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용환승(Hwanseung Yong),임영환(Younghwan Lim),임주환(Chuhwan Yim) 한국정보과학회 1988 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.15 No.1
본 논문에서는 LISP Machine에서 수행중인 인공지능 개발 도구인 KEE 시스템에서 한글 기능을 구현한 내용에 대해 기술하였다. 그리고 구현을 위해 KEE에서 수정을 요하는 사항은 LISP Machine에서 제공하는 심볼 분석 기능을 이용하여 LISP Machine의 Source를 수정하거나 Object Code는 disassemble하여 Source Function을 재구성하는 방법을 사용하였다.
CXQuery (Chamois XML query language)의 XQuery 변환기 구현
이민영(Minyoung Lee),용환승(Wolyoung Lee),이월영(Hwanseung Yong) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
XML 문서로부터 정보를 검색하거나 추출하기 위해 쓰이는 질의 표준으로 XQuery 제안되었다. 하지만 사용자들이 XQuery를 사용하기 위해서는 XML문서의 구조를 알아야만 한다는 단점을 가지고 있다. 이에 문서 구조에 의존하지 않는 질의인 CXQuery가 제안되었지만 CXQuery가 XML을 파싱하여 DBMS에 저장한 뒤 DBMS에서 질의를 처리하기 때문에 XML문서를 직접 처리하지 못하고 한 단계 변환의 과정을 필요로 한다는 단점을 가지고 있다. 이 논문에서는, 사용자가 질의한 CXQuery를 그에 해당하는 XQuery로 변환하는 변환기를 개발함으로써 CXQuery의 문서 구조 독립적인 질의가 용이 하도록 하고 XML문서에 대해 직접적으로 질의 처리가 가능하도록 하였다.
이인기(Ingi Lee),용환승(Hwanseung Yong) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.39 No.1
새로운 지식과 패턴을 발견하고자 하는 데이터 마이닝 알고리즘들은 큰 수의 규칙과 패턴들을 생성하는 문제점을 가지고 있다. 사용자들은 중복되거나 유용하지 않은 규칙들이 포함된 많은 규칙들 속에서 유용한 지식을 발견해 내기 위해 많은 시간과 노력을 필요로 하게 되었다. 최근 들어 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 다양한 유용성 척도(Interestingness Measures) 연구들이 진행되고 있다. 그러나 이러한 접근방법들 역시 지식을 습득하기 위한 과정에서 병목현상을 보여줌으로써 수많은 상식수준의 규칙을 정제하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 상식(Common-Sense Knowledge)을 기반으로 하는 척도를 정의하고 구현한다. 상식 척도(Common-Sense Measure)는 규칙이 얼마나 상식에 가까운지를 벡터 공간 모델에서 시맨틱 키워드 확장을 이용한 유사도 기법으로 측정한다. Association rule mining finds interesting association or correlation relationships among a large set of data items has the potential that produce many patterns. In spite of using minimum support and confidence thresholds to help weed out or exclude the exploration of uninteresting rules, many rules that are not interesting to the user may still be produced. We develop intelligent data mining technique that generate and evaluate association rules by semantic approach like common sense. We provide new and interesting knowledge to users by post-processing of datamining. We define a Common-sense measure by similarity between association rules and common sense knowledge. This measure is based on the common-sense knowledge network.
이인기(Ingi Lee),용환승(Hwanseung Yong) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1A
새로운 지식과 패턴을 발견하고자 하는 데이터 마이닝 알고리즘들은 큰 수의 규칙들을 생성하는 문제점을 가지고 있다. 최근 들어 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 다양한 유용성(Interestingness) 연구들이 데이터 마이닝의 후처리 단계에서 진행되고 있다. 그러나 이러한 접근방법들 역시 지식을 습득하기 위한 과정에서 병목현상을 보여줌으로써 수많은 상식수준의 규칙을 정제하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 상식을 기반으로 하는 Common-Sense 척도를 정의하고 구현한다. 규칙이 얼마나 상식에 가까운지를 시맨틱 차원교체 기법을 이용한 유사도 분석을 통해 측정한다.
강주영(Juyoung Kang),이봉재(Bongjae Lee),송재주(Jaeju Song),신진호(Jinho Shin),용환승(Hwanseung Yong) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅱ
최근 GPS 시스템, 기상 관측 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 시공간 속성을 가진 데이터를 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 시공간 데이터 마이닝에 대한 연구는 문자·숫자 데이터를 기반의 마이닝 기법을 그대로 적용하고 있기 때문에 데이터의 시공간 속성을 충분히 고려한 분석으로는 한계가 많은 것이 사실이다. 본 논문에서는 패턴 인식과 클러스터링 능력이 뛰어나다고 알려진 SOM을 기반으로 한계가 많은 것이 사실이다. 본 논문에서는 패턴 인식과 클러스링 정확성에 대하여 K-means,응집 계층 알고리즘(Average Linkage, Ward)과 비교함으로써 시공간 데이터 마이닝을 위한 각 알고리즘들의 성능을 분석하였다. 또한 입력 데이터의 특성과 클러스터링 결과를 더욱 정확하게 나타내어 가시적인 분석을 도울 수 있도록 시공간 데이터 클러스터링을 위한 가시화 모듈을 개발하였다.
강주영 ( Juyoung Kang ),이봉재 ( Bongjae Lee ),송재주 ( Jaeju Song ),신진호 ( Jinho Shin ),용환승 ( Hwanseung Yong ) 한국정보처리학회 2004 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.11 No.2
데이터 양이 급증함에 따라 축적된 데이터로부터 의미있는 지식을 추출해 내고자 하는 데이터 마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 특히 최근, 환경이 이동 분산화 되어감에 따라 감시·모니터링 시스템, 기상 관측 시스템, GPS 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 방대한 양의 시공간 데이터가 발생하게 되었고, 이를 효율적으로 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝 연구에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 데이터 마이닝 기법의 경우 문자나 숫자 데이터를 대상으로 최적화 되어있기 때문에 시·공간 속성을 동시에 가지는 데이터를 분석하기에는 한계가 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 SOM(Self-Organizing Map)을 적용하여 시공간 클러스터링 모듈을 개발하고, 개발된 모듈의 성능 및 클러스터링 정확성을 다른 세 가지 군집분석 알고리즘과 비교, 분석하였다. 또한 가시화 모듈을 개발하여 입력 데이터의 특성과 결과를 더욱 정확하게 분석할 수 있도록 하였다.
OLAP 시스템에서 희박 데이터의 패턴 분류 및 성능 평가
강주영(Juyoung Kang),이봉재(Bongjae Lee),송재주(Jaeju Song),신진호(Jinho Shin),용환승(Hwanseung Yong) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅱ
OLAP(On-Line Analytical Processing)은 데이터 웨어하우스 내의 방대한 양의 데이터에 대해 사용자와의 상호 작용이 가능하도록 질의에 대하여 빠른 응답성능을 보장해야 한다. 이를 위해 OLAP 시스템은 데이터에 대한 다량의 다차원 집계 연산을 수행해야 하기 때문에, 일반적으로 사전 연산 결과를 저장하여 직접적인 집계 연산을 줄임으로써 응답 성능을 높이는 방법을 사용하고 있다. OLAP 다차원 데이터의 희박성은 이러한 사전 연산 시 데이터 폭발 현상을 일으켜 도리어 성능을 저하시키는 요인으로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 데이터의 희박성과 성능 문제에 대해 고찰하고 OLAP 응용에서 발생할 수 있는 다차원 데이터의 희박성 패턴에 대해 정의하였다. 또한 정의된 패턴에 따라 희박 데이터를 생성하는 데이터 생성기를 구현하고 이를 이용하여 생성된 데이터를 기반으로 MS SQL Server Analysis Services와 Pilot DSS 두 OLAP 제품의 성능을 평가하고 결과를 비교하였다.
데이타베이스를 이용한 실시간 오디오 서비스 시스템의 설계 및 구현
배진욱(Jinwook Bae),이태원(Taewon Lee),홍석진(Seokjin Hong),용환승(Hwanseung Yong),이석호(Sukho Lee) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅰ
웹을 통해 실시간으로 오디오 데이타를 서비스하는 기존의 시스템의 경우 웹 서버를 사용하여 서비스를 제공한다. 그러나 범용적인 웹 서비스를 위해 설계된 웹 서버는 실시간 데이타 전송을 위해 필수적인 전송 제어를 하지 못한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 전송 제어가 가능한 오디오 서버(AEAP 서버)를 둔 실시간 오디오 서비스 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 오디오 데이타를 일정 크기의 작은 조각으로 쪼개어 데이타베이스에 저장하여 두었다가 사용자 요청이 오면 일정 시간 간격으로 조각 데이타를 전송하므로써 전송 제어를 구현한다. 이 결과 사용자들의 지연 시간 감소와 동시 사용자수 증대라는 성과를 거두었다.