iRODS를 이용한 대용량 전자기록물 관리 시스템

한용구(Yongkoo Han),김진승(Jinseung Kim),이승현(Seunghyun Lee),이영구(Young-Koo Lee) 한국정보과학회 2010 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.8

정보통신의 발전으로 인한 전자 기록물의 등장은 기록물 관리 체계에 많은 변화를 가져 왔다. 전자 기록물의 등장으로 인한 기록물관리의 가장 큰 변화는 종이기록물 등의 물리적인 기록물에 대한 수동적인 관리체제에서 컴퓨터 시스템을 통한 전자형식 기록물의 자동화된 기록 관리체제로의 전환과 대량?대용량으로 발생하는 전자 기록물에 대한 효율적인 관리이다. 데이터 그리드 소프트웨어인 iRODS(Integrated Rule-Oriented Data System)는 규칙 기반 데이터 그리드 시스템으로서 지리적으로 분산된 컴퓨팅 자원을 네트워크로 연동하여 가상화를 통해 대용량 저장 인프라를 구성한다. 특히, 이 시스템은 규칙을 정의함으로써, 입력되는 전자 기록물에 대한 데이터를 분산 및 백업하는 등의 조작이 가능하다. 따라서 iRODS는 대량, 대용량으로 발생하는 전자기록물을 자동적으로 관리하는 전자기록물 관리시스템의 구축에 적합한 기술이다. 본 논문은 규칙 기반의 그리드 시스템인 iRODS를 이용하여 전자 기록물 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구축한 전자 기록물 관리 시스템은 iRODS의 규칙을 이용하여 기록물 유형에 따라 데이터를 자동 분산하며 데이터를 자동으로 백업한다. 그리고 iRODS의 메타데이터를 관리하는 iCAT DB를 이용하여 전자 기록물의 메타 데이터 저장 및 검색 기능을 제공한다. The advancement of electronic records brought great changes of the records management system. One of the biggest changes is the transition from passive to automatic management system, which manages massive records more efficiently. The integrated Rule-Oriented Data System (iRODS) is a rule-oriented grid system S/W which provides an infrastructure for building massive archive through virtualization. It also allows to define rules for data distribution and back-up. Therefore, iRODS is an ideal tool to build an electronic record management system that manages electronic records automatically. In this paper we describe the issues related to design and implementation of the electronic record management system using iRODS. We also propose a system that serves automatic processing of distribution and back-up of records according to their types by defining iRODS rules. It also provides functions to store and retrieve metadata using iRODS Catalog (iCAT) Database.

동시발생 빈발 부분그래프를 이용한 그래프 분류

한용구(Yongkoo Han),박기성(Kisung Park),이영구(Young-Koo Lee) 한국정보과학회 2011 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.17 No.11

빈발 부분그래프들은 그래프 분류를 위한 특징으로 널리 사용되고 있다. 생성된 많은 수의 빈발 부분그래프들 중에서 분류에 유용한 빈발 부분그래프들의 선택은 그래프 분류 성능에 매우 중요하다. 그런데 기존의 특징 선택 방법들은 개별 빈발 부분그래프들의 변별력만을 고려하여 분류 성능이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 빈 발 부분그래프의 동시 발생을 모델 기반 탐색 트리에 적용한 그래프 분류 기법을 제안하고 효율적인 알고리즘을 제시한다. 제안하는 기법은 마이닝 된 빈발 부분그래프들로 구성된 특징 집합들 중에 빈발 부분그래프들의 개별적인 변별력뿐만 아니라 동시 발생 변별력을 함께 고려하여 분류에 더 유용한 특징들을 선택한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 기존의 개별 특징 선택 기법보다 더 높은 그래프 분류 성능을 갖는 것을 보인다. Frequent subgraphs are widely used as feature vectors in graph classification. It is very important for a graph classification performance to select useful frequent subgraphs from many mined frequent subgraphs. The existing feature selection studies have a shortcoming that is a classification performance degradation from the lack of discrimination power among individual patterns. In this paper we propose a model based search tree using co-occurrence of frequent subgraphs and suggest an efficient algorithm. The proposed approach selects more discriminative frequent features considering both discriminative individual and discriminative co-occurrent frequent subgraphs. In experiment we show that our proposed technique can have a higher graph classification performance compared to existing approach.

헬스케어를 위한 그래프 모델 기반 행위 패턴 마이닝

한용구(Yongkoo Han),박기성(Kisung Park),이영구(Young-Koo Lee) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.38 No.5

세계적으로 인구의 고령화가 급속히 이루어지면서 헬스케어에 관련된 개인 및 사회 비용이 증가하고 있다. 최근 헬스케어를 위한 장기간 행위 패턴 모니터링 기반의 헬스케어 지원 시스템 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 연구들은 통계적 모델 또는 시퀀스 모델을 이용하여 행위 패턴을 마이닝 하였다. 통계적 모델은 행위 발생 순서를 표현하지 못하며, 시퀀스 모델은 일일 패턴의 분석만 가능하다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 행위를 노드로 표현하고 행위 발생 순서를 에지로 표현하는 행위 그래프를 이용한 행위 패턴 모델을 제시하고, 이를 이용한 마이닝 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다양한 시간 윈도우를 갖는 행위 그래프를 생성함으로써 일별, 주별, 월별 등 다양한 주기를 갖는 행위 패턴 마이닝이 가능하다. 행위 그래프 생성 시, 다중 시퀀스 얼라이먼트 기법을 도입하여 각 행위 시퀀스의 행위 순서 정보를 유지하며, 효율적인 마이닝을 위하여 그래프의 크기를 최대한 작게 생성한다. 실험을 통하여 기존의 행위 패턴 마이닝 방법들과 비교하여 제안하는 방법이 헬스케어에 더 유용한 패턴들을 마이닝 할 수 있음을 입증하였다. As the number of older people in the world population rapidly increases, personal and social costs related to healthcare are on rise. Recently a healthcare support system using long-term activity pattern monitoring is increasingly being studied as a new approach to support healthcare. The existing studies mine activity patterns based on statistics or sequential pattern model. Those models have shortcomings in that the statistics model cannot reflect an activity sequence and the sequential pattern model can mine only daily activity patterns. In this paper, we propose a notion of activity graph for activity pattern model and activity mining techniques using the activity graph. By creating activity graphs with different time windows, the proposed approach supports mining activity patterns with various periods such as daily, weekly, or monthly patterns. We adopt a multiple sequences alignment (MSA) for generating the activity graph with keeping each activity sequence information. In experiment, we show our proposed technique can generate more useful patterns for healthcare compared to existing activity pattern mining approaches.

대용량 상품 이미지 데이터베이스에서 모바일 비주얼 탐색의 설계 및 구현

김태연,박기성,한용구,이영구,TaeYeon Kim,Kisung Park,Yongkoo Han,Young-Koo Lee 한국빅데이터서비스학회 2014 한국빅데이터서비스학회 논문지 Vol.1 No.1

스마트폰이 고성능의 컴퓨팅 파워와 카메라를 장착함에 따라 사용자들은 언제 어디서나 이미지 기반의 검색을 할 수 있게 되었다. 이미지 기반 질의는 이미지 데이터베이스에서 질의 이미지와 유사한 이미지들을 찾는 기술이다. 그러나 스마트폰과 같은 모바일 디바이스에서는 특징점 추출, 특징점 매칭 등의 고비용 연산으로 실시간 서비스 제공이 어려운 문제가 있다. 최근 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 서버 기반 검색, 인덱스 활용 등 다양 한 연구들이 수행되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에서 모바일 비주얼 탐색의 최신 기술들을 이용하여 대용량 이미지 데이터베이스로부터의 효율적인 이미지 기반 검색 프레임워크를 설계 및 구현한다. 애플리케이션은 모바일 비주얼 탐색이 실용적으로 활용할 수 있는 마켓에서 상품 이미지 검색으로 하였다. Smartphones equipped with powerful computing resources and digital cameras provide image-based search at any time, and anywhere. Image-based search takes images of objects as queries and finds similar images by matching the query image to similar images on an image database. However, mobile devices such as smartphones suffer from long running time due to expensive tasks such as extracting and matching feature points. Recently many studies for mobile visual search have been proposed, which efficiently search images by adopting server based search and index techniques. In this paper, we design and implement a mobile visual search framework that efficiently finds similar images to the query image on large image databases by using state-of-the-art techniques. We have implemented the proposed framework on product search in market systems concerning the practical application for the mobile visual search.

행위별 최적 주파수를 이용한 저전력 경량 행위인식

이승현 ( Seunghyun Lee ),한용구 ( Yongkoo Han ),이영구 ( Young-koo Lee ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2

최근 행위인식 기술은 u-헬스케어 분야를 통해서 실용화되는 단계에 이르고 있다. 실생활에 적용 단계에 있는 행위인식 시스템은 기존의 서버 및 데스크톱 환경에서 벗어나 모바일 기기를 기반으로 수행되도록 변해가고 있다. 모바일 환경에 적합한 행위인식 시스템은 행위인식 센서 및 모바일 행위인식 기기의 저전력화와 모바일 기기에 적합한 행위인식 시스템이 요구된다. 본 논문은 모바일기기 기반의 스마트 환경에 알맞은 행위인식 시스템을 위해 행위인식 알고리즘 경량화 기법 연구를 수행한다. 행위별 최적의 낮은 주파수를 사용하여 센싱에 소요되는 자원을 줄인 경량화된 행위인식 방법을 제안하고 또한 주파수 변화에 따른 윈도우간 적절한 오버랩 구간 설정 방법과 윈도우에서의 특징 검출 시 오버랩 구간의 중복 연산을 제거한 경량화된 특징 검출 방법을 제안한다. 실험 결과는 행위 별 최적의 낮은 주파수를 사용하여 전력을 줄이면서도, 서로 다른 주파수의 데이터임에도 인식률은 그대로 유지 됨을 보인다.

대용량 그래프에서 k-차수 인덱스 테이블을 이용한 RDBMS 기반의 효율적인 최단 경로 탐색 기법

홍지혜 ( Jihye Hong ),한용구 ( Yongkoo Han ),이영구 ( Young-koo Lee ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2

최근 소셜 네트워크의 등장과 기술의 발달로 인해 빅 데이터가 등장하였다. 특히, 소셜 네트워크나 웹 데이터 등과 같은 빅 데이터를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 이러한 그래프 데이터는 크기가 매우 방대하여 인-메모리 기법을 통해 연산하기 어렵다. 최근 대용량 그래프 상에서 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 인덱스 테이블을 활용한 기법이 제안되었으나, 인덱스 참조율을 고려하지 않아 비효율적이다. 본 논문에서는 인덱스 참조율이 높은 노드의 차수를 이용한 κ-차수 인덱스 테이블을 이용한 효율적인 최단 경로 탐색 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 거리 기반 인덱스를 이용한 기존의 기법에 비해 약 12% 정도 성능이 향상됨을 보였다.

효율적인 질의 처리를 위한 연관된 속성기반 RDF 데이터 저장 기법

홍지혜(Jihye Hong),한용구(Yongkoo Han),이영구(Young-Koo Lee) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.2C

그래프 요약을 이용한 효율적인 모델기반 탐색트리 기법

박기성(Kisung Park),한용구(Yongkoo Han),이영구(Young-Koo Lee) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.2C

반복되는 빈발 부분그래프 마이닝에서의 중복 연산 제거 기법

박기성(Kisung Park),한용구(Yongkoo Han),이영구(Young-Koo Lee) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2C

빈발 부분그래프는 그래프 분류 군집화 인덱싱 등에서 그래프 데이터의 특징을 표현하기 위하여 사용된다. 최근에는 최소 지지도를 다르게 설정하거나 데이터베이스를 분할하며 반복적으로 빈발 부분 그래프 마이닝을 하는 방법이 사용된다. 이러한 경우 동일 그래프에 대한 중복 연산이 발생하여 수행시간이 증가한다. 본 논문에서는 빈발 부분그래프 마이닝 기법 중 가장 널리 사용되고 있는 gSpan의 반복적 실행을 분석하여 가장 수행시간이 많이 요구되는 연산 중의 하나인 그래프 정규화 연산이 중복적으로 발생함을 논한다. 그리고 중복되는 빈발 부분그래프 마이닝의 불필요한 정규화 연산을 제거하는 기법을 제안한다. 또한 모델 기반 탐색 트리를 사용하여 제안하는 기법이 기존의 방법보다 더 높은 성능을 보이는 것을 입증한다.

동적 대용량 그래프에서 효율적인 디스크 기반 그래프 압축 기법

박기성(Kisung Park),한용구(Yongkoo Han),이영구(Young-Koo) 한국정보과학회 2015 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2015 No.12