• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권1호
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• pp.114-124
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• 2004

본 논문에서는 DirectShow 프로그래밍의 주요 개발 도구인 그래프 에디터에서 작성된 필터 연결 그래프로부터 C 소스 코드를 자동 생성하는 시스템에 대한 설명한다. 기존의 DirectShow 프로그래밍 환경에서는 그래프 에디터를 이용한 프로그램 설계 및 실행 확인 작업과 실제 프로그램 코드를 작성하는 프로그램 개발 작업이 별도로 이루어진다. 이에 반해, 본 시스템을 사용할 경우, 멀티미디어 응용 프로그램 개발자는 소스 코드를 직접 일일이 수정할 필요 없이, 그래프 에디터를 이용하여 필터 삽입 및 필터 연결을 통한 프로그램 설계 작업을 수행한 다음, GRF 파일로 저장하기만 하면, 원하는 C 소스 프로그램을 자동적으로 얻을 수 있기 때문에 보다 효과적이고 훨씬 신속한 DirectShow 프로그래밍이 가능하다. 더욱이 본 시스템은, 고정된 개수의 매우 제한된 미디어 제어 기능만을 소스 코드에 추가할 수 있는 기존의 시스템과는 달리, 시스템 사용자인 프로그램 개발자로 하여금 자신이 개발하고자 하는 응용 프로그램에 추가할 미디어 제어 기능을 보다 쉽고 다양하게 선택할 수 있도록 지원하기 때문에 보다 실용적인 도구로 활용될 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.188-196
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• 2003

본 논문에서는 지상파 디지털 방송에 적용 가능한 MPEG-2 트랜스포트 스트림(Transport Stream)용 demultiplexer를 개발하였다. Demultiplexer는 MPEG-2 형식의 멀티미디어 데이터에서 영상부분, 음성부분, 그리고 데이터 부분을 분리하여 각각의 디코더로 전송하는 기능을 담당한다. 현재 대부분의 MPEG-2 transport stream용 demultiplexer들은 하드웨어 시스템으로 구성되어졌으나, 고성능 컴퓨터의 빠른 발전으로 인하여 소프트웨어적으로도 실시간으로 동작 할 수 있게 되었다. 개발되어진 소프트웨어 demultiplexer는 윈도우즈 환경에서 동작할 수 있도록 하기 위하여 COM(Component Object Model)기반의 Microsoft의 Directshow를 이용하여 filter형태의 소프트웨어 모듈로 개발하였다. Demultiplexer의 동작은 GraphEdit tool을 사용하여 확인하였으며, 이를 위해 MPEG-2 transport stream 형식의 테스트 파일을 랜더링 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.249-252
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• 2011

본 논문에서는 쇼크(shock) 그래프 기반의 뼈대 특징을 이용하여 모양 정보를 분류하기 위해 그래프 편집 거리(edit cost) 기반의 k-means 군집화 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 질의 영상과 대상 데이터베이스 영상으로부터 뼈대 기반의 쇼크 그래프를 추출한 후 종점(end points)과 분기점(branch points)을 가중치를 이용하여 적응적으로 선택한다. 그런 다음, 두 영상 사이의 편집 거리를 구하여 이를 k-means 군집화 알고리즘의 거리 척도로 적용함으로써 대용량의 영상을 보다 효과적으로 분류한다. 성능을 평가하기 위해서 제안된 알고리즘을 MPEG-7 데이터베이스에 적용하였으며, 그 결과 제안된 영상 분류 방법이 기존의 영상 분류 방법에 비해서 보다 효과적으로 모양 기반의 영상을 분류하였음을 확인하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권3호
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• pp.113-116
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• 2021

As artificial intelligence technologies, including deep learning, develop, these technologies are being introduced to code similarity analysis. In the traditional analysis method of calculating the graph edit distance (GED) after converting the source code into a control flow graph (CFG), there are studies that calculate the GED through a trained graph neural network (GNN) with the converted CFG, Methods for analyzing code similarity through CNN by imaging CFG are also being studied. In this paper, to determine which approach will be effective and efficient in researching code similarity analysis methods using artificial intelligence in the future, code similarity is measured through funcGNN, which measures code similarity using GNN, and Siamese Network, which is an image similarity analysis model. The accuracy was compared and analyzed. As a result of the analysis, the error rate (0.0458) of the Siamese network was bigger than that of the funcGNN (0.0362).

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.271-285
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• 2003

In the conduct of this study, a web-enabled healthcare system for the management of hypertension was implemented through a hyperlink-based inference approach. The hyperlink-based inference platform implemented using the hypertext capacity of HTML which ensured accessibility, multimedia facilities, fast response, stability, ease of use and upgrade, and platform independency of expert systems. Many HTML documents, which are hyperlinked to each other based on expert rules, were uploaded beforehand to perform the hyperlink-based inference. The HTML documents were uploaded and maintained automatically by our proprietary tool called the Web-Based inference System (WeBIS) that supports a graphical user interface (GUI) for the input and edit of decision graphs. Nevertheless, the editing task of the decision graph using the GUI tool is a time consuming and tedious chore when the knowledge engineer must perform it manually. Accordingly, this research implemented an automatic generator of the decision graph for the management of hypertension. As a result, this research suggests a methodology for the development of Web-enabled healthcare systems using the hyperlink-based inference approach and, as an example, implements a Web-enabled healthcare system for hypertension, a platform which peformed especially well in the areas of speed and stability.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권1호
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• pp.79-96
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• 2008

One of the roles of the Semantic Web services is to execute dynamic intra-organizational services including the integration and interoperation of business processes. Since different organizations design their processes differently, the retrieval of similar semantic business processes is necessary in order to support inter-organizational collaborations. Most approaches for finding services that have certain features and support certain business processes have relied on some type of logical reasoning and exact matching. This paper presents our approach of using imprecise matching for expanding results from an exact matching engine to query the OWL(Web Ontology Language) MIT Process Handbook. MIT Process Handbook is an electronic repository of best-practice business processes. The Handbook is intended to help people: (1) redesigning organizational processes, (2) inventing new processes, and (3) sharing ideas about organizational practices. In order to use the MIT Process Handbook for process retrieval experiments, we had to export it into an OWL-based format. We model the Process Handbook meta-model in OWL and export the processes in the Handbook as instances of the meta-model. Next, we need to find a sizable number of queries and their corresponding correct answers in the Process Handbook. Many previous studies devised artificial dataset composed of randomly generated numbers without real meaning and used subjective ratings for correct answers and similarity values between processes. To generate a semantic-preserving test data set, we create 20 variants for each target process that are syntactically different but semantically equivalent using mutation operators. These variants represent the correct answers of the target process. We devise diverse similarity algorithms based on values of process attributes and structures of business processes. We use simple similarity algorithms for text retrieval such as TF-IDF and Levenshtein edit distance to devise our approaches, and utilize tree edit distance measure because semantic processes are appeared to have a graph structure. Also, we design similarity algorithms considering similarity of process structure such as part process, goal, and exception. Since we can identify relationships between semantic process and its subcomponents, this information can be utilized for calculating similarities between processes. Dice's coefficient and Jaccard similarity measures are utilized to calculate portion of overlaps between processes in diverse ways. We perform retrieval experiments to compare the performance of the devised similarity algorithms. We measure the retrieval performance in terms of precision, recall and F measure? the harmonic mean of precision and recall. The tree edit distance shows the poorest performance in terms of all measures. TF-IDF and the method incorporating TF-IDF measure and Levenshtein edit distance show better performances than other devised methods. These two measures are focused on similarity between name and descriptions of process. In addition, we calculate rank correlation coefficient, Kendall's tau b, between the number of process mutations and ranking of similarity values among the mutation sets. In this experiment, similarity measures based on process structure, such as Dice's, Jaccard, and derivatives of these measures, show greater coefficient than measures based on values of process attributes. However, the Lev-TFIDF-JaccardAll measure considering process structure and attributes' values together shows reasonably better performances in these two experiments. For retrieving semantic process, we can think that it's better to consider diverse aspects of process similarity such as process structure and values of process attributes. We generate semantic process data and its dataset for retrieval experiment from MIT Process Handbook repository. We suggest imprecise query algorithms that expand retrieval results from exact matching engine such as SPARQL, and compare the retrieval performances of the similarity algorithms. For the limitations and future work, we need to perform experiments with other dataset from other domain. And, since there are many similarity values from diverse measures, we may find better ways to identify relevant processes by applying these values simultaneously.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.91-107
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• 2003

하이퍼링크 기반 추론은 웹의 하이퍼텍스트 기능을 이용함으로써 접근성, 멀티미디어 기능,빠른 응답 시간, 서버의 안정성, 사용 및 업그레이드의 용이성, 플랫폼 독립성 등을 갖는 의료 전문가시스템을 구현할 수 있도록 해 준다. 전문가의 규칙에 따라 서로 하이퍼링크된 HTML문서들은 웹 서버에 적재된 후 추론 기능을 제공하게 되는데, 이러한 HTML문서들은 자체 개발한 WeBIS (Web-based Inference System)라는 GUI 기반 의사결정 그래프 편집 도구에 의해 자동으로 관리된다. 그럼에도 불구하고, 의료분야 전문가시스템이 다루는 규칙베이스의 크기가 큰 경우에 지식공학자가 이들 규칙들을 수작업으로 입력, 관리하는 것이 매우 어렵게 된다. 따라서, 본 연구에서는 고혈압 관리를 위 한 의사결정 그래프 자동 생성 시스템을 개발하였다. 이러한 일련의 과정을 통하여 본 연구에서는 하이퍼링크 기반 추론 기법을 이용하여 웹 기반 의료 전문가 시스템을 개발하는 방법론을 제시하였고, 그 응용으로써 빠른 응답속도와 안정성을 보이는 웹기반 고혈압 관리 시스템을 구현하였다.