• 한국CDE학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.404-414
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• 2009

In the computational molecular analysis, 3D structural comparison for protein searching plays a very important role. As protein databases have been grown rapidly in size, exhaustive search methods cannot provide satisfactory performance. Because exhaustive search methods try to handle the structure of protein by using sphere set which is converted from atoms set, the similarity calculation about two sphere sets is very expensive. Instead, the filter-and-refine paradigm offers an efficient alternative to database search without compromising the accuracy of the answers. In recent, a very fast algorithm based on the inter-atomic distance has been suggested by Ballester and Richard. Since they adopted the moments of distribution with inter-atomic distance between atoms which are rotational invariant, they can eliminate the structure alignment and orientation fix process and perform the searching faster than previous methods. In this paper, we propose a new 3D shape descriptor. It has properties of the general shape distribution and useful property in screening the molecular database. We show some experimental results for the validity of our method.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.562-569
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• 2019

최근에 원 거리에서 폭발 물질의 감지를 위해 라만 분광 기기의 관심이 점차 증가하고 있다. 더불어 측정된 화학물질에 대한 라만 스펙트럼을 대용량 데이터베이스의 알려진 라만 스펙트라와 비교하여 식별할 수 있는 고속 검색 방법에 대한 요구도 커지고 있다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS 방법을 제안하였다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 본 논문에서 우리는 기존의 방법보다 더욱 더 향상된 2가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. PCA+PDS 방법은 전체 데이터를 사용하는 거리 계산과 똑같은 결과를 가지면서 PCA 변환을 통해 데이터의 차수를 감소시켜 계산량을 줄여준다. Hierarchical Cluster Tree 알고리즘은 PCA 변환된 스펙트라 데이터를 사용하여 이진 계층 클러스터 트리를 만든다. 그런 후 입력 스펙트럼과 가장 가까운 클러스터부터 검색을 시작하여 후보가 될 수 없는 많은 스펙트라를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS와 비교하여 PCA+PDS는 60.06%의 성능 향상을 보였다. Hierarchical Cluster Tree는 PCA+PDS와 비교하여 17.74%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.251-261
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• 2014

일반적으로 P2P VOD 시스템은 잦은 피어의 이탈과 참여로 인하여 빠르게 피어를 탐색하는 기법이 주요 연구 과제이다. 본 논문은 P2P VOD 시스템에서 피어를 빠르게 탐색하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법은 DHT 기반의 P2P VOD 시스템에서 피어 탐색 시 시간 및 지역 정보를 해시 킷값으로 하여 인접한 재생 시작시간과 네트워크 위치상 근접한 피어들을 동일한 DHT 노드에 저장, 관리하여 데이터를 전송해 줄 서버피어를 탐색하는 시간을 단축시킨다. 시뮬레이션 실험 결과에서 제안된 기법은 파트너 피어 검색에 필요한 메시지 개수와 피어간 버퍼맵 교환 횟수를 감소시키고, 데이터의 교환이 이루어지는 피어들 사이의 거리를 줄일 수 있음을 확인하였다. 이에 따라 제안하는 기법은 효율적인 라우팅을 할 수 있게 하여 네트워크 트래픽 오버헤드에 따른 자원 낭비를 줄일 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권4호
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• pp.55-75
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• 2016

본 논문은 임상의사가 선호하는 임상정보원의 특성과 정보검색 시 장애요인을 심층인터뷰를 통해 분석하였다. 환자 진료를 위한 정보검색은 환자치료방법 결정, 최신 경향 파악, 내부 컨퍼런스 발표자료 준비 등으로 구분되었으며, 이러한 검색행위에 영향을 미치는 변인으로는 주제 배경지식, 진료 경험, 직급, 검색 능력, DB 이용교육, 도서관 홈페이지 친숙도 등으로 나타났다. 온라인 임상정보원은 익숙하고 신뢰성이 높고 방대한 정보의 양 때문에 PubMed가 가장 선호되었으며, 속도가 빠르고 쓰기 쉬운 구글도 많이 사용되었다. 정보내용의 정확성과 최신성이 정보원 선정에 있어 가장 중요한 기준으로 적용되었으며, 시간이 많이 부족한 관계로 검색방법의 용이성, 정보에 대한 접근 편이성도 중요하게 여겨지고 있었다. 사용하기 불편한 검색시스템, 생소한 주제나 용어의 검색 어려움, 너무나 방대한 자료, 원문 접근의 어려움, 복잡한 고급검색 기능 등이 장애요인으로 도출되었다. 본 연구결과는 도서관 서비스 개선이나 임상의사의 정보검색 교육과정을 개선하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권2E호
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• pp.20-25
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• 1994

CELP 타입의 보코더에서 가장 큰 단점은 계산량이 상당히 커서 실시간 구현에 어려움이 많다는데 있다. 이러한 계산량의 부담을 줄이기 위해서 본 논문에서는 음질의 저하없이 피치검색시간을 단축하는 간단한 방법을 제안한다. 음성신호의 상관함수에서 발견되는 몇 가지의 특성으로부터 피치검색은 상관함수의 양의 구간만으로 한정될 수 있다. 이러한 피치검색구간의 한정은 상관함수에서 음의 진폭구간을 앞선 양의 진폭 구간의 폭만큼으로 추정하여 건너뜀으로서 구현할 수 있다. 또한 검색되는 피치래그의 개수를 일정한 수로 제한할 수도 있는데 실험적으로 약 58로 제한된다. 따라서 제안된 수의 피치래그에서만 피치검색이 수행된다. 제안된 방법으로 피치검색을 수행한 결과 기존의 방법에 비하여 음질의 저하없이 약 51%의 시간단축이 되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.265-272
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• 2005

본 논문에서는 특징점 기반 영상 모자익을 위해 보로노이거리를 이용하여 두 영상의 대응점을 신속히 검색하는 영상정합 방법을 제안한다. 먼저 SUSAN 코너 검출기에 의해 정차하고자 하는 영상의 특징점을 추출한 후, 기준 영상의 특징점을 기반으로 우선 순위 기반 보로노이 거리 알고리즘을 이용하여 특징점 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 평면을 생성한다. 모델 영상에서 특징점 위치의 분산값이 가장 큰 곳을 모델 영역으로 선택하여, 모델 영역이 포개지는 기준 영상의 보로노이 평면에서 보로노이 거리의 합이 최소화되는 대응 영역을 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘에 의해 찾아낸다. 이 방법의 장점은 새로운 보로노이 거리 계산 알고리즘과 보로노이 평면의 검색범위를 매번 최대 1/4씩 줄여 주는 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘을 이용함으로써 보다 신속히 대응점을 찾을 수 있다는 것이다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권4호
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• pp.499-502
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• 2001

프랙탈 코딩은 높은 압축률을 포함한 여러 가지 장점을 가지고 있으나 유사블록 탐색에 긴 시간이 소요되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 각 블록의 정규화 된 분산 값은 명도(contrast)와 밝기(brightness)에 독립적임을 발견하고, 이를 이용하여 d(key의 수)차원 공간에서 최근접부근탐색(nearest neighbor search)을 하여 효율적인 유사블록을 탐색하는 방법을 제안한다. 본 방법은 각 치역 블록 당 Ο(log N), (N : 정의역블록 수) 시간에 유사 정의역 블록 찾을 수 있음을 보였다. 압축처리 된 이미지는 각 치역 블록 당 Ο(N) 시간이 요구되는 전체탐색의 PSNR (Peak Signal Noise Ratio)과 거의 같은 값을 얻게 되었다. 또한, 본 방법은 에지가 많은 이미지에도 전체탐색과 거의 유사한 PSNR로 압축되는 장점을 가진다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.89-95
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• 2009

본 논문의 공간색인을 사용하여 RFID 태그를 관리하는 태그색인 기법을 제안한다. 재고 관리 등에 사용되는 태그는 리더에 의해 위치가 결정된다. 즉, 태그가 부착된 제품이 리더에 인식됨으로써 제품의 위치가 생성되어 추적이 가능하다. 본 논문은 RFID 태그가 부착된 제품을 관리하는 혼합태그색인(hTag-tree: Hybrid Tag index)을 제안한다. hTag-tree는 태그의 특성을 반영하여 빠른 검색이 가능하도록 제안하는 새로운 색인이며 리더의 공간좌표를 이용하여 태그를 관리하는 태그 인덱스이다. 본 제안 색인은 동적환경에서 태그의 삽입, 삭제, 갱신에서 빠른 노드접근이 가능하며, 기존 기법에 비해 태그 검색시 노드접근 횟수를 최소화한다. 또한 기존 태그색인에서 MBR의 확장으로 인하여 조상 노드를 접근함으로써 탐색성능이 저하되는 것을 방지하였다. 제안한 색인의 실험은 태그 인덱스인 Fixed Interval R-tree와 기존의 공간색인인 R-tree를 비교 하였으며 결과적으로 데이터 탐색을 위한 노드접근횟수와 검색 시간에 있어서 hTag-tree가 더 향상된 시간을 나타낸다. 이는 제안 색인을 이용하면 다량의 RFID 태그를 보다 효율적으로 관리할 수 있다는 사실을 보여주고 있는 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권4호
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• pp.237-247
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• 2003

움직임 예측은 화질을 유지하면서 영상을 낮은 비트율로 부호화하는 중요한 기술이다. 일반적인 전역 탐색 방법을 사용하면 많은 계산량이 요구된다. 이전의 많은 고속 움직임 예측 방법들은 탐색점의 수를 줄이는데 초점을 두고 있기 때문에 움직임 백터 예측의 정확도가 낮다. 그러므로 본 논문에서는 주위 볼록간의 시공간적 상관관계를 이용하는 새로운 움직임 예측 방법을 제안한다. 신뢰할 수 있는 예측 움직임 벡터(Reliable Predicted Motion Vector : RPMV)를 정의한 후 전역 탐색 방법과 결과를 비교하여 RPMV의 성능을 검증한다. 검증된 RPMV 의 크기와 방향을 이용하는 새로운 움직임 백터 예측 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법을 현재까지 제안된 방법 중 효율적인 것으로 알려진 Nearest Neighbor 방법과 비교하였을 때 약 l1∼14% 정도 속도 향상이 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.503-515
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• 2007

본 논문에서는 새로운 고속 움직임 추정 알고리듬을 제공한다. 이 알고리듬의 이름은 향상된 십자 다이아몬드 탐색이며, 이것은 다이아몬드 탐색을 기초로 한다. 비록 다이아몬드 알고리듬이 가장 널리 알려진 고속 탐색 알고리듬이지만 몇몇의 시퀀스에 대해서 객관적이고 주관적인 화질이 떨어지고 불필요한 후보 블록에 대한 블록 정합을 수행함을 알 수 있다. 그래서 고속 움직임 추정을 하기 위해서 우리가 제안한 향상된 십자 다이아몬드 알고리듬에서는 첫 번째 단계에서 작은 십자형 탐색을 하고 그 다음 단계에서는 다이아몬드 탐색을 사용한다. 실험결과 향상된 십자 다이아몬드 탐색은 많이 알려진 다른 고속 움직임 추정 알고리듬보다 화질을 향상시킬 뿐만 아니라 탐색 속도 또한 향상됨을 알 수 있다.