• 정보과학회 논문지
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• 제42권1호
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• pp.86-92
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• 2015

레벨 셋 트리는 다차원에 정의된 확률 밀도 함수를 표현하는데 유용하다. 복잡한 데이터의 구조를 트리 형태로 시각화하여 데이터의 형태를 효율적으로 파악할 수 있으며 클러스터링 분석에 효과적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 미지의 확률 밀도 함수에서 생성된 데이터 샘플로부터 레벨 셋 트리를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 레벨을 0에서부터 무한대로 증가시키며 밀도 함수의 각 레벨 셋을 추정하고, 이로부터 레벨 셋 트리를 생성한다. 이를 위해 본 논문에서는 one-class 서포트 벡터 머신 (OC-SVM)을 이용하여 직접적으로 레벨 셋을 추정한다. 이때 다양한 레벨 값에 대해 OC-SVM 학습을 반복해야 하는데, OC-SVM 솔루션 path 알고리즘을 통해 빠른 시간 안에 모든 레벨값에 해당하는 레벨 셋를 추정할 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제102권2호
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• pp.229-238
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• 2013

효율적인 임목수확작업 기술의 보급과 임목수확작업시스템을 구축하기 위해 타워야더 및 스윙야더 등에 의한 전목집재작업시스템과 굴삭기 그래플 등에 의한 단목집재작업시스템의 작업비용을 비교 분석하였다. 전목집재 작업시스템에서 작업비용을 산정한 결과, 체인톱에 의한 벌목작업비용이 2,099원/$m^3$, 타워야더에 의한 전목집재작업비용이 28,286원/$m^3$, 스윙야더에 의한 전목집재작업비용이 18,265원/$m^3$, 굴삭기 그래플 및 체인톱에 의한 조재작업비용이 18,939원/$m^3$, 바퀴식 미니포워더에 의한 소운재 및 집적 작업비용이 20,484원/$m^3$, 굴삭기 그래플 및 소형 운재차에 의한 소운재 및 집적 작업비용이 12,701원/$m^3$으로 나타났다. 또한, 단목집재작업시스템에서 작업비용을 산정한 결과, 체인톱에 의한 벌목 및 조재 작업비용이 10,160원/$m^3$, 굴삭기 그래플에 의한 단목집재작업비용이 7,567원/$m^3$, 굴삭기 그래플에 의한 지엽수집작업비용이 6,982원/$m^3$, 굴삭기 그래플에 의한 작업로개설비용이 3,040원/$m^3$, 바퀴식 미니포워더에 의한 소운재 및 집적 작업비용이 20,484원/$m^3$, 굴삭기 그래플 및 소형 운재차에 의한 소운재 및 집적작업비용이 12,701원/$m^3$으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권2호
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• pp.150-162
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• 2004

이동체는 시간에 따라 위치를 변경하는 특성과 이동체의 경로는 궤적으로 표현되는 특성을 가진다. 이동체 궤적 데이타에 대한 저장 및 검색을 처리하는 이동체 데이타베이스 시스템에서는 효율적인 데이타 접근 방법이 필요하다. 특히 궤적 검색을 위한 대표적인 질의 유형인 복합 질의는 영역내의 궤적 검색과 궤적의 일부분을 추출하는 과정을 포함한다. 그러나, 영역 질의에 우수한 색인 방법은 부분 궤적을 추출하기 위한 비용이 높은 단점을 가진다. 반면, 궤적 질의를 위한 색인 방법의 경우 노드간의 중첩이 매우 높아 영역내의 궤적 검색 비용이 높은 단점이 있다. 이 논문에서는 이동체 데이타베이스에서 복합 질의를 효율적으로 처리하기 위해 TR-tree를 제시한다. TR-tree는 궤적 질의를 위해 궤적 보존 및 단말 노드의 용량을 증가시키고, 영역 질의 처리를 위해 사장영역과 MBB(Minimum Bounding Box)의 중첩을 감소시키는 논리적 궤적 분할을 지원하는 특징을 가진다. 실험 평가에서 TR-tree는 STR-tree, TB-tree의 복합 질의 성능 비교에서 평균 25%의 노드 접근 회수를 감소시킨다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권4호
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• pp.509-516
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• 2001

생명 과학의 발전과 많은 게놈(genome) 프로젝트의 결과로 여러 종의 게놈 서열이 밝혀지고 있다. 생물체의 서열을 분석하는 방법은 전역정렬(global alignment), 지역정렬(local alignment) 등 여러 가지 방법이 있는데, 그 중 하나가 k-mer 분석이다. k-mer는 유전자의 염기 서열내의 길이가 k인 연속된 염기 서열로서 k-mer 분석은 염기서열이 가진 k-mer들의 빈도 분포나 대칭성 등을 탐색하는 것이다. 그런데 게놈의 염기 서열은 대용량 텍스트이고 k가 클 때 기존의 온메모리 알고리즘으로는 처리가 불가능하므로 효율적인 자료구조와 알고리즘이 필요하다. 스트링 B-트리는 패턴 일치(pattern matching)에 적합하고 외부 메모리를 지원하는 좋은 자료구조이다. 본 논문에서는 스트링 B-트리(string B-tree)를 k-mer 분석에 효율적인 구조로 개선하여, C. elegans 외의 30개의 게놈 서열에 대해 분석한다. k-mer들의 빈도 분포와 대칭성을 보여주기 위해 CGR(Chaotic Game Representation)을 이용한 가시화 시스템을 제시한다. 게놈 서열과 매우 유사한 서열 상의 어떤 부분을 시그니쳐(signature)라 하고, 높은 유사도를 가지는 최소 길이의 시그니쳐를 찾는 알고리즘을 제시한다.

• 한국산림과학회지
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• 제105권4호
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• pp.441-448
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• 2016

본 연구는 동일한 임분조건에서 작업자 2명(A: 작업경력 5년 이하, B: 작업경력 15년 이상)을 대상으로 임목수확방법별(전목수확 전간수확 단목수확)에 따른 벌도작업의 작업생산성과 비용을 분석하였다. 전목작업에서 작업자 A의 생산성은 $10.3m^3/SMH$, 작업비용은 2,066원/$m^3$이며, 작업자 B는 생산성 $12.7m^3/SMH$, 작업비용 2,201원/$m^3$으로 산출되었으며, 시간당 생산성은 작업자 B가 다소 높았지만, 작업비용은 작업자 B의 높은 임금으로 작업자 A가 약간 낮게 나타났다(p>0.05). 전간작업의 경우 작업자 A와 B의 생산성은 각각 $2.2m^3/SMH$과 $3.3m^3/SMH$이며, 작업비용은 각각 9,890원/$m^3$과 8,459원/$m^3$으로, 작업자 B가 A보다 생산성은 높게, 작업비용은 낮게 산출되어 작업의 숙련도에 따라 큰 차이를 보이고 있었다(p<0.05). 단목작업에서 작업자 A와 B의 생산성은 $2.3m^3/SMH$과 $3.0m^3/SMH$, 작업비용은 9,584원/$m^3$, 9,395원/$m^3$으로, 작업자 B의 생산성이 높고, 작업비용은 낮게 산출되었다(p>0.05). 이와 같이 벌도작업 중에서도 임목의 절단작업과 같이 높은 숙련도를 요구하지 않는 단순작업에서는 오히려 작업자의 임금이 생산비용에 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 가지정리와 같이 임지 내 벌도목 사이를 이동하며, 작업하는 것은 작업자의 높은 숙련도가 작업경비의 저감에 영향을 미치는 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권3호
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• pp.387-398
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• 2002

최근 활발한 소단위 게놈 프로젝트의 수행으로 많은 생물체의 유전체 전체 서열이 밝혀짐에 따라서 전유전체(whole genome)를 기본 단위로 하여 개별 유전자나 그에 관련된 기능 연구가 매우 활발히 이루어지고 있다. 전유전체의 염기 서열은 수백만 bp(base pairs)에서 수백억 bp(base pairs) 정도의 대용량 텍스트 데이터이기 때문에 단순한 온라인 문자 일치(on-line string matching) 알고리즘으로 분석하는 것은 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 대용량의 유전체 서열을 분석하는데 적합한 자료 구조인 스트링 B-트리를 사용하여 유전체 서열의 분석과 가시화를 위한 워크벤치를 개발한 과정을 소개한다. 본 연구에서 개발한 시스템은 크게 질의문 부분과 가시화 부분으로 나뉘어 진다. 질의문 부분에는 유전체 서열에 특정 서열이 나타나는 부분의 위치와 횟수를 알아보거나 k번 나타나는 서열을 조사하는 것과 같은 기본적인 패턴 검색 부분과 k-mer 분석을 위한 질의어가 다양하게 준비되어 있다. 가시화 부분은 전유전체 서열과 주석(annotation)을 보여주거나, 유전체 분석을 용이하도록 여러 가시화 방법, CGR(Chaos Game Representation), k-mer graph, RWP(Random Walk Plot) 등으로 생물학자들이 쉽게 전체 구조와 특성 파악할 수 있도록 도와준다. 본 논문이 제안하는 분석 시스템은 생물체의 진화적 관계를 밝히고, 염색체 내에 아직 알려지지 않은 새로운 유전자나 기능이 밝혀지지 않은 junk DNA들의 기능 등을 연구하는데 사용할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.26-32
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• 2016

자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다. 교통안전 정책과제 분석은 Issue-Tree를 활용하여 분석하였다. Issue-Tree 방법론은 복잡한 문제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하기 위해 사용된다. 교통안전 정책과제를 분석하기 위해는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue-Tree 방법을 통해 체계화하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.15-28
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• 2008

유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 환경에서 사용자 중심의 서비스를 하기 위해서는 영역 질의 처리가 필수적이다. In-network 질의에서 영역 질의를 처리하는 방법으로 R-tree를 이용하는 방법이 선호되었다. 유비쿼터스 센서 네트워크 환경하에서는 센서의 수명이 전체 네트워크의 수멍을 좌우하기 때문에 질의가 전달될 센서를 정확하게 선별할 수 있어야 한다. 그러나, R-tree를 이용한 방법은 질의 영역과 MBR(Minimum Boundary Rectangle) 간의 교집합 연산에 의해 센서를 선별하기 때문에 실제 센서가 없는 영역임에도 불구하고 센서 값 측정을 요청하는 메시지를 전달하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기지국의 미들웨어에 트라이 구조 쿼드 트리를 구축하여 이를 이용하여 정확하게 질의 영역에 포함되는 센서 노드들에게만 질의를 전달한다. 이 기법은 질의 수행시 R-tree를 이용한 방법보다 응답 시간이 늦어지지만, 필요한 센서 노드에만 정확히 질의를 전달하기 때문에 USN의 전력 소모를 감소시키는 장점이 있다.

• KSBB Journal
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• 제18권1호
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• pp.39-44
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• 2003

유전자보유 유무에 따른 계통수와 16S rRNA에 의한 계통수를 염기서열 분석이 완료된 33종의 미생물에 대하여neighbor joining method와 bootstrap method(n=1,000)를 이용하여 상관관계를 분석하였다. 각 분류그룹에서 공통적으로 보존된 COG와 각 미생물이 보유하고 있는 ortholog 수에 대한 비율을 조사한 결과, Mezorhiaobium lot의 4.60% Mycoplasma genitalium의 56.57% 사이에 분포하는 것으로 파악되었다. 이는 미생물 종류에 따라서 공통 유전자의 보유정도가 차이를 보이는 것으로 독특한 유전자를 탐색할 수 있는 가능성을 제시하는 결과로 사료되었다. 그리고 같은 종 내에 서도 20% 이상의 ortholog가 서로 독립적인 것을 알 수 있었다. Archaeabacteria와 Proteobacteria 그리고 Firmicutes모두 유전자보유 계통수와 16S rRNA 계통수가 일치하는 부분과 일치하지 않는 부분으로 나뉘어진다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과는 165 rDNA처림 보존적이지 않은 유전자까지 고려한 결과이거나 horizontal gene transfer에 의한 영향 등으로 사료되었다. COC에 기초한 유전자보유 계통수는 생화학 적 실험과 염기서열에 기초한 분류의 중간자적 입장에서 유용유전자 탐색에 이용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.197-206
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• 2012

기존의 연관규칙을 이용한 추천시스템은 매번 계속적으로 대량의 데이터를 스캔해야 하므로 속도가 느릴 뿐 아니라 확장성 문제와 정확도 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 평가 자료에 의존하지 않고 묵시적인(Implicit)방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기반 FP-tree 마이닝을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 찾기 위해서 고객정보와 구매이력정보를 기반으로 고객과 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 FP-tree 마이닝을 이용한다. 제안 방법으로 RFM기반의 FP-tree 마이닝을 이용하여 후보집합의 발생없이 빈발항목을 구성하고 연관규칙을 생성한다. 생성된 연관규칙의 지지도, 신뢰도, 향상도를 사용하여 추천 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존의 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.