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방난효,최은만,엄기현 동국대학교 산업기술연구원 1998 산업기술논문집 Vol.11 No.-
소프트웨어 개발 패러다임과 운용 환경이 급속히 변화되면서 이미 개발된 소프트웨어나 데이타들이 사장되거나 환경에 맞지 않아 수정이 필요한 경우가 많다. 특히 데이타베이스 기술은 계층형, 네트워크형, 관계형 등으로 발전되어 오다가 최근에는 객체지향 데이타베이스로 전환되고 있다. 이 논문에서는 과거에 구축하여 이미 사용하고 있는 구식 모형의 데이타베이스를 새로운 환경으로 리엔지니어링하는 기술을 논한다. 특히 관계형 데이타베이스에서 사용하던 EER 스키마를 OODB 스키마로 변환하는 규칙을 제시하고 이를 적용하여 변환하는 과정을 밝혔다. 변환 규칙은 객체와 객체들의 관계에 대하여 제시하였고 EER 다이어그램에서 표현되지 않는 제약 조건은 메소드(프로시져, 연산)를 통해 변환된 클래스에 첨가하였다. In many cases software and data are needless or changed due to the fast shift of software development paradigm and platform. For example, database technique began with hierarchical model, changed to network or relational model, and finally went into object-oriented database. In this paper, we suggest a technique for reengineering database from relational to o-o paradigm. Rules for transforming EER schema to OODB schema are developed and applied to reengineering simple database. Rules include objects, object relationships, methods for omitted constraints in EER diagram.
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방난효(Nanhyo Pang),엄기현(Kyhyun Um) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1B
비정형의 이미지 자료에 대한 내용 기반 검색을 위해서는 내용에 관한 별도의 정보들이 데이타 모델에서 구조화되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 정보들을 분류하고 그를 기반으로한 검색 모델을 소개한다. 특히 본 데이타 모델에서는 시각 객체간의 공간 관계를 정의하고 내용 기반 검색을 위해 서술 정보를 독립적으로 관리한다. 이는 서술 정보를 공유, 재사용할 수 있게 하고 서술 자료의 의미 구조내에서 관련된 서술 자료들을 추출하여 검색 범위를 확장하며 저장 된 의미 정보를 적합성 판정에 의해 검색시 동적으로 확장한다.
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방난효(Nanhyo Bang),엄기현(Kyhyun Um) 한국정보과학회 2005 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.32 No.5
모양 데이타는 이미지가 나타내는 의미를 가장 잘 반영하는 데이타로서 이미지 검색에 중요한 정보로 사용된다. 특히 구조적으로 표현된 모양 특징은 모양이 갖는 기초적 특성과 그들간의 관계 정보를 잘 나타내므로 폭넓게 연구되고 있다. 그러나 대개의 구조적 모양 특징들은 그래프나 트리와 같은 구조로 표현되므로 모양 데이타 검색에서 효율적인 검색 시간을 보장할 수 없는 문제를 지니고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 모양의 윤곽선 정보를 기반으로한 굴곡 기반 형태 그래프를 생성하고 이를 일반화한 구조로부터 모양을 클러스터링할 수 있는 키를 설계한다. 제안한 굴곡 기반 형태 그래프는 모양이 가지고 있는 윤곽선 특성과 영역의 형태적 특성을 모두 가지고 있다. 모양 검색은 단계적으로 이루어진다. 클러스터링을 통해 검색 공간을 축소하고 외부 굴곡 특징을 이용한 굴곡의 패턴 매칭을 통해 종합적인 유사도가 결정된다. 다양한 실험을 통해 굴곡 기반 형태 그래프와 클러스터링을 통해 검색 공간과 비용이 줄어드는 것을 보여준다. A shape data is used one of most important feature for image retrieval as data to reflect meaning of image. Especially, structural feature of shape is widely studied because it represents primitive properties of shape and relation information between basic units well. However, most structural features of shape have the problem that it is not able to guarantee an efficient search time because the features are expressed as graph or tree. In order to solve this problem, we generate curvature-based morphological graph, and design key to cluster shapes from this graph. Proposed this graph have contour features and morphological features of a shape. Shape retrieval is accomplished by stages. We reduce a search space through clustering, and determine total similarity value through pattern matching of external curvature. Various experiments show that our approach reduces computational complexity and retrieval cost.
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