• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.304-306
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• 2005

CGI 프로그래밍 기법이후에 동적 웹 페이지 기술은 CGI 프로그래밍 기법을 개선하기 위해 활발히 연구되었고, 그 결과 Fast-CGI, 서버 사이드 스크립트 그리고 확장 서버 사이드 스크립트 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 동적 웹 페이지 기술을 고찰함과 동시에 벤치마크 테스트를 통해 확장된 서버 사이드 스크립트 기법과 서버 사이드 스크립트 기법의 성능을 비교분석하였다. 벤치마크 테스트 결과에 의하면 확장 서버 사이드 스크립트 기법이 성능과 프로그램 개발 및 유지보수 비용을 함께 고려할 때 2-계층구조와 3-계층구조에서 우수하다는 것을 알 수 있었다. 특히, 대부분의 웹 시스템이 데이터베이스에 의존하는 전형적인 3-계층구조를 따르고 있기 때문에 웹 환경에서 확장 서버 사이드 스크립트 기법은 다른 기법에 비해 우수한 효율성을 나타내리라 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.676-678
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• 2005

디지털 비디오에 있어서 멀티미디어 데이터베이스 및 검색 시스템 구축을 하기 위해서는 비디오를 여러개의 장면으로 분할하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 다양한 종류의 장면 전환을 검출하기 위해 기존의 규칙기반이 아닌 신경망 이론을 접목하여 자율학습과 실수값 입력이 가능한 ART2를 이용하였다. 매프레임마다 발생할 수 있는 변동의 폭을 줄이기 위해 MPEG 동영상의 DC에 해당하는 값만을 이용하고, 프레임마다 색상의 분산값을 이용하여 Plateaus 구간을 검출한 다음 Plateaus 구간에 해당하는 프레임들에 대해서만 프레임차이, 히스토그램차이, 상관계수 등의 특징치를 추출하여 ART2에 특징벡터를 입력하여 장면 전환을 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.631-633
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• 2005

본 논문에서는 모바일 환경에서의 수생 식물 정보 검색 시스템을 구현하였다. 검색 시스템은 크게 스케치를 통한 잎 모양 검색, 식물 서식지의 GPS 정보를 이용한 검색, 모양 예제를 통한 검색으로 나누어 구현하였다. 우선, 스케치를 통한 잎 모양 검색은 사용자로부터의 스케치 입력, 해당 이미지의 표현, 데이터베이스에 저장된 이미지와의 매칭, 추출의 네 단계로 이루어진다. GPS 정보를 이용한 검색은 식물의 서식지의 지리정보를 바탕으로 검색을 하며, 모양 예제를 통한 검색은 꽃모양, 잎모양 등에 대한 대표적인 샘플 이미지를 정의하여 사용자의 선택에 의해 검색을 하도록 하였다. 실험을 통해서 사용자의 성향, 질의 이미지의 복잡도, 실험 이미지의 셀 사이즈에 따른 다양한 실험 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.124-126
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• 2005

지난 20년 동안 공간 데이터베이스에서 유클리디언(Euclidean) 공간 기반의 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 최근에는 실제 응용에 적용하기 위해 도로 네트워크 기반의 질의 처리 알고리즘의 연구가 활발히 수행중이다. 본 논문에서는 도로 네트워크에서 제시된 기존 범위 질의처리 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해, Materialization 기법을 이용한 효율적인 범위 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 아울러 성능 평가를 통하여 Materialization 기법을 이용한 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 검색 성능이 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.127-129
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• 2005

최근 LBS(location-based service) 및 텔레매틱스(telematics) 응용의 효과적인 지원을 위해, 이상적인 유클리디언(Euclidean) 공간 대신, 실제 도로나 철도와 같은 공간 네트워크(network)를 고려한 연구가 활발하게 수행중이다. 본 논문에서는 공간 네트워크를 고려한 기존 k-최근접 질의 처리 알고리즘의 문제점을 제시하고, 공간 네트워크 데이터베이스에 보다 효율적인 새로운 k-최근접 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 질의처리 알고리즘은 순서정보 및 Materialization 기법에 근거하며 기존 방법의 검색 성능을 향상시킨 방법이다. 마지막으로 제안하는 k-최근접 알고리즘을 기존의 알고리즘과 성능 비교를 수행한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.70-72
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• 2005

최근 초고속 통신망과 같은 우리나라의 발달된 인터넷 인프라를 활용할 수 있는 e-Learning 콘텐츠 활발히 개발되고 있다. 본 논문은 기존에 개발된 콘텐츠와 평가를 포함한 교수,학습 활동 계획을 관리할 수 있는 ICT 교육 통합 지원 시스템을 구성하는 서브시스템 중 교수,학습 콘텐츠 관리 시스템을 설계, 구현하였다. 이를 위하여 이미 개발되고 중앙교수학습센터 및 시,도 교수학습 지원센터 등에서 제공되고 공유되는 학습자료를 활용하기 위해 KERIS 등에서 제시한 표준을 본 시스템의 설계에 반영하였다. 교수,학습 콘텐츠 관리 모듈은 학습객체를 분류 저장 데이터베이스화 하였으며 실제 활용이 매우 쉬어 특별한 훈련이나 교육을 받지 않아도 기초적인 수준의 PC 활용 능력만 있다면 누구나 쉽게 교수,학습 콘텐츠를 수집하여 활용할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 기 개발된 학습객체의 재사용으로 인한 효율성 증가는 물론 교과, 단원 학습 주제별로 구조화하여 저장 관리하여 교사의 교수활동 준비 시간을 줄임으로써 실제 학교 현장에서 활용하여 ICT 활용 교수,학습 활동 개선에 도움이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.55-57
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• 2003

식품 및 음식데이터를 이용한 식단작성은 전문가적인 지식을 필요로 하는 복잡한 작업이다. 인공지능 분야에서도 이에 대한 관심을 가지고 지속적인 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 온라인 식단작성 시스템을 구축한 후, 사용자의 취향을 적극 반영하고 식단의 제약조건을 만족하는 보다 더 지적인 식단작성을 고려해 보았다. 이를 위한 방법으로 활용한 데이터베이스를 토대로 식품 음식, 그리고 식단간의 관련성을 조리법을 통하여 찾고자 하였다. 이들의 의미적 관계는 지능적인 식단작성을 가능하게 하고, 식단 온톨러지로 그 활용가치가 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.773-775
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• 2003

이동성을 갖는 장치들의 위치 정보를 관리하기 위하여 이동체 데이터베이스에 관한 연구가 필요하게 되었다. 이동체 색인의 검색에서 영역 질의와 궤적 질의는 공간 근접성과 궤적 연결성과 같이 상반된 특징으로 인하여 함께 고려되지 않았다. 이동체 색인에서 영역 질의의 성능개선을 위해서는 노드간의 심한 중복과 사장 공간(Dead space)을 줄여야 하고, 궤적 질의의 성능 개선을 위해서는 이동체의 궤적 보전이 이루어져야 한다. 이와 같은 요구 조건을 만족하기 위해, 이 논문에서는 R-tree를 기반의 색인 구조에서 새로운 분할 정책을 제안한다. 제시하는 색인 구조에서 단말 노드의 엔트리는 궤적이며, 비단말 노드의 엔트리는 자식 노드이다. 단말 노드 분할 정책에서 동일 궤적을 그룹화해서 분할 하는 공간 축 분할 정책과 공간 활용도를 높이는 시간 축 분할 정책을 제안한다. 시간 축 분할 후 사장영역이 클 경우에는 다중 분할을 수행하여 사장 공간을 줄이고 노드간의 중복을 최소화한다. 비 단말 노드 분할 정책에서는 같은 궤적을 저장하는 노드들을 연결 노드(Connected Node)라고 정의하고, 엔트리의 궤적 연결성을 기준으로 분할한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.716-717
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• 2017

In this paper, we propose a modeling approach for marine environment monitoring by leveraging open-source software to link IoT and Cloud together. The proposed model can be scale out by employing Apache Hadoop-based time-series database so that it can handle collected data increase with a resource pool of the same computers. It can also support the analyze monitored data of marine environment by visualizing collected data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.32-35
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• 2007

Bioinformatics의 목표는 생물학적인 질의를 해결하는 것과 생물학자들이 수집된 데이터를 분석하고 검색을 하여 생물학자들이 정확한 일을 수행하는 것이다. 인터넷은 여러 조사 그룹의 데이터베이스에 동시에 접근가능한 수단을 제공했으나 이러한 분산 환경에서 많은 양의 데이터는 전송 시의 시간 지연 문제와 최종 검색시의 느린 검색 속도 문제를 나타낸다. 데이터 클러스터링은 데이터의 검색시 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이용될 수 있는 방법이지만 단순 적용시에는 데이터의 양에 비례하는 실행 시간이 또 다른 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 바이오데이터의 효율적인 클러스터링을 위한 개선된 분산 클러스터링 시나리오와 이를 위해 수정된 K-means 알고리즘을 제시한다. 최종 실험 결과는 20% 이상 향상된 실행 속도를 보여준다.