• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.19-28
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• 2006

정보 교환을 위한 XML 인스턴스는 일반적으로 legacy한 관계형 데이터베이스에 저장되어 있기 때문에 효율적인 XML 응용을 위한 데이터베이스와의 연동이 요구 되었으며, 이러한 요구를 지원하기 위하여 인스턴스와 스키마 구조를 분리하여 관계형 데이터베이스에 저장하는 가상 분할 저장 또는 분할 저장 방식의 인스턴스 저장 모델들이 연구되어지고 있다. 그러나 이러한 저장 방식은 인스턴스 구조와 인스턴스간의 계층 정보가 불일치하여 검색 시 질의 처리를 어렵게 하고 있고, 또한 분리 저장에 따른 중복 데이터들의 존재로 저장 시 오버헤드가 높아진다. 따라서 본 논문에서는 XML문서를 저장할 때, 기존 연구의 데이터베이스 스키마 구조에 Eltype이라는 필드를 추가하여 인스턴스와 스키마의 상이한 계층 정보를 동일화하고, 저장 구조 각각의 필드를 관계형 데이터베이스 스키마 필드와 일치되는 저장 구조를 제안하였다. 그 결과 XML 인스턴스와 스키마 구조간의 저장이 가능하게 되어 중복 저장에 따른 오버헤드 및 저장 공간 감소, 그리고 동일화된 저장 계층 구조로 인해 검색 질의 처리가 쉬워졌다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1-11
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• 2010

시맨틱 웹의 성공 여부는 온톨로지 구축과 생성을 위해서 지식을 체계화하는 시맨틱 어노테이션에 달려있다. 그러므로 각 분야의 많은 지식 표현을 변환하여 온톨로지 인스턴스로 생성하기 위해서 시맨틱 어노테이션의 효율성이 중요하다. 본 논문에서는 기존 웹에서 시맨틱 어노테이션 작업을 통하여 온톨로지 인스턴스를 정확하고 효율적으로 생성하는 규칙기반 온톨로지 인스턴스 생성 시스템을 제안한다. 기존연구에서는 사용자가 관련 정보를 찾아서 온톨로지와 대조하여 정보를 입력하는 수동적인 과정이 필요하였다. 그러나 제안한 방식에서는 추출할 정보들에 관한 키워드 데이터와 규칙정보를 분할해서 관리한다. 따라서 소수의 키워드와 규칙정보들을 추가함으로써 다양한 웹문서의 효율적 정보 추출이 가능하다. 이것은 여러 사이트에서 규칙과 키워드를 재사용할 수 있는 온톨로지 인스턴스 생성이 가능하다는 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.381-388
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• 2022

인스턴스 분할에서 Mask-RCNN은 베이스 모델로 자주 사용된다. Mask-RCNN의 성능을 높이는 것은 파생된 모델에 영향을 미치기에 의미가 있다. Mask-RCNN에는 입력 이미지 크기를 배치 크기로 통일시키는 변환 모듈(transform module)이 있다. 이 논문에서는 Mask-RCNN의 성능 향상을 위해 변환 모듈의 크기 조정 부분에 딥러닝 기반 ASSR(Arbitrary-Scale Super-Resolution)을 적용하고, 스케일 정보를 모델의 IM(Integration Module)을 이용하여 주입한다. 제안하는 방법을 COCO 데이터세트에 적용하였을 때 인스턴스 분할 성능이 Mask-RCNN 성능보다 2.5 AP 높았다. 그리고 제안하는 IM 위치 최적화를 위한 실험에서는 FPN(Feature Pyramid Network)과 백본(backbone)이 결합하기 전의 'Top' 위치에 배치했을 때 가장 좋은 성능을 보였다. 따라서 제안하는 방법은 Mask-RCNN을 베이스 모델로 사용하는 모델들의 성능을 향상시킬 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.7-8
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• 2012

본 논문에서는 클라우드 플랫폼인 Windows Azure를 사용하여 N-스크린 서비스 구현 방법을 제안한다. 이 방법은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 Map/Reduce 기법을 사용하여 대용량 동영상 콘텐츠를 분할하고, 인코딩한다. Windows Azure의 Web Role에서는 사용자가 요청한 인코딩 작업을 수신하고, Worker Role에서는 요청받은 인코딩 작업을 처리한다. Windows Azure의 많은 가상머신에 인스턴스를 할당하여 처리함으로써 인코딩 소요시간을 단축할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.44-55
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• 2022

농업 관련 방송 콘텐츠에서 과일에 대한 자동적인 정보 제공을 위해서 대상 과일의 인스턴스 영상 분할이 요구된다. 또한, 해당 과일에 대한 3차원 자세에 대한 정보 제공도 의미있게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에서 토마토에 대한 정보를 제공하는 연구를 다룬다. 인스턴스 영상 분할 기법을 학습하기 위해서는 다량의 데이터가 필요하지만 충분한 토마토 학습데이터를 얻기는 힘들다. 따라서 적은 양의 실사 영상을 바탕으로 데이터 증대기법을 통해 학습 데이터를 생성하였다. 실사 영상만을 통한 학습 결과 정확도에 비해서, 전경과 배경을 분리해서 만들어진 합성 영상을 통해 학습한 결과, 기존 대비 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 영상 전처리 기법들을 활용해서 만들어진 영상을 사용한 데이터 증대 영상의 학습 결과, 전경과 배경을 분리한 합성 영상보다 높은 성능을 얻는 것을 확인하였다. 객체 검출 후 자세 추정을 하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 포인트 클라우드를 획득하였고 최소제곱법을 이용한 실린더 피팅을 진행하였고, 실린더의 축 방향을 통해 토마토 자세를 추정하였다. 우리는 다양한 실험을 통해서 대상 객체에 대한 검출, 인스턴스 영상 분할, 실린더 피팅의 결과가 의미있게 나타난다는 것을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권7호
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• pp.852-859
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• 2015

최근 지식 정보의 양이 방대해지면서, 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 추론 방법들은 TBox 분류와 ABox 실체화로 나누어진다. TBox 추론은 스키마의 무결성과 종속성을 주로 다룬다면, ABox 추론은 인스턴스 위주의 다양한 문제를 다루어서 실제 응용에서의 중요성이 매우 크다. 따라서 본 논문은 클래스의 제약 조건을 분석하고, 이를 통해 인스턴스가 속하는 클래스를 추론할 수 있는 방법을 제안한다. 객체 지향 언어 기반의 분산 파일 시스템을 활용했던 기존 방법과 달리 함수형 프로그래밍 기반의 인 메모리 시스템인 스파크를 통해 대용량 온톨로지 실체화 방법에 대해서 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 W3C의 Wine 온톨로지를 이용해 인스턴스를 생성(1억 2천만~6억개의 트리플)하고 실험을 수행하였다. 6억개의 트리플을 대상으로 진행한 실험의 경우 전체 추론 시간이 51분(696 K Triple/sec)이 소요되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.127-132
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• 2006

인스턴스 기반 학습의 대표적인 알고리즘인 k-NK(K-Nearest Neighbors)은 단순히 전체 학습패턴을 메모리에 저장한 다음, 분류할 때 학습 패턴들과의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 테스트 패턴을 분류한다. K-NN 기법은 만족할 만한 분류성능을 보여주지만, 학습패턴의 개수가 늘어나면 메모리와 분류 시간이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 그러므로, 메모리의 효율적 사용과 분류 시간을 단축시키기 위한 다양한 연구들이 발표되었으며, 그 대표적인 예로 NGE(Nested Generalized Exemplar) 이론을 들 수 있다. 본 논문에서는 학습패턴의 집합으로부터 대표패턴을 생성하는 RPA(Recursive Partition Averaging)기법과 점진적으로 대표패턴을 추출하는 IRPA(Incremental RPA)기법을 제안하였다. RPA기법은 전체 학습패턴의 공간을 재귀적으로 분할하면서 대표패턴을 생성하며, IRPA 기법은 RPA 기법의 특성상 패턴의 특징 개수가 많은 경우, 과도한 분할로 인하여 생성되는 많은 개수의 대표패턴을 줄이기 위하여 점진적으로 대표패턴을 추출하는 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴을 이용하석 유사한 분류 성능을 보여주며, NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.175-177
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• 2004

최근, 이미지 검색기법에서는 객체추출 방법이나 관심영역 추출방법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, 컬러 이미지의 경우 색상을 고려한 관심영역 특징추출 방법이나 인덱스 기법은 많이 연구되지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 컬러 이미지의 색상을 기반으로 하는 사분트리 분할 인덱스 기법을 제안한다. 사분트리 분할 인덱스 구조는 컬러 이미지의 공간 영역을 계층적인 영역으로 분할하여 각 공간 영역의 평균 색상 갓을 데이터베이스에 저장한다 저장되어진 각 영역의 평균 색상은 검색의 효율성을 높이기 위해 사분트리 인스턴스(Quad-tree distance)를 퍼지 값으로 계산하여 인덱스를 생성한다. 생성된 사분트리 분할 인덱스는 컬러 이미지의 관심영역(Region of Interest)의 색상을 검색할 때 유용하게 사용되며. 검색속도의 향상에 도움을 준다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제2권2호
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• pp.25-34
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• 1995

본 논문에서는 멀티미디어 처리를 제공하는 객체지향 데이타베이스 시스템에 관한 기능 시험도구의 설계 전략에 대하여 설명한다. 시험도구의 설계시 시험 데이터베이스의 스키마는 추상화, 상속, 집단화(aggregation) 등의 객체 지향적인 성질을 시험할 수 있도록 하며, 포함되는 인스턴스는 사용자의 이해를 돕기 위해 의미있는 값으로 인위적으로 구성한다. 기능 시험항목은 경계값 분석, 동치 분할 등의 기법을 이용한 블랙박스 시험방법으로 작성되며, 각 시험항목은 서로 독립적으로 구현되어 실행 순서에 영향받지 않도록 한다. 시험항목이 수행된 후에는 성공적인 수행, 제외된 기능, 올바르지 않은 수행 등의 시험결과에 대한 목록이 출력되도록 한다. 이러한 설계 전략에 의하여 UniSQL/X를 위한 기능 시험도구를 C++로 개발하였다. 시험도구의 수행은 스키마의 생성, 인스턴스 삽입, 시험프로그램의 컴파일과 링크, 시험프로그램 실행 및 결과확인, 시험 데이타베이스 제거 순으로 이루어진다. 본 시험도구는 UniSQL/C++의 멤버 함수에 대응하는 90여개의 시험프로그램을 이용하여 140여개의 시험항목을 제공한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2020년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.55-56
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• 2020

The construction industry has the highest occupational fatality and injury rates related to accidents of any industry. Accordingly, safety managers closely monitor to prevent accidents in real-time by installing surveillance cameras at construction sites. However, due to human cognitive ability limitations, it is impossible to monitor many videos simultaneously, and the fatigue of the person monitoring surveillance cameras is also very high. Thus, to help safety managers monitor work and reduce the occupational accident rate, a study on object recognition in construction sites was conducted through surveillance cameras. In this study, we applied to the instance segmentation to identify the classification and location of objects and extract the size and shape of objects in construction sites. This research considers ways in which deep learning-based computer vision technology can be applied to safety management on a construction site.