• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.317-319
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• 1999

공간 데이터베이스에서 공간 데이터간의 근접성을 알아보아야 할 필요가 많이 발생한다. 이를 위해, 본 연구에서는 방향 관계와 거리 관계가 혼합된 형태의 질의에서 공간적으로 가까운 객체를 순서적으로 추출해내는 방법을 제안한다. 점진적 거리 조인 알고리즘을 근간으로 섹터 기반 모델을 적용하여 객체들을 순서적으로 추출할 수 있도록 한다. 섹터의 분류와 섹터들간 정렬 순서에 따라 추출된 값을 필요에 따라 제한조건의 조절이 가능하다는 장점이 있다. 또한, 점진적 거리조인 알고리즘에 있어서의 데이터 크기에 따른 성능 저하 문제도 어느 정도 해결할 수 있음을 기술하고 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.7
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• pp.498-509
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• 2002

As WWW grows at an increasing speed, a classifier targeted at hypertext has become in high demand. While document categorization il quite mature, the issue of utilizing hypertext structure and hyperlinks has been relatively unexplored. In this paper, we propose a practical method for enhancing both the speed and the quality of hypertext categorization using hyerlinks. In comparison against a recently proposed technique that appears to be the only one of the kind, we obtained up to 18.5% of improvement in effectiveness while reducing the processing time dramatically. We attempt to explain through experiments what factors contribute to tile improvement.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.5
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• pp.685-694
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• 1993

A progressive image transmission (PIT) scheme based on the classified transform vector quantization (CVQ) technique using the lapped orthogonal transform (LOT) and human visual system (HVS) weighting is proposed in this paper. Conventional block transform coding of images using DCT produces in general undesirable block-artifacts at low bit rates. In this paper, image blocks are transformed using the LOT and classified into four classes based on their structural properties and further divided adaptively into subvectors depending on the LOT coefficient statistics with HVS weighting to improve the reconstructed image quality by adaptive bit allocation. The subvectors are vector quantized and transmitted progressively. Coding tests using computer simulations show that the LOT/CVQ based PIT of images is a effective coding scheme. The results are also compared with those obtained using PIT/DCTVQ. The LOT/CVQ based PIT reduces the block-artifacts significantly.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.175-178
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• 2000

본 논문에서는 공간영역에서 수행한 영상의 영역분류와 웨이브렛 변환대역 사이의 상관 관계를 이용한 새로운 점진적 영상 부호화 전송기법을 제안한다. 제안한 방법은 원 영상을 $2^n{\times}2^n$ 블록으로 분할 한 뒤 각 블록의 표준편차에 따라 저주파수 영역, 중간주파수 영역, 고주파수 영역으로 분류하고 각 영역의 특성에 따른 부호화 방식을 적용하여 부호화 효율을 증가시켰다. 실험의 결과 제안한 부호화 전송기법은 EZW 방식에 비해 복원화질 및 전송 비트율에서 좋은 결과를 나타내었으며, 사용자의 요구조건과 응용분야에 따라 점진적 전송이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.761-762
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• 2009

이 논문에서는 점진적 마이닝 기법을 사용하여 대용량 전력 사용량 데이터로부터 빈발 패턴들을 찾아내고, 빈발 패턴들을 기반으로 하여 분류 작업을 효과적으로 완성하는데 목적을 두고 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 TFP-tree를 기반으로 하는 점진적 빈발 패턴 마이닝 기법 및 분류 알고리즘에 대해서 설명한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.2 s.105
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• pp.127-132
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• 2006

K-NN (k-Nearest Neighbors), which is a well-known instance-based learning algorithm, simply stores entire training patterns in memory, and uses a distance function to classify a test pattern. K-NN is proven to show satisfactory performance, but it is notorious formemory usage and lengthy computation. Various studies have been found in the literature in order to minimize memory usage and computation time, and NGE (Nested Generalized Exemplar) theory is one of them. In this paper, we propose RPA (Recursive Partition Averaging) and IRPA (Incremental RPA) which is an incremental version of RPA. RPA partitions the entire pattern space recursively, and generates representatives from each partition. Also, due to the fact that RPA is prone to produce excessive number of partitions as the number of features in a pattern increases, we present IRPA which reduces the number of representative patterns by processing the training set in an incremental manner. Our proposed methods have been successfully shown to exhibit comparable performance to k-NN with a lot less number of patterns and better result than EACH system which implements the NGE theory.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.1
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• pp.113-128
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• 2000

The adaptation of spatial view is to update materialized view objects when apatial view is redefined. There are tow kinds of adaptation : incremental updates and recomputation. The incremental update changes related view objects and it is more efficient than the recomputation which evaluates redefined view defining query because spatial view is defined by spatial query including high cost spatial operator. This paper proposes the several incremental update methods according to the types of changing the definition of a spatial view. There are two kinds of incremental view adaptation : the method of using only the existing view objects and the view derivation relationship between view objects and their sources. This incremental update is achieved by updating the current materialized view objects or by inserting new materialized view objects. Spatial view adapter is implemented and tested on top of the object oriented geographic information system. This paper evaluates performance between the recomputation and incremental update method through real data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.207-209
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• 1999

클러스터 분석은 관측의 대상이 되는 집합에 맞는 분류 구조를 생성하는데 이용되는 통계학적인 기술이다. 정보검색 응용에서 전형적으로 발견되는 높은 차원을 가진 많은 데이터 집합을 클러스터하기 위하여, 많은 공간과 시간이 필요하다. SLINK 알고리즘은 O(n2)의 시간과 O(n)의 공간의 성능을 갖으며 점진성을 반영할 수 있는 알고리즘이다. SLINK알고리즘을 이용하여 검색 엔진의 검색결과에 온라인으로 클러스터 분류를 수행하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 상대적으로 높은 정확도와 각 클러스터를 저장하고 표현하는데 있어서의 장점을 제공하며, 상대적으로 느린 수행 속도는 온라인으로 문서들이 다운로드 되는 속도가 느리므로 문제가 되지 않음을 알 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.1
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• pp.11-17
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• 2007

One of the popular methods used for pattern classification is the MBR (Memory-Based Reasoning) algorithm. Since it simply computes distances between a test pattern and training patterns or hyperplanes stored in memory, and then assigns the class of the nearest training pattern, it cannot explain how the classification result is obtained. In order to overcome this problem, we propose an incremental teaming algorithm based on RPA (Recursive Partition Averaging) to extract IF-THEN rules that describe regularities inherent in training patterns. But rules generated by RPA eventually show an overfitting phenomenon, because they depend too strongly on the details of given training patterns. Also RPA produces more number of rules than necessary, due to over-partitioning of the pattern space. Consequently, we present the IREA (Incremental Rule Extraction Algorithm) that overcomes overfitting problem by removing useless conditions from rules and reduces the number of rules at the same time. We verify the performance of proposed algorithm using benchmark data sets from UCI Machine Learning Repository.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.135-137
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• 1998

지리정보시스템에서 사용자의 서로 다른 관점에 따른 지리 객체의 다양한 공간 표현을 지원하는 가상 클래스인 공간 뷰를 빠른 질의 수행을 위하여 실체화한다. 그리고 사용자 관점의 변경에 의해 공간 뷰가 재정의된 경우에는 일관성 유지를 위해 재계산을 수행하거나 기존의 실체화 된 뷰 객체를 이용하여 빠르게 변경하는 점진적 변경을 수행한다. 이러한 점진적 변경 방법은 적용 방법에 따라 기존의 실체화된 뷰 객체를 변경하는 방법과 새로운 뷰 객체를 삽입하는 방법으로 나누어지며, 추가 정보 사용 여부에 따라 뷰 객체를 사용하는 방법과 추가 정보를 사용하는 방법으로 나누어진다. 이 논문에서는 재정의된 공간 뷰의 변경 유형에 따라 점진적 변경 방법을 분류하고 각 방법에 적용할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 그리고 상용 GIS 시스템인 고딕(Gothic)에 점진적 변경 방법을 이용한 공간 뷰 재작성기를 설계 및 구현한다. 마지막으로 이 논문에서 제시한 점진적 변경 방법의 성능 평가를 위하여 재계산 방법과 비교 평가한다.