자연스럽게 유지 될 수 있고, 또한 일반적인 영역 병합 알고리즘에 의해 병합되지 않던 의미 없는 줄무늬나 작은 점 영역들도 몸체 영역으로 병합 될 수 있다. 영상을 분할한 후에, 효율적인 저장 공간의 관리와 특징 정보 계산 시간을 줄이기 위하여 각 영역으로부터 최적의 특징 정보만을 추출하고 이것을 색인화 하여 데이타베이스에 저장하고 검색에 사용한다. 사용자 인터페이스를 위해서는, 영역의 '색상', '크기', '모양', '위치'와 같은 4개의 질의 조건을 주고, 사용자의 요구에 따라 정합 점수를 계산한 뒤, 그 점수에 따라 상위 검색 결과를 보여 주도록 설계되었다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.231-242
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• 1999

일반적으로 동영상에 대한 정보 검색에는 주석 기반 검색이나 내용 기반 검색을 사용한다. 그러나, 주석 기반 검색은 사용자의 주관이 개입되어 일관성을 잃기 쉽고 내용 기반 검색은 동영상 데이터가 담고 있는 일반적인 의미 추출이 어렵다는 단점을 가지고 있다 그래서, 본 논문에서는 이 두 검색 기법을 상호 보완하여 검색의 효율성과 정확성을 높일 수 있도록 하는 통합 동영상 데이터 모델(IVDM)을 제안한다. 이 모텔은 동영상 데이터를 분석하여 계층적으로 구조화한다. 상위 수준에서는 주제별로 부여된 메타 정보로 주석 기반 검색을 지원하고, 하위 수준에서는 동영상 데이터에서 색깔, 모양, 움직임, 질감 등의 특정 데이터를 추출하여 내용 기반 검색올 지원한다. 그리고 이 IVDM의 타당성을 입증하기 위해 동영상의 대표격인 뉴스 동영상올 객체 지향 데이타베이스 스키마 형태로 설계하고, 이에 맞는 질의 유형 4가지와 그 처리 알고리즘도 제공한다.

• 한국염색가공학회:학술대회논문집
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• 한국염색가공학회 2011년도 제44차 학술발표회
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• pp.85-85
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• 2011

화학적 혹은 생물학적인 방법으로 합성된 생분해성 고분자(biodegradable polymers)는 환경 문제와 인간의 생명 유지와 같은 인간 생활과 밀접한 관계가 있는 적용 분야로 인해 많은 관심을 받고 있으며, 국내 플라스틱의 폐기량만 해도 2003년을 기준으로 연간 4,000톤을 쉽게 넘고 있고 재활용되는 양은 전체의 1/3 수준이며, 나머지 2/3는 소각되거나 매립되고 있다. 폴리에스테르계 생분해성 섬유는 "미생물이 분비하는 효소로, 분해 가능한 화학합성 섬유"로서, 미생물이 분비하는 가수분해 효소에 의해 고분자 쇄가 절단, 저분자량 화합물이 돼 미생물의 체내로 흡수되며, 이것이 미생물의 체내에서 효소작용에 의해 산화탄소와 물로 분해되는 섬유로 정의된다. 생분해성 고분자 중 화학합성 고분자인 지방족 폴리에스테르계 생분해성 고분자는 특히 환경 산업으로부터 많은 관심을 받고 있으며, 이러한 결정성 폴리에스테르계 고분자의 물성은 고분자의 결정화도 뿐만 아니라, 압력, 온도 등에 의해서 변할 수 있는 결정 구조에 의해 크게 영향을 받는다. 생분해성 섬유는 실용화가 이미 시작됐고, 다용도화와 수요 확대를 위해 많은 연구소와 대학, 기업들이 연구개발을 진행하고 있으며, 향후 석유자원이 고갈된다는 것은 명백한 사실이므로 이에 따라 화석자원의 절약과 유효 이용을 위해서라도 바이오 베이스 폴리머를 주원료로 한생분해성 섬유의 개발은 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 연구에서는 합성섬유 중에서 75%의 비중을 차지하는 폴리에스테르를 대체 가능한 고내열생분해성 폴리에스테르계 직물을 제조하여 범용 폴리에스테르와 염색온도에 대한 염색성을 고찰하였다. 염색온도($100^{\circ}C$, $110^{\circ}C$, $120^{\circ}C$, $130^{\circ}C$)별, 3종의 분산염료의 농도(0.25,0.5,1.0,2.0%o.w.f)별 Build-up성 및 균염성을 비교하였으며, 염색 시료의 견뢰도를 평가하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권7호
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• pp.727-740
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• 2006

서로 다른 XML 스키마로 작성된 XML 문서간의 변환을 위해서는 두 스키마 사이의 의미적 연관관계를 계산하는 스키마 매칭 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 XML 문서의 변환을 위한 효율적인 스키마 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 단계로 구성된다. 먼저 제안된 온톨로지와 어휘 유사도에 기반하여 단말노드 사이의 후보매칭을 계산한다. 또한 문맥 정보를 반영하는 제안된 경로 유사도 비교를 통해 후보매칭간계 중에서 최종 매칭 결과를 선택한다. 특히 제안된 방법은 기존 연구와 달리 사용자 피드백에 의해 점증적으로 갱신되는 온톨로지에 기반한다. 제안된 온톨로지는 IsA나 PartOf와 같은 다양한 관계를 표현할 수 있기 때문에 일대일 매칭은 물론이고 다대일 및 일대다 관계의 복합매칭을 계산할 수 있다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 다양한 도메인의 XML 스키마를 대상으로 실험한 결과, 평균 97%의 정확률과 83%의 재현율을 나타내어 기존 연구보다 우수하였다. 특히 제안된 온톨로지의 갱신을 통하여 약 9%의 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제15권3호
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• pp.133-150
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• 1998

본 연구에서는‘조직지식중심적 지식경영’을 위해 지식창조원리로서 음양이론을 도입하여 영역지식 (陽의 지식)과 업무지식(陰의 지식)이 음양(陰陽)의 순환적 구조로서 상호 작용하여 조직지식으로 창출되는 과정을 저장하여 재활용하기 위한 지식 창조적 조직메모리를 제안하였다. 지식 창조적 조직메모리 구축을 위하여 객체 지향적 방법론을 적용하여 영역지식과 업무지식의 순환적 흐름을 주도하는 3개 지식 컴퍼넌트를 설정하여 조직지식을 설계하였다. 조직지식은 기존의 정보시스템에 포함된 데이터베이스 스키마. 프로세스 모델 또는 지식베이스의 의미네트워크(Semantic Network), 프레임(Frame) 등을 수용하기 위해 (i) 지식객체와 (ⅱ) 객체간의 관계 및 (ⅲ) 관계정도를 정의한 그래프구조로서 설계하였다. 이러한 조직지식의 설계는 지식마이닝 기법인 사례기반추론(Case Based Reasoning)등을 활용한 새로운 조직지식의 생성에 기여할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.111-131
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• 2004

소프트웨어 유지보수 단계에서는 고객니즈, 마케팅 정책, 법, 제도의 변화 등으로 인한 다양한 시스템 변경 요구를 수용하여야 한다. 그러나, 소프트웨어의 비가시성문제로 인해 새로운 변경 요구사항 발생 시 수정 대상 모듈을 발견하는데 지대한 시간이 요구될 뿐 아니라 모듈의 재 사용을 어렵게 만들어 중복 모듈이 양산 됨으로써 향후 장애의 근원이 되는 악순환이 전개된다. 이에 본 연구에서는 시맨틱 웹(Semantic Web) 기술을 활용하여 이동통신사의 과금/청구 도메인의 관리자와 개발자들이 공유하고 있는 개념과 개념간 관계를 명시적으로 표현하고 이를 이용하여 변경대상 모듈을 쉽게 발견 할 뿐 아니라, 발견된 모듈에 대해 구조적 호출 및 조립 관계를 분석하도록 지원하는 온톨로지 기반 변경 영향 분석 시스템(OntCIA; Ontology based Change Impact Analysis System)을 제시한다. OntCIA는 스트링 매칭과는 근본적으로 다른 의미적 모듈검색을 지원하며 잦은 변경이 요구되는 호출 및 조립 구조 정보는 데이터 베이스에서 관리하고 도메인 지식은 온톨로지로 관리함으로써 유지 보수가 용이한 구조를 가진다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.254-262
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• 2009

e비즈니스가 활발히 이루어지면서 소비자들은 온라인 쇼핑몰올 통해 수많은 상품을 접할 수 있게 되었고, 상품구매 시 다른 사람들의 리뷰를 참고하게 되었다. 하지만, 리뷰의 수도 많아짐에 따라 소비자가 모든 리뷰들을 살펴보기가 힘들다는 문제점이 대두되었으며 이를 해결하기 위해서 리뷰의 상품에 대한 평가를 요약하고 성향을 파악하는 오피니언 마이닝 연구가 나타나게 되었다. 본 논문에서는 상품리뷰를 대상으로 오피니언 마이닝을 수행하는 경우 어휘의 의견 성향을 파악할 때, 문맥정보를 활용하여 기존의 의견분류방법 보다 좀 더 정확한 의견 판단이 가능한 방법에 대해 다루고 있다. 이를 위해, 어휘가 사용될 때의 문맥정보를 정의하고 이를 의견분류에 적용하는 방법을 제안하였으며, 실험을 통하여 기존 연구 보다 상황별 알맞은 의견분류가 가능함을 보였다. 또한 수작업으로 말뭉치의 핵심 어휘들을 정의했던 기존 연구들에서의 방식에서 벗어나, 리뷰본문과 리뷰점수를 활용하여 자동으로 상황에 맞는 말뭉치를 구축하는 방법도 제안하였다. 이를 통해 상품리뷰에 나타난 어휘들의 문맥에 맞는 의미 성향을 정확하고 쉽게 판별해 낼 수 있게 되었다.