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이홍래(Hongrae Lee),심규석(Kyuseok Shim),김형주(Hyoungjoo Kim) 한국정보과학회 2007 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.34 No.2
선택도 추측은 관계형 데이타베이스에서 질의 최적화의 한 중요한 요소이다. 숫자 데이타에 대한 조건식에 대하여 이 주제는 많은 연구가 되어 왔으나 부분문자열에 대한 조건식은 최근에 이르러서야 관심의 초점이 되고 있다. 우리는 이 논문에서 이 문제를 위한 새로운 서픽스 트리 변환 알고리즘을 제시한다. 제안하는 기법은 서픽스 트리의 노드들을 단순히 잘라 없애 버리기 보다는 기본적으로 비슷한 카운트를 갖는 노드들을 구조적 정보를 유지하면서 병합하여 전체 크기를 줄인다. 본 논문은 여러 제약 사항하에서 서픽스 트리를 그 크기를 줄이도록 변환을 하는 알고리즘을 제시하고 실생활 데이타를 대상으로 실험을 수행하여 우리가 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘들보다 우수한 평균 상대 에러와 에러 분포특성을 지니고 있음을 보인다. Selectivity estimation has been a crucial component in query optimization in relational databases. While extensive researches have been done on this topic for the predicates of numerical data, only little work has been done for substring predicates. We propose novel suffix tree transform algorithms for this problem. Unlike previous approaches where a full suffix tree is pruned and then an estimation algorithm is employed, we transform a suffix tree into a suffix graph systematically. In our approach, nodes with similar counts are merged while structural information in the original suffix tree is preserved in a controlled manner. We present both an error-bound algorithm and a space-bound algorithm. Experimental results with real life data sets show that our algorithms have lower average relative error than that of the previous works as well as good error distribution characteristics.
이홍래(Hongrae Lee),이형동(Hyungdong Lee),유상원(Sangwon Yoo),김형주(Hyoung-Joo Kim) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.31 No.6
정보 검색의 대상이 XML 문서가 되면서 구조 정보를 이용하는 것과 같은 단순한 텍스트 기반의 검색에서는 어려웠던 일이 가능해졌다. 그러나 문서 단위로 처리하던 정보를 엘리먼트 단위로 상세하게 해야 하므로 처리의 부담이 가중되어 많은 수의 엘리먼트를 효과적으로 처리할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 결과가 될 가능성이 있는 엘리먼트들끼리 미리 분할 한 후 저장하여 처리 대상이 되는 엘리먼트들의 수를 줄이는 역색인 방법을 제안한다. 분할은 특정 레벨을 기준으로 하여 이 레벨에서 공통 선조를 가질 수 있는 가의 여부에 따라 수행한다. 그리고 분할 병합을 통하여 분할하지 않은 것과 동일한 결과를 생성할 수 있도록 하였다. 이는 기존의 XML 문서에 대한 키워드 검색의 성능을 향상시키는 결과를 가져왔고 이를 실험적으로 검증하였다. As XML documents have much richer information than plain texts, we can perform very elaborated, fine-grained search which was difficult in past years. However, as the cost of finer grained element level search is very high, the processing overhead has become a new challenge. We propose an inverted index structure called PIX, which reduces the number of elements processed by partitioning elements according to their match potentiality. We choose a base level and partition elements according to whether they have possibility of having a common ancestor higher than the level. We also propose partition merging technique by which we can get same results as unpartitioned case. Our experimental results show that the index partitioning strategy can reduce processing time considerably.
황제승(Jeseung Hwang),이홍래(Hongrae Lee),문미경(Mikyeong Moon) 한국컴퓨터정보학회 2013 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2
스마트 모바일 기기는 PC에 접속하여 PC 원격제어가 가능하다. 본 논문에서는 스마트 모바일 기기의 원격제어 기능을 이용하는 블루마블 게임의 개발 내용에 대하여 기술한다. 이는 하나의 PC에 다수의 클라이언트가 한 자리에서 모여, 자신의 스마트 모바일 기기를 원격 접속시킨 후, 블루마블 게임을 할 수 있도록 한다.
모바일 RFID리더기와 모바일 스마트 기기를 이용한 스마트 선반 시스템
송옥수(Oksu Song),이홍래(Hongrae Lee),문미경(Mikyeong Moon) 한국컴퓨터정보학회 2013 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2
본 논문에서는 물품관리의 효율성을 위해 모바일 RFID리더기와 스마트 모바일 기기를 이용한 스마트 선반 시스템을 제안한다. 이 시스템을 사용하여 관리자는 물품에 부착되어진 태그를 읽어서 실시간으로 물품의 상세정보를 열람할 수 있고, 선반에 부착되어진 태그를 읽어서 물품의 재고나 위치오류 상태를 파악할 수 있다. 이는 각 선반마다 RFID리더기를 부착시킨 형태의 기존의 스마트선반 시스템과 유사한 기능을 수행하면서도 구축비용과 물품 재질에 따른 인식 오류의 해결부담을 줄일 수 있는 효과가 있다.
유상원(Sangwon Yoo),이홍래(Hongrae Lee),이형동(Hyungdong Lee),김형주(Hyoung-Joo Kim) 한국정보과학회 2003 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.9 No.6
인터넷에 이어 TV환경에서도 넘쳐나는 정보로 인해 시청자들이 원하는 정보를 얻는데 어려움을 겪게 되는 상황이 발생하고 있다. 최근 들어 디지털 방송시대가 열리면서 국내에서도 선택 가능한 채널이 세 자리 수까지 늘어나게 되어 기존의 방법으로는 채널 선택이 곤란하게 되었다. 본 논문은 이러한 문제점의 해결을 위한 TV프로그램 추천 시스템의 프로토타입을 제안한다. 본 논문에서는 TV환경에 알맞은 사용자 정보를 모델링하고 내용기반 방식을 이용하여 추천 시스템의 각 모듈을 설계하였다. 우리의 시스템은 사용자의 기본 정보를 입력받은 후 사용자의 시청 및 사용기록을 추적하여 자동으로 선호도를 파악하고 날짜별로 프로그램을 추천한다. 본 논문은 TV 프로그램 추천이 가지는 문제와 이에 대한 접근 방법을 시스템의 구조에 대한 설명과 실험을 통해 밝힌다. The rapid increase of the number of channels makes it hard to find wanted programs from TV. In recent years, the number of channels come up to hundreds with the digital TV arrival. So, it will drive us to the new way of watching TV. In this paper, we introduce a recommendation system for TV programs to overcome this difficulty. We model user profiles and design each module of the system, considering TV environment. Our system gathers basic information from people manually and then updates user profiles automatically by tracking viewing and usage history. As a result, our system recommends daily TV programs based on the changing interest of users. In this paper, we address the problems and solutions by describing our system and the experiment.
유상원(Sangwon Yoo),이홍래(Hongrae Lee),이형동(Hyungdong Lee),김형주(Hyoung-joo Kim) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1A
다양한 분야를 대상으로 추천기법에 관한 연구 및 적용이 이루어지고 있다. 전자 상거래 분야에서 소비자가 선호할만한 상품을 추천하거나 영화 관련 사이트에서 볼만한 영화를 추천해주는 것들이 대표적인 예이다. TV 프로그램 또한 채널의 수가 수 백개 이상으로 늘어남에 따라 추천의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 TV 프로그램들을 대상으로 하는 추천 시스템을 구현하였다. 추천 기법은 내용 기반 방식으로 이루어져 있으며 실험을 통해 내용기반 방식이 TV환경에서 가지는 효용성을 알아보고 적용 가능성을 타진해 보았다.