• 한국IT서비스학회지
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• 제16권1호
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• pp.73-82
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• 2017

Recently in-memory data stream processing has been actively applied to various subjects such as query processing, OLAP, data mining, i.e., frequent item sets, association rules, clustering. However, finding regular periodic patterns of events in an infinite data stream gets less attention. Most researches about finding periods use autocorrelation functions to find certain changes in periodic patterns, not period itself. And they usually find periodic patterns in time-series databases, not in data streams. Literally a period means the length or era of time that some phenomenon recur in a certain time interval. However in real applications a data set indeed evolves with tiny differences as time elapses. This kind of a period is called as a pseudo-period. This paper proposes a new scheme called FPMH (Finding Periods using Multiple Hash functions) algorithm to find such a set of pseudo-periods over a data stream based on multiple hash functions. According to the type of pseudo period, this paper categorizes FPMH into three, FPMH-E, FPMH-PC, FPMH-PP. To maximize the performance of the algorithm in the data stream environment and to keep most recent periodic patterns in memory, we applied decay mechanism to FPMH algorithms. FPMH algorithm minimizes the usage of memory as well as processing time with acceptable accuracy.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.284-286
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• 1999

본 논문은 지능적 이미지 검색 시스템을 위한 질의 패턴 탐사를 제안한다. 지능적 이미지 검색 시스템은 이미지 검색시 질의 로그로부터 사용자의 검색 패턴을 탐사하여 패턴에 따라 연관된 검색을 동시에 수행함으로써 검색 효율을 높일 수 있는 시스템이다. 본 논문은 이 시스템의 질의 로그 마이닝 과정에서 필요한 질의 패턴 탐사 방법을 제안한다. 연관 규칙의 경우 단편적인 연관 관계만이 탐사되기 때문에 사용자의 질의 패턴으로 사용하기에 효과적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 연관 규칙을 개선하여 하나의 항목과 연관된 패턴을 표현할 수 있는 형태를 제안한다. 질의 패턴을 사용하면 사용자의 패턴을 탐사하는 응용에서 좀 더 효율적으로 사용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.215-219
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• 2000

The purpose of this paper is to propose a method to maximize the efficiency of a content-based image retrieval for various kinds of images. This paper discuss the self-adaptivity for the change of image domain and the self-selection of optimal features for query image, and present the efficient method to maximize content-based retrieval for various kinds of images. In this method, a content-based retrieval system is adopted to select automatically distinctive feature patterns which have a maximum efficiency of image retrieval in various kinds of images. Experimental results show that the Proposed method is improved 3% than the method using individual features.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권3호
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• pp.326-333
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• 2005

많은 XML 응용들은 XML 문서에 대한 질의 언어로 XPath 패턴을 사용한다. XPath 패턴들 사이에는 포함 관계가 존재할 수 있으며, 하나의 XPath 패턴이 다른 XPath 패턴을 포함하는지를 결정하는 문제를 포함 문제라고 한다. 포함 문제는 많은 응용들에서 발생하고 있지만 co-NP complete 문제로 알려져 있다. 한편 XPath 패턴들 사이의 준동형 관계는 포함 관계의 충분 조건이면서 다항 시간에 얻을수 있다. 본 논문에서는 준동형 문제가 포함 문제를 대체하여 유용하게 쓰일 수 있는 응용들에 대해 논의하고, XPath 패턴들 사이의 준동형 정보를 유지하면 많은 이점을 얻을 수 있다는 사실에 대해 논의한다. 그리고 XPath 패턴들 사이의 준동형 관계를 유지하기 위하여 POX(Partially Ordered Set of XPath Patterns)라는 래티스 구조를 제안하고, 그것을 유지할 수 있는 알고리즘을 개발한다. 알고리즘 분석을 보면 알 수 있듯이, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다항 시간에 POX를 효율적으로 유지할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권4호
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• pp.273-280
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• 2013

본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 픽셀 그래디언트의 방향 값을 특징으로 하는 OCS-LBP (Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns) 특징을 개발하고 BoF(Bag-of-Feature)와 Random Forest 분류기를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 학습영상에서 추출된 특징 값은 code book 으로 군집화 되고, 각 영상들은 code book을 통해 의미 있는 새로운 차원인 BoF특징으로 변환된다. 이렇게 추출된 BoF특징은 Random Forest 분류기에 적용되고 학습된 분류기에 의해 유사한 특성을 갖는 N개의 클래스별로 분류되게 된다. 질의 영상이 입력되면 동일한 OCS-LBP특징이 추출되고 code book을 통해 BoF특징이 추출된다. 전통적인 내용기반 영상검색과는 다르게, 본 논문에서는 질의 영상에서 추출된 BoF특징이 학습된 Random Forest에 적용되어 가장 유사한 K-근접 이웃 (K-nearest neighbor) 클래스들을 선택하고 선택된 클래스들에 포함된 영상들에 대해서만 질의 영상과의 BoF 유사도 측정을 통해 최종 유사한 영상을 검색하게 된다. 실험결과에서 본 논문에서 제안하는 방법은 빠르고 우수한 검색 성능을 보여 주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1539-1546
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• 2009

사진이론에 따르면 선은 사진의 구도와 분위기를 결정하는 중요한 요소다. 본 논문에서는 사진의 기본 요소 중 하나인 직선 성분을 이용하여 두 사진의 구도 차이를 측정하는 방법을 제안하였다. 선의 어떤 패턴이 구도를 구분 짓는지 파악하기 위해 구도가 동일한 사진에서 나타나는 특징과 다른 구도에서 나타나는 특징을 분석하였다. 분석된 특징을 반영하여 구도차이 측정방법을 설계하였고 제안 방법의 성능평가를 위해 쿼리 사진과 구도가 유사한 사진을 검색하는 시스템을 구현하였다. 구현된 검색 시스템은 상위 10개 내의 결과에서 최고 85%정도의 정확도를 나타내었고 사진 내에 물체가 포함되어도 유사한 구도의 사진을 검색하는 성능을 유지하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권4호
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• pp.341-351
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• 2004

디지털 오디오 컨텐츠의 활용이 보편화되면서 오디오 데이타베이스에 대해 컨텐츠를 효과적으로 질의하고 검색하는 기능이 절실해졌다. 본 논문에서는 사용자들이 자주 질의하는 멜로디 부분을 이용하여 오디오 검색을 효과적으로 수행할 수 있는 새로운 인덱스 기법을 제안한다. 이 기법은 어떤 오디오에 대해 사용자가 기억하고 질의하는 내용이 대개 오디오의 특정 부분에 한정되어 있다는 사실에 기반하고 있다. 사용자의 이러한 질의 패턴을 이용하여 자주 질의되는 부분을 감지하고 인덱스로 사용함으로써 사용자가 원하는 곡을 빠르게 찾아낼 수 있게 해준다. 이러한 방법은 데이타베이스의 모든 컨텐츠를 순차적으로 검색하는 기존의 방법에 비해 적은 비용으로 검색 속도를 크게 향상시키며 특히 기존의 검색 시스템 상위 모듈로 사용이 가능하다. 프로토타입 시스템을 구현하고 다양한 실험을 통하여 논문에서 제안하는 기법의 우수성을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.73-83
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• 2007

완전 일치 방법을 주로 사용하는 정보 검색 시스템에서 외래어 이형태를 검색할 수 있도록 위해서는 외래어 이형태를 자동 생성하는 전처리나 질의어 확장이 필요하다. 본 연구에서는 하나의 외래어가 입력되면, 이를 근거로 실제 사용될 만한 외래어 이형태들을 효과적으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 혼동 자소를 단순하게 치환하는 방법은 불필요한 이형태를 과도하게 생성하므로, 본 연구에서는 실제 문서에 사용된 외래어 이형태들로부터 혼동 패턴을 학습하고, 이를 확률로 계산하여 생성 순서를 조절하였다. 특히, 혼동 패턴에서 좌우문맥을 고려하고 지역 치환 확률과 전역 치환 확률을 계산하여 조기에 많이 사용하는 이형태를 생성하도록 하였다. KT SET 2.0에서 추출한 이형태 데이터에 대해 실험한 결과, 상위 20개의 생성으로도 평균 80% 이상 찾아내어 이 방법이 매우 효과적임을 보였다.

• 산업기술연구
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• 제21권A호
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• pp.167-179
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• 2001

This paper discusses an index-based subsequence matching that supports time warping in large sequence databases. Time warping enables finding sequences with similar patterns even when they are of different lengths. In earlier work, we suggested an efficient method for whole matching under time warping. This method constructs a multidimensional index on a set of feature vectors, which are invariant to time warping, from data sequences. For filtering at feature space, it also applies a lower-bound function, which consistently underestimates the time warping distance as well as satisfies the triangular inequality. In this paper, we incorporate the prefix-querying approach based on sliding windows into the earlier approach. For indexing, we extract a feature vector from every subsequence inside a sliding window and construct a multi-dimensional index using a feature vector as indexing attributes. For query precessing, we perform a series of index searches using the feature vectors of qualifying query prefixes. Our approach provides effective and scalable subsequence matching even with a large volume of a database. We also prove that our approach does not incur false dismissal. To verily the superiority of our method, we perform extensive experiments. The results reseal that our method achieves significant speedup with real-world S&P 500 stock data and with very large synthetic data.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권4호
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• pp.587-595
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• 2001

일반적으로 뷰라고 불리는 데이타 큐브의 일부를 실체화하여 저장하는 방법은 데이타 웨어하우스에서 많이 사용되는 기술이다. 유는 집계 함수로 정의되는 질의의 결과이다. 본 논문에서는 세분화된 뷰의 개념을 소개한다. 세분화된 뷰란 각 타원별로 정해진 구간에서의 집계 함수 결과이다. 이때 각 차원 별로 나누는 구간은 질의의 접근 형태를 기준으로 설정된다. 세분화된 뷰의 표현 및 선택을 위하여 AND-OR 큐브 그래프와 4ND-OR 최소 비용 그래프를 정의한다. 그리고, 이 구조체들을 이용하여 세분 화된 뷰 실체화 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가한다.