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- 저자 : 정진완(Jin Wan Chung) (검색결과 19 건)
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송진영(Jin-Yeong Song),정진완(Chin-Wan Chung) 한국정보과학회 1996 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.23 No.1A
컴퓨터 기술의 발달로 인해 사용자의 요구들이 단순한 데이타처리에서 그래픽, 이미지, 그리고 공간 데이타처리를 변화하고 있다. 지금까지 여러 기하모델이 제안되었지만, 이런 모델들은 공간객체들을 표현하는데 있어서 한가지 방법에만 치중했었다. 본 논문에서는 공간객체들의 다중공간표현을 제안한다. 다중공간표현방법은 표현방법과 목적별방법 두가지로 대별된다. 표현방법은 하나의 대축척지도만을 입력하고, 소축척지도는 대축척지도에서 자동 생성하는 방법이다. 소축척지도 생성시 객체의 수는 감소되며, 내재된 공간객체들은 보여지지 않는다. 목적별방법은 사용자의 목적에 따라 공간객체별로 여러가지 축척의 지도를 입력하는 방법이다. 본 연구에서는 각 방법을 위한 스키마와 이를 적용하는 기하모델을 제안하고, 객체지향 데이타베이스시스템을 기반으로 하는 GOTHIC GIS 툴을 사용하여 기하모델을 구현하였다.
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김진일(Jin-Il Kim),이용주(Yong-Ju Lee),정진완(Chin-Wan Chung) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1B
지리정보시스템을 중심으로 공간 데이타의 처리를 요하는 응용 분야가 급격히 확장되고 있어, 데이타베이스 시스템 차원에서 공간 데이타를 효율적으로 관리할 필요성이 대두되고 있다. 공간 데이타베이스 시스템은 연산 특히, 처리 요구가 빈번한 공간 조인 연산을 효율적으로 지원해야 한다. 공간 조인은 연산의 복잡성 때문에 일반적으로 여과 및 정제 단계로 나눠 처리한다. 본 논문에서는 심도 있게 연구되고 있는 여과 및 정제 방법들을 알아보고, 그 중 효율적이라 판단되는 R*-트리를 이용한 여과 방법인 MBR-조인과 객체 분할에 의한 정제 방법인 TRAP 및 DMBR 분할 정제 방법을 선택하여 구현해 봄으로써 구현 가능성을 확인하고, 이어서 구현된 여과 및 정제 단계 방법들의 성능을 평가한다.
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최용진(Yong-Jin Choi),민준기(Jun-Ki Min),정진완(Chin-Wan Chung) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.31 No.1
대부분의 시공간 데이타베이스 연구들은 색인 분야에서 진행되었다. 그러나, 색인 연구들은 시공간 색인 유지를 위해서 필요한 엄청난 오버헤드의 고려 없이, 색인 생성 후의 빠른 질의 처리에 초점이 맞추어져 있다. 이 논문에서, 우리는 이동체들의 갱신들을 시공간 색인에 반영하기 위해서 필요한 디스크 액세스 수를 줄이는 효율적인 갱신 관리 방법을 제안한다. 객체의 움직임을 잘 표현할 수 있는 현실적인 갱신 패턴을 고려하여 자주 갱신되는 소수의 객체들을 유지할 수 있는 메모리 구조를 제안한다. 실질적인 갱신 패턴을 고려한 실험 환경에서, 우리의 방법은 기존 색인들의 일반적인 갱신 방법보다 약 40%의 디스크 액세스 수를 줄인다. Spatio-temporal databases have been mostly studied in the area of access methods. However, without considering an extraordinary update maintenance overhead after building up a spatio-temporal index, most indexing techniques have focused on fast query processing only. In this paper, we propose an efficient update management method that reduces the number of disk accesses required in order to apply the updates of moving objects to a spatio-temporal index. We consider realistic update patterns that can represent the movements of objects properly. We present a memory based structure that can efficiently maintain a small number of very frequently updating objects. For an experimental environment with realistic update patterns, the number of disk accesses of our method is about 40% lower than that of a general update method of existing spatio-temporal indexes.
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위성영상 검색에서 사용자 관심영역을 이용한 적합성 피드백
김성진(Sung-Jin Kim),정진완(Chin-Wan Chung),이석룡(Seok-Lyong Lee),김덕환(Deok-Hwan Kim) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.36 No.6
내용 기반 영상 검색(content based image retrieval)은 영상 자체의 정보를 이용하여 유사영상을 검색하는 기법이다. 하지만 멀티미디어 데이터는 텍스트 데이터와 달리 얻을 수 있는 데이터가 정확하지 않고 또한 시스템에서 표현되는 데이터의 저차원(low-level)의 표현법과 사용자가 인식하는 고차원(high-level)의 개념(concept)은 상당한 차이를 나타내게 된다. 즉 시스템 상에서 벡터들로 표현된 영상데이터들이 벡터스페이스 상에서는 가깝지만 실제 사용자는 유사하지 않다고 인식하는 문제점이 발생한다. 이를 의미적 간극(semantic-gap) 문제라고 부른다. 이런 의미적 간극 문제로 인해 영상검색 결과는 좋지 않은 성능을 보이게 된다. 이를 해결하기 위해 사용자의 피드백 정보를 이용하여 질의를 수정하는 적합성 피드백 기법이 널리 사용되고 있다. 하지만 기존의 적합성 피드백은 사용자의 관심영역(region-of-interest, 이하 ROI)를 고려하지 않아 적합한(relevant) 영역의 모든 영역들이 새로운 질의 점을 계산하는 과정에서 사용된다. 시스템은 그 스스로 사용자 관심영역을 알지 못하기 때문에 적합성 피드백을 영상수준(image-level)으로 진행하기 때문이다. 이 논문에서는 복잡한 위성영상 영역 검색에서 관심영역을 사용자가 직접 선택하도록 유도하여 더욱 정확한 질의 점을 계산하여 정확도를 높이는 사용자 관심영역 적합성 피드백 방법을 제시한다. 또한 사용자가 선택하지 않은 부정확한 영상 정보를 이용하여 정확도를 향상시키는 프루닝 기법도 함께 제시한다. 실험을 통하여 사용자 관심영역 적합성 피드백의 우수성과 함께 제안한 프루닝 기법의 효율성도 함께 보여준다. Content-based image retrieval(CBIR) is the retrieval technique which uses the contents of images. However, in contrast to text data, multimedia data are ambiguous and there is a big difference between system's low-level representation and human's high-level concept. So it doesn't always mean that near points in the vector space are similar to user. We call this the semantic-gap problem. Due to this problem, performance of image retrieval is not good. To solve this problem, the relevance feedback(RF) which uses user's feedback information is used. But existing RF doesn't consider user's region-of-interest(ROI), and therefore, irrelevant regions are used in computing new query points. Because the system doesn't know user's ROI, RF is proceeded in the image-level. We propose a new ROI RF method which guides a user to select ROI from relevant images for the retrieval of complex satellite image, and this improves the accuracy of the image retrieval by computing more accurate query points in this paper. Also we propose a pruning technique which improves the accuracy of the image retrieval by using images not selected by the user in this paper. Experiments show the efficiency of the proposed ROI RF and the pruning technique.
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최용진(Yong-Jin Choi),정진완(Chin-Wan Chung) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.31 No.3
Recently, the TPR-tree has been proposed to support spatio-temporal queries for moving objects. Subsequently, various methods using the TPR-tree have been intensively studied. However, although the TPR-tree is one of the most popular access methods in spatio-temporal databases, any cost model for the TPR-tree has not yet been proposed. Existing cost models for the spatial index such as the R-tree do not accurately estimate the number of disk accesses for spatio-temporal queries using the TPR-tree, because they do not consider the future locations of moving objects. In this paper, we propose a cost model of the TPR-tree for moving objects for the first time. Extensive experimental results show that our proposed method accurately estimates the number of disk accesses over various spatio-temporal queries. 최근에 움직이는 객체의 미래 위치를 위한 TPR-tree가 제안되었으며, TPR-tree를 이용한 많은 연구들이 제안되었다. 그러나, TPR-tree가 시공간 데이타베이스에서 널리 사용됨에도 불구하고, TPR-tree를 위한 비용 모델은 제안되지 않았다. R-tree와 같은 공간 색인을 위한 비용 모델들은 움직이는 객체들의 미래 위치를 전혀 고려하지 않기 때문에, TPR-tree에 대한 시공간 질의를 위한 디스크 액세스 수를 정확하게 예측하지 못한다. 본 논문에서는 움직이는 객체들의 미래 위치를 고려한 TPR-tree를 위한 비용 모델을 처음으로 제안한다. 다양한 실험 결과, 제안된 TPR-tree의 비용 모델은 디스크 액세스 수를 정확하게 예측한다.
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동적 객체 분해를 이용한 분할 기반의 공간 합병 조인의 개선
최용진(Yong-Jin Choi),이용주(Yong-Ju Lee),박호현(Ho-Hyun Park),이성진(Sung-Jin Lee),정진완(Chin-Wan Chung) 한국정보과학회 2000 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.27 No.2
공간 객체를 분할하는 비용이 크기 때문에, 기존의 객체 분할 기법들은 공간 조인 도중에 동적으로 객체를 분할하지 않는다. 본 논문은 객체 분할을 고려하지 않은 기존의 PBSM(Partition Based Spatial Merge-Join)에 적용될 수 있는 수정된 객체 분할 기법을 제시한다. 실세계 데이타의 한가지 특성은 객체들의 크기가 큰 차이를 보인다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 특성을 바탕으로 전체 비용에 큰 영향을 미치는 적은 수의 큰 객체들만을 대상으로 분할을 적용한다. 이러한 수정된 객체 분할 기법은 공간 조인 도중에 큰 부담이 되었던 객체의 분할 비용을 크게 줄이면서 효율적인 여과-정제 단계를 수행한다. 여러 가지 실험 결과, 제안된 방법을 사용한 PBSM은 기존의 PBSM보다 월등히 향상된 성능을 보인다 Traditional object decomposition techniques do not decompose spatial objects dynamically during spatial joins, because the object decomposition is very expensive. In this paper, we propose a modified object decomposition technique that can be applied in PBSM(Partition Based Spatial Merge-Join). In real-life data, there are much differences among the sizes of objects. We decompose only large objects with great effects on spatial joins. This technique decreases the decomposition cost of objects during spatial joins and enables efficient filter-refinement steps. Experiments show that the PBSM used with our proposed method performs significantly better than the traditional PBSM.
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OQL 질의 처리기를 위한 중첩 질의 구조 제거용 전위 모듈의 설계와 구현 (pp.36-38)
정승진(Seung-Jin Jung),정진완(Chin-Wan Chung),김형주(Hyoung-Joo Kim) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅰ
객체지향 데이터베이스 시스템의 표준 질의어로 사용되는 OQL은 SQL과 달리 select-from-where절 어디서나 중첩 어디서나 중첩 질의를 자유롭게 허용하며, 이러한 중첩 질의는 질의어 수행 성능에 중요한 영향을 미치므로, OQL을 처리하는 질의 처리기에서는 이를 반드시 고려해 주어야 한다. 본 논문은 모노이드 컴프리핸션 해석(monoid comprehension calculus)을 이용하여, OQL 질의 처리기에서 중첩 질의의 중첩 구조를 제거할 수 있도록 해주고, 나아가 기존 질의 처리기에서 중첩 질의 처리 기능을 추가하는데 있어, 이미 구현되어 있는 질의 최적화 모듈과 질의 수행 모듈의 수정을 최소화할 수 있는 중첩 질의 구조 제거용 전위 모듈(unnesting front-end)을 설계하고 구현하였다.
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