• Spatial Information Research
• /
• 제12권3호
• /
• pp.239-249
• /
• 2004

다중축척 데이터베이스는 동일한 공간을 다른 축척으로 표현하는 공간데이터베이스의 집합이다. 이 다중축척 데이터베이스는 소축척의 정밀한 공간데이터베이스로부터 유도될 수 있다. 본 논문은 유도된 다중축척 데이터베이스의 갱신문제를 다루고자 한다. 다중축척 데이터베이스의 갱신은 수정된 원시데이터로부터 직접 유도된 데이터뿐만 아니라 갱신되지 않은 원시데이터로부터 유도된 데이터들까지 갱신해야 한다. 이것은 현재 데이터 갱신방법들을 다중축척 데이터베이스에 그대로 적용할 수 없는 이유가 되는데, 현재 방법들은 수정된 원시데이터로부터 직접 유도된 데이터만을 갱신하기 때문이다. 이 다중축척 데이터베이스의 갱신관리는 공간 데이터베이스 관리시스템(혹은 GIS)에서 제공되어야 할 중요한 기능이다. 이 논문에서는 다중축척 데이터 베이스 갱신을 위한 규칙 및 알고리즘을 제안하고, 이것을 ESRI의 ArcObject를 이용하여 개발한 프로토타입을 소개한다. 본 연구에서 제공하는 갱신방법은 다중축척 데이터베이스들간의 일관성을 유지시켜주고, 유도된 다중축척 데이터베이스의 무결성을 보장해 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제29권1호
• /
• pp.1-14
• /
• 2002

연관규칙 탐사는 지지도와 신뢰도를 바탕으로 연관성 있는 강한 항목들을 탐사한다. 탐사된 연관규칙은 장바구니 분석 등과 같이 전자 상거래 및 대형 소매점 등의 판매 패턴에 대한 분석에 유용하게 적용될 수 있다. 이와 같은 연관규칙 탐사는 대규모로 축적되어 트랜잭션 데이터를 대상으로 하는 기법으로서 대규모 데이터에 대한 반복적 스캔연산을 수반한다. 그러므로 매우 높은 연산 부하를 안고 있으며 이로 인해 동적 환경에서 실시간 제한사항을 탐사에 대한 시도를 하지 못하고 있다. 따라서 이 논문에서는 연관규칙 탐사의 비 실시간적 제한사항을 위하여 트리거와 점진적 갱신 기법을 이용한 능동적 후보항목 관리 모델을 제안하였다. 아울러 제안 모델을 구현하기 위해 점진적 갱신 기법을 이용한 능동적 후보항목 관리 모델을 제한하였다. 아울러 제안 모델을 구현하기 위해 점진적 갱신 연산의 구현 모델을 제시하고 이의 구현 및 실험을 통해 성능 특성을 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제37권1호
• /
• pp.33-43
• /
• 2010

본 논문에서는 기존 연구의 불필요한 연산량을 제거하여 이동 객체의 위치 인식을 빠르게 연산함과 동시에 측정된 객체의 위치 정보에 대한 높은 정확성을 보장하는 RFID 기반의 새로운 위치 인식 기법을 제안한다. 또한, 응용 서비스에서 알고 있는 해당 객체의 위치 정보를 새로 생성된 위치 정보로 갱신하기 위한 RFID 기반의 위치 갱신 기법을 제안함으로써 응용 서비스로의 불필요한 데이터 전송 비용을 감소시킨다. 제안하는 기법의 우수함을 보이기 위해 기존 연구와 성능 평가를 수행하였다. 실험 평가 결과 기존 연구에 비해 위치 측정시 요구되는 연산량이 약 500배 이상 감소한 결과를 보였다. 또한, RFID 기반의 위치 갱신 기법에 의해 응용 서비스로 전송되는 데이터량을 감소시켰다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제14권2호
• /
• pp.345-354
• /
• 2003

An incremental kernel principal component analysis(IKPCA) is proposed for the nonlinear feature extraction from the data. The problem of batch kernel principal component analysis(KPCA) is that the computation becomes prohibitive when the data set is large. Another problem is that, in order to update the eigenvectors with another data, the whole eigenvectors should be recomputed. IKPCA overcomes this problem by incrementally updating the eigenspace model. IKPCA is more efficient in memory requirement than a batch KPCA and can be easily improved by re-learning the data. In our experiments we show that IKPCA is comparable in performance to a batch KPCA for the classification problem on nonlinear data set.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
• /
• pp.37-39
• /
• 2004

본 논문은 점증적으로 갱신되는 온톨로지에 기반한 스키마 매칭 알고리즘을 제안한다. 스키마 매칭에 사용되는 온톨로지는 전운가에 의하여 작성된 정적인 것으로 모든 어휘관계를 포괄하기는 힘들다. 제안된 방법은 이전의 매칭 결과와 사용자 피드백에 따라 점증적으로 온틀로지를 갱신하여 매칭의 성능을 향상시킨다. 특히, 제안된 온톨로지는 분할, 병합 관계를 기술하고 있어 단순한 애칭관계분만 아니라 복합매칭관계 추출을 가능케 한다. 성능평가를 위한 실험결과 점증적 온틀로지의 적용이 매칭 성능을 매우 향상시킴을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권3호
• /
• pp.361-368
• /
• 2004

본 논문에서는 온라인 학습 자료의 비선형 특징(feature) 추출을 위한 새로운 온라인 비선형 주성분분석(OL-NPCA : On-line Nonlinear Principal Component Analysis) 기법을 제안한다. 비선형 특징 추출을 위한 대표적인 방법으로 커널 주성분방법(Kernel PCA)이 사용되고 있는데 기존의 커널 주성분 분석 방법은 다음과 같은 단점이 있다. 첫째 커널 주성분 분석 방법을 N 개의 학습 자료에 적용할 때 N${\times}$N크기의 커널 행렬의 저장 및 고유벡터를 계산하여야 하는데, N의 크기가 큰 경우에는 수행에 문제가 된다. 두 번째 문제는 새로운 학습 자료의 추가에 의한 고유공간을 새로 계산해야 하는 단점이 있다. OL-NPCA는 이러한 문제점들을 점진적인 고유공간 갱신 기법과 특징 사상 함수에 의해 해결하였다. Toy 데이타와 대용량 데이타에 대한 실험을 통해 OL-NPCA는 다음과 같은 장점을 나타낸다. 첫째 메모리 요구량에 있어 기존의 커널 주성분분석 방법에 비해 상당히 효율적이다. 두 번째 수행 성능에 있어 커널 주성분 분석과 유사한 성능을 나타내었다. 또한 제안된 OL-NPCA 방법은 재학습에 의해 쉽게 성능이 항상 되는 장점을 가지고 있다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제13D권1호
• /
• pp.11-22
• /
• 2006

XML 문서의 생성 및 활용도가 증가함으로 인해 XML 문서를 데이터베이스에 저장하여 관리하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 관계형 또는 객체 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS/ORDBMS)을 XML 문서의 저장소로 사용하는 것은 현재 가장 실용적인 방법으로 받아들여지고 있다. 데이터베이스에 저장된 XML 문서에 대한 빠른 질의 처리를 위하여 XML 질의 캐쉬를 사용할 수 있다. 그러나 XML 질의 캐쉬의 사용은 하부 자료의 변경에 대한 일관성 유지비용이 든다. 본 논문에서는, ORDBMS를 XML 질의 캐쉬와 하부 XML 자료의 저장소로 사용하고 변경로그를 사용하여 XML 질의 캐쉬를 지연 갱신할 때, XML 질의 캐쉬에 대한 비효율적인 갱신의 원인인 변경로그에 저장된 동일한 XML 문서에 대한 중복 변경을 제거 또는 여과하는 알고리즘을 제시한다. 또한 이를 바탕으로 XML 질의 캐쉬의 갱신에 사용할 최적화된 SQL 문을 생성한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 XML 질의 캐쉬의 지연 갱신 방법의 효율성을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제13권6호
• /
• pp.397-401
• /
• 2007

이동객체에 대한 연속 범위 질의(Continuous Range Query)의 응용프로그램이 급속도로 확장되면서 이차원정보를 넘어서 고차원 공간 데이타에 대한 처리를 요구하고 있다. 만약 고차원 데이타에 대한 중첩되어지는 연속 범위 질의의 정보를 기존의 색인으로 구성한다면 객체의 수와 질의의 수가 증가함에 따라 질의처리성능이 저하된다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 PAB(Projected Attribute Bit)-기반의 질의색인방법을 제안한다. 제안하는 기법은 성능향상을 위하여 질의의 정보를 각 속성 축에 투영이라는 작업을 통하여 고차원의 데이타를 1차원 정보들로 변환하고 이러한 정보를 비트단위로 구성하였다. 또한 제안하는 질의색인은 보다 효율적인 질의의 처리를 위하여 점진적인 갱신(Incremental Update)을 지원한다. 다양한 성능평가 및 분석을 통하여 제안하는 방법이 최근에 연구된 CES-기반의 질의색인 기법보다 더 나은 확장성(Scalability)을 가짐을 입증한다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.99-114
• /
• 2000

안전한 DNS(Domain Name System)는 기존 DNS에 비해 관리해야 할 존(Zone)의 정보가 크게 늘었고 이들 사이의 종속 관계도 매우 복잡하게 되어, 효율적으로 존 정보를 관리할 수 있는 메커니즘이 필요하게 되었다. 또한 안전한 DNS를 다른 인터넷 응용 서비스와 효율적으로 접속할 수 있도록 하려면 일관성 있는 인터페이스가 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 DNS의 존 정보를 동적으로 추가하고 삭제하는 동적 갱신과, 갱신된 존 정보를 DNS 서버간에 효율적으로 전송할 수 있는 존 전송의 기능을 추가한 확장된 안전한 DNS를 설계하고 구현하였다. 그리고 서버간에 효율적으로 전송할 수 있는 존 전송의 기능을 추가한 확장된 안전한 DNS를 설계하고 구현하였다. 그리고 효율적인 존 전송을 위해 전체 존 전송과 점진적 존 전송의 두 가지 존 전송을 통합하는 방법과 함께 존 전송 메시지의 압축 방법을 제시하였고, 존 전송과 동적 갱신을 동시에 제공하기 위해 델타파일이라는 새로운 자료구조를 제시하였다.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제11권4호
• /
• pp.80-88
• /
• 2023

인공지능 분야에서 학습모델을 구성하기 위해서는 학습데이터의 수집이 선행되어야 하며, 학습데이터를 학습모델 구성이 이루어지는 중앙 서버로 전달하여야 한다. 연합 학습은 클라이언트 측면의 데이터 이동없이 협력적은 방법으로 전역 학습 모델을 구성하는 기계학습 방법이다. 연합학습은 개인 정보를 보호하기 위해 활용될 수 있으며, 개별 클라이언트에서 로컬 학습모델을 구성한 후 로컬 모델의 매개변수를 중앙에서 집계하여 전역 모델을 업데이트한다. 이 본문에서는 연합학습의 개선을 위해 기존의 학습 결과인 학습 매개변수를 사용한다. 이를 위해 연합학습 프레임워크인 Flower를 사용하여 실험을 수행한 후 알고리즘의 수행시간 및 최적화에 따른 결과를 평가하여 제시한다.