F-Index: 빠른 부분그래프 매칭을 위한 특징 인덱스

김송현(Song-Hyon Kim),송인철(Inchul Song),이윤준(Yoon-Joon Lee) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.40 No.1

본 논문에서는 대규모 데이터베이스 그래프에서 주어진 질의 그래프와 동형인 모든 부분그래프들을 찾는 부분그래프 문제를 다룬다. 최근 빠른 부분그래프 매칭을 위해서 특징 인덱스를 기반으로 하는 기법들이 제안되었다. 이 기법들은 데이터베이스 그래프 정점들과 질의 그래프 정점들을 정점 특징을 사용하여 비교한 후 부분그래프 매칭 작업에서 고려할 필요가 없는 데이터베이스 그래프 상의 정점들을 걸러냄으로써 부분그래프 매칭 비용을 줄인다. 기존 기법들에서는 라벨 분포와 부분구조를 정점 특징으로 사용한다. 하지만 가지치기 능력과 추출비용 사이의 교환 비용을 적절히 고려하지 않았다. 본 논문에서는 빠른 부분그래프 매칭을 위한 F-Index라고 부르는 특징 인덱스를 제안한다. F-Index는 정점 특징의 가지치기 능력과 추출비용 사이의 균형을 고려한다. 제안하는 기법에서는 라벨 분포와 함께 정점 주변의 연결정보를 정점 특징으로 사용한다. 데이터베이스 그래프 상에서 적합하지 않은 정점들을 빠르게 걸러내기 위해 정점 특징을 추출한 후 인덱스를 구축한다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 기존기법들에 비해서 질의 처리 시간과 인덱스 생성 시간 측면에서 우수함을 보인다. In this paper, we study the subgraph matching problem in a large database graph, which finds all subgraphs in the database graph that are isomorphic to a query graph. Recently, feature index-based methods have been proposed for fast subgraph matching in a large database graph. They adopt the concept of vertex features to easily compare the vertices from a database graph with those from a query graph and filter out vertices in the database graph not eligible for subgraph matching. Previous approaches use various kinds of vertex features such as label distribution and discriminative substructures. However, they do not carefully consider the tradeoff between pruning power and extraction cost of vertex features. In this paper we propose a feature index called F-Index for fast subgraph matching. F-Index strikes a balance between pruning power and extraction cost. It uses the combination of label distribution and connectivity information of neighbors as vertex features. F-Index is constructed over the extracted vertex features for fast filtering of unqualified vertices. Experimental results show that our method outperforms the existing methods in terms of query processing time with comparable index build time.

관계 데이터 모델 기반 라이프로그 관리 시스템과 그 응용

송인철(Inchul Song),이유원(Yu Won Lee),김현규(Hyeon Gyu Kim),김항규(Hangkyu Kim),함덕민(Deokmin Haam),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2009 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.15 No.9

하드 디스크 저장 매체의 가격이 하락함에 따라 가까운 시일 안에 개인 컴퓨터에 1TB가 넘는 하드 디스크가 기본으로 장착될 것으로 예상된다. 한 사람이 한 달에 1GB의 데이터를 저장한다고 가정하면 대략 1TB면 그 사람의 일생 동안에 걸친 데이터를 저장할 수 있다. 이에 따라 개인이 일상 생활에서 보고들은 것을 기록한 라이프로그(lifelog)를 효과적으로 관리하는 라이프로그 관리에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지금까지 관계 데이터 모델 기반, 온톨로지 기반, 파일 시스템 기반 라이프로그 관리 시스템(LMS: Lifelog Management System) 등 다양한 LMS들이 제안되었지만, 관계 데이터 모델 기반 LMS는 질의 처리 성능이 뛰어난 반면 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하고 온톨로지 기반 LMS는 복잡한 질의를 처리할 수 있는 반면 질의 처리 성능이 떨어지며 파일 기반 LMS는 키워드 질의만 지원하는 등 저마다 장단점을 가진다. 또한 이들 시스템들은 라이프로그 그룹을 효과적으로 관리하기 위한 기능을 제공하지 못하고 있고 효과적인 검색을 위해 라이프로그의 태그(메타데이터)를 수정하거나 새로운 태그를 추가하기 위한 편리한 인터페이스를 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관계 데이터 모델 기반 라이프로그 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 라이프로그를 관계 데이터 모델로 모델링하고 사용자 질의를 SQL로 변환해 처리함으로써 질의 처리 성능이 뛰어나다. 또한 복잡한 질의를 잘 처리하지 못하는 관계 데이터 모델 기반 LMS의 단점을 보완하기 위해 찾으려는 라이프로그와 직접적으로 관련있는 라이프로그에 대한 정보에 기반해 라이프로그를 검색하는 단순화된 관계 질의를 지원한다. 이와 더불어, 제안하는 시스템은 라이프로그 그룹 생성, 편집, 검색, 플레이 및 공유 기능을 제공함으로써 라이프로그 그룹에 대한 효과적인 관리를 지원한다. 마지막으로 제안하는 LMS에서 제공하는 라이프로그 태깅 도구는 태그 추상화를 통해 여러 종류의 태그를 손쉽게 수정하거나 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 제안하는 시스템의 설계 및 구현을 설명하고 이 시스템을 활용한 다양한 응용을 소개한다. As the cost of disks decreases, PCs are soon expected to be equipped with a disk of 1TB or more. Assuming that a single person generates 1GB of data per month, 1TB is enough to store data for the entire lifetime of a person. This has lead to the growth of researches on lifelog manage ment, which manages what people see and listen to in everyday life. Although many different lifelog management systems have been proposed, including those based on the relational data model, based on ontology, and based on file systems, they have all advantages and disadvantages: Those based on the relational data model provide good query processing performance but they do not support complex queries properly; Those based on ontology handle more complex queries but their performances are not satisfactory; Those based on file systems support only keyword queries. Moreover, these systems are lack of support for lifelog group management and do not provide a convenient user interface for modifying and adding tags (metadata) to lifelogs for effective lifelog search. To address these problems, we propose a lifelog management system based on the relational data model. The proposed system models lifelogs by using the relational data model and transforms queries on lifelogs into SQL statements, which results in good query processing performance. It also supports a simplified relationship query that finds a lifelog based on other lifelogs directly related to it, to overcome the disadvantage of not supporting complex queries properly. In addition, the proposed system supports for the management of lifelog groups by providing ways to create, edit, search, play, and share them. Finally, it is equipped with a tagging tool that helps the user to modify and add tags conveniently through the abstraction of various tags. This paper describes the design and implementation of the proposed system and its various applications.

딥러닝 기반 도로위험객체 인식 시스템 성능 향상 방법 개발

양인철(Inchul Yang),전우훈(Woo Hoon Jeon) 한국산학기술학회 2022 한국산학기술학회논문지 Vol.23 No.11

파손된 도로시설물, 로드킬 등의 도로위험객체는 교통사고 위험을 초래하기 때문에 신속하고 정확한 발견과 처리가 매우 중요하다. 이에 전국 도로의 유지관리를 총괄하는 국토교통부에서는 도로이용불편신고 서비스를 운영하고 있으며, 보다 안전하고 효율적인 신고 지원을 위해 이미지 기반의 자동 객체 인식 시스템을 개발 중이다. 시스템 개발은 여러 단계에 걸쳐 수행되고 있으며, 각 단계마다 인식률 향상을 위한 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 자동으로 도로위험객체를 인식하는 시스템의 성능을 향상시키는 체계적인 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 성능 향상 방법에 대한 절차를 제안하였고, 세부적인 원인 분석을 통해 새로운 솔루션(신경망 구조 변경, 데이터 정제 및 강화)을 제안하였다. 신경망 구조는 기존 YOLOv3보다 우수한 성능을 보이는 YOLOv5로 변경하였고, 데이터 강화를 위해 신고 이미지 중 문제점 확인이 어려운 이미지를 제외하였고, 신고 이미지 외에 오픈소스 이미지 데이터셋에서 양질의 이미지를 추가로 확보하였다. 이를 기존 시스템에 적용하여 신규 시스템을 개발하고, 그 성능을 검증하였다. 본 연구는 기존 시스템에서 인식률이 낮았던 도로시설물과 로드킬을 대상으로 하였으며, 새로운 시스템의 성능 검증을 통해 도로시설물과 로드킬 인식률이 각각 71%에서 91%로, 67%에서 97%로 향상됨을 확인하였다. 향후 제안된 성능 향상 방법에 따라 체계적인 시스템 성능 향상이 가능할 것으로 기대된다. Dangerous road objects cause traffic accidents, which makes it imperative to find and remove them quickly. For this purpose, MOLIT(Ministry of Land, Infrastructure, Transportation) is providing a smartphone app-based reporting service for dangerous road objects and is developing an automatic object recognition and classification system. The development project has several phases, and elaborate efforts have been put into every phase to improve its performance. A systematic method to improve the system performance was proposed in this study. The specific process was proposed, and new solutions(neural network, data manipulation) were found through factor analysis. The existing neural network, YOLOv3, was replaced by the better-performing neural network model, YOLOv5. Some reported images were difficult to designate as problems and were excluded, and high-quality images were also added from an open-source image dataset. The solutions were applied to the system, and its performance was validated. Road facilities and road kills were selected. The results showed that the performance improved the detection rates of road facilities and road kills from 71% to 91% and from 67% to 97%, respectively. The proposed method is expected to improve the system performance systematically.

3.3 V, 400 MBPS IEEE-1394 물리층 트랜시버의 설계

황인철(Inchul Hwang),한상찬(Sangchan Han),송병준(Byungjun Song),김수원(Soowon Kim) 대한전자공학회 1998 대한전자공학회 학술대회 Vol.1998 No.11

운전자의 생체신호 측정방안 고찰

유인철(Inchul Yoo),송형석(Hyeoungseok Song) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2023 No.5

Ethnogeographic Variation of Behcet Disease Presentation and Necessity for Diagnostic Criteria Modification

Lee, Inchul,Yoo, Bin,Song, Jae-Kwan Lippincott Williams Wilkins, Inc. 2008 The American journal of surgical pathology Vol.32 No.12

차량 외장부품의 발열성에 대한 고찰

유인철(Inchul Yoo),송형석(Hyeoungseok Song),이동식(Dongsik Lee) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2023 No.5

A Comparison of Comorbidity and Psychological Outcomes in Children and Adolescents with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder

Yoon Huh,Inchul Choi,Misun Song,Sunyoung Kim,홍성도,정유숙 대한신경정신의학회 2011 PSYCHIATRY INVESTIGATION Vol.8 No.2

ObjectiveaaThe purpose of this study was to compare psychiatric comorbid disorders and psychological outcomes in children and adolescents with Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). MethodsaaSubjects were divided into a child group (aged under 12 years) and an adolescent group (aged 12 years and above). All subjects were diagnosed with ADHD based on the DSM IV diagnostic criteria using the Kiddie-Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia-Present and Lifetime Korean Version (K-SADS-PL-K). The K-SADS-PL-K was also used to evaluate those psychiatric disorders comorbid with ADHD. And the Korean version of the Child Behavior Checklist (K-CBCL) was used to examine the subjects’ psychological outcomes. ResultsaaThe rate of comorbidity in adolescent group was significantly higher than that in the child group. In particular, the adolescent group had a significantly higher ratio of comorbid conduct disorder and mood disorder than the child group. With respect to the predominantly inattentive type and Not Otherwise Specified, the school subscale scores on the K-CBCL for the children were significantly higher than those for the adolescents. ConclusionaaThese results suggest that the psychiatric comorbidity may differ between adolescents and children with ADHD. Therefore when treating adolescents with ADHD, more careful assessment and treatment targeting a range of comorbidities are needed.

서울시 북한이탈주민 지원정책 개선방향

문인철(Mun Inchul),송미경(Meekyong Song) 서울연구원 2022 서울연구원 정책과제연구보고서 Vol.- No.-

쾌적한 그립감을 위한 통풍 스티어링 휠

송형석(Hyeoungseok Song),유인철(Inchul Yoo),김동민(Dongmin Kim) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2023 No.5