• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.169-171
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• 2004

UDDI는 인터넷에 분산되어 있는 웹서비스에 대한 메타 정보를 저장하고 이에 대한 다양한 검색 기능을 제공함으로써 서비스 요청자가 원하는 서비스를 손쉽게 발견할 수 있도록 하는 Repository 시스템이다［1］. 본 논문에서는 Repository 시스템의 데이터 구조 및 아키텍쳐 설계에 관한 선행 연구를 바탕으로 UDDI 3.0 표준 명세를 따르는 Repository 시스템의 저장 및 검색 기능을 설계하고 구현한다. 본 논문은 이를 위해 XML 형태의 UDDI 데이터를 데이터베이스에 효율적으로 저장하기 위한 저장 구조 설계를 설명하고 이를 통한 효율적인 UDDI 저장 기능의 설계와 구현에 관하여 설명한다. 또한 표준에서 명시하는 다양한 검색 방법을 분석하고 저장된 웹서비스 정보를 효율적으로 발견할 수 있도록 하는 검색 기능의 설계와 구현에 관해서 설명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.136-138
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• 2002

관계형 OLAP 시스템에서는 다차원 분석에 사용될 데이터를 하나의 사실과 여러 개의 차원 테이블로 구성된 스타 스키마로 표현한다. 사실 테이블은 측정치의 속성을 포함하며, 차원 테이블들은 이러한 사실 테이블에서 중심으로 뻗어져 나온 형태로써, 측정치에 대한 정보를 제공한다. 방대한 크기의 OLTP 소스 데이타베이스로부터 사실과 차원 테이블로 구성된 스타 스키마 설계하기 위해서는 풍부한 경험과 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 스타 스키마를 효과적으로 설계하기 위한 체계적인 설계 방법이 필요하다. 본 논문에서는 소스 데이터베이스들에 대한 개념적 모델인 ER 도형을 이용하여 여러 개의 사실 엔터티를 추출하는 알고리즘과 이를 통해 자동적으로 스타 스키마를 설계하는 알고리즘을 제시하였다. 스타 스키마가 하나의 사실 테이블에 여러 개의 차원 테이블이 M:1의 관계로 연결되었다는 성질을 활용하여, 이 방법에서는 EH 도형이 연결된 위상 구조를 이용하여 각 엔터티에 연결된 M:1 관계의 개수에 근거하여 사실과 차원을 추출하는 방법을 제시하였다. 본 논문에는 이러한 방법을 통해 데이터 웨어하우스의 스타 스키마들 자동적으로 쉽게 설계하여 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.04a
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• pp.189-193
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• 2000

VBR로 압축된 멀티미디어 데이터는 비트 변화율이 매우 큰 편차로 변하기 때문에 자원 예약관리가 매우 힘들다. 따라서 MPEG데이터의 참조 패턴을 오프라인으로 분석한 메타 테이블을 근거로 과부하 구간에서 미리 선반입하여 시스템의 활용율을 높이는 선반입 기법을 사용한다. 그러나 기존의 선반입 기법은 상영실패는 발생하지 않으나, 과부하 구간에서 선반입 임계 슬롯의 증가로 인하여 버퍼 점유량이 증가하며 이는 선반입 기법에서 가장 중요한 평가 요소인 최소의 적재시간과 적재비용을 유지할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 선반입 구간을 고정적으로 사용하여, 적재비용과 적재시간을 일정한 범위 이하로 유지하면서 시스템 자원의 활용율을 높이는 방법을 제안한다. 아울러 VOD서버에서 수 백편의 영화를 저장하여 다수의 사용자에게 서비스하는 상황에서 선반입 기법을 사용할 경우, 메타 테이블의 관리가 힘들어지는데 본 논문에서는 메타 테이블과 버퍼 스케쥴러를 데이터베이스를 이용함으로써 메타 테이블의 관리를 편리하게 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.390-394
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• 2010

본 논문에서는 영상인식에서 널리 사용되는 지역적 특징인 SIFT와 부분공간분석에 의한 차원축소방법의 결합을 통하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 SIFT기반 영상인식 방법에서는 추출된 키 포인트 각각에 대하여 계산된 특징기술자들을 개별적으로 비교하여 얻어지는 유사도를 바탕으로 인식을 수행하는데 반해, 본 논문에서 제안하는 접근법은 SIFT의 특징기술자를 명도 값으로 표현된 얼굴 영상을 여려 변형에 강건한 형태로 표현되도록 변환하는 표현방식으로 본다. SIFT기반의 특징기술자에 의해 표현된 얼굴 영상을 부분공간분석법에 의해 저차원의 특징벡터로 다시 표현되고, 이 특징벡터를 이용하여 얼굴인식을 수행한다. 잘 알려진 벤치마크 데이터인 AR 데이터베이스에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 조명 변화와 가려짐에 강인한 인식 결과를 보여줄 뿐 아니라, 기존의 SIFT 기반의 얼굴 인식 방법에 비하여 우수한 처리 속도를 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.168-170
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• 1999

지리정보시스템과 같은 공간 데이터베이스에서 다루는 데이터는 대용량이며, 사용자의 다양한 질의에 따라 빠르게 접근할 수 있어야 한다. 그런데 이때 성능의 대부분이 디스크 접근시간에 의해 영향을 받으므로 접근시간을 줄이는 기술이 필요하다. 이는 다수의 디스크 공간에 데이터를 분산하여 저장하는 디클러스터링 방법을 사용함으로써 효과적인 성능 향상을 기대할 수 있다. 효과적인 디클러스터링 방법은 주어진 질의에 대하여 동시에 접근될 가능성이 있는 공간 객체를 다른 디스크에 각각 저장함으로써 한번에 접근하는 병렬성을 높일 수 있다. 그러나 하나의 디스크에게 할당 가능한 공간 객체들을 서로 다른 디스크에 할당하는 것은 오히려 성능의 저하를 초래할 수 있다. 이러한 두 가지 조건을 동시에 만족하기 위해서는 공간 객체들을 클러스터링 한 후, 크러러스터 단위로 디스크로 할당하는 것이 효과적이다. 이전에 제시된 디클러스터링 방법들은 이러한 요소를 고려하지 않았다. 이에 본 논문에서는 주어진 공간 객체들에 대해서 일정한 크기의 클러스터를 만들고 클러스터 단위로 디클러스터링 하여 효율적인 성능 향상을 보이는 새로운 방법에 대해서 제시하고자 한다. 또한 이전에 제시되어졌던 여러 가지 디클러스터링 방법들과의 비교실험을 통해, 본 논문에서 제시한 방법이 가장 효과적인 방법임을 밝히고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.341-344
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• 2009

본 논문에서는 신경회로망(Neural network)에 시간구조를 도입한 시간지연 신경회로망(Time-delay Neural Network: TDNN)을 사용하여 잡음을 포함한 음성신호로부터 잡음을 제거함으로써 음성을 강조하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 먼저 각 프레임의 FFT 진폭성분들을 유성음 구간과 무성음 구간으로 검출한 후, 무성음 구간에 대해서는 각 프레임에서 이동평균을 취하여 음성을 강조한다. 유성음 구간에 대해서는 각 프레임의 FFT 진폭성분들을 저역, 중역 및 고역으로 각각 분리한 후에 각 대역의 FFT 진폭성분들을 저역용 TDNN, 중역용 TDNN, 그리고 고역용 TDNN의 입력으로 하여 각 TDNN에 학습시킴으로써 최종 FFT 진폭성분들을 구한다. 본 실험에서는 Aurora2 데이터베이스를 사용하여 FFT의 진폭성분을 복원하는 잡음제거의 알고리즘을 사용하여 여러 잡음에 대해서 본 알고리즘의 유효성을 실험적으로 확인한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.601-603
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• 2012

본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 영상의 그래디언트 방향 값을 특징으로 하는 Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns (OCS-LBP) 특징을 개발하고 추출된 특징 값에 대해 차원을 줄이고 의미 있는 특징 단위로 재 생성하기 위해 Bag-of-Feature (BoF)를 적용하였다. 검색을 위해서는 기존의 영상 검색 방법과는 다르게, 학습 영상을 이용하여 랜덤 포리스트 (Random Forest)를 사전에 학습시켜 데이터베이스 영상을 N 개의 클래스로 자동 분류 시키고, 질의로 입력된 영상을 같은 방법으로 랜덤 포리스트에 적용하여 상위 확률 값을 갖는 2 개의 클래스에서만 K-nearest neighbor 방법으로 유사 영상을 검색결과로 제시하는 새로운 영상검색 방법을 제시하였다. 실험결과에서 본 논문의 우수성을 증명하기 위해 일반적인 유사성 측정 방법과 랜덤 포리스트를 이용한 방법의 검색 성능 및 시간을 비교하였고, 검색 성능과 시간 면에서 상대적으로 매우 우수한 성능을 보여줌을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.117-118
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• 2018

본 논문에서는 작은 객체를 검출하기 위한 수정 된 YOLOv3-tiny 를 제안한다. 컴퓨터 비전에서 작은 객체 검출은 제한된 해상도와 정보로 검출하기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 기존 방법의 대부분은 높은 정확도 향상을 위해 속도를 희생한다. 본 논문은 정확도와 속도가 균형적인 성능을 통해 빠른 속도로 작은 객체를 검출하는 것을 목표로 한다. 실험은 WIDER FACE 와 자체 수집한 데이터베이스에서 기존 YOLOv3-tiny 보다 높은 87.48% mAP 를 얻었으며, 속도는 각각 100.5FPS 로 YOLOv3-tiny 보다는 느리지만 높은 정확도와 YOLOv3 보다는 빠르지만 낮은 정확도를 통해 균형적인 성능을 얻을 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.585-587
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• 2013

본 논문에서는 다양한 화장품 회사의 제품들을 사용자들이 자신이 사용하고 있는 화장품의 제조 성분을 실시간으로 사용자가 알 수 있게 하여 구매 시와 사용할 때 효과와 부작용 등을 파악하여 사용자에게 맞는 화장품 정보를 제공하는 맞춤형 화장품 성분 정보시스템을 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 설계하기 위해 미국의 환경단체에서의 화장품 성분 안전도 정보를 바탕으로 데이터베이스와 SQL에 대해 조사 및 분석하여 사용자 맞춤형 자가 화장품 성분 정보 시스템을 설계 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.954-956
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• 2009

디지털 카메라는 단순히 사진을 찍는 장치가 아니며 사진에 연관된 다양한 메타 데이터를 제공하기 위한 다양한 시스템이 사진을 찍는 CCD와 유기적으로 연계되어 있다. 사진에 연관된 메타 데이터들은 디지털 카메라로 찍은 사진을 분류하는 기능을 지원한다. 하지만 사진의 메타 데이터들은 사진에 대한 검색을 가능하게 하지만, 대부분 사람의 수작업으로 이루어지기 때문에 새로운 메타 데이터의 입력이 어렵다는 문제점이 있다. 사진의 메타 데이터를 쉽게 추가하기 위해 본 논문에서는 GPS 시스템과 Wi-Fi, 데이터베이스를 이용해서 사진의 메타 데이터를 Exif(Exchangeable image file format)에 추가하고자 한다. GPS 시스템은 사진을 찍는 사람들이 어디에 있는지를 제시하고, Wi-Fi와 데이터 베이스를 이용해서 사용자에게 사용자가 사진을 찍은 위치와 관련된 메타 데이터를 제공한다. 이를 기반으로 본 논문에서는 이러한 PreTag라는 사진 메타 데이터 추가 아키텍처를 제시한다.