• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.127-137
• /
• 2006

XML 데이터베이스에 질의 기반의 접근을 제어하기 위한 효율적인 메카니즘인 2단계 필터링 기법을 제안한다. 문서 단위 접근 범위의 한계를 극복하고 문서의 일부분 단위의 접근을 허용하는 최소 단위의 접근제어 기법 연구에서 안전성에 초점을 둔 연구들은 많았으나 접근제어를 수행할 때의 질의 기반의 효율성에 초점을 둔 연구는 미비하다. 본 논문은 안정성뿐만 아니라 효율성을 고려한 XML 접근제어 수행 메커니즘을 내용으로 하고 있다. 본 논문의 핵심은 사용자의 접근제어 규칙이 아닌 질의 기반의 접근제어 규칙만을 추출하고, 질의 처리기의 부담을 덜어주는 질의 최적화 기법을 통한 접근 제어 정책을 준수하는 새로운 대체 질의로 재작성하는 선처리 방법이다. 본 논문에서 제안하고 있는 방법은 어떠한 XML 데이터베이스 관리 시스템에도 적용가능하며 최소 단위의 접근제어 수행, 낮은 실행시간, 그리고 최적화된 안전하고 정확한 대체 질의 생성을 보장한다. 이와 같은 장점들을 실험을 통해 분석한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.169-171
• /
• 2013

최근 Full-HD TV, UHDTV의 보급에 따라 고화질 영상에 대한 수요가 증가하고 있으며 N-Screen 서비스의 확장으로 고화질 영상을 빠르게 전송하는 문제의 중요성은 더욱 커지고 있다. 고화질 영상을 빠르게 전송하기 위해서는 압축 효율의 향상이 필요한데, 일반적으로 영상에 잡음이 많을 때에는 압축 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 다양한 원인의 잡음들 중에 film grain noise에 초점을 맞추어 이를 조절하여 영상압축의 효율을 높이는 방법을 연구한다. film grain은 영화촬영 방법 및 환경 등에 따라 강도가 달라지기도 하지만 필름으로 촬영한 모든 영화에서 쉽게 관찰할 수 있으며 앞으로도 계속 포함이 될 것으로 예상되고, 디지털 영화의 경우에도 저조도에서는 이와 비슷한 특성의 잡음이 발생한다. 재안하는 방법에서는 film grain이 포함된 영상에서 grain을 추출/제거한 영상을 압축하며 추출한 film grain에서 작은 영역을 선택하여 sample grain을 만든 후 별도로 압축한다. 디코더에서 grain을 없앤 영상만을 보여줄 수 있지만, 경우에 따라 grain이 없으면 심미적으로 오히려 좋지 않은 결과가 보이기도 한다. 따라서 압축을 푼 후에는 sample grain에서 원본 영상 크기의 grain을 합성한 후 grain을 제거한 영상과 더하여 grain이 포함된 영상을 재 생성한다. 실험한 결과 원본과 유사한 grain이 생성되면서 압축효율이 향상됨을 확인할 수 있다.

• 한국응용과학기술학회지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.175-179
• /
• 1992

Methyl linoleate의 자동산화와 인지질에 작용하는 lipoxygenase의 활성에 미치는 탄닌산과 알파토코페롤의 영향을 HPLC로 조사하였다. 반응혼합물은 methyl linoleate 70mM, 라디칼 생성체 AMVN와 탄닌산 및 알파토코페롤 각각 0.7mM를 함유하였다. Hydroperxide 생성량을 측정하여 탄닌산과 알파토코페롤이 상당히 좋은 항상화제임을 알았고, 인지질 1${\mu}M$에 탄닌산과 알파토코페롤을 각각1${\mu}M$ 함유한 혼합물에 효소를 첨가하여 활성 억제효과를 측정하여, 탄닌산과 알파토코페롤이 좋은 효소 활성 억제작용을 하고 있음을 알았다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.65-74
• /
• 2007

기업에서 데이터베이스, 데이터웨어하우스, 데이터마트, OLAP 등의 활용이 증가함에 따라 데이터베이스 통합은 일반적이며 해결해야하는 문제가 되었다. 데이터베이스를 통합하여 공유하는 방법은 여러 가지가 있지만 데이터베이스 시스템의 진정한 상호작동은 각 시스템의 데이터베이스를 의미적으로 비교하여 합병하여야 한다. 본 연구는 기존의 데이터베이스 연합 방식을 개선하여 데이터베이스 관리자가 데이터베이스의 의미를 쉽고 효율적으로 찾아내는 통합 시스템을 제안한다. 연구에서 데이터베이스 의미 정보 통합은 전역 뷰를 생성하는 도구를 사용하여 해결하였다. 전역 뷰를 구성하는 것은 복잡한 지식과 경험을 요구하기 때문에 아직까지 구성 도구가 개발된 사례가 많지 않은 핵심적인 문제이다. 제안된 기법과 도구는 데이터베이스 관리자가 사용하기에 간단하고 고기능이며 대부분의 통합 질의를 지원하도록 충분한 표현력을 갖도록 하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.1136-1140
• /
• 2020

미세먼지로 인한 대기오염이 심각해지면서 미세먼지의 확산과 대기질의 예측에 대한 관심이 높아지고 있다. 미세먼지의 원인은 매우 다양한데, 일부 미세먼지는 산불, 황사 등을 통해 자연적으로 발생하기도 하지만 대부분은 석유, 석탄과 같은 화석연료를 태우거나 자동차 매연가스에서 나오는 대기오염물질에서 유발되는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 미국 EPA에서 추천하는 CALPUFF 모델을 사용하고, CALPUFF에서 필요한 기상 요소인 3차원 바람장을 생성하는 기상 전처리 프로그램으로 CALMET 모델을 통해 바람장을 생성하여 CALPUFF 확산 모델링을 수행한다. 이를 통해 복잡한 지형을 반영한 미세먼지 확산모델링과 대기질 예측 시스템의 구조를 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제27권2호
• /
• pp.227-237
• /
• 2000

웹 데이타베이스는 웹 환경에서 하이퍼텍스트 모델을 바탕으로 멀티미디어 처리를 위한 부가적인 구조와 관계형 또는 객체지향형 데이타베이스 관리 시스템을 접목하여 구축하는 대용량의 멀티미디어 데이타베이스 응용 시스템이다. 그러나 기존의 하이퍼텍스트 모델링 기법과 DBMS 통로 형태로는 웹 서비스 고급화에 필수적인 다양한 표현능력과 DBMS 연동과정에서의 병목발생으로 인한 동시성 기능이 제한된다. 따라서, 본 논문에서는 하이퍼텍스트 모델링 측면에서 암시적 질의 수행 기능을 지원하고 동적으로 생성되는 항해 모델과 가상 그래프 구조를 제안한다. 또한 항해 유형 분류를 통해 노드와 링크의 생성 규칙을 유도하고 제안된 모델과 웹 데이타베이스 시스템 후위에 위치하는 관계형 모델과의 상호 사상기법을 연구한다. 그리고 데이타베이스 통로의 효율을 향상시키기 위해 가중치를 기반으로 질의처리 서버를 동적으로 할당하는 스케줄링 기법을 제안하여 시스템 전체의 성능을 개선하고, 제안된 기법이 상대적으로 높은 복잡도를 갖는 동시 질의 요구에 적합함을 보인다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.33-41
• /
• 2015

비트맵 인덱스는 낮은 카디널리티를 갖는 컬럼에 대한 OLAP 질의의 수행 속도에 있어서 매우 우수한 성능을 보이고 있기 때문에, 데이터 웨어하우스에서 많이 사용하고 있는 인덱스 기법 중에 하나이다. 일반적으로 데이터 웨어하우스에 기반을 둔 많은 응용 프로그램들은 컬럼 값들이 계층 구조를 형성하는 경우가 많이 있다. 만일, 컬럼 값들이 계층적으로 표현될 수 있는 경우 일반적인 비트맵 인덱스 보다 계층적 비트맵 인덱스를 이용하는 것이 질의 처리 수행 속도에 있어서 더 높은 성능을 보인다고 알려지고 있다. 그러나 계층적 비트맵 인덱스의 경우 사용하는 계층 구조의 크기가 큰 경우 저장 공간 오버헤드가 발생할 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 저장 공간이 제약된 환경에서 컬럼 값들이 거대 계층 구조를 형성하고 있을 때, 질의 워크로드에 기반하여 계층적 비트맵 인덱스를 효과적으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 특히, 본 논문에서는 주어진 계층 구조를 두 개의 배타적 역영으로 나누는 Cut 선택 방법 제안함으로써, 계층적 비트맵 인덱스의 저장 공간 오버헤드 문제를 해결한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제21권10호
• /
• pp.651-657
• /
• 2015

웹 응용 프로그램의 급격한 증가와 함께 웹 트래픽이 증가하고 있다. 웹에 대한 요청과 그 응답에 대한 기록인 웹 로그 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 로그로부터 가치 있는 정보를 취득하기 위해서는 매우 큰 용량의 데이터를 효과적이고 다양한 방법으로 다룰 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 백본망 로그 기반 대화형 웹 분석 시스템인 CERES를 소개한다. 기존의 웹 분석 시스템들과 달리, CERES는 하나의 웹 서버에 대한 분석이 아닌 백본망에서 생성되는 모든 웹 로그의 분석을 목적으로 한다. CERES는 하둡 분산 파일 시스템 (HDFS)을 저장소로 하는 서버 클러스터에 배포되며, 대용량의 로그에 기반한 분석을 분산 처리를 통해 지원한다. CERES는 백본망에서 생성된 웹 로그 데이터를 관계형 데이터로 변환하고, 사용자는 변환된 관계형 데이터에 대해 SQL을 이용하여 질의를 요청할 수 있다. 내부적으로 CERES는 웹 로그의 통계적 분석에 대한 질의를 효과적으로 처리하기 위해 데이터 큐브를 활용한다. 또한, CERES는 다양한 통계적 분석을 지원하기 위해 대화형 SQL 질의 인터페이스를 포함한 세 가지 형태의 웹 인터페이스를 제공하며 사용자는 이를 통해 쉽게 질의를 요청할 수 있고 그 결과를 시각적으로 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제10권8호
• /
• pp.231-234
• /
• 2021

위치를 이용한 애플리케이션이 증가함에 따라 사용자의 위치 정보 및 이동 패턴의 노출 등 다양한 문제점들이 야기되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 사용자의 위치를 보호하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 사용자의 위치 정보가 노출되는 근본적인 이유는 사용자가 서비스 제공자(서버)에게 자신의 위치 정보를 제공해야만 서비스를 제공받기 때문이다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 클로킹(cloaking) 영역을 생성하거나 자신의 주변에 더미(dummy; 가상의 사용자)를 생성하는 연구 등이 존재한다. 그러나 사용자가 주기적으로 서버에게 질의를 요청할 경우 사용자의 시간대별 이동 경로가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하고자 사용자가 연속적인 질의를 요청하더라도 이동 경로의 노출 확률을 개선할 수 있는 k-Anonymity Trajectory(k-ATY) 기법을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안 기법의 우수성을 증명했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.12-17
• /
• 2019

FAQ(Frequently Asked Questions) 질의 응답 시스템은 자주 묻는 질문과 답변을 정의하고, 사용자 질의에 대해 정의된 답변 중 가장 알맞는 답변을 추론하여 제공하는 시스템이다. 정의된 대표 질문 및 대응하는 답변을 클래스(Class)라고 했을 때, FAQ 질의 응답 시스템은 분류(Classification) 문제라고 할 수 있다. 종래의 FAQ 분류는 동일 클래스 내 동의 문장(Paraphrase)에서 나타나는 공통적인 특징을 통해 분류 문제를 학습하였으나, 이는 비슷한 단어 구성을 가지면서 한 두 개의 단어에 의해 의미가 다른 문장의 차이를 구분하지 못하며, 특히 서로 다른 클래스에 속한 학습 데이터 간에 비슷한 의미를 가지는 문장이 존재할 때 클래스 분류에 오류가 발생하기 쉬운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 서로 다른 클래스 내의 학습 데이터 문장들이 상이한 클래스임을 구분할 수 있도록 클래스 일치 여부(Class coincidence classification) 문제를 결합 학습(Jointly learning)하는 기법을 제안한다. 동일 클래스 내 학습 문장의 무작위 쌍(Pair)을 생성 및 학습하여 해당 쌍이 같은 클래스에 속한다는 것을 학습하게 하면서, 동시에 서로 다른 클래스 간 학습 문장의 무작위 쌍을 생성 및 학습하여 해당 쌍은 상이한 클래스임을 구분해 내는 능력을 함께 학습하도록 유도하였다. 실험을 위해서는 최근 발표되어 자연어 처리 분야에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 BERT 의 텍스트 분류 모델을 이용했으며, 제안한 기법을 적용한 모델과의 성능 비교를 위해 한국어 FAQ 데이터를 기반으로 실험을 진행했다. 실험 결과, 분류 문제만 단독으로 학습한 BERT 기본 모델보다 본 연구에서 제안한 클래스 일치 여부 결합 학습 모델이 유사한 문장들 간의 차이를 구분하며 유의미한 성능 향상을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.