• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.644-646
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• 2003

물류 공급 관리 시스템과 같은 정보 통합 시스템은 분산되어 있는 데이터베이스들에 대해서 정보를 통합하여 사용자에게 보여준다. 이러한 정보 통합 시스템은 전역 질의를 생성하고 지역 질의로 변환하여 실행하기 전에 질의를 최적화할 필요성이 있다. 그런데, 단일데이터 베이스 시스템에서의 질의 최적화 기법은 멀티데이터베이스 시스템에서 사용하기에는 부적절하다. 이는 분산된 데이터베이스 환경에서 오는 높은 연결 오버헤드, 높은 계산 시간, 데이터의 중복성 뿐만 아니라 의미 이질성 문제 때문에 기존의 최적화 방법은 사용하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해서 의미상 질의 최적화 방법이 연구되어 왔다. 의미상 질의 최적화는 전역 질의보다 더 효과적으로 응답하고 의미상으로 동등한 질의로 변환하기 위해서 의미상 지식을 사용한다. 본 논문에서는 정보 통합 시스템에서 Description Logic(DL)을 이용하여 의미상 지식으로 사용할 지식 기반을 표현하고 이를 바탕으로 추론화된 지식을 이용하는 의미상 질의 최적화 방식을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.129-132
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• 2004

공간 색인구조는 공간 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 도구로써, GIS와 같은 공간 데이터베이스의 성능을 결정하는 중요한 요소라 하겠다. 대부분의 응용분야에서 공간 데이터베이스는 보조기억장치에 저장된 방대한 양의 공간데이터 처리를 요구하므로 디스크 접근의 수를 줄이는 것이 전체 데이터베이스의 성능을 향상시키는데 중요한 요소이다. 이 논문에서는 SMR-tree라는 공간색인구조의 여러 응용분야에서 활용 가능성을 기존의 색인구조들과의 비교를 통해 확인한다. SMR-tree는 R-tree 계열의 구조로써 기존의 R-tree계열의 구조들과 동일한 노드의 형태를 가지고 있으나, 여러 개의 data space를 사용하여 data object를 배분함으로써 $R^{+}-tree$의 말단노드 내에 존재하는 잉여공간을 제거하면서 R-tree의 단점인 색인노드들 사이에 중첩을 허용치 않는다. SMR-tree의 성능은 여러 종류의 테스트 데이터(VLSI layout data, Tiger/Line file data)를 사용하여 R-tree, $R^{+}-tree,\;R^{\ast}-tree$와 비교된다. SMR-tree는 높은 공간 활용도와 다른 색인구조에 비해 빠른 질의 성능을 보임으로써 GIS와 같은 공간 데이터베이스를 위한 효율적인 색인구조로 사용이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.88-90
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• 2003

모든 데이터가 메인 메모리에 상주하는 메인 메모리 데이터베이스 시스템(Main Memory Database System: MMDB System)은 트랜잭션 수행중 자료 입출력을 위한 디스크 액세스를 유발하지 않으므로 전체 시스템 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 80년대 중반에 처음으로 이 시스템이 소개된 후 현재까지 많은 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 램의 가격이 하락하고, 대용량화되면서 데이터의 실시간 조회, 갱신이 필요한 금융, 증권, 통신 등 여러 분야에서 MMDB 시스템의 상용화가 가시화되고 있다. MMDB 시스템의 상용화가 늘면서 더 많은 트랜잭션의 처리를 수행하고, 시스템 고장 등으로 인한 서비스 중지와 같은 결함이 일어나지 않는 시스템에 대한 요구 또한 커지고 있다. 이 요구를 만족시키는 가장 적절한 해결책으로 이중화 시스템(replication System)을 들 수 있다. 그러나, 기존의 디스크 기반 분산 데이터베이스 시스템을 위한 이중화 기법을 그대로 MMDB에 적용하게 되면 최적의 성능을 가질 수 없게 된다. 그러므로, MMDB 시스템의 특성을 잘 파악하여 이 시스템에 적합한 새로운 이중화 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 MMDB 시스템의 구조에 대해 고찰하며, 디스크 기반 분산 데이터베이스 시스템에 적용하고 있는 이중화 기법들의 장단점을 분석한다. 이 분석을 토대로 하여 MMDB시스템에 이중화 기법을 적용하기 위해 고려해야 할 점들을 정리하고, 제시한 고려 사항들을 모두 만족하는 MMDB 이중화 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.587-589
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• 2003

XML의 계층적 구조와 관계 데이터베이스의 평면적 구조가 일치하지 않기 때문에, 관계 데이터베이스에 저장된 XML 데이터에 대한 질의를 처리하여 XML 문서를 생성하기 위해서는 별도의 처리과정이 요구된다. 또한. 기존의 관계 데이터베이스가 XML 질의 언어를 지원하지 못하기 때문에 XML 질의 언어의 SQL로의 변환도 요구된다. 따라서. 몬 논문은 XQuery의 경로 표현식을 패스 테이블을 이용하여 SQL로 변환하여 데이터를 추출하고 뷰를 이용하여 평면적 구조로 저장된 XML 데이터를 계층적 구조인 XML 문서로 효과적으로 변환하여 태깅하는 방법을 제안하고, 이를 이용한 XML 질의 처리 시스템을 설계한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.638-640
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• 2003

최근 바이오인포매틱스 분야의 발전에 따라 방대한 양의 유전체 데이터에 대한 연구가 진행되고 있으며, 이러한 데이터를 효율적으로 다루기 위해 다양한 형태의 파일과 데이터베이스들이 사용되고 있다. 하지만 표준화의 미비로 인하여 데이터의 관리와 변환에 어려움이 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 바이오인포매틱스 데이터를 다루기 위한 표준으로 다양한 XML 포맷들 중에서 BSML(Bioinformatic Sequence Markup Language)을 채택하고, Genbank 파일을 변환하여 관계형 데이터베이스에 저장하는 모듈을 개발한다. 또한 관계형 데이터베이스 형태의 유전체 데이터를 BSML 형태로, Genbank 파일 형태를 BSML 형태로 그리고 AGAVE(Architecture for Genomic Annotation)파일 형태를 BSML 형태로 변환하는 변환기롤 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.583-585
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• 2005

바이오 및 재료 분야 등 NT(Nano Technology), BT(Bio Technology)에 관련된 연구를 보다 더 수월하게 하기 위해 본원에 설치되어 있는 초고전압 투과전자현미경(High Voltage Electron Microscopy - 이하 HVEM)을 이용한다. HVEM을 통해 획득한 이미지의 정보는 매우 방대하여 하나의 시료를 관찰하는데 있어서 수백 메가 이상의 용량을 차지하고, 연구를 수행하는데 있어서 데이터를 여러 형태로 관찰 분석하기 때문에 수월한 지원을 위해 체계적으로 관리할 수 있는 데이터베이스 시스템이 필요하다. 그러나 일반적인 범용 데이터베이스로는 이러한 대규모의 데이터를 저장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 용량 데이터를 체계적으로 관리할 수 있도록, 데이터 그리드와 연구 데이터의 정보를 갖는 metadata 테이블을 통해 서로 먼 거리에 있는 연구원들이 데이터를 접근하고 대규모 저장 공간을 갖는 데이터베이스 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.121-123
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• 2005

최근 LBS(Location Based Service) 밑 텔레매틱스 응용의 효과적인 지원을 위해, 도로, 철도와 같은 공간 네트워크 데이터베이스에 관한 연구가 활발히 수행 중에 있다. 한편 공간 네트워크 데이터베이스에 대한 효율적인 접근을 위해, 공간 네트워크 자체의 데이터, POI 데이터, 이동 객체 데이터를 효율적으로 저장 및 색인하는 구조가 설계되었다[1]. 따라서 본 논문에서는 설계된 공간 네트워크 데이터베이스를 위한 저장/색인 구조를 구현하고 이를 공간 네트워크 자체의 데이터 검색, POI 데이터 검색, 이동 객체 궤적 검색 관점에서 성능평가를 수행한다. 아울러 기존에 연구되었던 접근 기법과 검색 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.327-328
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• 2017

본 논문에서는 사회재난 안전사고 중 수상 안전사고를 예방 및 사고 발생시 즉각 대응을 위한 센서 융복합 상황인지 기술을 개발하였다. 실제 현장에서의 위험상황을 전문가 컨설팅을 통하여 정의하였으며 이를 영상 분석을 이용한 객체의 검출 및 객체의 추적을 통한 위험상황 검출을 개발하였다. 기존 패턴인식 기술에 비하여 우수한 성능을 보이는 인공지능 기반 딥러닝 기술을 적용하였으며 딥러닝 기술을 적용하기 위하여는 많은 수의 데이터베이스 확보가 필수적이고 이를 위하여 기존 데이터베이스의 확보 및 현장에서의 실제 데이터베이스 구축을 위한 작업을 통하여 충분한 데이터베이스를 확보하였다. 객체 검출은 최적의 속도를 확보하기 위하여 SSD 구조를 이용하였으며 객체 추적을 위해서는 Re-identification 기법을 적용하여 Tied convolution 구조를 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.544-546
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• 2004

최근 자연언어를 이용하여 정보를 제공하거나 업무를 수행하는 대화 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 보다 다양한 사용자 질의를 분석하고 적절한 답변을 제공하기 위해서는 대규모의 답변 데이터베이스를 구축하여야 한다. 기존 답변 데이터베이스의 구축은 설계자가 수동으로 입력질의의 패턴을 분석하고 이에 대한 답변을 작성하여 패턴-답변쌍을 제작하여 이루어졌다. 따라서 패턴의 분석이 설계자에 의존적이어서 일반적이지 못하며 중복되거나 쓸모없는 패턴-답변쌍이 생성되기도 한다. 또한 초기에 구축된 답변 데이터베이스에 의해 성능이 제한되어 답변 성능의 향상을 위해서는 답변 데이터베이스를 수동으로 추가해야한다. 본 논문에서는 대화를 통해 필요한 정보론 수집하여 자동으로 괘턴-답변쌍을 생성하는 방법을 제안하다. 사용자 입력문장을 화행별로 구분하고 각 화행별 답변 템플릿을 이용하여 패턴-답변쌍을 완성한다. 기존의 수동제작 방식과 비교 실험을 통해 제안하는 방법이 지식구조 구축 속도나 사용자 평가 면에서 훨씬 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.66-68
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• 2012

센서 네트워크에서는 센서들의 배터리의 교체나 충전이 어렵기 때문에 배터리의 수명을 최대한으로 연장하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 세로-지향 데이터베이스 시스템을 적용하여 통신비용을 절감하기 위한 전략을 소개한다. 세로-지향 데이터베이스 시스템의 적용은 데이터를 컬럼으로 저장하기 때문에 질의에 해당하는 컬럼만을 불러와 메시지의 길이를 줄여 통신비용의 감소 효과를 가져와 센서들의 배터리 수명을 연장하는 효과를 가져 온다. 아울러 기존의 가로-지향 데이터베이스 시스템의 처리 방식과 비교하여 어떠한 차이점이 있는지 기술하였다.