이동 컴퓨팅 환경에서 데이터의 공간 속성을 이용한 캐쉬 대치 알고리즘

김호숙(Ho-Sook Kim),용환승(Hwan-Seung Yong) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B

이동 컴퓨팅 환경하에서 제한된 대역폭과 잦은 단절 등의 제약에 효율적으로 대처하기 위해 다양한 캐쉬기법이 사용되고 있다. 본 논문은 이동 호스트가 위치를 변화함에 따라서 이동 호스트 내에 캐쉬 된 데이터의 중요도와 미래 사용 확률이 변경되는 것을 데이터의 지리적 위치 좌표와 데이터 영역면에서 살펴보고, 이러한 공간 속성을 캐쉬 대치 알고리즘에 적용하여 시간에 따른 이동 호스트의 위치 변화 특성과 데이터의 공간적 속성을 고려한 캐쉬 대치 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 캐쉬의 적중률을 높여서 이를 통해 이동 호스트와 지구국 사이의 데이터 요청 횟수를 감소시키고 질의에 대한 응답시간을 단축하는데 목적이 있다.

위치 기반 서비스 지원을 위한 연관 클래스 집합 생성 기법

김호숙(Ho-Sook Kim),용환승(Hwan-Seung Yong) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.31 No.3

Recently, various location-based services are becoming very popular in mobile environments. In this paper, we propose a new concept of a frequent item set, called "associative class set", for supporting the location-based service which uses a large quantity of a spatial database in mobile computing environments, and then present a new method for efficiently generating the associative class set. The associative class set is generated with considering the temporal relation of queries, the spatial distance of required objects, and access patterns of users. The result of our research can play a fundamental role in efficiently supporting location-based services and in overcoming the limitation of mobile environments. The associative class set can be applied by a recommendation system of a geographic information system in mobile computing environments, mobile advertisement, city development planning, and client cache police of mobile users. 최근 이동 컴퓨팅 환경 하에서 위치를 기반으로 하는 다양한 서비스가 점차 증가하고 있다. 본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 대량의 공간 데이타베이스를 기반으로 하는 위치 기반 서비스를 지원하기 위하여, 요청되는 질의들 사이에 존재하는 의미적으로 연관성이 있는 빈발 항목인 연관 클래스 집합을 제안하고, 이를 효과적으로 찾는 방법에 대해 소개한다. 이때 요청되는 질의들의 시간적 연관 관계, 그리고 이러한 서비스를 제공해 주는 공간 객체들 사이의 거리와 사용자의 접근 특성이 함께 고려된다. 이러한 연구 결과는 이동 환경이 갖는 제약점을 극복하면서 효과적으로 위치 기반 서비스를 지원하는 바탕이 된다. 즉 생성된 연관 클래스 집합은 이동 컴퓨팅 환경에서 지리 정보를 서비스 할 때 관련 자료를 추천하는 시스템에 활용할 수 있고, 지리 정보를 고려한 광고 방송이나 도시 개발 계획 등에 이용할 수 있으며, 이동 사용자를 위한 클라이언트의 캐쉬 정책에 응용될 수 있다.

이동 데이타베이스 시스템에서 데이타의 위치와 영역 특성을 고려한 캐쉬 교체 기법

김호숙(Ho-Sook Kim),용환승(Hwan-Seung Yong) 한국정보과학회 2000 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.27 No.1

최근 저가의 무선 통신 기술의 발달과 고성능 이동 컴퓨팅 장비의 보급에 따라 이동 컴퓨팅시장은 점차로 확대되는 추세에 있다. 이동 컴퓨팅 환경에서의 제한된 대역폭, 잦은 단절과 배터리 제한 등의 제약성에 효율적으로 대처하기 위하여 여러 방법이 제안되었고, 특히 지구국에서 전송된 데이타 중향후 사용 가능성이 높은 데이타를 캐쉬에 저장하고 이용하는 캐쉬 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 캐쉬 교체 기법들은 사용자의 이동성과 데이타의 공간 속성에 의한 특성을 고려하지 못하고 있기 때문에 그 효율성에서 한계를 가지고 있다. 본 논문은 이동 호스트의 위치 변화에 따라 이동 호스트의 캐쉬 내에 저장된 데이타의 가치와 의미가 변경되는 것을 보인다. 또한 지리(geographic) 데이타의 공간적 위치(location)와 지리 데이타가 영향을 미치는 공간적 범위 즉 영역(region)을 데이타의 공간 속성(spatial attributes)으로 정의하고, 시간에 따른 사용자의 이동성과 데이타의 공간 속성을 효과적으로 지원하는 새로운 캐쉬 교체 방법들을 제안하였다. 기존의 방법과 본 논문에서 제안한 캐쉬 교체 방법의 비교를 통하여 이동 호스트의 위치와 연관된 질의에 대한 성능 평가를 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 캐쉬 교체 방법에 의한 캐쉬 적중률의 향상을 입증하였다. 또한 데이타 밀집도에 따라 캐쉬 교체 방법들의 성능이 변화함을 밝히고 이를 이용하여 이동 호스트가 지나가는 대상 지역의 데이타 밀집도에 따라 서로 다른 캐쉬 교체 방법의 선택이 필요함을 제시 하였다. The mobile computing service market is increasing rapidly due to the development of low-cost wireless network technology and the high-performance mobile computing devices. In recent years, several methods have been proposed to effectively deal with restrictions of the mobile computing environment such as limited bandwidth, frequent disconnection and short-lived batteries. Amongst those methods, much study is being done on the caching method - among the data transmitted from a mobile support station, it selects those that are likely to be accessed in the near future and stores them in the local cache of a mobile host. Existing cache replacement methods have some limitations in efficiency because they do not take into consideration the characteristics of user mobility and spatial attributes of geographical data. In this paper, we show that the value and the semantic of the data, which are stored in the cache of a mobile host, changes according to the movement of the mobile host. We argue it is because data that are geographically near are better suited to provide an answer to a user's query in the mobile environment. Also, we define spatial location of geographical data and region, which is the spatial boundary that the geographic data has effect on, using the spatial attributes of data. Finally, we propose two new cache replacement methods that efficiently support user mobility and spatial attributes of data. One is based on the location of data and the other on the meaningful region of data. From the comparative analysis of the performance of the previous methods and that of our cache replacement methods, we are able to show that our methods outperform others in that they improve the cache-hit ratio. Also, we show that performance varies according to data density-using this, we argue different cache replacement methods are required for regions with varying density of data.

연관 규칙을 이용한 이동 호스트의 선반입 알고리즘

김호숙(Ho-Sook Kim),용환승(Hwan-Seung Yong) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.31 No.2

최근 이동 컴퓨팅 환경에서 위치 기반 서비스를 지원하는 다양한 응용이 증가하고 있다. 본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 대량의 공간 데이타베이스를 기반으로 효율적인 정보 서비스를 제공하기 위한 새로운 연관성 기반 선반입 알고리즘인 STAP을 제안한다. STAP은 이동 환경에서의 위치 기반 질의가 갖는 시-공간적 연관성을 이용한다. 또한 사용자의 이동 특성과 공간 데이타의 중요도를 함께 고려한다. STAP은 기존의 캐쉬 정책에서 고려하지 못했던 서비스 사이의 연관성이라는 새로운 측면을 고려함으로써 캐쉬 정책의 차원을 한 단계 높이는 계기가 되었다. 또한 성능 평가를 통하여 제안된 선반입 알고리즘의 효율성을 입증하였다. Recently, location-based services are becoming very popular in mobile environments. In this paper, we propose a new association based prefetch algorithm (called by STAP) that efficiently supports information service based on the large quantity of spatial database in mobile environments. We apply the spatial-temporal relations that are meaningful for location-based queries in mobile environments. Moreover, STAP considers user's mobility and the weight of spatial data. The relation of services is a new aspect not considered in previous cache policies. So STAP is the first prefetch algorithm considering the spatial-temporal relations and thus the cache policy begins to gain a new dimension. We evaluate the performance of STAP and prove the efficiency of STAP.

교육목표의 우선순위를 고려한 동적 강의계획서 구성 시스템

김호숙 ( Ho Sook Kim ),김형석 ( Hyoung Seok B. Kim ) 한국컴퓨터교육학회 2009 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.12 No.2

본 논문은 선행 학습과 후행 학습 관계인 교과의 선 후수 관계가 뚜렷하고, 학습자의 이해 정도를 교수자가 실시간으로 파악하기 쉬운 컴퓨터 교육에서 발생할 수 있는 정적인 교육 실행 계획의 문제점을 해결하기 위하여, 교육목표에 대한 우선순위를 기반으로 물리적인 교육 시간의 변화 및 학습자의 수준 변화에 따른 동적 강의계획서 구성 시스템을 제안한다. 이를 활용하여 출발점 행동이 서로 다른 두 집단을 대상으로 수업을 진행한 결과, 제안된 시스템 활용이 교육의 전이도가 높고 해당 교과목에서 반드시 다루어야 하는 대표 주제를 중심으로 수업을 진행하는데 도움을 주어 우선순위가 높은 교육목표의 달성에 효과적임을 확인하였다. In this paper, we propose a new dynamic syllabus composition system to solve the problems of a static syllabus which can appear in the field of computer education, where the relationship between pre-post study subjects is clear and teachers may grasp easily the degree of understanding of learners in real time. Our dynamic syllabus composition system is designed to be adjusted according to the physical change of the amount of education and the level of learners, which is based on the priority of educational objects. The result of instance performed on two groups of different entering behavior shows that the proposed method enhances the degree of transfer of education and helps us teach a class around the representative subject which has to be dealt with in the class, so that it is very effective for the achievement of educational objects prior to others.

대장암 수술 후 퇴원 환자에게 적용한 컴퓨터 기반 애니메이션 동영상 교육의 효과

김영미(Kim, Young Mee),김민영(Kim, Min Young),권원경(Kwon, Won Kyoung),김호숙(Kim, Ho Sook),박승현(Park, Seung Hyun),천명숙(Chun, Myoung Sook),한혜정(Han, Hye Jung) 한국재활간호학회 2013 재활간호학회지 Vol.16 No.1

한국과학영재학교 예비 수강 신청 시스템-카프리썬

김신엽(Kim Shin Yeop),김민규(Kim Min Gyu),김호숙(Kim Ho Sook) 한국통신학회 2017 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2017 No.6

등각사상과 평균값좌표계를 이용한 정점 법선벡터 계산법

김형석,김호숙,Kim, Hyoung-Seok B.,Kim, Ho-Sook 한국정보통신학회 2009 한국정보통신학회논문지 Vol.13 No.3

컴퓨터그래픽스에서 다루어지는 대부분의 물체들은 메쉬 형태로 표현된다. 보다 다양한 형태로의 변형이나 현실감 있는 렌더링을 얻기 위해서는 정점에서의 올바른 법선벡터 계산이 필수적이다. 이에 대한 기존 연구들은 정점의 기하학적 특성을 단순하게 반영하는 가중치를 사용하였다. 본 논문에서는 국지적 기하학 특성을 종합적으로 반영하는 등각사상과 이웃 정점과의 상호관계를 연속적으로 표현할 수 있는 중간값 좌표계를 사용하는 방법을 제안한다. 논문에서 제시된 방법이 기존 다른 방법에 비해서 보다 정확한 법선벡터를 계산할 수 있음을 실험을 통해서 알 수 있다. Most of objects in computer graphics may be represented by a form of mesh. The exact computation of vertex normal vectors is essential for user to apply a variety of geometric operations to the mesh and get more realistic rendering results. Most of the previous algorithms used a weight which resembles a local geometric property of a vertex of a mesh such as the interior angle, the area, and so on. In this paper, we propose an efficient algorithm for computing the normal vector of a vertex in meshes. Our method uses the conformal mapping which resembles synthetically the local geometric properties, and the mean value coordinates which may smoothly represent a relationship with the adjacent vertices. It may be confirmed by experiment that the normal vector of our algorithm is more exact than that of the previous methods.

장애물을 고려한 밀도 기반의 공간 클러스터링 기법

임현숙(Hyun-Sook Lim),김호숙(Ho-Sook Kim),용환승(Hwan-Seung Yong),이상호(Sang-Ho Lee),박승수(Seung-Soo Park) 한국멀티미디어학회 2003 멀티미디어학회논문지 Vol.6 No.3

데이타마이닝 알고리즘의 분류 및 분석

이정원(Jung-Won Lee),김호숙(Ho-Sook Kim),최지영(Ji-Young Choi),김현희(Hyoun-Hee Kim),용환승(Hwan-Seung Yong),이상호(Sang-Ho Lee),박승수(Seung-Soo Park) 한국정보과학회 2001 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.28 No.3

지식탐사 프로세스의 핵심적인 역할을 담당하는 데이타마이닝 단계에서는 여러 가지 목적에 따라 알고리즘을 선택하여 사용한다. 최근 통계, 비즈니스, 전자 상거래, 의학, 생물학 등의 분야에서 데이타마이닝 기술이 적극적으로 활용되고 있으며 이를 위해 다양한 알고리즘들이 계속해서 연구 · 개발되고 있다. 그러나 시간이 지나면 이들 중 각 분야 별로 우수한 응용성을 보이는 알고리즘이나 방대한 양의 데이타를 다루는데 있어 좋은 성능을 보이는 몇몇 알고리즘만이 남게될 것이며 또한 앞으로는 이러한 알고리즘들만을 선별하여 집중 연구할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 데이타마이닝에 널리 사용되고 활발한 연구가 진행중인 알고리즘들 중에서 연관규칙(association rule), 클러스터링(clustering), 신경망(neural network), 결정트리(decision tree), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 베이지안 네트워크(bayesian network), 메모리 기반 추론(memory-based reasoning) 등 7가지 카테고리에 속하는 알고리즘들을 선정하여 분류 · 분석하였다. 우선 각 알고리즘의 계통과 특성들을 분석하였고 이를 토대로 비교 · 분석을 위한 14 가지의 분류 기준을 제시하였다. 이러한 분류 기준에 근거하여 세부 알고리즘들을 분석해 보고 비교 가능한 일부 알고리즘은 여러 특징과 성능을 중심으로 각각 최상의 알고리즘을 도출해 보았다. 본 연구결과는 데이타마이닝 분야의 혼재된 알고리즘들을 분류 · 분석함으로써 마이닝 기술 적용시 사용자에게 알고리즘 선택의 지표를 제시할 수 있을 것이다. Data mining plays an important role in knowledge discovery process and usually various existing algorithms are selected for the specific purpose of the mining. Currently, data mining techniques are actively applied to the statistics, business, electronic commerce, biology, and medical area and currently numerous algorithms are being researched and developed for these applications. However, in a long run, only a few algorithms, which are well-suited to specific applications with excellent performance in large database, will survive. So it is reasonable to focus our effort on those selected algorithms in the future. This paper classifies about 30 existing algorithms into 7 categoriesassociation rule, clustering, neural network, decision tree, genetic algorithm, memory-based reasoning, and bayesian network. First of all, this work analyzes systematic hierarchy and characteristics of algorithms and we present 14 criteria for classifying the algorithms and the results based on this criteria. Finally, we propose the best algorithms among some comparable algorithms with different features and performances. The result of this paper can be used as a guideline for data mining researches as well as field applications of data mining.