• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.9
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• pp.339-344
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• 2012

Established continuous vocabulary recognition system improved recognition rate by using decision tree based tying modeling method. However, since system model cannot support the retrieve of phoneme data, it is hard to secure the accuracy. In order to improve this problem, we remodeled a system that could retrieve probabilistic model from continuous vocabulary clustering model to phoneme unit. Therefore in this paper showed 95.88%of recognition rate in system performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.196-198
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• 2002

클러스터링 데이터베이스는 높은 가용성과 확장성을 갖으며, 예상치 못한 클라이언트 질의의 증가나 질의 패턴의 변경에 따른 작업부하의 편중에 효율적으로 대처할 수 있는 구조이다. 특히 온라인 확장 기법은 트랜잭션 처리를 중지하지 않고 새로운 노드를 클러스터에 추가하여 데이터를 재구성함으로써 임의의 노드에 질의가 집중되는 문제를 해결할 수 있다. 정적으로 구성된 시스템만으로는 두 대 이상의 서버에 작업량이 집중될 경우 재배치 시 서버 간의 데이터 이동의 반복 현상이 발생되며. 이로 인해 네트웍의 부하와 함께 실시간 트랜적션의 처리에 있어서 응답 시간이 지연되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 이동의 반복 현상을 해결하기 위해 클러스터링 데이터베이스에서 온라인 확장을 고려한 CSB+ 트리 색인의 온라인 재구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 온라인 확장을 통한 동구 노드의 확장으로 데이터 이동의 반복을 막고 새롭게 추가된 노드를 통해 빠르고 효율적인 데이터의 분산을 수행한다 또한 각 시스템의 내부를 CS$B^{+}$ 트리로 구성하여 데이터의 재주성시에도 실시간 트랜잭션에 대한 빠른 응답 시간을 보장한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.597-600
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• 2000

계속적인 증가 추세를 보이고 있는 교통량으로 인해 환경 문제뿐 아니라 교통사고로 인한 사상자 및 물적피해가 상당량으로 집계되고 있다. 본 논문에서는 데이터융합 및 앙상블 클러스터링방법을 이용한 교통사고 심각도 분류분석방법을 제안함으로서 교통사고예방에 기여하고자 한다. 이를 위하여 신경망과 Decision-Tree기법을 이용하여 얻은 물적피해와 신체상해가 발생할 확률을 융합하는 전형적인 데이터 융합기법(템스터-쉐퍼, 베이지안 방법, 로지스틱융합방법)을 사용하였다. 또한, 분류정확도를 향상시키고자 Bootstrap 재추출 방법을 이용해 얻어진 여러 개의 분류예측 결과 중 다수의 분류결과를 선택하는 앙상블 (arcing, bagging)기법을 적용하였다. 더불어, 본 연구에서는 클러스터링 방법을 제시하고, 이 방법이 기존의 융합기법, 앙상블기법과 비교한 결과, 분류예측면에서 정확도가 향상됨을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.163-170
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• 2001

웹에서 정보를 찾고자 하는 사용자들을 돕기 위해서는 조직화된 방법으로 검색 결과들을 제시하는 것이 바람직하다. 이러한 목적을 위해, 문서 클러스터링 기법들이 제안되었다. 문서 클러스터링은 사용자들이 관심의 대상이 되는 문서들을 더욱 쉽게 배치할 수 있게 하고, 검색된 문서집합에 대한 개관을 손쉽게 얻을 수 있게 한다. 클러스터링 결과로 주어지는 각 클러스터의 주제를 사용자들이 빠르게 파악할 수 있게 하려면 클러스터 제목을 표현하는 문제가 중요시 된다. 본 연구에서는, 웹 디렉토리의 계층적 구조를 사용하여 자동으로 클러스터 제목을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 대상이 되는 클러스터에 있는 문서들의 내용과 부합되는 계층상의 노드를 계층구조 상에서 찾아내어, 계층구조의 루트로부터 그 노드에 이르는 경로명을 클러스터의 제목으로 사용자에게 제시하도록 한다. 본 연구에서 제안한 모델은 '야후' 디렉토리를 사용하여 실험되었다. 실험 결과, 실험대상 클러스터의 본래 제목과 정확하게 일치하는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 57.5% 의미적으로 본래 제목에 부합되는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 대략 90%에 이른다는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.493-495
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• 2000

동영상에서 동작물체 영역과 배경 영역을 추출하는 방법에는 크게 원본 영상들의 특징값을 이용하는 방법, 동작벡터 혹은 광류를 이용하는 방법, 그리고 동작벡터와 원본영상을 모두 이용하는 방법의 세가지가 있다. 이중 많이 사용되고 있는 동작벡터를 이용하는 방법에는 히스토그램을 이용하는 방법과 동작벡터의 특징값에 대한 클러스터링을 이용해 분할 하는 방법이 있는데. 이들 기존 방법은 몇가지 문제점을 가지고 있다. 전자는 구현이 간단하나 세부적인 영역분할이 어렵다는 문제점이 있고, 후자는 일반적으로 높은 계산 복잡도를 가지며 초기 클러스터 개수 선정에 문제를 지니고 있다. 본 논문에서는 낮은 계산 복잡도를 가지며 클러스터 할당과 병합된 클러스터 중심 계산에 있어 보다 적응적인 Seeded Split-Merge 클러스터링 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.76-78
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• 2003

기존 유선 인터넷과 달리 무선 인터넷은 낮은 대역폭. 빈번하게 접속이 끊기는 현상, 단말기내의 낮은 컴퓨팅 파워 및 작은 화면, 사용자의 이동성 등의 특성에 따른 많은 제약점들을 갖고 있다. 또한 무선 인터넷 서버는 급증하는 사용자에 따른 대용량 트래픽을 처리할 수 있도록 확장성이 있어야 한다. 이에 위의 문제를 캐싱(Caching)과 압축(Transcoding, Distillation)으로 해결하는 방법으로 무선 프록시 서버를 사용한다. TranSend는 클러스터링 기반의 무선 프록시 서버로 제안된 것이나 시스템적인(Systematic) 방법으로 확장성을 보장하지 못하는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 시스템적인 방법으로 확장성을 보장하는 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버를 제안한다. 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고 실험 결과 TranSend 시스템에 비해 32.17%의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.196-198
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• 2006

분류되지 않은 문서의 문서 분류는 현재까지 아주 중요한 문제로 대두되고 있다. 컴퓨터를 이용한 문서 검색 엔진인 Citeseer에서는 문서 인덱싱을 하기 위해서 자동문서 분류 방법을 사용하고 있다. 문서 분류는 원본 문서의 단어들을 제1의 속성 표현으로 사용한다. 그러나 이와 같은 표현은 고차원과 속성 부족을 초래하게 된다. 단어 클러스터링은 속성 차원과 속성 부족을 감소시키기 위한 효율적인 방법이며 문서 분류 성능을 향상시켜 준다. 본 연구에서는 클러스터 속성 표현을 위한 도메인 규칙기반 단어 클러스터링 방법을 사용한다. 클러스터는 다양한 도메인 데이터베이스들과 단어 철자 속성들로부터 생성되는데, 이와 같은 클러스터 속성 표현은 중요한 차원 감소뿐만 아니라 문서 헤더 라인의 평균 분류 성능에서 향상을 보여 주었고, 원본 문서 단어 기반 속성 표현과 비교해 보았을 때 도서목록 항목 추출의 정확도를 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.379-381
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• 2004

지난 10년간 네트워크 기반의 컴퓨터 공격은 급격히 증가했으며 이에 따라 보안 기술도 발달하게 되었다. 침입탐지시스템은 컴퓨터 보안 기술로써 발전되어 왔으나 과도한 침입시도정보의 발생과 그 대부분이 긍정오류(false positive)를 발생시킴으로써 실제로 관리하는데 많은 어려움을 준다. 이러한 문제에 대안으로 여러 연구들이 진행되어 왔으며, 침입시도정보의 축약을 통한 관리적 측면에서의 효율을 높이는 연구도 진행되고 있다 그러한 연구들의 한 방법으로서 속성중심귀납법(Attribute Oriented induction, 이하 AOI)은 침입시도정보를 속성정보에 기반 하여 의미 있는 묶음으로 클러스터링 하는 방식이다 본 논문은 이 방식에서의 문제점을 분석하였으며 그 해결책으로써 본 논문에서는 위협수위 기반 AOI 클러스터링 기법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.117-118
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• 2009

클러스터링 분야에서는 대규모 계산 및 처리, 저장 등의 작업을 하기 위해 다양한 정책과 효율적인 전략들이 기술적 사상으로써 적용되는 대표적인 분야 중 하나이다. 그 중에서도 대규모 처리(Load)시 처리자원으로의 효율적인 자원 분배(Balancing)를 하는 LoadBalancing에 관한 연구는 지속적으로 이루어지고 있다. 효율적인 로드밸런싱 기법에는 경제적인 계산 비용이 소요되는 서버풀내의 각 처리 서버들에 대한 연결 정보를 Queue에 넣고 FCFS 스케줄링 알고리즘등을 활용하는 방법들이 널리 쓰이고 있다. 그러나, 이 방법의 경우, 서버풀의 추가 및 삭제와 같은 변동상황 발생시 이를 처리하는데 많은 비용이 소요된다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 클러스터링 처리 환경에서 이중 구조 큐 순환을 이용한 서버풀 및 이에 속하는 각각의 처리서버에 대한에 부하 분산 기법을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.881-884
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• 2008

수중 음향 센서 네트워크는 무선 센서 네트워크의 한 분야로서 활발하게 연구되고 있다. 하지만 무선 센서 네트워크에서의 지상이라는 환경은 수중 음향 센서 네트워크에서의 수중이라는 환경과 많은 차이가 있다. 예를 들어 수중에서는 지상에서 보다 더 많은 통신 에너지를 필요로 하며 현재 단일채널 밖에 사용할 수 없다. 그러므로 수중 음향 센서 네트워크에서 무선 센서 네트워크의 메커니즘을 그대로 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 수중 음향 센서 네트워크에서의 에너지 효율적 클러스터링 메커니즘을 제안한다. 제안하는 클러스터링 메커니즘은 단일채널의 수중환경을 대상으로 클러스터 내 통신에서 발생하는 충돌문제를 최소화하여 에너지 효율을 증가시키기 위해 하향식방법을 이용하여 클러스터 헤드 노드를 선정하고 선정된 클러스터 헤드 노드를 중심으로 클러스터 범위를 결정하는 방법을 제시한다.